徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: 加納 洋介/[生島 仁史]/[佐々木 幹治]/[芳賀 昭弘]/Automatic Contour Segmentation of Cervical Cancer using Artificial Intelligence/[Journal of Radiation Research]

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EID
376959
EOID
1020485
Map
0
LastModified
2021年9月15日(水) 15:00:18
Operator
佐々木 幹治
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
佐々木 幹治
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Write
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継承
種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨 国内共著(徳島大学内研究者と国内(学外)研究者との共同研究 (国外研究者を含まない))
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. (英) Kanoh Yohsuke / (日) 加納 洋介 / (読) かのう ようすけ
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  2. 生島 仁史([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.保健学域.保健科学部門.放射線科学系.放射線治療学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 佐々木 幹治([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.保健学域.保健科学部門.放射線科学系.放射線治療学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 芳賀 昭弘([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.保健学域.保健科学部門.放射線科学系.医用画像物理学])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Automatic Contour Segmentation of Cervical Cancer using Artificial Intelligence

副題 任意
要約 任意

(英) In cervical cancer treatment, radiation therapy is selected based on the degree of tumor progression, and radiation oncologists are required to delineate tumor contours. To reduce the burden on radiation oncologists, an automatic segmentation of the tumor contours would prove useful. To the best of our knowledge, automatic tumor contour segmentation has rarely been applied to cervical cancer treatment. In this study, diffusion-weighted images (DWI) of 98 patients with cervical cancer were acquired. We trained an automatic tumor contour segmentation model using 2D U-Net and 3D U-Net to investigate the possibility of applying such a model to clinical practice. A total of 98 cases were employed for the training, and they were then predicted by swapping the training and test images. To predict tumor contours, six prediction images were obtained after six training sessions for one case. The six images were then summed and binarized to output a final image through automatic contour segmentation. For the evaluation, the Dice similarity coefficient (DSC) and Hausdorff distance (HD) was applied to analyze the difference between tumor contour delineation by radiation oncologists and the output image. The DSC ranged from 0.13 to 0.93 (median 0.83, mean 0.77). The cases with DSC <0.65 included tumors with a maximum diameter < 40 mm and heterogeneous intracavitary concentration due to necrosis. The HD ranged from 2.7 to 9.6 mm (median 4.7 mm). Thus, the study confirmed that the tumor contours of cervical cancer can be automatically segmented with high accuracy.

キーワード 推奨
  1. (英) cervical cancer
  2. (英) automatic tumor contour segmentation
  3. 放射線治療(radiation therapy)
  4. (英) diffusion-weighted imaging
  5. (英) Dice similarity coefficient
発行所 推奨
誌名 必須 Journal of Radiation Research([日本放射線影響学会])
(pISSN: 0449-3060, eISSN: 1349-9157)
ISSN 任意 1349-9157
ISSN: 0449-3060 (pISSN: 0449-3060, eISSN: 1349-9157)
Title: Journal of radiation research
Title(ISO): J Radiat Res
Supplier: 日本放射線影響学会
Publisher: Oxford University Press
 (NLM Catalog  (Webcat Plus  (IEEE  (医中誌Web  (J-STAGE  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 62
必須 5
必須 934 944
都市 任意
年月日 必須 2021年 9月 13日
URL 任意
DOI 任意 10.1093/jrr/rrab070    (→Scopusで検索)
PMID 任意 34401914    (→Scopusで検索)
CRID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意
  1. (英) Article.ELocationID: rrab070

  2. (英) Article.ELocationID: 10.1093/jrr/rrab070

  3. (英) Article.PublicationTypeList.PublicationType: Journal Article

  4. (英) KeywordList.Keyword: Dice similarity coefficient (DSC)

  5. (英) KeywordList.Keyword: automatic tumor contour segmentation

  6. (英) KeywordList.Keyword: cervical cancer

  7. (英) KeywordList.Keyword: diffusion-weighted imaging (DWI)

  8. (英) KeywordList.Keyword: radiation therapy