膵管腺がん（PDAC）の血管侵襲を評価する：PDACVIベンチマーク

Abstract

外科的切除は膵管腺癌（PDAC）に対する唯一の、根治の可能性がある治療であり、その適格性は血管侵襲（VI）の正確な評価、すなわち腫瘍が隣接する重要な血管へ進展しているかどうかに依存します。術前の病期評価および手術計画において重要であるにもかかわらず、計算によるVI評価は十分に研究されていません。主要な課題は、公的なデータセットの不足と、腫瘍—血管境界における診断の曖昧さであり、その結果、専門の放射線科医であっても実質的に評価者間のばらつきが大きくなります。これらの制約に対処するため、CURVAS-PDACVI データセットおよびチャレンジを導入します。これは、各スキャンに対して5名の独立した専門家による注釈を密に付与したデータセットに基づき、PDACの病期評価における不確実性を考慮したAIのためのオープンベンチマークです。また、空間的な重なりにとどまらず、確率的キャリブレーションおよびVI評価を含むマルチメトリクス評価フレームワークも提案します。最先端の6手法を評価した結果、強い全体的な体積的重なりが、臨床的に重要な腫瘍—血管インターフェースでの信頼できる性能に必ずしも結びつくわけではないことが示されました。具体的には、二値セグメンテーション向けに最適化された手法は、平均の重なり指標では競争力を示すものの、専門家のコンセンサスが低い高複雑性の症例ではしばしば劣化し、体積が崩れるか、不確実な境界で過度に外延してしまいます。一方、評価者間の不一致をモデル化する手法は、より良くキャリブレーションされた確率マップを生成し、こうした曖昧なケースでもより高い頑健性を示します。このベンチマークは、局在した外科的有用性の代理指標としての体積精度の限界を明らかにし、術前の意思決定のための不確実性を考慮した確率モデルの必要性を動機づけます。