Localized fine-tuning and clinical evaluation of deep-learning based auto-segmentation (DLAS) model for clinical target volume (CTV) and organs-at-risk (OAR) in rectal cancer radiotherapy

Jianhao Geng; Xin Sui; Rongxu Du; Jialin Feng; Ruoxi Wang; Meijiao Wang; Kaining Yao; Qi Chen; Lu Bai; Shaobin Wang; Yongheng Li; Hao Wu; Xiangmin Hu; Yi Du

doi:10.1186/s13014-024-02463-0

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저자정보: Jianhao Geng Xin Sui Rongxu Du Jialin Feng Ruoxi Wang Meijiao Wang Kaining Yao Qi Chen Lu Bai Shaobin Wang Yongheng Li Hao Wu Xiangmin Hu Yi Du

출처: Springer Science and Business Media LLC Radiation Oncology 19(1)

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The necessity and potential benefits of LFT DLAS towards institution-specific model adaption is underscored. The commercial DLAS software exhibits superior accuracy once localized fine-tuned, and is highly robust to imaging equipment changes.

#Generalizability theory #Medicine #Segmentation #Ground truth #Artificial intelligence #Radiation therapy #Volume (thermodynamics) #Medical physics #Computer science #Radiology #Statistics

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