放疗自动勾画的发展前沿：提炼洞见、拥抱以数据为中心框架并超越几何量化
医学物理
2024-08-13 v1
摘要
深度学习已显著推进了放疗规划中自动勾画（auto-contouring）的潜力。在本稿件中，我们以当代文献为指导，强调三个关键洞见：（1）高质量训练数据对自动勾画算法至关重要；（2）即便医学图像数据有限，自动勾画模型也展现出值得称道的表现；（3）自动勾画的定量性能正趋于平台期。鉴于这些洞见，我们强调放疗研究界需要拥抱以数据为中心的方法，以进一步促进自动勾画技术的临床采纳。
引用
@article{arxiv.2310.10867,
title = {Evolving Horizons in Radiotherapy Auto-Contouring: Distilling Insights, Embracing Data-Centric Frameworks, and Moving Beyond Geometric Quantification},
author = {Kareem A. Wahid and Carlos E. Cardenas and Barbara Marquez and Tucker J. Netherton and Benjamin H. Kann and Laurence E. Court and Renjie He and Mohamed A. Naser and Amy C. Moreno and Clifton D. Fuller and David Fuentes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.10867},
year = {2024}
}
备注
13 pages, 4 figures