シーメンスヘルスニアの骨盤節自動分割アルゴリズムの多施設研究：男性と女性の骨盤の比較

目的：Siemens HealthineersバージョンVA 30（AASH）（Siemens Healthiners、Erlangen、Germany）の自己分解アルゴリズムは、男性の骨盤で訓練および開発され、女性の骨盤におけるその使いやすさに関するデータは公開されていません。これは、性別による骨盤節領域の自動分割のための人工知能アルゴリズムを記述および評価する最初の多施設研究です。 方法と材料：当社の施設で治療された男性と女性の両方の患者で、AASH骨盤節の自動節約を遡及的に評価しました。AASHによって生成された自動化された骨盤節の輪郭は、1つのボード認定放射線腫瘍医によって評価されました。各ノーダル領域の輪郭には4ポイントスケールが使用されました。4のスコアは、最小限の編集で臨床的に使用可能です。3つのスコアには、3つ以下のコンピューター断層撮影スライスでマイナーな編集（節の輪郭があり、船を切断する、または腸のループを含む）が必要です。2のスコアには、以前に定義されていたように、4つ以上のコンピューター断層撮影スライスでは、大きな編集が必要です。1つのスコアには、この地域の完全な再請求が必要です。骨盤節領域には、一般的な腸骨、外部腸骨、内腸骨、閉塞、および正中線の前仙骨結節の右側と左側が含まれていました。さらに、患者は最低の節の輪郭スコアに基づいて等級付けされました。統計分析は、フィッシャーの正確検定とYates補正χ2検定を使用して実行されました。 結果：52人の女性と51人の男性患者が研究に含まれ、それぞれ合計468と447の骨盤節領域を表しました。等高線の96％と99％は、女性と男性の患者でそれぞれ最大でマイナーな編集（3または4のスコア）を必要としました（フィッシャーの正確検定を使用したp = .004; p = .007 yates補正を使用）。女性患者と男性患者の間でスコアに統計的に有意な差があるノーダル領域はありませんでした。マイナーな編集を必要とする患者の割合は、それぞれ女性および男性患者で87％（45人の患者）と92％（47人の患者）でした（フィッシャーの正確検定を使用したP = .53; Yates補正を使用したP = .55）。 結論：AASH骨盤節の自動セグメント化は、男性と女性の両方の骨盤節領域で非常によく機能しましたが、男性の骨盤節の自動化が優れています。自己分解がより広くなると、自動化合アルゴリズムのトレーニングと検証において、すべての性別から平等な表現を持つことが重要かもしれません。

PURPOSE: The autosegmentation algorithm of Siemens Healthineers version VA 30 (AASH) (Siemens Healthineers, Erlangen, Germany) was trained and developed in the male pelvis, with no published data on its usability in the female pelvis. This is the first multi-institutional study to describe and evaluate an artificial intelligence algorithm for autosegmentation of the pelvic nodal region by gender. METHODS AND MATERIALS: We retrospectively evaluated AASH pelvic nodal autosegmentation in both male and female patients treated at our network of institutions. The automated pelvic nodal contours generated by AASH were evaluated by 1 board-certified radiation oncologist. A 4-point scale was used for each nodal region contour: a score of 4 is clinically usable with minimal edits; a score of 3 requires minor edits (missing nodal contour region, cutting through vessels, or including bowel loops) in 3 or fewer computed tomography slices; a score of 2 requires major edits, as previously defined but in 4 or more computed tomography slices; and a score of 1 requires complete recontouring of the region. Pelvic nodal regions included the right and left side of the common iliac, external iliac, internal iliac, obturator, and midline presacral nodes. In addition, patients were graded based on their lowest nodal contour score. Statistical analysis was performed using Fisher exact tests and Yates-corrected χ2 tests. RESULTS: Fifty-two female and 51 male patients were included in the study, representing a total of 468 and 447 pelvic nodal regions, respectively. Ninety-six percent and 99% of contours required minor edits at most (score of 3 or 4) for female and male patients, respectively (P = .004 using Fisher exact test; P = .007 using Yates correction). No nodal regions had a statistically significant difference in scores between female and male patients. The percentage of patients requiring no more than minor edits was 87% (45 patients) and 92% (47 patients) for female and male patients, respectively (P = .53 using Fisher exact test; P = .55 using Yates correction). CONCLUSIONS: AASH pelvic nodal autosegmentation performed very well in both male and female pelvic nodal regions, although with better male pelvic nodal autosegmentation. As autosegmentation becomes more widespread, it may be important to have equal representation from all sexes in training and validation of autosegmentation algorithms.