前立腺癌の適応高精度放射線治療のためのHyperSight-CBCTイメージングによる自動AIベースの輪郭作成と安定したラジオミック特徴評価の実現可能性
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年4月15日
タイトル：Feasibility of automated AI-based contouring and stable radiomic feature assessment by HyperSight-CBCT Imaging for adaptive high-precision radiotherapy of prostate cancer.
雑誌名：Sci Rep. 2026 Apr 11; 16(1): doi: 10.1038/s41598-026-46359-3.
概 要：
本研究では、前立腺癌の適応放射線治療における計画CT（pCT）およびHyperSightコーンビームCT（hCBCT）を用いた骨盤臓器の手動（MD）、人工知能（AI）およびハイブリッド（MD+AI）輪郭作成の精度、効率、ラジオミック特徴の安定性を評価しました。セグメンテーションの一致度はDice類似度と95パーセンタイルハウスドルフ距離（HD95）で定量化され、ラジオミック特徴の安定性は一致相関係数（CCC）を用いて評価されました。
方 法：
この研究は、手動、AI、ハイブリッドの輪郭作成方法を比較するコホート研究です。セグメンテーションの一致度を評価するために、Dice類似度とHD95を使用し、ラジオミック特徴の安定性をCCCで測定しました。
結 果：
膀胱と大腿骨のセグメンテーションの一致度は最も高く（中央値Dice 0.95–0.96; HD95 1.88–2.17 mm）、前立腺と直腸は中程度（中央値Dice 0.92; HD95 2.22–2.62 mm）、精嚢と陰茎 bulbは最も低かった（中央値Dice 0.76–0.83; HD95 3.01–3.41 mm）。AIおよびMD+AIは、MDと比較して輪郭作成時間をそれぞれ約90%および60%短縮しました。ラジオミック特徴の安定性はセグメンテーションモード間で有意に異なり（すべてp<sub>adj</sub> ≤ 0.05）、GLRLM特徴は他の特徴よりも高い安定性を示しました。
結 論：
AIベースおよびハイブリッド輪郭作成は高い精度と大幅な時間短縮を達成し、テクスチャーおよび強度に基づくラジオミック特徴はAIセグメンテーションにおいて堅牢性を示しました。本研究は、骨盤構造のAIのみの輪郭作成に基づく明確で信頼性の高い定量的パラメータの抽出の実現可能性を示しました。