ОПЫТ КЛИНИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМЫ

реклама
№ 6 - 2013 г.
14.00.00 медицинские науки
УДК 616.712-073.759
ОПЫТ КЛИНИЧЕСКОГО
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМЫ
АВТОСЕГМЕНТИРОВАНИЯ ДЛЯ
ОКОНТУРИВАНИЯ ОРГАНОВ ГРУДНОЙ
КЛЕТКИ
О. Ю. Аникеева1,2, П. В. Филатов1, И. В. Бедный1,2, К. С. Тевс1, Е. С. Половников1,2
ФГБУ «Новосибирский научно-исследовательский институт патологии
кровообращения имени академика Е.Н. Мешалкина» (г. Новосибирск)
2
ГБОУ ВПО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава
России (г. Новосибирск)
1
Для 68-ми пациентов с диагнозом рак легкого c помощью программы автоматического
сегментирования были оконтурены правое и левое легкие, сердце, трахея, аорта, спинной
мозг и пищевод. Проведено качественное и количественное сравнения автоматически
сгенерированных контуров и контуров, созданных опытным врачом-радиологом. Для
пациентов без анатомических изменений легких было получено хорошее совпадение
структур средостения за исключением контуров пищевода. Клиническое использование
атласов автоматического сегментирования существенно (более 2-х раз) сокращает
затраты времени на оконтуривание структур грудной клетки.
Ключевые слова: лучевая терапия, рак легкого, атлас автосегментирования,
оконтуривание.
Аникеева Ольга Юрьевна — кандидат медицинских наук, заведующий отделением
радиотерапии ФГБУ «Новосибирский научно-исследовательский институт патологии
кровообращения имени академика Е.Н. Мешалкина», ассистент кафедры онкологии ГБОУ
ВПО «Новосибирский государственный медицинский университет», рабочий телефон: 8
(383) 333-14-70, e-mail: [email protected]
Филатов Петр Валерьевич — медицинский физик отделения радиотерапии ФГБУ
«Новосибирский научно-исследовательский институт патологии кровообращения имени
академика Е.Н. Мешалкина», рабочий телефон: 8 (383) 333-14-70, e-mail:
[email protected]
Бедный Игорь Витальевич — медицинский физик отделения радиотерапии ФГБУ
«Новосибирский научно-исследовательский институт патологии кровообращения имени
академика Е.Н. Мешалкина», ассистент кафедры онкологии ГБОУ ВПО «Новосибирский
государственный медицинский университет», рабочий телефон: 8 (383) 333-14-70, e-mail:
[email protected]
Тевс Корней Сергеевич — врач-радиолог отделения радиотерапии ФГБУ
«Новосибирский научно-исследовательский институт патологии кровообращения имени
академика Е.Н. Мешалкина», рабочий телефон: 8 (383) 333-14-70, e-mail: [email protected]
Половников Евгений Сергеевич — кандидат медицинских наук, руководитель Центра
онкологии и радиохирургии ФГБУ «Новосибирский научно-исследовательский институт
патологии кровообращения имени академика Е.Н. Мешалкина», ассистент кафедры
онкологии ГБОУ ВПО «Новосибирский государственный медицинский университет»,
рабочий телефон: 8 (383) 333-14-70, e-mail: [email protected]
Введение. На протяжении последних десятилетий требования к повышению
эффективности лучевой терапии вообще и рака легкого в частности привели к разработке
новых методов и средств (программно-аппаратных комплексов и клинических стандартов
фракционирования дозы), обеспечивающих селективное усиление повреждения
опухолевого образования при одновременном снижении лучевой нагрузки на здоровые
ткани [3–5]. Использование современных методик, таких как лучевая терапия, под
контролем изображения пациента (IGRT) позволяет улучшить точность укладки
пациентов и уменьшить отступы на планируемый объем мишени [9]. Как следствие
требуется высокая точность в оконтуривании клинических объемов мишени и органов
риска, что приводит к значительным временным затратам в общем технологическом
процессе предлучевой подготовки. Внедрение в клиническую практику программного
обеспечения для автосегментирования на основе атласов привело к уменьшению
вариабельности при создании контуров для 3D-планирования стереотаксического
облучения, сокращению временных затрат на оконтуривание мишени [2, 6].
