22 research outputs found

    AI based segmentation of the prostate

    Get PDF
    Magnetic resonance imaging (MRI) provides increasingly reliable imaging of prostate cancer (PCa) and can improve the detection of lesions and the performance of targeted biopsies. In this regard, segmentation of the prostate in the MRI dataset is critical for several tasks, including the creation of three-dimensional models, e.g., for navigational purposes when planning biopsies or interventional therapies, for planning radiotherapy, for improved volume estimation to assess disease progression, and for automated detection of prostate zones and PCa. However, segmentation by hand is very time-consuming, making an automated machine-based solution desirable. Methods: For this project, a data set of 158 MRI examinations of the prostate was compiled, which meet the technical requirements of the PIRADS V2.1 standard. These included 102 patients with histologically confirmed prostate carcinoma and an image morphological finding of PIRADS 4 or higher. The examinations were then divided into a training data set and a test data set. Both datasets were manually segmented by two subject matter experts with several years of experience in uroradiological imaging, firstly annotating the anatomy and zonal divisions and secondly annotating the tumor regions. Furthermore, a deep learning model was developed and trained on the segmentation of anatomy and tumor region using the training dataset. Subsequently, the agreement of the segmentations of the experts among themselves and the agreement of the segmentations of the model with those of the experts were compared on the test data set. Results: The agreement between the segmentations of the two experts was highest for the central zone, followed by the peripheral zone and lowest for the tumor region. A similar picture was seen for the segmentations of the model. There was no significant difference in the agreement between the model and the respective experts 1 and 2. However, a worse agreement between the model to the experts compared to the interrater agreement between the experts could be observed. Conclusion: Although the deep learning model used for this Thesis for prostate anatomy segmentation and tumor region detection and segmentation could not quite reach the human expert standard, a perspective and great potential for further research and progress in this area of medical image analysis can still be seen. Automated segmentations and tumor detection may facilitate and accelerate clinical workflow and improve future diagnostics and therapies. In the context of further technical advances, a similar quality and safety as long-time trained human experts can be expected.Die Magnetresonanztomographie (MRT) ermöglicht eine zuverlĂ€ssige Darstellung von Prostatakrebs (PCa) und kann die Erkennung von LĂ€sionen und die Durchführung gezielter Biopsie verbessern. Die Segmentierung der Prostata im MRT Datensatz ist dabei für viele Aufgaben von entscheidender Bedeutung, u. a. für die Erstellung dreidimensionaler Modelle, z. B. zu Navigationszwecken bei der Planung von Biopsien oder interventionellen Therapien, für die Planung einer Strahlentherapie, für eine verbesserte VolumenschĂ€tzung zur Beurteilung des Krankheitsverlaufs und für die automatisierte Erkennung der Anatomie und von PCa. Eine Segmentierung von Hand ist jedoch zeitaufwĂ€ndig, weshalb eine automatisierte maschinelle Lösung erstrebenswert ist. Methoden Es wurde ein Datensatz von insgesamt 158 MRT Untersuchungen der Prostata zusammengestellt, welche den technischen Anforderungen des PI-RADS V2.1 Standards entsprechen. Hierunter befanden sich 102 Patienten mit histologisch gesicherten Prostatakarzinomen und einem bildmoprhologischen Befund von PI-RADS 4 oder höher. Die Untersuchungen wurden daraufhin auf einen Trainingsdatensatz und einen Testdatensatz aufgeteilt. Beide DatensĂ€tze wurden hĂ€ndisch durch zwei Experten mit mehrjĂ€hriger Erfahrung in uroradiologischer Bildgebung segmentiert, wobei zum einen die zonale Anatomie und zum anderen die Tumorregionen annotiert wurden. Des Weiteren wurde ein Deep Learning Modell entwickelt und mit Hilfe des Trainingsdatensatzes auf die Segmentierung der Anatomie und der Tumorregion trainiert. Anschließend wurde am Testdatensatz die Übereinstimmung der Segmentierungen der Experten untereinander sowie die Übereinstimmung der Segmentierungen des Modells mit denen der Experten verglichen. Ergebnisse Die Übereinstimmung zwischen den Segmentierungen der beiden Experten war am höchsten für die zentrale Drüse, gefolgt von der peripheren Zone und am niedrigsten für die Tumorregion. Ein Ă€hnliches Bild zeigte sich auch für die Segmentierungen desModells. Es bestand kein signifikanter Unterschied in der Übereinstimmung zwischen dem Modell und den jeweiligen Experten 1 und 2. Es konnte jedoch eine schlechtere Übereinstimmung zwischen dem Modell zu den Experten gegenüber der Interrater Übereinstimmung zwischen den Experten festgestellt werden. Schlussfolgerung Obgleich das verwendete Deep Learning Modells für die Segmentierung der Prostataanatomie sowie der Segmentierung der Tumorregion nicht ganz den menschlichen Expertenstandard erreichen konnte, lĂ€sst sich dennoch eine Perspektive und großes Potential für weitere Forschung und Fortschritte in diesem Bereich der medizinischen Bildanalyse erkennen. Automatisierte Segmentierungen und Tumordetektionen können den klinischen Arbeitsfluss erleichtern und beschleunigen sowie zukünftige Diagnostik und Therapien verbessern. Im Rahmen weiterer technischer Fortschritte ist eine Ă€hnliche QualitĂ€t und Sicherheit wie langjĂ€hrig antrainierte menschliche Experten erwartbar

