Using an Artificial Intelligence System “Limbus AI” for Automatic Segmentation of OAR's in Radiotherapy: Evaluation of Effectiveness and Dosimetric Impact
Notice bibliographique
Résumé
Accurate definition of organs at risk and target volumes is a critically important step in the radiotherapy workflow prior to therapy delivery. This activity is time-consuming for the operator, who performs it manually. Self-contouring software based on deep learning has been developed to improve efficiency; in this study, we examined the commercial software Limbus Contour (LC), version 1.5.0 (Limbus AI Inc., Regina, SK, Canada), which exploits deep convolutional neural networks, evaluating its impact on the radiotherapy workflow in three specific pathological sites: head-neck, left breast, and prostate. We compared manual versus automated segmentation on selected organs at risk associated with specific types of treatment, evaluating geometric performance (volume change, Dice Index), dosimetric impact (differences in DVHs), and timing of the two contouring modes. The average Dice Index value obtained was 84%; in particular, the best results were recorded for the lungs, but equally good results were obtained for the bladder, femoral heads, and heart. The greatest time saving, on the other hand, was recorded in head-neck tumors, with a saving of about 80 minutes. Evaluating DVHs, the greatest dosimetric difference was found for prostate cancer in patient 1, where the penile bulb showed an average dose difference, in the two contouring modes, of 73%. The contours and data generated by AI were compared and validated by oncologists in our department, who confirmed that the use of Limbus Contour helped reduce the inter-operator discrepancies typical of manual contouring. The introduction of this self-contouring software brought an improvement of workflow in Rieti radiotherapy department by significantly reducing procedure time, maintaining high quality of treatments, and reducing variability between operators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».