LinGuinE: Longitudinal Guidance Estimation for Volumetric Lung Tumour Segmentation

要約

肺肉総腫瘍体積のセグメンテーションは、放射線療法と外科的介入における重要な第一歩であり、化学療法反応の評価に役割を果たし始めています。
薬物に対する反応は、期間、つまり縦断的研究で一連のCTスキャンにわたって腫瘍体積を追跡することによって測定されます。
ただし、現在、自動化または半自動化された縦方向の腫瘍セグメンテーションのためのソリューションはほとんど存在しません。
このホワイトペーパーでは、肺腫瘍の縦方向のシリーズをセグメント化する自動化された方法であるLinguineを紹介します。
放射線科医は、任意の時点でCTスキャンで腫瘍の位置を示す最初の入力を提供する必要があります。
リンギンサンプルはこの腫瘍内でポイントを指し、剛性登録を使用して別の時点に伝播します。
クリック妥当性分類器は、まだ腫瘍内に該当するポイントを選択します。
これらは、新しい時点でセグメンテーションを自動的に作成するために使用されます。
肺腫瘍の第3相臨床試験と、公開されている4-D肺CBCTデータセットの臨床試験から取得したデータセットで言語をテストしました。
63の縦断的研究で、両方のテストセットのサイコロが20％以上（p <0.05）を改善することがわかります。 任意の時点を出発点として使用し、アブレーション実験を実施し、リンギンのセットアップが両方のテストデータセットで最良の結果をもたらすことがあることを示します。

要約(オリジナル)

Segmentation of lung gross tumour volumes is an important first step in radiotherapy and surgical intervention, and is starting to play a role in assessing chemotherapy response. Response to a drug is measured by tracking the tumour volumes over a series of CT scans over a time period i.e. a longitudinal study. However, there currently exist few solutions for automated or semi-automated longitudinal tumour segmentation. This paper introduces LinGuinE, an automated method to segment a longitudinal series of lung tumours. A radiologist must provide an initial input, indicating the location of the tumour in a CT scan at an arbitrary time point. LinGuinE samples points inside this tumour and propagates them to another time point using rigid registration. A click validity classifier selects points which still fall within the tumour; these are used to automatically create a segmentation in the new time point. We test LinGuinE on a dataset acquired from a phase 3 clinical trial for lung tumours and the publicly available 4-D lung CBCT dataset. We find that LinGuinE improves the Dice on both test sets by over 20% (p< 0.05) across 63 longitudinal studies. We show that any time point can be used as a starting point, conduct ablation experiments, and find that our LinGuinE setup yields the best results on both test datasets.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google