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Interaktive und skalierungsinvariante Segmentierung des Rektums/Sigmoid in intraoperativen MRT-Aufnahmen für die gynäkologische Brachytherapie

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Part of the Informatik aktuell book series (INFORMAT)

Kurzfassung

Gynäkologische Tumore sind die vierthäufigste Art karzinogener Krankheiten. Eine Behandlung besteht i.A. aus Chemotherapie, externer Bestrahlung und interner Strahlentherapie (Brachytherapie). Im Gegensatz zur externen Bestrahlung wird bei der Brachytherapie radioaktives Material direkt in den Tumor oder in seiner unmittelbaren Nähe platziert, Vorher müssen allerdings Tumor und umliegende Organe für eine optimale Strahlendosis segmentiert werden, was – manuell durchgeführt – sehr zeitintensiv ist. In diesem Beitrag stellen wir einen interaktiven, graphbasierten Ansatz zur Segmentierung des Rektums/Sigmoid als ein Risikoorgan (also als Gewebe, das möglichst nicht/wenig bestrahlt werden sollte) der gynäkologischen Brachytherapie vor. Der Ansatz verwendet zur Graphkonstruktion eine benutzerdefinierte Vorlage zur anschließenden interaktiven und skalierungsinvarianten Segmentierung; er wurde anhand von manuellen Segmentierungen von 7 Datensätzen evaluiert, wobei er einen mittleren DSC von 83.85±4,08% und eine mittlere Hausdorff-Distanz von ca. 11 Voxeln erreichte. Im Gegensatz zu einer manuellen Segmentierung, die im Schnitt 5 Minuten dauerte, konnte ein Datensatz mit unserem Ansatz in 2 Minuten segmentiert werden.

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Literaturverzeichnis

  1. Siegel R, Naishadham D, Jemal A. Cancer statistics 2012. CA Cancer J Clin. 2012;62(1):10–29.

    CrossRef  Google Scholar 

  2. Nam˜Aas R, D’Amato JP, del Fresno M, et al. Three-dimensional imaging in gynecologic brachytherapy: a survey of the american brachytherapy society. Comput Med Imaging Graph. 2014;38(4):245–50.

    CrossRef  Google Scholar 

  3. Ma Z, Jorge RM, Mascarenhas T, et al. Segmentation of female pelvic organs in axial magnetic resonance images using coupled geometric deformable models. Comput Biol Med. 2013;43(4):248–58.

    CrossRef  MATH  Google Scholar 

  4. Egger J, Kapur T, Viswanathan A. GYN Data Collection. NCITG. http://www.spl.harvard.edu/publications/item/view/2227; 2012.

  5. Boykov Y, Kolmogorov V. An experimental comparison of min-cut/max-flow algorithms for energy minimization in vision. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2004;26(9):1124–37.

    CrossRef  Google Scholar 

  6. Li K, Wu X, Chen DZ, et al. Optimal surface segmentation in volumetric images: a graphtheoretic approach. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2006;28(1):119–34.

    CrossRef  Google Scholar 

  7. Bauer MHA, Egger J, O’Donnell T, et al. A fast and robust graph-based approach for boundary estimation of fiber bundles relying on fractional anisotropy maps. Proc ICPR. 2010; p. 4016–9.

    Google Scholar 

  8. Zou KH, Warfield SK, Bharatha A, et al. Statistical validation of image segmentation quality based on a spatial overlap index. Acad Radiol. 2004;2:178–89.

    CrossRef  Google Scholar 

  9. Haas B, Coradi T, Scholz M, et al. Automatic segmentation of thoracic and pelvic CT images for radio-therapy planning using implicit anatomic knowledge and organ-specific segmentation strategies. Phys Med Biol. 2008;53(6):1751–71.

    CrossRef  Google Scholar 

  10. L¨uddemann T, Egger J. Rectum segmentation in MR-guided gynecologic brachytherapy data. Proc Bri Gynaecologic Cancer Soc Ann Sci Meet. 2013; p. 162–3.

    Google Scholar 

  11. Egger J, Kapur T, Fedorov A, et al. GBM volumetry using the 3D slicer medical image computing platform. Sci Rep. 2013;3(1364):1–7.

    Google Scholar 

  12. Egger J, Kapur T, Nimsky C, et al. Pituitary adenoma volumetry with 3D slicer. PLoS ONE. 2012;7(12):e51788.

    CrossRef  Google Scholar 

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Lüddemann, T., Egger, J. (2015). Interaktive und skalierungsinvariante Segmentierung des Rektums/Sigmoid in intraoperativen MRT-Aufnahmen für die gynäkologische Brachytherapie. In: Handels, H., Deserno, T., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2015. Informatik aktuell. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-46224-9_7

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