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Titel: Optimierung und klinische Evaluation einer intelligenten Atlas-basierten semiautomatischen Zielvolumendefinition am Beispiel von Kopf-Hals-Tumoren
Autor: Haderlein, Marlen
Weitere Beteiligte: Straßmann, Gerd (Dr.)
Erscheinungsjahr: 2011
URI: https://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2011/0247
DOI: https://doi.org/10.17192/z2011.0247
URN: urn:nbn:de:hebis:04-z2011-02474
DDC: Medizin, Gesundheit
Titel(trans.): Optimization and clinical evaluation of an intelligent atlas-based semi-automatic target volume definition by the example of head and neck cancer

Dokument

Schlagwörter:
Strahlentherapie, Target Volume Definition, Hals-Nasen-Ohren-Tumor, Head&Neck-Cancer, Zielvolumendefinition semiautomatisch, Semi automatic

Zusammenfassung:
Ziel dieser Arbeit war es in ständiger Zusammenarbeit mit dem Fachbereich Informatik der Rhein-Main-Hochschule eine Methode zur (semi-)automatischen Zielvolumendefinition am Beispiel von Kopf-Hals-Karzinomen, im speziellen für das CTV3 des Larynxkarzinoms, zu optimieren und die klinische Anwendbarkeit zu evaluieren. Die entwickelte Methode basiert auf Bildung eines Atlases aus einem Zielvolumen- und einem Landmarkenmodell aus n-CT-Datensätzen. Dieses approximierte Atlasvolumen kann dann mittels einer affinen Transformation auf einen individuellen Patientendatensatz, in welchem definierte Landmarken durch den Anwender eingezeichnet sind, übertragen werden. Die Landmarken stellen charakteristische gut reproduzierbare anatomische Strukturen, welche die individuelle Anatomie des Patienten repräsentieren, dar. Zunächst wurden 10 CT-Datensätze von Patienten mit HNO-Tumoren ausgewählt. In diese wurde jeweils ein zuvor definiertes Referenzzielvolumen und sog. Landmarken, die auf verschiedenen Ebenen des Zielvolumens festgelegt wurden, eingezeichnet. Anschließend wurde daraus ein Zielvolumenatlas generiert. Der Similarity Index, welcher die Übereinstimmung zweier Volumina in Prozent quantifiziert, wird zum Vergleich zweier unterschiedlicher Volumina angewandt. Die ursprünglich definierten 16 Landmarken wurden mittels systematischer Reduktionsverfahren und klinischer Beurteilung verbessert. Hierbei konnte der Similarity Index von 73% bei den 16 Landmarken auf 77 % bei den neuen 13 optimierten Landmarken erhöht werden. Zur Evaluation der klinischen Anwendbarkeit der (semi-)automatischen Zielvolumendefinition konturierten 5 Ärzte, welche erfahren in der Konturierung von Zielvolumina der Kopf-Hals-Region sind, in zwei unterschiedlichen CTDatensätzen manuell das Zielvolumen für das Larynxkarzinom im N2b-Stadium. Zudem zeichneten sie die optimierten Landmarken in diese 2 CT-Datensätze und generierten anschließend automatisch mittels des Atlases ein Zielvolumen. Das automatisch generierte Volumen wurde dann von dem jeweiligen Einzeichner gesichtet und manuell angepasst, so dass ein semiautomatisch erstelltes Zielvolumen resultierte. Hierbei zeigte sich jeweils im Vergleich zum Referenzvolumen bei der manuellen Konturierung ein Similarity Index von durchschnittlich 76%, bei der automatischen von 74% und bei der semiautomatischen Zielvolumenerzeugung von 79%. Die Dauer für die Zielvolumengenerierung betrug bei der manuellen Methode im Durchschnitt 28,7 Minuten, bei der automatischen 2,4 Minuten und bei der semiautomatischen 13,8 Minuten. Es konnte also eine Zeitersparnis von etwa 52% bei der semiautomatischen sowie von etwa 91% bei der automatischen Konturierung im Vergleich zur manuellen erreicht werden. Bei Vergleich der Zielvolumina innerhalb der einzeichnenden Personen schwanken die Similarity Indices bei der manuellen Einzeichnung zwischen 64% und 80 % und bei der semiautomatischen zwischen 73% und 83%. Dies zeigt, dass sich die Interobservervariabilität durch Anwendung der semiautomatischen Methode verringert. Zusammenfassend wurde gezeigt, dass eine atlas-basierte halbautomatische Zielvolumendefinition im HNO-Bereich klinisch anwendbar ist und die Vorteile der Zeitersparnis und der verringerten Interobservervariabilität vereinigt.

Summary:
The aim of this work was to optimize in constant cooperation with the department of Informatics of the "Rhein-Main-Hochschule" a method for (semi-)automatic target volume definition using the example of head and neck cancers, in special the CTV 3 of laryngeal carcinoma, and to evaluate the use in clinical practice. The developed method is based on building an atlas consisting of a target volume and a landmark model of n-CT data sets. This approximate atlas volume can be transferred by an affine transformation on an individual patient data set, in which defined landmarks are marked. The landmarks describe characteristic reproducible anatomical structures, that represent the individual anatomy of the patient. First, 10 CT data sets of patients with head and neck cancer were selected. In each of these data sets one pre-defined reference target volume and the socalled landmarks, which were defined on different levels of the target volume, were drawn. Afterwards a target volume atlas was generated. The Similarity Index, that quantifies the over-lapping of two volumes as a percentage, is used to compare the different volumes. The originally defined landmarks have been improved by a systematic reduction method and clinical assessment. So the Similarty Index of 73% of the 16 landmarks could be increased to 77 % for 13 optimized landmarks. To evaluate the clinical applicability of (semi-)automatic target volume definition 5 physicians, who are experienced in contouring target volumes in head and neck region, manually drew the target volume for locally advanced laryngeal carcinoma in two different CT data sets. They also marked the optimized landmarks in these two CT data sets. A target volume was then automatically generated by using the atlas. This automatically generated volume was then evaluated and adjusted by the physician who marked the landmarks. So a semiautomatic created target volume resulted. In comparison to the reference volume the average similarity index of the manual contouring was 76%, the one of the automatic target volume delineationwas 74% and the one of the semi-automatic method was 79%. Manual contouring required an average duration of 28.7 minutes, whereas the automatic atlas based target volume definition was finished in 2.4 minutes and the semiautomatic method in 13.8 minutes. So a time saving of about 52 % for the semiautomatic delineation method and about 91% for automatic contouring in comparison with the manual delineation could be achieved. The comparisons of the delineated target volumes within the 5 physicians showed Similarity Indices for the manual volume definition from 64% to 80 % and for the semi-automatic contouring from 73 to 83%. This shows that the interobserver variability is reduced by using the semi-automatic atlas-based method. In summary, it was shown that atlas-based semi-automatic target volume definition in head and neck cancer is clinically applicable and combines the advantages of time saving and reduced interobserver variability.


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