Registration of Longitudinal Liver Examinations for Tumor Progress Assessment

要約

肝臓CTスキャンの癌の進行を評価することは臨床的課題であり、同じ患者の異なる時間にスキャンを比較する必要があります。
開業医は、既存の腫瘍を特定し、以前の試験と比較し、新しい腫瘍を特定し、全体的な疾患の進化を評価する必要があります。
このプロセスは、いくつかの要因によって引き起こされた試験間の誤った整列により、肝臓検査で特に複雑です。
実際、縦方向の肝臓検査は、非剛性の変形、病理の外観または消失、およびその他の変動により、異なる非病理学的および病理学的変化を受ける可能性があります。
そのような場合、主に固有の特徴に基づいて既存の登録アプローチは、腫瘍領域を歪め、腫瘍の進行評価ステップと対応する診断にバイアスをかける可能性があります。
この作業は、肝臓のセグメンテーションからの幾何学的および解剖学的情報のみに基づいた登録方法を提案します。
提案された方法は訓練され、縦方向の肝臓CTスキャンでテストされ、317人の患者がトレーニングのために、53人がテストを行います。
私たちの実験結果は、体積内で腫瘍の負担（腫瘍と見なされる組織の総体積）を維持しながら、より滑らかな変形を提供することにより、私たちの方法が他の登録技術よりも優れていることを示すことにより、私たちの主張を支持します。
定性的な結果は、腫瘍の外観を維持する上で滑らかな変形の重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Assessing cancer progression in liver CT scans is a clinical challenge, requiring a comparison of scans at different times for the same patient. Practitioners must identify existing tumors, compare them with prior exams, identify new tumors, and evaluate overall disease evolution. This process is particularly complex in liver examinations due to misalignment between exams caused by several factors. Indeed, longitudinal liver examinations can undergo different non-pathological and pathological changes due to non-rigid deformations, the appearance or disappearance of pathologies, and other variations. In such cases, existing registration approaches, mainly based on intrinsic features may distort tumor regions, biasing the tumor progress evaluation step and the corresponding diagnosis. This work proposes a registration method based only on geometrical and anatomical information from liver segmentation, aimed at aligning longitudinal liver images for aided diagnosis. The proposed method is trained and tested on longitudinal liver CT scans, with 317 patients for training and 53 for testing. Our experimental results support our claims by showing that our method is better than other registration techniques by providing a smoother deformation while preserving the tumor burden (total volume of tissues considered as tumor) within the volume. Qualitative results emphasize the importance of smooth deformations in preserving tumor appearance.

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