Целью данной работы было проведение анализа результатов оконтуривания пациентов,
получавших лучевую терапию по поводу рака легкого с использованием программного
обеспечения для автосегментирования ABAS (Elekta ltd, Великобритания).
Материалы и методы. Программа ABAS на основе «эталонного» изображения пациента,
полученного при помощи многосрезовой спиральной компьютерной томографии (МСКТ),
позволяет определить объемные контуры анатомических структур, необходимых для
расчета качественного плана лучевого лечения. Используя алгоритмы деформаций
референсных структур анатомического атласа, ABAS создает новые наборы контуров,
соответствующие анатомии конкретного пациента.
Для 68-ми пациентов с диагнозом рак легкого в рамках предлучевой подготовки было
проведено КТ исследование на аппарате Toshiba Aquillion LB с толщиной среза 2 мм.
Затем для данных снимков осуществлялось автоматическое оконтуривание легких, сердца,
аорты, пищевода и спинного мозга при помощи встроенных атласов ABAS.
Пациенты были разделены на 3 группы:
1. Контрольная группа (DSC) — 26 пациентов.
2. Пациенты с контролем за дыханием (DSC ABC) — 28 пациентов.
3. Пациенты с отсутствием одного из легких с патологическими изменениями в легком,
такими как наличие ателектазов, жидкости в плевральной полости,
буллезно-эмфизематозных изменений (DSC Pathology) — 14 пациентов.
Для каждой группы контуры, полученные в автоматическом режиме, сравнивались
с результатами оконтуривания того же набора снимков опытным радиологом.
Количественный анализ проводился на основе расчета объемов и коэффициентов
сходства по Серенсену [1, 7, 8].
Результаты. Автоматическое выделение объемов легких, сердца, аорты, пищевода
и спинного мозга на системе ABAS занимает около 3 мин. Объемы, полученные при
использовании системы ABAS, соответствовали объемам, выделенным экспертом,
за исключением оконтуривания пищевода (рис. 1).
Рис. 1. Качественное сравнение автоматически созданных контуров и контуров,
определенных врачом-радиологом
При сравнении контуров критических структур (органов риска), полученных в процессе
оконтуривания врачом-радиологом и программой автоматического оконтуривания,
оценивались визуальные характеристики соответствия обозначенной мишени и контуров
анатомической структуры. Кроме того, было проведено измерение объемов полученных
структур и определены безразмерные коэффициенты сходства по Серенсену (DSC).
Рассчитанные коэффициенты приведены в таблице. Для группы 1 и 2 значения
коэффициентов для контуров правого и левого легких, сердца, аорты, трахеи и спинного
мозга совпадают в пределах статистических ошибок и показывают хорошее сходство
между контурами (DSC > 0,8). Для контуров пищевода было выявлено плохое сходство
(DSC < 0,4).
Коэффициенты сходства автоматически сгенерированных контуров и контуров,
созданных врачом-радиологом
Правое
легкое
Левое
легкое
Спинной
мозг
DSC
0,87 ± 0,04
0,91 ± 0,05
0,93 ± 0,04
0,87 ± 0,09 0,82 ± 0,09 0,83 ± 0,08 0,33 ± 0,18
DSC
(ABC)
0,85 ± 0,02
0,92 ± 0,04
0,91 ± 0,03
0,86 ±0,08
DSC
(Pathology)
0,65 ± 0,15
0,61 ± 0,15
0,83 ± 0,12
0,57 ± 0,19 0,72 ± 0,10 0,53 ± 0,28 0,23 ± 0,28
Сердце
Аорта
Трахея
Пищевод
0,80 ± 0,05 0,87 ± 0,06 0,40 ± 0,26
Последующая визуальная оценка автоматически созданных контуров показала, что
в некоторых случаях требуется ручная коррекция, особенно для участков с малым
градиентом плотности. Но даже с учетом этого общее время создания объемной
анатомической модели пациента требует существенно меньшего времени по сравнению
с неавтоматизированным способом.
