Xue, Xian2024年最新论文：基于深度学习的3D Prompt-nnUnet模型在子宫内膜癌术后近距离放射治疗中的自动分割
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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Journal of Applied Clinical Medical Physics
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A deep learning-based 3D Prompt-nnUnet model for automatic segmentation in brachytherapy of postoperative endometrial carcinoma
Xue Xian; Liang Dazhu; Wang Kaiyue; Gao Jianwei; Ding Jingjing; Zhou Fugen; Xu Juan; Liu Hefeng; Sun Quanfu; Jiang Ping; Tao Laiyuan; Shi Wenzhao; Cheng Jinsheng
Published：2024-04-29
DOI：10.1002/acm2.14371
研究背景
在医学领域，精准放疗对于治疗子宫内膜癌等疾病至关重要。然而，传统的手动分割方法存在时间长、主观性强、结果不一致等问题，急需一种自动分割技术来提高效率和准确性。
研究内容
一项新研究发表在《应用临床医学物理学杂志》上，介绍了一种基于深度学习的3D Prompt-nnUnet模型，用于在子宫内膜癌术后放疗中自动分割高危临床靶区（HR CTV）和风险器官（OAR）。研究通过结合基于提示的模型和3D nnUnet，实现了快速且一致的自动分割。
研究使用了321名子宫内膜癌患者的CT扫描进行HR CTV分割，以及125名患者的CT扫描进行OAR分割。研究采用了三折交叉验证和多个定量指标，包括Dice相似系数（DSC）、Hausdorff距离（HD）、Hausdorff距离的95分位数（HD95%）和交并比（IoU）等。
研究意义
研究结果表明，Prompt-nnUnet模型中的Label-Prompt参数表现出与经验丰富的放射肿瘤学家相似的准确性，并优于经验较少的医生。LP在测试阶段的平均DSC值为HR CTV、直肠和尿道分别为0.96、0.91和0.83。而平均HD值分别为2.73mm、8.18mm和2.11mm。该模型的分割时间短于2.35秒/结构，能够节省临床医生的时间。
结论
这项研究表明，Prompt-nnUnet架构，特别是LP参数，与HR CTV或OAR的自动分割结果高度一致，减少了观察者间的差异性，缩短了治疗时间，为放疗领域带来了重要的进展。
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