KCI등재
SCOPUS
Automatic Lung Cancer Segmentation in [18F]FDG PET/CT Using a Two-Stage Deep Learning Approach
저자
박준영 (Seoul National University (SNU))
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
86-93(8쪽)
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Purpose Since accurate lung cancer segmentation is required to determine the functional volume of a tumor in [18F]FDG PET/CT,we propose a two-stage U-Net architecture to enhance the performance of lung cancer segmentation using [18F]FDG PET/CT.
Methods The whole-body [18F]FDG PET/CT scan data of 887 patients with lung cancer were retrospectively used for networktraining and evaluation. The ground-truth tumor volume of interest was drawn using the LifeX software. The dataset wasrandomly partitioned into training, validation, and test sets. Among the 887 PET/CT and VOI datasets, 730 were used to trainthe proposed models, 81 were used as the validation set, and the remaining 76 were used to evaluate the model. In Stage 1, theglobal U-net receives 3D PET/CT volume as input and extracts the preliminary tumor area, generating a 3D binary volume asoutput. In Stage 2, the regional U-net receives eight consecutive PET/CT slices around the slice selected by the Global U-net inStage 1 and generates a 2D binary image as the output.
Results The proposed two-stage U-Net architecture outperformed the conventional one-stage 3D U-Net in primary lung cancersegmentation. The two-stage U-Net model successfully predicted the detailed margin of the tumors, which was determined bymanually drawing spherical VOIs and applying an adaptive threshold. Quantitative analysis using the Dice similarity coefficientconfirmed the advantages of the two-stage U-Net.
Conclusion The proposed method will be useful for reducing the time and effort required for accurate lung cancer segmentationin [18F]FDG PET/CT.
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