Syfte: Även positron emission tomografi (PET) bilder har visat potential att förbättra noggrannheten i målinriktningen i strålbehandling planering och bedömning av svar på behandling, är gränserna för tumörer inte lätt att skilja från omgivande normal vävnad på grund av låg rumslig upplösning och inneboende bullriga egenskaper hos PET-bilder. Syftet med denna studie är att utveckla en generisk och robust metod för automatisk avgränsning av tumörvolymer med hjälp av en aktiv konturmodell och att utvärdera dess prestanda med hjälp av fantom och kliniska studier. Metoder: MASAC, en metod för automatisk segmentering med hjälp av en aktiv konturmodell, innehåller histogrammet fuzzy C-means kluster, och lokaliserad och textural information för att begränsa den aktiva konturen för att upptäcka gränser på ett korrekt och robust sätt. Dessutom används lattice Boltzmann-metoden som ett alternativ för att lösa nivåekvationen för att göra den snabbare och lämplig för parallell programmering. Tjugo simulerade fantomstudier och 16 kliniska studier, inklusive sex fall av faryngolaryngeal skivepitelcancer och tio fall av icke-småcellig lungcancer, inkluderades för att utvärdera dess prestanda. Dessutom jämfördes den föreslagna metoden med den konturletbaserade aktiva konturalgoritmen (CAC) och Schaefers tröskelmetod (ST). Det relativa volymfelet (RE), Dice likhetskoefficienten (DSC) och klassificeringsfelet (CE) användes för att analysera resultaten kvantitativt. Resultat: För simulerade fantomstudier (PSs), ger MASAC och CAC liknande segmenteringar av de olika lesioner, medan ST misslyckas med att uppnå tillförlitliga resultat. För de kliniska datauppsättningarna (2 fall med sammankopplade högupptagsregioner undantagna) ger CAC den lägsta genomsnittliga RE (−8,38% ± 27,49%), medan MASAC uppnår den bästa genomsnittliga DSC (0,71 ± 0,09) respektive den genomsnittliga CE (53,92% ± 12,65%). MASAC kunde tillförlitligt kvantifiera olika typer av lesioner som bedömdes i detta arbete med god noggrannhet, vilket resulterade i en genomsnittlig RE på −13,35 % ± 11,87 % och −11,15 % ± 23,66 %, en genomsnittlig DSC på 0,89 ± 0,05 och 0,71 ± 0,09, och en genomsnittlig CE på 19,19 % ± 7,89 % respektive 53,92 % ± 12,65 % för PS respektive CS. Författarnas resultat visar att den utvecklade nya PET-segmenteringsalgoritmen är tillämplig på olika typer av lesioner i författarnas studie och är kapabel att producera noggranna och konsekventa avgränsningar av målvolymer, vilket potentiellt kan resultera i minskade intraobserver- och interobservervariationer som observeras vid användning av manuell delinering och förbättrad noggrannhet i behandlingsplanering och utfallsutvärdering. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Zhuang m.fl. REF utvecklade en CV-modell med inkorporering av lokaliserad och textural information för att upptäcka gränser på ett korrekt och robust sätt i positronemission Tomography (PET) bilder.
Generic and robust method for automatic segmentation of PET images using an active contour model.
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}