Автоматическая сегментация высокорискового клинического целевого объема (HR-CTV) при КТ-навигации брахитерапии рака шейки матки остается неоднородно изученной областью из-за разнообразия аппликаторов, определений мишеней и архитектур нейросетей. Исследователи из одного центра провели прагматическое сравнение трех архитектур глубокого обучения — 2D U-Net, 3D U-Net и nnFormer — в условиях КТ-навигации с установленными аппликаторами.
Анализировали КТ-изображения 544 фракций брахитерапии у 182 пациентов: 509 фракций у 163 пациентов с интактной шейкой матки (аппликаторы tandem-and-ovoid) и 35 фракций у 19 пациентов после операции (вагинальные цилиндры). Все фракции одного пациента оставались в одной выборке для предотвращения утечки данных. Распределение для HR-CTVc составило 325/82/102 фракции (обучение/валидация/тест), для HR-CTVv — 22/6/7 фракций.
Ключевая методологическая особенность: параметры нормализации КТ рассчитывались исключительно на обучающей выборке и фиксировались для валидации и тестирования; пространственное кадрирование центрировалось по изображению независимо от контуров.
В тестовой когорте с интактной шейкой 3D U-Net продемонстрировала наиболее благоприятное сочетание показателей перекрытия и поверхностного согласия:
- DSC (коэффициент Дайса): 0.848 ± 0.059
- HD95 (95-й перцентиль расстояния Хаусдорфа): 2.755 ± 1.688 мм
- ASD (среднее расстояние между поверхностями): 1.008 ± 0.622 мм
При экспертной оценке 91 из 102 контуров HR-CTVc, созданных 3D U-Net, не требовали коррекции или требовали только локальных исправлений.
В дополнительном анализе независимой разметки 20 фракций разными врачами межэкспертное согласие по HR-CTV составило DSC 0.80 ± 0.06 и HD95 3.4 ± 1.8 мм, что позволяет оценить автоматическую сегментацию в контексте вариабельности между специалистами.
В exploratory-когорте с вагинальной культей (только 7 тестовых фракций) 3D U-Net показала:
- DSC: 0.788 ± 0.060
- HD95: 4.724 ± 2.434 мм
- ASD: 2.917 ± 2.150 мм
6 из 7 контуров HR-CTVv не требовали коррекции или требовали минимальных правок. Авторы подчеркивают, что эти данные предварительные и требуют подтверждения на большей выборке.
Результаты внутренней валидации поддерживают дальнейшее внедрение 3D U-Net под контролем врача для автосегментации HR-CTV при КТ-навигации брахитерапии рака шейки матки с интактным органом. Следующие этапы должны включать мультицентровую внешнюю валидацию и оценку дозиметрических показателей на уровне когорты.