    Entwicklung einer Radiomics-Signatur sowie eines Deep Learning Algorithmus fĂŒr die PrĂ€diktion von signifikanten Prostatakarzinomen

    Get PDF
    Das Prostatakarzinom (PCa) ist weltweit die häufigste maligne Tumorerkrankung und die zweithäufigste tumorbezogene Todesursache des Mannes. Die Diskrepanz zwischen hoher Inzidenz und PrĂ€valenz und niedriger Mortalität begrĂŒndet die Notwendigkeit, sicher zwischen klinisch signifikanten und indolenten PCa zu differenzieren. Bisherige Diagnosemethoden gewährleisten nicht in ausreichendem Maße die präzise Charakterisierung. Durch die Anwendung von Radiomics zusammen mit kĂŒnstlicher Intelligenz (KI), i.e. Machine Learning, an multiparametrischen MRT (mpMRT) sollen PrĂ€diktionen zur klinischen Signifikanz von PCa möglich werden. Hierzu wurden die Schritte einer Radiomics- bzw. Machine Learning-Pipeline an mpMRT von 297 Patienten durchgefĂŒhrt. Die Support Vector Machine (SVM) erbrachte bei der Klassifikation in „benigne LĂ€sion“ oder „PCa“ eine AUC = 0,86. Es wurden zusĂ€tzlich ein zonaler Radiomics- und ein Deep Learning-Ansatz exploriert. Der zonale Ansatz erbrachte im Vergleich zum nicht-zonalen Ansatz schlechtere Ergebnisse (AUC = 0,75). Beim Deep Learning-Klassifikationssystem wurde ein Sequence-Model angewandt (AUC = 0,81, vs. PI-RADS: AUC = 0,77). Diese Studie zeigt, dass aus mpMRT prĂ€diktive Radiomics Features abgeleitet werden können, und kann dazu beitragen, eine zuverlĂ€ssige Radiomics-Signatur und einen Machine Learning- bzw. Deep Learning-Algorithmus zur PrĂ€diktion signifikanter PCa fĂŒr den klinischen Alltag zu entwickeln

    Strukturierte Befundung der multiparametrischen Magnetresonanztomographie der Prostata unter Anwendung KĂŒnstlicher Intelligenz

    Get PDF
    Viele KI-Algorithmen aus dem Bereich des deep learning konnten in den letzten Jahren zeigen, dass die automatisierte Segmentierung der Prostata auf MRT- DatensĂ€tzen in ihrer Gesamtheit bereits sehr gute und fĂŒr den klinischen Alltag akzeptable Ergebnisse liefern kann (Bardis et al., 2021). Von großem Interesse ist das Forschungsfeld der strukturierten KI-basierten Befundung der mpMRT der Prostata hinsichtlich dreier Aspekte: der großen Zeitersparnis gegenĂŒber einer manuellen Bearbeitung der DatensĂ€tze, einer ĂŒber Anwenderinnen und Anwendern hinweg vergleichbaren Befundung und der diagnostischen PrĂ€zision, die eine KI bei zunehmenden Bilddatenmengen leisten kann. Die vorliegende Arbeit ist aus einem Projekt heraus entstanden, das eine KI- basierte Entscheidungshilfe zur Behandlung eines Prostatakarzinoms entwickelt. Eine Anwendung soll dabei prĂ€therapeutisch valide Aussagen zur Wahrscheinlichkeit eines Nervenerhalts bei geplanter radikaler Prostatektomie sowie den postoperativen Resektionsstatus treffen. In einer retrospektiven Erhebung wurden dazu bizentrisch an den beiden Standorten TĂŒbingen und Mannheim 185 und 255 Patientendaten, in Summe also 340, erhoben. Dazu zĂ€hlen neben den Bildsequenzen der mpMRT der Prostata auch zahlreiche klinische und demographische Parameter. Vorrangiger Forschungsgegenstand dieser Studie ist es, mögliche Einflussfaktoren auf die Performanz der KI zu untersuchen. Dazu wurde der KI- Algorithmus anhand dreier TrainingsdatensĂ€tze zu je 100 Patienten beĂŒbt und auf einen Testdatensatz mit 52 Patienten angewandt. Die automatisierten Segmentierungen wurden mit den vom Doktoranden vorgenommenen manuellen Segmentierungen anhand des SĂžrensen-Dice Koeffizienten verglichen. Die berechneten SĂžrensen-Dice Koeffizienten dienten als Ausdruck der GĂŒte der KI. Sie wurden als Antwortvariable mittels Verallgemeinernder SchĂ€tzgleichung anhand der PrĂ€diktorvariablen Body-Mass-Index, PSA-Dichte, Prostatavolumen im MRT, extraprostatische Ausbreitung, Anzahl suspekter LĂ€sionen, Diameter einer IndexlĂ€sion und dem PI-RADS-Score untersucht. Dabei konnte das Prostatavolumen als signifikanter Einflussfaktor identifiziert werden. Die auf Grundlage unterschiedlicher TrainingsdatensĂ€tze beĂŒbten KIs wurden mit Hilfe eines Äquivalenztests auf Unterschiedlichkeiten hinsichtlich ihrer Segmentierungen analysiert. Es stellte sich heraus, dass sich die drei KIs im Rahmen der zuvor definierten Grenzen nicht unterscheiden. Zur qualitativen Analyse wurden die KI-basierten Segmentierungen außerdem anhand von vier Kategorien klassifiziert. Uns ist keine Veröffentlichung bekannt, die Einflussfaktoren auf die Performanz automatisierter Segmentierungsalgorithmen untersucht. KĂŒnftige Studien könnten auf dieser Arbeit aufbauend weitere Einflussfaktoren analysieren. Denkbar und von sicherlich großem Interesse wĂ€re außerdem eine Untersuchung unserer sowie anderer Einflussfaktoren auf die zonale Segmentierung der Prostata sowie der Umrandung suspekter LĂ€sionen oder konkret eines Prostatakarzinoms. In diesem Bereich erzielen die KI-basierten Algorithmen noch keinen so durchschlagenden Erfolg wie es die Segmentierungen der Prostatagrenzen schaffen

