SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:900b9534-aa5b-497f-ab5b-1873ee463f25"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:900b9534-aa5b-497f-ab5b-1873ee463f25" > Artificial Intellig...

Artificial Intelligence-Based Organ Delineation for Radiation Treatment Planning of Prostate Cancer on Computed Tomography

Polymeri, Erini (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för radiologi,Institute of Clinical Sciences, Department of Radiology,Sahlgrenska Academy,Sahlgrenska University Hospital
Johnsson, Åse (Allansdotter), 1966 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för radiologi,Institute of Clinical Sciences, Department of Radiology,Sahlgrenska University Hospital
Enqvist, Olof, 1981 (författare)
Chalmers University of Technology
visa fler...
Ulén, Johannes (författare)
Eigenvision AB
Pettersson, Niclas, 1974 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för medicinsk strålningsvetenskap,Institute of Clinical Sciences, Department of Medical Radiation Sciences,Sahlgrenska University Hospital
Nordström, Fredrik, 1981 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för medicinsk strålningsvetenskap,Institute of Clinical Sciences, Department of Medical Radiation Sciences,Sahlgrenska University Hospital
Kindblom, Jon (författare)
Sahlgrenska universitetssjukhuset,Sahlgrenska University Hospital
Trägårdh, Elin (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för translationell medicin,Medicinska fakulteten,Klinisk fysiologi och nuklearmedicin, Malmö,Forskargrupper vid Lunds universitet,WCMM- Wallenberg center för molekylär medicinsk forskning,LUCC: Lunds universitets cancercentrum,Övriga starka forskningsmiljöer,Department of Translational Medicine,Faculty of Medicine,Clinical Physiology and Nuclear Medicine, Malmö,Lund University Research Groups,WCMM-Wallenberg Centre for Molecular Medicine,LUCC: Lund University Cancer Centre,Other Strong Research Environments,Skåne University Hospital
Edenbrandt, Lars, 1957 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för medicin, avdelningen för molekylär och klinisk medicin,Institute of Medicine, Department of Molecular and Clinical Medicine,Sahlgrenska University Hospital
Kjölhede, Henrik, 1981 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för urologi,Institute of Clinical Sciences, Department of Urology,Sahlgrenska University Hospital
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2024
2024
Engelska.
Ingår i: Advances in Radiation Oncology. - 2452-1094. ; 9:3
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Purpose: Meticulous manual delineations of the prostate and the surrounding organs at risk are necessary for prostate cancer radiation therapy to avoid side effects to the latter. This process is time consuming and hampered by inter- and intraobserver variability, all of which could be alleviated by artificial intelligence (AI). This study aimed to evaluate the performance of AI compared with manual organ delineations on computed tomography (CT) scans for radiation treatment planning. Methods and Materials: Manual delineations of the prostate, urinary bladder, and rectum of 1530 patients with prostate cancer who received curative radiation therapy from 2006 to 2018 were included. Approximately 50% of those CT scans were used as a training set, 25% as a validation set, and 25% as a test set. Patients with hip prostheses were excluded because of metal artifacts. After training and fine-tuning with the validation set, automated delineations of the prostate and organs at risk were obtained for the test set. Sørensen-Dice similarity coefficient, mean surface distance, and Hausdorff distance were used to evaluate the agreement between the manual and automated delineations. Results: The median Sørensen-Dice similarity coefficient between the manual and AI delineations was 0.82, 0.95, and 0.88 for the prostate, urinary bladder, and rectum, respectively. The median mean surface distance and Hausdorff distance were 1.7 and 9.2 mm for the prostate, 0.7 and 6.7 mm for the urinary bladder, and 1.1 and 13.5 mm for the rectum, respectively. Conclusions: Automated CT-based organ delineation for prostate cancer radiation treatment planning is feasible and shows good agreement with manually performed contouring.

Ämnesord

MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Urologi och njurmedicin (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Urology and Nephrology (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Radiologi och bildbehandling (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Radiology, Nuclear Medicine and Medical Imaging (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Cancer och onkologi (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Cancer and Oncology (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy