Contact

Dr. Frank Hofheinz
Research Associate
Positron Emission Tomography
f.hofheinzAthzdr.de
Phone: +49 351 260 - 2756, +49 351 4583966

Teilautomatisierte Segmentierung zur Quantifizierung von Metastasen bei der FDG-PET

Ziel

Die quantitative Auswertung interessierender Strukturen (v.a. Metastasen) in onkologischen PET-Studien hinsichtlich Traceranreicherung, Volumen, Anzahl und räumlicher Verteilung wird durch den Umstand erschwert oder verhindert, dass verfügbare Programme i.a. nur eine schicht- (ROI-) orientierte Verarbeitung erlauben. Unser Ziel war es, ein volumen- (VOI-) orientiertes Verfahren zu entwickeln und zu implementieren, welches eine effiziente Analyse onkologischer PET-Studien ermöglicht.

Methodik

Die Navigation im Bildvolumen erfolgt mithilfe orthogonaler Schnittansicht. Die VOI-Detektion basiert auf einer automatischen schwellwertgesteuerten Segmentierung. Die Schwellwertdefinition erfolgt hierbei global oder lokal innerhalb einzelner über 3D-Masken spezifizierter Regionen mittels absoluter (z.B. SUV-) oder prozentualer Schwellen. Das Projekt wurde mittels C++ und der frei verfügbaren Qt-Bibliothek unter Solaris umgesetzt.

Ergebnisse

Die automatische Segmentierung liefert die interessierenden VOIs. Alle identifizierten VOIs werden mit den zugehörigen Informationen (Voxel-Koordinaten, Volumen, Tracerkonzentration, etc.) in einer hierarchischen Struktur (VOI » Maske » Studie) verwaltet, welche einerseits direkt angezeigt, andererseits in eine XML-Datei abgebildet wird, um nachgeschaltete statistische Analysen zu ermöglichen. Summarische Informationen auf jeder Hierarchieebene (z.B. Volumen aller VOIs innerhalb einer Maske) werden automatisch in Echtzeit berechnet. Ferner kann auf jeder Hierarchieebene interaktiv eine Kategorisierung der Strukturen erfolgen (z.B. "Lunge", "Leber"). Zur Kontrolle werden die VOIs innerhalb des tomographischen Volumens mittels einer separaten Farbtafel eingeblendet. Ein erster Vergleich der vorgestellten Methode mit einer konventionellen ROI-basierten Quantifizierung zeigt eine hohe Übereinstimmung quantitativer Ergebnisse bei gleichzeitig massiver Reduktion des Zeitaufwandes.

Abb.1: Schnittansichten im ROIFinder
Abb.1: Schnittansichten im ROIFinder
 
Abb.2: Numerische Ausgaben von ROIFinder
Abb.2: Numerische Ausgaben von ROIFinder

Schlussfolgerungen

Bei komplexen Datensätzen ist mit dem vorgestellten Verfahren erstmals eine umfassende quantitative Analyse mit vertretbarem Zeitaufwand durchführbar. So eröffnet die hierarchische Organisation der detektierten Strukturen beispielsweise die Möglichkeit zur Bestimmung der Gesamttumorlast in Follow Up Studien.


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