iPhantom：個別化された計算ファントムの自動化された作成のフレームワークとCT臓器線量測定へのその応用

目的：この研究の目的は、患者固有のファントムまたは患者の医療画像を使用して「デジタルツイン（DT）」を自動化するための新しいフレームワークIphantomを開発および検証することです。このフレームワークは、個々の患者のCTイメージングにおける放射線感受性器官に対する放射線量を評価するために適用されます。 方法：患者のCT画像の量を考慮して、iphantomセグメントは、マルチオルガンCTセグメンテーション向けに開発された学習ベースのモデルを使用して、アンカー組織と構造（肝臓、骨、膵臓など）を選択しました。セグメントに挑戦する臓器（腸など）は、マルチオルガンファントムボクセル向けに開発された違いの登録モデルを使用して、一致したファントムテンプレートから組み込まれています。結果のデジタルツインファントムは、日常のCT試験中の臓器用量を評価するために使用されます。 結果：iPhantomは、XCATデジタルファントムのセット（n = 50）と同様の精度で独立した臨床データセット（n = 10）で検証されました。Iphantomは、アンカー臓器の場合はダイス類似性係数（DSC）0.6-1を生成し、他のすべての臓器で0.3-0.9のDSCを生成するすべての臓器の位置を正確に予測しました。Iphantomは、大部分の臓器の推定放射線量で<10％誤差を示しました。これは、最先端のベースライン法（20-35％の用量誤差）よりも特に優れていました。 結論：iPhantomは、患者固有のファントムの自動化された正確な作成を可能にし、初めて、CT線量測定の十分で自動化された患者固有の用量推定値を提供します。 重要性：新しいフレームワークは、CHPS（計算ヒトファントム）の作成と適用を、自動化を通じて個々のCHPSのレベルにもたらし、幅広い正確な臓器の局在化を達成し、臨床モニタリング、パーソナライズされた最適化、および大規模な研究の道を開いています。

OBJECTIVE: This study aims to develop and validate a novel framework, iPhantom, for automated creation of patient-specific phantoms or "digital-twins (DT)" using patient medical images. The framework is applied to assess radiation dose to radiosensitive organs in CT imaging of individual patients. METHOD: Given a volume of patient CT images, iPhantom segments selected anchor organs and structures (e.g., liver, bones, pancreas) using a learning-based model developed for multi-organ CT segmentation. Organs which are challenging to segment (e.g., intestines) are incorporated from a matched phantom template, using a diffeomorphic registration model developed for multi-organ phantom-voxels. The resulting digital-twin phantoms are used to assess organ doses during routine CT exams. RESULT: iPhantom was validated on both with a set of XCAT digital phantoms (n = 50) and an independent clinical dataset (n = 10) with similar accuracy. iPhantom precisely predicted all organ locations yielding Dice Similarity Coefficients (DSC) 0.6 - 1 for anchor organs and DSC of 0.3-0.9 for all other organs. iPhantom showed <10% errors in estimated radiation dose for the majority of organs, which was notably superior to the state-of-the-art baseline method (20-35% dose errors). CONCLUSION: iPhantom enables automated and accurate creation of patient-specific phantoms and, for the first time, provides sufficient and automated patient-specific dose estimates for CT dosimetry. SIGNIFICANCE: The new framework brings the creation and application of CHPs (computational human phantoms) to the level of individual CHPs through automation, achieving wide and precise organ localization, paving the way for clinical monitoring, personalized optimization, and large-scale research.