基于多学科共识的MRI尿道轮廓图谱：人工智能基准测试的参考标准与临床意义

《Radiotherapy and Oncology》：Urethra contours on MRI: Multidisciplinary consensus educational atlas and reference standard for artificial intelligence benchmarking

本文通过建立多学科专家共识的尿道轮廓参考标准，提出结合尿道覆盖率（Coverage）和最大二维豪斯多夫距离（Max 2D HD）的评估体系，验证了深度学习模型在MRI尿道分割中优于多数医师的表现（Dice评分0.41 vs. 0.33）。该研究为前列腺癌放疗规划提供了可靠的AI辅助工具，推动剂量毒性关联研究的发展。

　　

重点内容

病例

我们从前列腺影像定量联盟（QPIC）的六个机构获取病例，该研究获得各机构伦理审查委员会（IRB）批准。本研究使用两个数据集：多中心数据集（n=71）用于建立尿道轮廓参考标准，这些MRI数据来自6个影像中心的11台3T扫描仪（两家厂商）。

结果

专家小组对71例患者的每个切片达成尿道分割共识，建立参考标准数据集。图1展示了带标注的尿道轮廓指南；补充图1呈现完整尿道体积作为分割图谱。此外展示了带导尿管患者的MRI（未纳入本研究数据集）以说明常见临床场景。

讨论

尿道作为前列腺癌治疗关键器官，与放疗后功能结局密切相关。PURE-MRI研究显示医师尿道轮廓准确性差且意见分歧大，这质疑了现有尿道剂量限制的可靠性。本研究通过共识标准与多维度评估指标，为AI工具验证奠定基础。

结论

我们建立了多学科共识参考数据集及尿道轮廓图谱，提出临床导向的评估指标（尿道覆盖率和最大二维HD）。开发的深度学习模型在挑战性任务中表现优于多数医师，具备跨机构稳定性，有望应用于临床决策支持。