Semiautomated 3D liver segmentation using computed tomography and magnetic resonance imaging

Le foie est un organe vital ayant une capacité de régénération exceptionnelle et un rôle crucial dans le fonctionnement de l’organisme. L’évaluation du volume du foie est un outil important pouvant être utilisé comme marqueur biologique de sévérité de maladies hépatiques. La volumétrie du foie est indiquée avant les hépatectomies majeures, l’embolisation de la veine porte et la transplantation. La méthode la plus répandue sur la base d'examens de tomodensitométrie (TDM) et d'imagerie par résonance magnétique (IRM) consiste à délimiter le contour du foie sur plusieurs coupes consécutives, un processus appelé la «segmentation». Nous présentons la conception et la stratégie de validation pour une méthode de segmentation semi-automatisée développée à notre institution. Notre méthode représente une approche basée sur un modèle utilisant l’interpolation variationnelle de forme ainsi que l’optimisation de maillages de Laplace. La méthode a été conçue afin d’être compatible avec la TDM ainsi que l' IRM. Nous avons évalué la répétabilité, la fiabilité ainsi que l’efficacité de notre méthode semi-automatisée de segmentation avec deux études transversales conçues rétrospectivement. Les résultats de nos études de validation suggèrent que la méthode de segmentation confère une fiabilité et répétabilité comparables à la segmentation manuelle. De plus, cette méthode diminue de façon significative le temps d’interaction, la rendant ainsi adaptée à la pratique clinique courante. D’autres études pourraient incorporer la volumétrie afin de déterminer des marqueurs biologiques de maladie hépatique basés sur le volume tels que la présence de stéatose, de fer, ou encore la mesure de fibrose par unité de volume.The liver is a vital abdominal organ known for its remarkable regenerative capacity and fundamental role in organism viability. Assessment of liver volume is an important tool which physicians use as a biomarker of disease severity. Liver volumetry is clinically indicated prior to major hepatectomy, portal vein embolization and transplantation. The most popular method to determine liver volume from computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) examinations involves contouring the liver on consecutive imaging slices, a process called “segmentation”. Segmentation can be performed either manually or in an automated fashion. We present the design concept and validation strategy for an innovative semiautomated liver segmentation method developed at our institution. Our method represents a model-based approach using variational shape interpolation and Laplacian mesh optimization techniques. It is independent of training data, requires limited user interactions and is robust to a variety of pathological cases. Further, it was designed for compatibility with both CT and MRI examinations. We evaluated the repeatability, agreement and efficiency of our semiautomated method in two retrospective cross-sectional studies. The results of our validation studies suggest that semiautomated liver segmentation can provide strong agreement and repeatability when compared to manual segmentation. Further, segmentation automation significantly shortens interaction time, thus making it suitable for daily clinical practice. Future studies may incorporate liver volumetry to determine volume-averaged biomarkers of liver disease, such as such as fat, iron or fibrosis measurements per unit volume. Segmental volumetry could also be assessed based on subsegmentation of vascular anatomy