    Deep learning-based segmentation of the prostate peripheral zone and analysis of influencing factors for the accuracy of MRI-targeted prostate biopsies

    Get PDF
    Klinisches Problem und Zielsetzung: Das Prostatakarzinom zĂ€hlt zu den hĂ€ufigsten malignen Erkrankungen des Mannes. Die Auswertung der Prostata-MRT zur Diagnostik bedeutet klinisch einen hohen zeitlichen Aufwand. Insbesondere die voxelgenaue Segmentierung der zonalen Anatomie zur genauen Lokalisation pathologischer VerĂ€nderungen ist langwierig und wird in der Praxis, obwohl sinnvoll, kaum durchgefĂŒhrt. Im Zuge des Trainings und der Anwendung eines Deep Learning Algorithmus soll die automatisierte Segmentierung der Prostata und -zonen hinsichtlich ihrer Genauigkeit untersucht werden. Zur Verbesserung der Detektionsrate und Reduktion biopsiebedingter Nebenwirkungen soll die optimale Anzahl gezielter MRT-Stanzen pro IndexlĂ€sion in AbhĂ€ngigkeit von LĂ€sionsgrĂ¶ĂŸe, Lage und Gleason-Score ermittelt werden. Es soll die Möglichkeit der Vorhersage der Anzahl notwendiger Stanzen zur Detektion des finalen, klinisch relevantesten histologischen Ergebnisses untersucht werden. Methoden: Nach DurchfĂŒhrung einer multiparametrischen Prostata-MRT wurden die Prostata und deren Zonen in der axialen T2-gewichteten Sequenz manuell markiert, vom Deep Learning-basierten nnU-Net trainiert und getestet. Die klinische Anwendbarkeit wurde mithilfe eines Vergleiches der Zuordnung von Segmenten ĂŒberprĂŒft. Die EinschĂ€tzung von Radiolog*innen mit und ohne Prostataatlas sowie mehrerer Radiolog*innen wurden durch Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test verglichen. FĂŒr die Ermittlung der benötigten Anzahl an Stanzen wurde eine Datenbank erstellt und statistisch ausgewertet. Zur Berechnung eines Vorhersagewertes wurden verschiedene Regressionsanalysen und Bayes‘ Klassifikatoren unter BerĂŒcksichtigung der Einflussfaktoren angewendet. Ergebnisse: Im Vergleich zur EinschĂ€tzung der Radiolog*innen wies die des nnU-Net eine bessere Lokalisationsrate auf (p = 0,006 ohne Raster, p = 0,136 mit Raster). Bei der Betrachtung der Anzahl an gezielten MRT-Stanzen zeigte die erste gezielte Stanze den finalen histopathologischen Befund fĂŒr 331 IndexlĂ€sionen (73 %). FĂŒr die zweite bis fĂŒnfte Stanze lag dieser bei 66 (15 %), 39 (9 %), 13 (3 %) bzw. zwei FĂ€llen (<1 %) vor. Es zeigten sich keine unabhĂ€ngigen Auswirkungen der untersuchten Einflussfaktoren. Durch den Bayes‘ Klassifikator konnten in 79 % die erste Stanze mit dem höchstem histopathologischem Befund korrekt vorhergesagt werden. Schlussfolgerung: Der Einsatz des nnU-Net als Beispiel eines Deep Learning Algorithmus zeigte im Vergleich zu Radiolog*innen eine höhere Genauigkeit bei der Segmentierung der Prostata und Zuordnung von Segmenten. Der Großteil der finalen histopathologischen Ergebnisse kann durch die erste bis dritte gezielte Stanze nachgewiesen werden, weshalb fĂŒr weitere das Risiko-Nutzen-VerhĂ€ltnis abgewogen werden sollte. Die Vorhersage der ersten gezielten Stanze mit finalem histopathologischen Befund kann durch den verwendeten, mit prĂ€-interventionell erfassten Variablen trainierten Klassifikator unterstĂŒtzt werden.Purpose: This study evaluates the accuracy of the deep learning-based nnU-Net in automatic prostate segmentation and comparing to the performance of experienced radiologists with and without a prostate segment pattern. Moreover, we analyze the number of magnetic resonance imaging (MRI) targeted biopsy cores per index lesion necessary to detect the final, most relevant histopathologic diagnosis and its possible predictors. Methods: Retrospectively T2-weighted multiparametric MRI scans of the prostate and its zones were manually segmented and subsequently trained and tested using the deep learning-based nnU-Net. Applicability was assessed by comparing mapping of prostate segments within a segment pattern to the ones assigned by radiologists and an expert council using contingency tables and chi-square test. Data of patients receiving 10-core systematic prostate biopsy and at least three MRI targeted biopsy cores per index lesion were collected, including recording the core sampling sequence and determining the first biopsy core with the final, most relevant histopathologic result. A subgroup of patients who underwent three targeted biopsy cores was used for prediction analysis for the first biopsy core revealing the final histopathologic diagnosis. Regression analysis was applied, and nonparametric Bayes classifiers were trained considering the previously assessed parameters prostate specific antigen density, lesion size, lesion zone and PI-RADS score to predict the number of cores needed. Results: The nnU-Net provided a higher rate of correct localizing prostate segments than radiologists (p = 0.006 without segment pattern, p = 0.136 with segment pattern). In 331 index lesions (73 %) the final histopathologic diagnosis was detected with the first targeted biopsy core, in 66 cases (15 %) by the second core and in 39 index lesions (9 %) by the third core. The most relevant histopathologic result was revealed by the fourth biopsy core in 13 cases (3 %) and in two index lesions (<1 %) by the fifth core. The analyzed covariates did not independently influence the prediction of the needed number of biopsy cores. The Bayes classifier was able to predict the required number of biopsy cores to detect the final histopathologic result in 79 % cases. Conclusion: Using a deep learning-based algorithm enabled a higher accuracy and efficiency compared to radiologists. According to this study’s results and similar studies in most cases the final histopathologic diagnosis can be identified with three targeted biopsy cores per index lesion. Despite the covariates less than three MRI-targeted biopsy cores should not be obtained. The prediction of the first MRI targeted biopsy core yielding the final histopathologic result can be assisted by using a classifier trained with covariates determined prior to biopsy

    CT basierte Radiomics-Modelle zur Vorhersage des 68Ga-PSMA PET-Lymphknotenstatus bei Patienten mit Prostatakarzinom

