The thesis work, carried out in collaboration with the complex structure of supra-zonal health physics of the Maggiore della Carità hospital in Novara and with the departmental simple structure of oncological radiotherapy of the Castelli hospital in Verbania, has as its aims the implementation and clinical validation of an anatomical atlas for the automatic segmentation of organs at risk, of radiotherapy interest, in the head and neck region. The peculiar anatomy of this region, which has a multiplicity of critical structures to be preserved in close proximity to the tumor target, combined with the technological evolution in the planning and in the supply of radiotherapy treatments, requires an accurate and standardized delineation of volumes at risk. The hope is the atlas can concretely help clinicians in the workflow, partly replacing manual segmentation and, at the same time, reducing dependence on the operator, with all that derives from it in terms of prevention of possible human errors and process standardization, without losing accuracy and in terms of time consuming. Materials and Methods: An anatomical atlas with a Medium Atlas approach was implemented, using the specific functions of the RayStation® planning system, consisting of twenty data sets from patients candidates for exclusive radiotherapy on the head and neck region. The optimization and validation of the method were carried out by comparing the results of the automatic segmentation with those of the manual, first on a group of data sets, selected as a control, coming from the same institution from which the atlas was built and, subsequently, on a group outside the center, in order to test its multi-institutional validity. The comparison between the volumes of interest was made through the use of suitable quantitative metrics. Results and Discussion: The working approach of the algorithm has been optimized by searching for the number (N) of atlas cases necessary to generate the average data set most similar to the control case. The size of the database used as training significantly affects the quality of the contours (ANOVA test: F = 2,96, p <0,05): the value N=5 is the maximum point for the accuracy of delineation. The results of the analysis showed a good accuracy of the automatic segmentation method for volumes greater than 10 cc: DSC=0,82±0,01, sensitivity=0,74±0,01, PPV=0,92±0,01 and MDC=2,77±0,06 mm. For volumes less than 10 cc, the agreement between automatic and manual segmentation is unsatisfactory, therefore, the threshold of 10 cc has been identified as a value above which the management of the segmentation can take place fully automatically. The delineation time is reduced by 50% compared to the manual, for a mean of 50 minutes of work for patient. The atlas has also excellent potential in multi-institutional application: for volumes greater than 10 cc it is obtained: DSC=0,77±0,04, sensitivity=0,83±0,04, PPV=0,75±0,05 and MDC=2,62±0,06 mm; the method does not show significant statistically differences with its mono-center application (p=0.43, α=0,05). Conclusions: The automatic segmentation based on anatomical atlases implemented in RayStation®, in both applications tested, was found to be an efficient and accurate method in the delineation of volumes at risk greater than 10 cc.
Il lavoro di Tesi, svolto in collaborazione con la SC di Fisica Sanitaria sovrazonale dell'azienda ospedaliera Maggiore della Carità di Novara e con la SS dipartimentale di radioterapia oncologica dell'ospedale Castelli di Verbania, ha come obiettivo l'implementazione e la validazione clinica di un atlante anatomico per la segmentazione automatica degli organi a rischio di interesse radioterapico nel capo collo. La peculiare anatomia di questo distretto, che vede una molteplicità di strutture critiche da preservare in stretta adiacenza a quelle bersaglio, unita all'evoluzione tecnologica nella pianificazione e nell'erogazione dei trattamenti radioterapici, richiede una delineazione accurata e standardizzata dei volumi a rischio. L'auspicio è che l'atlante possa concretamente aiutare i clinici nel flusso di lavoro, sostituendo in parte la segmentazione manuale e, contestualmente, ridurre la dipendenza dall'operatore, con tutto quello che ne deriva in termini di prevenzione dei possibili errori umani e standardizzazione del processo, senza perdere in accuratezza e guadagnando in termini di tempo di processamento. Materiali e Metodi: E' stato implementato, sfruttando le apposite funzionalità del sistema di pianificazione RayStation®, un atlante anatomico ad approccio Medium Atlas, costituito da venti data set provenienti da pazienti candidati a radioterapia esclusiva sul capo collo. L'ottimizzazione e la validazione del metodo sono state condotte confrontando i risultati della segmentazione automatica con quelli della manuale, dapprima su un gruppo di data set, selezionati come controllo, provenienti dalla stessa istituzione da cui è stato costruito l'atlante e, successivamente, su un gruppo esterno al centro, al fine di testarne la validità multi istituzionale. Il confronto tra i volumi di interesse è avvenuto mediante l'utilizzo di metriche quantitative idonee. Risultati e Discussione: L'approccio di lavoro dell'algoritmo è stato ottimizzato ricercando il numero “N” di casi atlante necessari a generare il data set medio più simile al caso di controllo. E' emerso che le dimensioni del database utilizzato come training influiscono significativamente sulla qualità dei contorni (test ANOVA: F=2,96, p<0,05): il valore N=5 risulta punto massimale per l'accuratezza di delineazione. I risultati dell'analisi hanno evidenziato una buona accuratezza del metodo di segmentazione automatica per volumi maggiori di 10 cc, per i quali si ottiene DSC di 0,82±0,01, sensibilità di 0,74±0,01, VPP di 0,92±0,01 e MDC di 2,77±0,06 mm. Per volumi inferiori a 10 cc l'accordo tra segmentazione automatica e manuale risulta insoddisfacente, pertanto, è stata individuata la soglia di 10 cc come valore al di sopra del quale la gestione della segmentazione può avvenire in modo interamente automatico. Il tempo di delineazione si riduce del 50% rispetto al manuale, con un valore medio di 50 minuti di lavoro per paziente. L'atlante ha ottime potenzialità anche nell'applicazione multi istituzionale: per volumi maggiori di 10 cc si ottiene DSC di 0,77±0,04, sensibilità di 0,83±0,04, VPP di 0,75±0,05 e MDC di 2,62±0,06 mm; il metodo non presenta differenze statisticamente significative con la sua applicazione mono centro (p=0,43, α=0,05). Conclusioni: La segmentazione automatica basata su atlanti anatomici implementata in RayStation®, in entrambe le applicazioni testate, è risultata un metodo efficiente ed accurato nella delineazione dei volumi a rischio superiori a 10 cc.