Выводы и обсуждение. Оконтуривание органов риска грудной клетки в системе
оконтуривания у опытного радиотерапевта требует не менее 60 мин. Выделение этих
объемов атласами автосегментирования занимает около 3 мин на системе ABAS. Объемы
легких, сердца, аорты, трахеи и спинного мозга, полученные при использовании системы
ABAS, соответствовали объемам, выделенным экспертом. Значительное влияние
на результаты автосегментирования органов риска оказывает качество КТ изображений,
в частности низкий градиент плотности пищевода и отдельных анатомических структур
средостения приводит к множественным ошибкам в оконтуривании пищевода (рис. 2).
Рис. 2. Расхождение в оконтуривании пищевода между автоматическими контурами
и контурами опытного радиолога
Клиническое использование атласов автоматического сегментирования позволяет
существенно сократить затраты времени на оконтуривание. Атлас сегментирования ABAS
позволяет получить контуры легких, сердца, аорты, трахеи и спинного мозга сравнимые
с оконтуриванием в ручном режиме. Тем не менее, несмотря на высокое качество
автоматической 3D-реконструкции анатомических структур пациента, требуется
контроль и коррекция контуров со стороны врача-радиолога непосредственно перед
дозиметрическим планированием лучевой терапии. Результат может быть улучшен
введением альтернативных атласов автосегментирования для повышения вариативности
алгоритмов реконструкции.
Список литературы
1. Елисеева И. И. Группировка, корреляция, распознавание образов : статистические
методы классификации и измерения связей / И. И. Елисеева, В. О. Рукавишников. — М.
: Статистика, 1977. — 143 с.
2. Фотина И. Е. Сравнительный анализ атласов автосегментирования в лучевой терапии
рака предстательной железы / И. Е. Фотина // Онкологический журн. — 2011. — Т. 5,
№ 3 (19). — C. 25–26.
3. Advances in Radiation Oncology in Lung Cancer / B. Jeremic [et al.]. — Second edition.
— Springer, 2011.
4. Extracranial stereotactic radiotherapy for lung metastases : Phase I / II st of the RTOG trial /
D. Brian [et al.] // J. of Сlinical Oncology. — 2009. — N 10. — Р. 201–206.
5. Reduction of organ motion in lung tumors with respiratory gating / Р. Giraud [et al.] // Lung.
Cancer. — 2006. — N 51 (1). — Р. 41–51.
6. Rohlfing T. Quo Vadis, Atlas-Based Segmentation? / T. Rohlfing // Handbook of Biomedical
Image Analysis : Vol. III. — Springer US, 2005. — P. 435–486.
7. Tanimoto T. An Elementary Mathematical theory of Classification and Prediction / T.
Tanimoto. — IBM, 1957.
8. Tools for Consensus Analysis of Experts’ Contours for Radiotherapy Structure Definitions / R.
Allozi [et al.] // Radiother Oncol. — 2010. — Vol. 97 (3). — P. 572–578.
9. Treatment of lung cancer using volumetric modulated arc therapy and image guidance.
A case study / J. L. Bedford [et al.] // Acta Oncol. — 2008. — N 47. — Р. 1438–1443.
EXPERIENCE OF CLINICAL USAGE
OF AUTOSEGMENTATION SYSTEM FOR
THORAX ORGANS SHAPING
O. Y. Anikeeva1,2, P. V. Filatov1, I. V. Bedny1,2, К. S. Tevs1, E. S. Polovnikov1,2
FSBE «Novosibirsk scientific research institute of circulation pathology n.a. academician
E. N. Meshalkin» of Ministry of Health (Novosibirsk c.)
2
SBEI HPE «Novosibirsk State Medical University of Ministry of Health» (Novosibirsk c.)
