Vasema alaneva koronaararteri kiirgusdoosi hindamine vasaku rinnanäärme kiiritusravi saavatel patsientidel hingamisega kohandatud ja vaba hingamisega kiiritusravi korral

Taust ja eesmärgid. Rinnavähk on Eestis ja kogu maailmas naistel üks sagedasemaid pahaloomulisi kasvajaid. Selle ravikompleksi kuuluvad kirurgiline, süsteem- ja kiiritusravi. Süsteem- ja kiiritusravi korral on üheks võimalikuks hilistüsistuseks kardiotoksilisus, mis süsteemravi korral sõltub kasutatavast preparaadist ja kiiritusravi korral kiiritatavast rindkere poolest. Vasaku rinnanäärme kiiritusravi korral jäävad süda ja koronaararterid, peamiselt vasem eesmine alanev koronaararter (left anterior descending artery, LAD), kiiritatava sihtmahu (planning target volume, PTV) piirkonda ja võivad saada olulise kiirgusdoosi. Artikli eesmärk on tutvustada hingamisega kohandatud kiiritusravi kui üht võimalikku LADi ja kogu südame kiirgusdoosi vähendamise meetodit ning hinnata kiirgusdooside erinevust sõltuvalt raviplaanist 20 Eesti patsiendi näitel.Metoodika. Valimis oli 20 rinnavähiga patsienti, kellele tehti vaba hingamisega ja hingamisega kohandatud kompuutertomograafia uuring. Määratleti ohustatud organid ja kiirituse sihtmaht. Koostati kaks võrdse kvaliteediga kolmemõõtmelist raviplaani – vaba hingamisega ja hingamisega kohandatud raviplaan – ning võrreldi LADi maksimaalset ja südame keskmist kiirgusdoosi nende puhul. Kõik patsiendid olid saanud hingamisega kohandatud kiiritusravi, vaba hingamisega raviplaanid loodi võrdluseks.Tulemused ja järeldused. Hinnates kiiritatava sihtmahu kaetust kuratiivse kiirgusdoosiga, olid mõlemad raviplaanid samaväärse kvaliteediga (p = 0,3568). LADi maksimaalne kiirgusdoos oli hingamisega kohandatud raviplaani korral 2,6 korda (p = 0,0001) ja südame keskmine kiirgusdoos 1,8 korda (p = 0,001) väiksem kui vaba hingamisega plaani korral

A Deep Learning-Based Automated CT Segmentation of Prostate Cancer Anatomy for Radiation Therapy Planning-A Retrospective Multicenter Study

A commercial deep learning (DL)-based automated segmentation tool (AST) for computed tomography (CT) is evaluated for accuracy and efficiency gain within prostate cancer patients. Thirty patients from six clinics were reviewed with manual- (MC), automated- (AC) and automated and edited (AEC) contouring methods. In the AEC group, created contours (prostate, seminal vesicles, bladder, rectum, femoral heads and penile bulb) were edited, whereas the MC group included empty datasets for MC. In one clinic, lymph node CTV delineations were evaluated for interobserver variability. Compared to MC, the mean time saved using the AST was 12 min for the whole data set (46%) and 12 min for the lymph node CTV (60%), respectively. The delineation consistency between MC and AEC groups according to the Dice similarity coefficient (DSC) improved from 0.78 to 0.94 for the whole data set and from 0.76 to 0.91 for the lymph nodes. The mean DSCs between MC and AC for all six clinics were 0.82 for prostate, 0.72 for seminal vesicles, 0.93 for bladder, 0.84 for rectum, 0.69 for femoral heads and 0.51 for penile bulb. This study proves that using a general DL-based AST for CT images saves time and improves consistency

A deep learning-based automated CT segmentation of prostate cancer anatomy for radiation therapy planning:a retrospective multicenter study

Abstract A commercial deep learning (DL)-based automated segmentation tool (AST) for computed tomography (CT) is evaluated for accuracy and efficiency gain within prostate cancer patients. Thirty patients from six clinics were reviewed with manual- (MC), automated- (AC) and automated and edited (AEC) contouring methods. In the AEC group, created contours (prostate, seminal vesicles, bladder, rectum, femoral heads and penile bulb) were edited, whereas the MC group included empty datasets for MC. In one clinic, lymph node CTV delineations were evaluated for interobserver variability. Compared to MC, the mean time saved using the AST was 12 min for the whole data set (46%) and 12 min for the lymph node CTV (60%), respectively. The delineation consistency between MC and AEC groups according to the Dice similarity coefficient (DSC) improved from 0.78 to 0.94 for the whole data set and from 0.76 to 0.91 for the lymph nodes. The mean DSCs between MC and AC for all six clinics were 0.82 for prostate, 0.72 for seminal vesicles, 0.93 for bladder, 0.84 for rectum, 0.69 for femoral heads and 0.51 for penile bulb. This study proves that using a general DL-based AST for CT images saves time and improves consistency