梯度图辅助的头颈肿瘤分割：MRI引导放疗中从放疗前到放疗中的方法
计算机视觉与模式识别
2025-03-05 v1 人工智能
医学物理
摘要
放射治疗（RT）是头颈癌治疗的关键部分，其中准确分割大体肿瘤体积（GTV）对于有效制定治疗计划至关重要。本研究探讨利用放疗前肿瘤区域和局部梯度图来增强头颈癌在MRI引导适应性放疗中的放疗中肿瘤分割。通过利用放疗前图像及其分割结果作为先验知识，我们解决了放疗中分割中肿瘤定位的挑战。从放疗前图像计算肿瘤区域的梯度图，并将其应用于放疗中图像，以改善肿瘤边界勾画。我们的方法提高了原发GTV（GTVp）和淋巴结GTV（GTVn）的分割准确性，尽管性能受到数据限制。挑战赛测试集评估的最终DSCagg分数为：GTVp 0.534，GTVn 0.867，平均分数0.70。该方法显示出在适应性放疗中增强分割和治疗计划的潜力。团队：DCPT-Stine's group。
引用
@article{arxiv.2410.12941,
title = {Gradient Map-Assisted Head and Neck Tumor Segmentation: A Pre-RT to Mid-RT Approach in MRI-Guided Radiotherapy},
author = {Jintao Ren and Kim Hochreuter and Mathis Ersted Rasmussen and Jesper Folsted Kallehauge and Stine Sofia Korreman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.12941},
year = {2025}
}