Segmentering av organ i riskzonen (OAR) är fortfarande en av de mest tidskrävande uppgifterna inom strålbehandlingsplanering. Atlas-baserade segmenteringsmetoder med hjälp av enstaka mallar har uppstått som ett praktiskt tillvägagångssätt för att automatisera processen för hjärna eller huvud och hals anatomi, men utgör betydande utmaningar i regioner där stora interpatientvariationer finns. Vi visar att betydande förändringar behövs för autosegment thorax och buk dataset genom att kombinera multi-atlas deformerbar registrering med en nivå set-baserad lokal sökning. Segmentering är hierarkisk, med ett första steg att upptäcka bulk organ plats, och ett andra steg anpassa segmenteringen till fina detaljer som finns i patientens skanning. Det första steget är baserat på att förvränga flera presegmenterade mallar till den nya patientens anatomi med hjälp av en multimodal deformerbar registreringsalgoritm som kan hantera förändringar i scanning förhållanden och artefakter. Dessa segment är komprimerade i en probabilistisk karta över organform med hjälp av STAPLE-algoritmen. Slutlig segmentering erhålls genom att justera sannolikhetskartan för varje organtyp med hjälp av anpassade kombinationer av avgränsningsfilter som utnyttjar tidigare kunskap om organegenskaper. Validering utförs genom att jämföra automatiserad och manuell segmentering med Dice-koefficienten, mätt i genomsnitt 0,971 för aorta, 0,869 för luftstrupen, 0,958 för lungorna, 0,788 för hjärtat, 0,912 för levern, 0,884 för njurarna, 0,888 för kotor, 0,863 för mjälten och 0,740 för ryggmärgen. Exakt atlas segmentering för buk och bröstkorg regioner kan uppnås med användning av en multi-atlas och perstructure förfining strategi. För att förbättra kliniskt arbetsflöde och effektivitet, algoritmen var inbäddad i en programvarutjänst, tillämpa algoritmen automatiskt på förvärvade skanningar utan någon användarinteraktion.
Den segmentering av bröstkorgsorgan i riskzonen erhålls i REF genom att kombinera multi-atlas deformerbar registrering med en nivå set-baserad lokal sökning.
Multiatlas segmentation of thoracic and abdominal anatomy with level set‐based local search
{'venue': 'Journal of Applied Clinical Medical Physics', 'journal': 'Journal of Applied Clinical Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}