    Get PDF
    Die Detektion von Lymphknotenmetastasen ist bei Patienten mit Prostatakarzinom im Rahmen der Ausbreitungsdiagnostik von therapieentscheidender Bedeutung. Die standardmĂ€ĂŸig eingesetzte Bildgebung mittels CT zeigt nur eine geringe Aussagekraft. Mit dem 68Ga-PSMA PET/CT existiert nun eine Ă€ußerst vielversprechende Methode zum Staging bei Prostatakarzinom. Bislang nur zum Re-Staging leitliniengerecht, stehen die Chancen fĂŒr eine baldige Empfehlung zum PrimĂ€rstaging gut. Das 68Ga-PSMA PET/CT ist jedoch nur eingeschrĂ€nkt verfĂŒgbar, so dass viele Staging-Untersuchungen weiterhin mit kontrastmittelgestĂŒtztem CT durchgefĂŒhrt werden. In den letzten Jahren konnten Radiomics-Methoden zur quantitativen Bildanalyse gute Leistungen u.a. in der Unterscheidung von malignen und benignen VerĂ€nderungen verschiedener EntitĂ€ten zeigen. Wir haben untersucht, ob mittels Radiomics-Methoden der 68Ga-PSMA PET/CT-Status von Lymphknoten nur auf Basis der CT-Bilder vorhergesagt werden kann. Methodik: Aus einem 68Ga-PSMA PET/CT Bilddatensatz von 447 Patienten mit Prostatakarzinom wurden 369 PET-positive und 1756 PET-negative Lymphknoten identifiziert und segmentiert. Relevante Radiomics-Features wurden mittels vier verschiedener Featureselektionsmethoden (FSM) Methode nach Wilcoxon, Area under the curve (AUC), mutual information (mi), mutual information minimum redundancy (mrmi) ermittelt. Anschließend wurden sechs verschiedene Klassifikationsalgorithmen (Klassifikatoren) lineare und logistische Regression, support vector machines (svm), ein neuronales Netzwerk (multilayer perceptron, mlp) sowie KlassifikationsbĂ€ume (recursive partitioning, rpart) zur Vorhersage des Lymphknotenstatus an einem nach Bagging-Verfahren balancierten Trainingsdatensatz trainiert. 24 FSM-Klassifikator-Kombinationen wurden am separaten Testdatensatz getestet. Zum Vergleich klassifizierten 2 Radiologen denselben Datensatz nach vier Kategorien (0=sicher nicht maligne, 1= wahrscheinlich nicht maligne, 2= wahrscheinlich maligne, 3= sicher maligne). ZusĂ€tzlich wurde die Vorhersagekraft der Kombination von automatischen Klassifikatoren und Radiologen ausgewertet. Ergebnisse: Die beste Vorhersageleistung wurde von den KlassifikationsbĂ€umen (rpart) mit vorheriger Featureselektion nach der mrmi-Methode erreicht mit einer Korrektklassifikationsrate von 83% (SensitivitĂ€t 88%, SpezifizitĂ€t 82%, positiver Vorhersagewert 48%, negativer Vorhersagewert 97%). Die Radiologen erreichten in der Beurteilung der Lymphkonten beide eine Korrektklassifikationsrate von 95% (SensitivitĂ€t beide 76%, SpezifizitĂ€t 98% und 97%, positive Vorhersagewerte 88% und 84%, negativer Vorhersagewert beide 96%). Die Kombination von Klassifikatoren und Radiologen verbesserte die Klassifikationsleistung der Radiologen nicht. Diskussion: Radiomics-Modelle auf Basis von CT-Bildern können den 68Ga-PSMA PET-Status von Lymphknoten mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen. Im Vergleich zur, in der bisherigen Literatur, ermittelten Leistung der CT-Bildgebung, könnten sie die Lymphknotendiagnostik bei Patienten mit Prostatakarzinom verbessern bzw. die konventionelle