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Analysis of the 2024 BraTS Meningioma Radiotherapy Planning Automated Segmentation Challenge

Created by
  • Haebom

저자

Dominic LaBella, Valeriia Abramova, Mehdi Astaraki, Andre Ferreira, Zhifan Jiang, Mason C. Cleveland, Ramandeep Kang, Uma M. Lal-Trehan Estrada, Cansu Yalcin, Rachika E. Hamadache, Clara Lisazo, Adria Casamitjana, Joaquim Salvi, Arnau Oliver, Xavier Llado, Iuliana Toma-Dasu, Tiago Jesus, Behrus Puladi, Jens Kleesiek, Victor Alves, Jan Egger, Daniel Capellan-Martin, Abhijeet Parida, Austin Tapp, Xinyang Liu, Maria J. Ledesma-Carbayo, Jay B. Patel, Thomas N. McNeal, Maya Viera, Owen McCall, Albert E. Kim, Elizabeth R. Gerstner, Christopher P. Bridge, Katherine Schumacher, Michael Mix, Kevin Leu, Shan McBurney-Lin, Pierre Nedelec, Javier Villanueva-Meyer, David R. Raleigh, Jonathan Shapey, Tom Vercauteren, Kazumi Chia, Marina Ivory, Theodore Barfoot, Omar Al-Salihi, Justin Leu, Lia M. Halasz, Yuri S. Velichko, Chunhao Wang, John P. Kirkpatrick, Scott R. Floyd, Zachary J. Reitman, Trey C. Mullikin, Eugene J. Vaios, Christina Huang, Ulas Bagci, Sean Sachdev, Jona A. Hattangadi-Gluth, Tyler M. Seibert, Nikdokht Farid, Connor Puett, Matthew W. Pease, Kevin Shiue, Syed Muhammad Anwar, Shahriar Faghani, Peter Taylor, Pranav Warman, Jake Albrecht, Andras Jakab, Mana Moassefi, Verena Chung, Rong Chai, Alejandro Aristizabal, Alexandros Karargyris, Hasan Kassem, Sarthak Pati, Micah Sheller, Nazanin Maleki, Rachit Saluja, Florian Kofler, Christopher G. Schwarz, Philipp Lohmann, Phillipp Vollmuth, Louis Gagnon, Maruf Adewole, Hongwei Bran Li, Anahita Fathi Kazerooni, Nourel Hoda Tahon, Udunna Anazodo, Ahmed W. Moawad, Bjoern Menze, Marius George Linguraru, Mariam Aboian, Benedikt Wiestler, Ujjwal Baid, Gian-Marco Conte, Andreas M. Rauschecker, Ayman Nada, Aly H. Abayazeed, Raymond Huang, Maria Correia de Verdier, Jeffrey D. Rudie, Spyridon Bakas, Evan Calabrese

개요

2024 Brain Tumor Segmentation Meningioma Radiotherapy (BraTS-MEN-RT) 챌린지는 750개의 방사선 치료 계획 두뇌 MRI의 다기관 데이터셋을 사용하여 자동 분할 알고리즘을 발전시키는 것을 목표로 했습니다. 이 데이터셋에는 수술 전 또는 수술 후 수막종 환자의 전문가가 주석을 단 목표 라벨이 포함되어 있으며, 환자들은 기존 외부 빔 방사선 치료 또는 정위 방사선 수술을 받았습니다. 각 케이스에는 원래 획득 공간에 있는 탈식별된 3D 조영증강 T1 강조 방사선 치료 계획 MRI와 종양 전체 부피(GTV)와 수술 후 위험 부위를 나타내는 단일 라벨 "표적 부피"가 포함되었습니다. 표적 부피 주석은 확립된 방사선 치료 계획 프로토콜을 준수하여 케이스와 기관 간의 일관성을 보장했으며, 전문 신경 방사선 전문의와 방사선 종양 전문의가 승인했습니다. 6개 팀이 이 포괄적인 데이터셋을 사용하여 자동 분할 모델을 개발, 컨테이너화 및 평가했습니다. 팀 순위는 수정된 병변별 Dice 유사성 계수(DSC)와 95% Hausdorff 거리(95HD)를 사용하여 평가되었습니다. 보고된 최고 평균 병변별 DSC와 95HD는 각각 0.815와 26.92mm였습니다. BraTS-MEN-RT는 정확한 종양 분할을 가능하게 하고 맞춤형 치료를 용이하게 하여 궁극적으로 환자 결과를 개선함으로써 자동화된 방사선 치료 계획을 크게 발전시킬 것으로 예상됩니다. 본 논문에서는 BraTS-MEN-RT 챌린지의 설계와 결과를 설명합니다.

시사점, 한계점

시사점:
750개의 다기관 MRI 데이터셋을 활용한 대규모 연구를 통해 수막종 방사선 치료 계획의 자동화된 종양 분할 알고리즘 발전에 기여.
최고 성능 모델의 높은 DSC (0.815)와 낮은 95HD (26.92mm)는 자동화된 방사선 치료 계획의 정확성을 입증.
정확한 종양 분할을 통한 맞춤형 치료 가능성 제시 및 환자 예후 개선 기대.
한계점:
참여 팀 수가 제한적(6개 팀).
다양한 종류의 수막종 및 방사선 치료 기법에 대한 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
데이터셋의 편향성 및 일반화 가능성에 대한 추가적인 검토 필요.
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