Implementazione e validazione clinica di un atlante anatomico per la segmentazione automatica dei volumi di interesse per il trattamento radioterapico nel distretto del capo collo
BROGGI, SARA
2019/2020
Abstract
Il lavoro di Tesi, svolto in collaborazione con la SC di Fisica Sanitaria sovrazonale dell'azienda ospedaliera Maggiore della Carità di Novara e con la SS dipartimentale di radioterapia oncologica dell'ospedale Castelli di Verbania, ha come obiettivo l'implementazione e la validazione clinica di un atlante anatomico per la segmentazione automatica degli organi a rischio di interesse radioterapico nel capo collo. La peculiare anatomia di questo distretto, che vede una molteplicità di strutture critiche da preservare in stretta adiacenza a quelle bersaglio, unita all'evoluzione tecnologica nella pianificazione e nell'erogazione dei trattamenti radioterapici, richiede una delineazione accurata e standardizzata dei volumi a rischio. L'auspicio è che l'atlante possa concretamente aiutare i clinici nel flusso di lavoro, sostituendo in parte la segmentazione manuale e, contestualmente, ridurre la dipendenza dall'operatore, con tutto quello che ne deriva in termini di prevenzione dei possibili errori umani e standardizzazione del processo, senza perdere in accuratezza e guadagnando in termini di tempo di processamento. Materiali e Metodi: E' stato implementato, sfruttando le apposite funzionalità del sistema di pianificazione RayStation®, un atlante anatomico ad approccio Medium Atlas, costituito da venti data set provenienti da pazienti candidati a radioterapia esclusiva sul capo collo. L'ottimizzazione e la validazione del metodo sono state condotte confrontando i risultati della segmentazione automatica con quelli della manuale, dapprima su un gruppo di data set, selezionati come controllo, provenienti dalla stessa istituzione da cui è stato costruito l'atlante e, successivamente, su un gruppo esterno al centro, al fine di testarne la validità multi istituzionale. Il confronto tra i volumi di interesse è avvenuto mediante l'utilizzo di metriche quantitative idonee. Risultati e Discussione: L'approccio di lavoro dell'algoritmo è stato ottimizzato ricercando il numero “N” di casi atlante necessari a generare il data set medio più simile al caso di controllo. E' emerso che le dimensioni del database utilizzato come training influiscono significativamente sulla qualità dei contorni (test ANOVA: F=2,96, p<0,05): il valore N=5 risulta punto massimale per l'accuratezza di delineazione. I risultati dell'analisi hanno evidenziato una buona accuratezza del metodo di segmentazione automatica per volumi maggiori di 10 cc, per i quali si ottiene DSC di 0,82±0,01, sensibilità di 0,74±0,01, VPP di 0,92±0,01 e MDC di 2,77±0,06 mm. Per volumi inferiori a 10 cc l'accordo tra segmentazione automatica e manuale risulta insoddisfacente, pertanto, è stata individuata la soglia di 10 cc come valore al di sopra del quale la gestione della segmentazione può avvenire in modo interamente automatico. Il tempo di delineazione si riduce del 50% rispetto al manuale, con un valore medio di 50 minuti di lavoro per paziente. L'atlante ha ottime potenzialità anche nell'applicazione multi istituzionale: per volumi maggiori di 10 cc si ottiene DSC di 0,77±0,04, sensibilità di 0,83±0,04, VPP di 0,75±0,05 e MDC di 2,62±0,06 mm; il metodo non presenta differenze statisticamente significative con la sua applicazione mono centro (p=0,43, α=0,05). Conclusioni: La segmentazione automatica basata su atlanti anatomici implementata in RayStation®, in entrambe le applicazioni testate, è risultata un metodo efficiente ed accurato nella delineazione dei volumi a rischio superiori a 10 cc.| File | Dimensione | Formato | |
|---|---|---|---|
|
750146_tesi_broggi_sara.pdf
non disponibili
Tipologia:
Altro materiale allegato
Dimensione
2.13 MB
Formato
Adobe PDF
|
2.13 MB | Adobe PDF |
I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/20.500.14240/156561