1
Right and left lungs, heart, trachea, aorta, spinal cord and esophagus were delineated
at 68 patients with lung cancer with the program of automatic segmentation. High-quality and
quantitative comparisons of automatically generated contours and the contours framed by the
experienced radiologist is carried out. Good coincidence of mediastinum structures except for
esophagus contours was received at patients without anatomic changes of lungs. Clinical usage
of atlases of automatic segmentation essentially (more than in 2 times) reduces costs of time
of shaping of thorax structures.
Keywords: radiation therapy, lung cancer, autosegmentation atlas, shaping.
About authors:
Anikeeva Olga Yurievna — candidate of medical sciences, head of radiotherapy unit at FSBE
«Novosibirsk scientific research institute of circulation pathology n.a. academician
E. N. Meshalkin» of Ministry of Health, assistant of oncology chair at SBEI HPE «Novosibirsk
State Medical University of Ministry of Health», phone: 8 (383) 333-14-70, e-mail:
[email protected]
Filatov Petr Valerievich — medical physicist of radiotherapy unit at FSBE «Novosibirsk
scientific research institute of circulation pathology n.a. academician E. N. Meshalkin»
of Ministry of Health, phone: 8 (383) 333-14-70, e-mail: [email protected]
Bedny Igor Vitalyevich — medical physicist of radiotherapy unit at FSBE «Novosibirsk
scientific research institute of circulation pathology n.a. academician E. N. Meshalkin»
of Ministry of Health, assistant of oncology chair at SBEI HPE «Novosibirsk State Medical
University of Ministry of Health», office phone: 8 (383) 333-14-70, e-mail: [email protected]
Tevs Korney Sergeyevich — radiologist of radiotherapy unit at FSBE «Novosibirsk scientific
research institute of circulation pathology n.a. academician E. N. Meshalkin» of Ministry
of Health, office phone: 8 (383) 333-14-70, e-mail: [email protected]
Polovnikov Evgeny Sergeevich — candidate of medical sciences, head of oncology and radio
surgery center at FSBE «Novosibirsk scientific research institute of circulation pathology n.a.
academician E. N. Meshalkin» of Ministry of Health, assistant of oncology chair at SBEI HPE
«Novosibirsk State Medical University of Ministry of Health», office phone: (383) 333-14-70,
e-mail: [email protected]
List of the Literature:
1. Yeliseyeva I. I. Groupment, correlation, recognition of images: statistical methods
of classification and measurement of communications / I. I. Yeliseyeva, V. O. Rukavishnikov.
— M.: Statistics, 1977. — 143 P.
2. Fotina I. E. Comparative analysis of autosegmentation atlases in radiation therapy
of prostate cancer / I. E. Fotina // Oncologic журн. — 2011. — V. 5, № 3 (19). — P. 25–26.
3. Advances in Radiation Oncology in Lung Cancer / B. Jeremic [et al.]. — Second edition.
— Springer, 2011.
4. Extracranial stereotactic radiotherapy for lung metastases : Phase I / II st of the RTOG trial /
D. Brian [et al.] // J. of Сlinical Oncology. — 2009. — N 10. — Р. 201–206.
5. Reduction of organ motion in lung tumors with respiratory gating / Р. Giraud [et al.] // Lung.
Cancer. — 2006. — N 51 (1). — Р. 41–51.
6. Rohlfing T. Quo Vadis, Atlas-Based Segmentation? / T. Rohlfing // Handbook of Biomedical
Image Analysis : Vol. III. — Springer US, 2005. — P. 435–486.
7. Tanimoto T. An Elementary Mathematical theory of Classification and Prediction / T.
Tanimoto. — IBM, 1957.
8. Tools for Consensus Analysis of Experts’ Contours for Radiotherapy Structure Definitions / R.
Allozi [et al.] // Radiother Oncol. — 2010. — Vol. 97 (3). — P. 572–578.
9. Treatment of lung cancer using volumetric modulated arc therapy and image guidance.
A case study / J. L. Bedford [et al.] // Acta Oncol. — 2008. — N 47. — Р. 1438–1443.
Скачать