Diagnostik oder das 68Ga-PSMA PET/CT ergĂ€nzen. Die Validierung der Klassifikationsalgorithmen an externen DatensĂ€tzen und weitere Studien mit histopathologischer Korrelation sind notwendig, um eine klinische Anwendbarkeit zu ermöglichen.The detection of lymph node metastases for staging is of critical importance for therapy decisions in patients with prostate cancer (PCa). CT as a standard imaging technique is of limited value. With 68Ga-PSMA PET/CT, a promising method for staging in PCa now exists. So far only guideline-compliant for re-staging, chances for a timely recommendation for primary staging are good. However, 68Ga-PSMA PET/CT remains limited in availability, so many staging examinations are still performed with contrast-enhanced CT. In recent years, radiomics methods for quantitative image analysis have shown good performance e.g. in differentiating malignant from benign lesions of different entities. We investigated whether radiomics methods could predict the 68Ga-PSMA PET-status of lymph nodes based on CT images only. METHODS: From a 68Ga-PSMA PET/CT image dataset of 447 patients with prostate cancer, 369 PET-positive and 1756 PET-negative lymph nodes were identified and segmented. Relevant radiomic features were identified using four different feature selection methods (FSM) method according to Wilcoxon, area under the curve (AUC), mutual information (mi), mutual information minimum redundancy (mrmi). Then, six different classification algorithms (classifiers) linear and logistic regression, support vector machines (svm), a neural network (multilayer perceptron, mlp), and classification trees (recursive partitioning, rpart) for lymph node status prediction were trained on a training dataset balanced by the bagging method. 24 FSM-classifier combinations were tested on the separate test dataset. For comparison, 2 radiologists classified the same data set according to four categories (0=certainly nonmalignant, 1=probably nonmalignant, 2=probably malignant, 3=certainly malignant). In addition, the predictive power of the combination of automatic classifiers and radiologists was evaluated. Results: The best predictive performance was achieved by the classification trees (rpart) with prior feature selection using the mrmi-method with an accuracy of 83% (sensitivity 88%, specificity 82%, positive predictive value 48%, negative predictive value 97%). The radiologists both achieved a 95% accuracy (sensitivity both 76%, specificity 98% and 97%, positive predictive values 88% and 84%, negative predictive value both 96%). The combination of classifiers and radiologists did not improve classification performance of radiologists. Discussion: Radiomics models based on CT images can predict 68Ga-PSMA PET-status of lymph nodes with high probability. Compared to the performance of CT imaging determined in previous literature, they could potentially improve lymph node diagnosis in patients with PCa and/or supplement conventional diagnostics or 68Ga-PSMA PET/CT. Validation of the classifiers on external datasets and further studies with histopathological correlation are necessary to enable clinical applicability

