Titelaufnahme

Titel
Evaluierung von Smart Segmentation® im Bereich des Thorax
Weitere Titel
Evaluation of Smart Segmentation® for Contouring the Thorax Region
AutorInnenHasieber, Christine
GutachterStanek, Brigitte
Erschienen2013
Datum der AbgabeJuni 2013
SpracheDeutsch
DokumenttypBachelorarbeit
Schlagwörter (DE)Smart Segmentation® / Interobserver-Variabilität / adaptive Strahlentherapie / automatische Segmentierung
Schlagwörter (EN)Smart Segmentation® / Interobserver-Variability / adaptive radiotherapy / automated segmentation
Zugriffsbeschränkung
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Hintergrund und Motivation

Es ist Standard, die manuelle Konturierung mittels Computertomographie (CT)-Bildern

in der 3D-konformalen-Strahlentherapie durchzuführen. Das Einzeichnen der Risikoorgane

im Bereich des Thorax durch gut geschulte RadiologietechnologInnen ist innerhalb

von 30-40 Minuten möglich. Erfahrung und Wissen über anatomische Lagebeziehungen

und Verbindungsgewebe zwischen den Organen tragen wesentlich zur genauen Bestimmung

der Organe im CT bei. Ziel dieser Studie war die Evaluierung einer automatischen

Segmentierungs-Software hinsichtlich einer möglichen Implementierung in der klinischen

Routine und zur Verwendung in der adaptiven Strahlentherapie.

Material und Methoden

Für diese retrospektive Studie wurden die Daten von 30 BrustkrebspatientInnen und

30 LungenkrebspatientInnen herangezogen, die zwischen 10.02.2011 und 18.09.2012 eine

Strahlentherapie-Behandlung erhalten haben.

Die automatische Konturierungs-Software Smart Segmentation®(Varian Medical Systems,

Palo Alto, USA) wurde mit der manuellen Konturierung verglichen und die konturierten

Risikoorgane wurden getrennt nach Entität und bekannten Indizes ausgewertet. Gleichzeitig

wurde die Verwendbarkeit der Ergebnisse von einem erfahrenen Radiologietechnologen

qualitativ bewertet.

Ergebnisse

Smart Segmentation® zeigte bessere Ergebnisse für die PatientInnengruppe Brustkrebs

als für die Gruppe Lungenkrebs. Zurückzuführen ist dies auf die Lage des Tumors in der

Lunge.

Die quantitative Bewertung der automatischen Segmentierung gab kaum Rückschluss auf

die qualitative Beurteilung. Nur bei den Volumina beider Lungenflügel bei den BrustkrebspatientInnen

ließ sich der hohe durchschnittliche DSC (DSC-linker Lungenflügel: 0,86

und DSC-rechter Lungenflügel: 0,85) mit den guten qualitativen Werten vergleichen. Für

den Bereich Herz (DSC-Brust: 0,59 und DSC-Lunge: 0,38) war der mittlere quantitative

Wert für die BrustkrebspatientInnen höher und für die LungenkrebspatientInnen gleich

als für den Bereich Luftröhre (DSC-Brust: 0,53 und DSC-Lunge: 0,38). Dennoch fiel die

qualitative Beurteilung schlechter aus. Das Rückenmark erhielt trotz der quantitativen

DSC-Werte (DSC-Brust: 0,70 und DSC-Lunge: 0,52) die besten qualitativen Ergebnisse.Die

Interobserver-Variabilität ist aufgrund der genauen Vorgaben des Instituts und dem „Vier

Augen-Prinzip“ niedrig.

Schlussfolgerung

Die Ergebnisse von Smart Segmentation® zur automatischen Konturierung der Risikoorgane

für Lungenkrebs- und Brustkrebs-Fälle sind im Bereich Lunge und Spinalkanal

gut, jedoch müssen einzelne Schichten nachbearbeitet werden. Der Bereich Luftröhre wird

nur bei den PatientInnen mit Brustkrebs gut konturiert, nicht jedoch bei den LungenkrebspatientInnen.

Der Bereich Herz wird in beiden Gruppen ungenau konturiert und der

notwendige Aufwand zur Nachbearbeitung und Korrektur ist erheblich. Die zu erwartende

Zeitersparnis und die quantitativen Parameter sind zu hinterfragen. Des Weiteren sind

Verbesserungen des verwendeten Algorithmus und der Bildqualität notwendig.

Zusammenfassung (Englisch)

Background

The standard approach for manual contouring in 3D conformal radiation therapy is to

use CT images. A well-trained radiographer can map out the organs at risk in the thorax

region within 30 to 40 minutes. Appropriate experience and in-depth knowledge of anatomical

positional relationships and connective tissue contribute significantly to the accurate

definition of organs in CT. The aim of this study was to evaluate automated segmentation

software with regard to its potential use in routine medicine and adaptive radiation therapy.

Materials and Methods

This retrospective study looked at data from 30 breast cancer patients and 30 lung cancer

patients, all of whom undertook radiation therapy at some point within the period 10 Feb

2011 to 18 Sept 2012.

Smart Segmentation®automated contouring software (Varian Medical Systems, Palo Alto,

USA) was compared with manual contouring. The contoured organs at risk were evaluated

separately according to entity and known indices. At the same time, the usefulness of the

contouring results was assessed qualitatively by an experienced radiographer.

Results

Smart Segmentation® produced better results when used with the breast cancer group

than with the lung cancer group. This is due to the position of the tumours in the lung.

The quantitative analysis of automated segmentation results did not always provide reliable

indicators for the qualitative evaluation. Lung volumes in the breast cancer patients proved

an exception, where high average DSC values (0.86 for the left lung and 0.85 for the right

lung) matched the good results from the qualitative assessment. The mean quantitative

value for the breast cancer patients was higher for the heart (DSC breast: 0.59 und DSC

lung: 0.38) than for the trachea (DSC-Brust: 0.53 und DSC-Lunge: 0.38). The lung cancer

patients had an equality in value. However, the qualitative evaluation for the heart was

less satisfactory than for the trachea. The best qualitative results were for the spinal cord

region, despite quantitative DSC values of 0.70 (breast) and 0.52 (lung).

Interobserver variability was low, thanks to the precise specifications of the Institute and

the dual control principle.

Conclusions

The results of Smart Segmentation® automated contouring of organs at risk in cases of

lung cancer and breast cancer were good for the lung and spinal cord regions, though

some individual slices had to be further adjusted. The tracheal area was contoured well in

the breast cancer patients but not in the lung cancer group. Contouring of the heart area

was imprecise in both patient groups and substantial effort was required to correct the

results. Further research is needed to properly evaluate the time savings and the role of

relevant quantitative parameters. Improvements are also needed in the algorithm used

and in image quality.

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