論文の概要: A Bayesian approach to tissue-fraction estimation for oncological PET
segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00317v3
- Date: Fri, 27 May 2022 22:17:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 20:26:51.024868
- Title: A Bayesian approach to tissue-fraction estimation for oncological PET
segmentation
- Title（参考訳）: ベイズ法による腫瘍性pet分節の組織破壊評価
- Authors: Ziping Liu, Joyce C. Mhlanga, Richard Laforest, Paul-Robert
Derenoncourt, Barry A. Siegel, Abhinav K. Jha
- Abstract要約: 腫瘍性PETにおける腫瘍のセグメンテーションは、システム解像度が低く、ボクセルサイズが有限であるために生じる部分体積効果のために困難である。
腫瘍学的PETセグメンテーションのための組織破壊評価のためのベイズ的アプローチを提案する。
ACRIN 6668/RTOG 0235多施設臨床試験のステージIIB/III非小細胞肺癌の臨床像を用いて評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13048920509133805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tumor segmentation in oncological PET is challenging, a major reason being
the partial-volume effects that arise due to low system resolution and finite
voxel size. The latter results in tissue-fraction effects, i.e. voxels contain
a mixture of tissue classes. Conventional segmentation methods are typically
designed to assign each voxel in the image as belonging to a certain tissue
class. Thus, these methods are inherently limited in modeling tissue-fraction
effects. To address the challenge of accounting for partial-volume effects, and
in particular, tissue-fraction effects, we propose a Bayesian approach to
tissue-fraction estimation for oncological PET segmentation. Specifically, this
Bayesian approach estimates the posterior mean of fractional volume that the
tumor occupies within each voxel of the image. The proposed method, implemented
using a deep-learning-based technique, was first evaluated using clinically
realistic 2-D simulation studies with known ground truth, in the context of
segmenting the primary tumor in PET images of patients with lung cancer. The
evaluation studies demonstrated that the method accurately estimated the
tumor-fraction areas and significantly outperformed widely used conventional
PET segmentation methods, including a U-net-based method, on the task of
segmenting the tumor. In addition, the proposed method was relatively
insensitive to partial-volume effects and yielded reliable tumor segmentation
for different clinical-scanner configurations. The method was then evaluated
using clinical images of patients with stage IIB/III non-small cell lung cancer
from ACRIN 6668/RTOG 0235 multi-center clinical trial. Here, the results showed
that the proposed method significantly outperformed all other considered
methods and yielded accurate tumor segmentation on patient images with Dice
similarity coefficient (DSC) of 0.82 (95 % CI: [0.78, 0.86]).
- Abstract（参考訳）: 腫瘍の分画は腫瘍学的petでは困難であり,低分解能と有限ボクセルサイズに起因する部分体積効果が主な原因である。
後者は組織破壊効果、すなわちボクセルは組織クラスを混合したものを含む。
従来のセグメンテーション法は通常、画像内の各ボクセルを特定の組織クラスに属するものとして割り当てるように設計されている。
したがって、これらの方法は本質的に組織破壊効果のモデル化に制限がある。
部分体積効果,特に組織破壊効果の計算の課題に対処し,腫瘍性pet分節の組織破壊評価へのベイズ的アプローチを提案する。
特に、このベイズ的アプローチは、画像の各ボクセル内にある腫瘍が占める分数体積の後方平均を推定する。
深層学習法を用いて実施した本手法は,肺がん患者のPET画像における原発性腫瘍の分画という文脈において,臨床的に現実的な2次元シミュレーションを用いて評価した。
その結果,U-net法を含む従来のPETセグメンテーション法では,腫瘍のセグメンテーションの課題において,腫瘍の断面積を正確に推定し,極めて優れていた。
さらに, 提案法は, 部分体積効果に比較的敏感であり, 異なる臨床スキャナー構成に対して, 信頼性の高い腫瘍セグメンテーションが得られた。
ACRIN 6668/RTOG 0235多施設臨床試験のステージIIB/III非小細胞肺癌の臨床像を用いて評価した。
その結果,Dice similarity coefficient (DSC) が0.82 (95 % CI: [0.78, 0.86]) の患者画像に対して, 提案法は, 他の検討方法よりも有意に優れていた。
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