    Interaktive Segmentierungsverfahren im Rahmen der adaptiven Strahlentherapieplanung

    Get PDF
    Die Segmentierung der Risikoorgane ist ein zeitraubender Teil der computergestĂŒtzten Strahlentherapieplanung. Im Rahmen neuer Bestrahlungstechniken der adaptiven Therapie sind schnelle, robuste und genaue Segmentierungsverfahren die Voraussetzung fĂŒr eine effiziente Neu-Segmentierung von Verfikationsaufnahmen und Planungsdaten verschiedener ModalitĂ€ten. Im Rahmen dieser Arbeit wurden daher verschiedene interaktive Segmentierungsverfahren implementiert und evaluiert. Diese umfassen Verfahren aus den Bereichen der aktiven Konturmodelle, der Formmodelle und der graphenbasierten Verfahren. Das verwendete aktive Konturmodell basiert auf einem T-Snakes-Ansatz. Dabei handelt es sich um die Anpassung einer parametrisierten OberflĂ€che an die Bilddaten unter Einfluss einer Ähnlichkeitskraft, die aus den Bilddaten gewonnen wird, und einer regularisierenden KrĂŒmmungskraft, die eine glatte OberflĂ€che favorisiert. ZusĂ€tzlich erlauben T-Snakes topologische Änderungen ihrer OberflĂ€che wĂ€hrend der Segmentierung. Aufbauend auf dem Optimierungsverfahren der T-Snakes wurde ein Formmodell entwickelt. Aus Trainingsdaten wird eine typische Form ermittelt, die bei der Segmentierung berĂŒcksichtigt wird. Dies geschieht im verwendeten Verfahren durch Aufteilung der OberflĂ€che in Bereiche gleicher KrĂŒmmung und einer anschließenden Anpassung dieser Bereiche an die Bilddaten. Beim dritten Ansatz, dem graphenbasierten Verfahren, wurde der multi-labelled Random-Walk-Algorithmus umgesetzt. Dieser ĂŒbersetzt einen Bilddatensatz in einen Graphen und partitioniert diesen dann aufgrund der Erreichungswahrscheinlichkeit eines Random-Walk-Prozesses bzgl. manuell gesetzter Markierungen, sog. Label. Getestet wurden die implementierten Verfahren vor allem auf planungsrelevanten CT-Daten, obwohl sie ohne EinschrĂ€nkung auch fĂŒr andere BildmodalitĂ€ten verwendbar sind. Die unterschiedlichen Algorithmen decken ein breites Spektrum an Segmentierungsanforderungen bzgl. Robustheit, Genauigkeit und Effizienz ab. Dadurch reduzieren sie den Zeitbedarf fĂŒr die Segmentierung von Planungsdaten und erlauben eine weitere Automatisierung der Segmentierung im Rahmen der Strahlentherapieplanung

    Analysis and segmentation of MRI datasets of prostate cancer for the development of computer-based algorithms

    Get PDF
    Objective: Prostate carcinoma (PCa) occurs in approximately one in nine men throughout a lifetime. The histopathological Gleason score (GS) plays a crucial role in the choice of therapy for PCa. As an alternative to invasive biopsy sampling, radiomics analysis, which extracts large amounts of quantitative features from imaging, has been introduced in recent years for grading PCa. In this work, we investigated whether radiomics can reliably detect PCa in biparametric magnetic resonance imaging (bpMRI) and T1 mapping and distinguish between PCas with a GS of 6, 7, and ≄ 8. Materials and methods: In this retrospective study, a radiomics analysis of MRI (T2-weighted imaging (T2WI), diffusion weighted imaging (DWI), and T1 mapping) from 66 patients with histopathologically confirmed PCa was performed. Tumor lesions, the transitional zone, and the peripheral zone were manually segmented pixel by pixel. MR images were augmented tenfold to increase the size of the dataset, and 1390 features were extracted per image. After excluding highly correlating features, 876 features were used to train three models for the prediction of the GS (GS 6, GS 7, GS ≄ 8) by different machine learning algorithms: one model was trained with the original images, one with the augmented images, and one with the augmented images without features from T1 mapping. Subsequently, the models were evaluated by an independent test dataset. Results: The overall best performance with an accuracy of 92 % (95 % confidence interval (CI): 0.62 - 1.00) was obtained by the L2 Regularized Support Vector Machines (SVM) followed by the Random Forest (RF) (83 %; 95 % CI: 0.52 - 0.98), Stochastic Gradient Boosting (SGB) (75 %; 95 % CI: 0.43 - 0.95) and K-Nearest Neighbors (KNN) (50 %; 95 % CI: 0.21 - 0.79). For all four algorithms, prediction models trained with the augmented image dataset performed better than models trained with the original images. Excluding features from T1 mapping was associated with no change of accuracy for the SVM and KNN and decreased accuracy for the RF (- 0.16) and SGB (- 0,25). Conclusion: In this novel radiomics analysis of MRI from PCa patients, the utility of features from T1 mapping was investigated for the first time. It was shown that PCa could be reliably detected by radiomics in bpMRI and T1 mapping. It was possible to distinguish between PCa with a GS of 6, 7, and ≄ 8 with an accuracy up to 92%. In addition, the results suggest that augmenting image data in radiomics analyses can lead to better performance of predictive models.Hintergrund: Das Prostatakarzinom (PCa) tritt im Laufe des Lebens bei rund einem von neun MĂ€nnern auf (1). Der histopathologische Gleason-Score (GS) spielt dabei eine entscheidende Rolle in der Wahl der Therapie des PCas (2, 3). Als Alternative zur invasiven Biopsieentnahme wurden in den letzten Jahren Radiomics-Analysen, bei denen große Mengen quantitativer Features aus der Bildgebung extrahiert werden, zum Grading des PCas eingefĂŒhrt. In dieser Arbeit wurde untersucht, ob das PCa mit Hilfe von Radiomics zuverlĂ€ssig in der biparametrischen Magnetresonanztomographie (bpMRT) und im T1-Mapping detektiert und zwischen PCas mit einem GS von 6, 7 und ≄ 8 unterschieden werden kann. Material und Methoden: In dieser retrospektiven Arbeit wurde eine Radiomics-Analyse von MRT-Bildern (T2-weighted imaging (T2WI), diffusion weighted imaging (DWI) und T1-Mapping) von 66 Patienten mit histopathologisch bestĂ€tigtem PCa durchgefĂŒhrt. Die TumorlĂ€sionen, die Transitionalzone und die periphere Zone wurden pixelweise manuell segmentiert. Die MRT-Bilder wurden um das zehnfache augmentiert, um die GrĂ¶ĂŸe des Datensatzes zu erhöhen, und 1390 Features wurden pro Bild extrahiert. Nach Ausschluss stark korrelierender Features wurden anhand von 876 Features drei Modelle zur Vorhersage des GS (GS 6, GS 7, GS ≄ 8) durch verschiedene Machine-Learning-Algorithmen trainiert: Ein Modell wurde mit dem Originaldatensatz trainiert, eins mit dem augmentierten Datensatz und eins mit dem augmentierten Datensatz unter Ausschluss von Features aus dem T1-Mapping. Anschließend wurden die Modelle durch einen unabhĂ€ngigen Testdatensatz evaluiert. Ergebnisse: Die insgesamt beste Leistung mit einer Genauigkeit von 92 % (95% Konfidenzintervall (KI): 0,62 - 1,00) wurde durch den L2 Regularized Support Vector Machines (SVM) gefolgt von dem Random Forest (RF) (83 %; 95 % KI: 0,52 - 0,98), Stochastic Gradient Boosting (SGB) (75 %; 95 % KI: 0,43 - 0,95) und K-Nearest Neighbors (KNN) (50 %; 95 % KI: 0,21 – 0,79) erzielt. Vorhersagemodelle, die mit dem augmentierten Bilddatensatz trainiert wurden, wiesen bei allen vier Algorithmen eine bessere Leistung auf als Modelle, welche mit den Originalbildern trainiert wurden. Der Ausschluss von Features des T1-Mappings ging bei den SVM und dem KNN mit einer unverĂ€nderten und bei dem RF (- 0,16) und dem SGB (- 0,25) mit einer abnehmenden Genauigkeit einher. Schlussfolgerung: In dieser neuartigen Radiomics-Analyse von MRT-Bildern von PCa-Patienten wurde erstmals der Nutzen von Features aus dem T1-Mapping untersucht. Es wurde gezeigt, dass das PCa durch Radiomics zuverlĂ€ssig in der bpMRT und im T1-Mapping detektiert werden kann. Es konnte mit einer Genauigkeit von bis zu 92 % zwischen PCas mit einem GS von 6, 7 und ≄ 8 unterschieden werden. Zudem deuten die Ergebnisse darauf hin, dass das Augmentieren von Bilddaten in Radiomics-Analysen zu einer besseren Leistung von Vorhersagemodellen fĂŒhren kann

    Ultraschallbasierte Navigation fĂŒr die minimalinvasive onkologische Nieren- und Leberchirurgie

    Get PDF
    In der minimalinvasiven onkologischen Nieren- und Leberchirurgie mit vielen Vorteilen fĂŒr den Pa- tienten wird der Chirurg hĂ€ufig mit Orientierungsproblemen konfrontiert. Hauptursachen hierfĂŒr sind die indirekte Sicht auf die Patientenanatomie, das eingeschrĂ€nkte Blickfeld und die intra- operative Deformation der Organe. Abhilfe können Navigationssysteme schaffen, welche hĂ€ufig auf intraoperativem Ultraschall basieren. Durch die Echtzeit-Bildgebung kann die Deformation des Organs bestimmt werden. Da viele Tumore im Schallbild nicht sichtbar sind, wird eine robuste automatische und deformierbare Registrierung mit dem prĂ€operativen CT benötigt. Ferner ist eine permanente Visualisierung auch wĂ€hrend der Manipulation am Organ notwendig. FĂŒr die Niere wurde die Eignung von Ultraschall-Elastographieaufnahmen fĂŒr die bildbasierte Re- gistrierung unter Verwendung der Mutual Information evaluiert. Aufgrund schlechter BildqualitĂ€t und geringer Ausdehnung der Bilddaten hatte dies jedoch nur mĂ€ĂŸigen Erfolg. Die Verzweigungspunkte der BlutgefĂ€ĂŸe in der Leber werden als natĂŒrliche Landmarken fĂŒr die Registrierung genutzt. DafĂŒr wurden GefĂ€ĂŸsegmentierungsalgorithmen fĂŒr die beiden hĂ€ufigsten Arten der Ultraschallbildgebung B-Mode und Power Doppler entwickelt. Die vorgeschlagene Kom- bination beider ModalitĂ€ten steigerte die Menge an GefĂ€ĂŸverzweigungen im Mittel um 35 %. FĂŒr die rigide Registrierung der GefĂ€ĂŸe aus dem Ultraschall und CT werden mithilfe eines bestehen- den Graph Matching Verfahrens [OLD11b] im Mittel 9 bijektive Punktkorrespondenzen definiert. Die mittlere Registrierungsgenauigkeit liegt bei 3,45 mm. Die Menge an Punktkorrespondenzen ist fĂŒr eine deformierbare Registrierung nicht ausreichend. Das entwickelte Verfahren zur Landmarkenverfeinerung fĂŒgt zwischen gematchten Punkte weitere Landmarken entlang der GefĂ€ĂŸmittellinien ein und sucht nach weiteren korrespondierenden GefĂ€ĂŸ- segmenten wodurch die Zahl der Punktkorrespondenzen im Mittel auf 70 gesteigert wird. Dies erlaubt die Bestimmung der Organdeformation anhand des unterschiedlichen GefĂ€ĂŸverlaufes. Anhand dieser Punktkorrespondenzen kann mithilfe der Thin-Plate-Splines ein Deformationsfeld fĂŒr das gesamte Organ berechnet werden. Auf diese Weise wird die Genauigkeit der Registrierung im Mittel um 44 % gesteigert. Die wichtigste Voraussetzung fĂŒr das Gelingen der deformierbaren Registrierung ist eine möglichst umfassende Segmentierung der GefĂ€ĂŸe aus dem Ultraschall. Im Rahmen der Arbeit wurde erstmals der Begriff der Regmentation auf die Segmentierung von GefĂ€ĂŸen und die gefĂ€ĂŸbasierte Registrie- rung ausgeweitet. Durch diese Kombination beider Verfahren wurde die extrahierte GefĂ€ĂŸlĂ€nge im Mittel um 32 % gesteigert, woraus ein Anstieg der Anzahl korrespondierender Landmarken auf 98 resultiert. Hierdurch lĂ€sst sich die Deformation des Organs und somit auch die LageverĂ€nderung des Tumors genauer und mit höherer Sicherheit bestimmen. Mit dem Wissen ĂŒber die Lage des Tumors im Organ und durch Verwendung eines Markierungs- drahtes kann die LageverĂ€nderung des Tumors wĂ€hrend der chirurgischen Manipulation mit einem elektromagnetischen Trackingsystem ĂŒberwacht werden. Durch dieses Tumortracking wird eine permanente Visualisierung mittels Video Overlay im laparoskopischen Videobild möglich. Die wichtigsten BeitrĂ€ge dieser Arbeit zur gefĂ€ĂŸbasierten Registrierung sind die GefĂ€ĂŸsegmen- tierung aus Ultraschallbilddaten, die Landmarkenverfeinerung zur Gewinnung einer hohen Anzahl bijektiver Punktkorrespondenzen und die EinfĂŒhrung der Regmentation zur Verbesserung der Ge- fĂ€ĂŸsegmentierung und der deformierbaren Registrierung. Das Tumortracking fĂŒr die Navigation ermöglicht die permanente Visualisierung des Tumors wĂ€hrend des gesamten Eingriffes

    Ein Modell zur Entwicklung neuartiger chirurgischer Eingriffe am Beispiel der Minimal Traumatischen Chirurgie

    Get PDF
    In dieser Arbeit wurde eine neuartige Methode zur interindividuellen Untersuchung anatomischer Gegebenheiten entwickelt und an der lateralen SchĂ€delbasis zur Bestimmung der DurchfĂŒhrbarkeit Minimal Traumatischer Eingriffe angewendet. Das Konzept der Minimal Traumatischen Chirurgie wurde erstmals umfangreich aus sowohl medizinischer als auch technischer Sicht beschrieben. Es wurden neue Erkenntnisse gewonnen, die fĂŒr eine Umsetzung der Minimal Traumatischen Chirurgie von wichtig sind
    corecore