Técnicas de segmentación de imagen PET-FDG para la delimitación de cvolúmenes en radioterapia

INTRODUCCIÓN SEGMENTACIÓN AUTOMÁTICA DISCUSIÓN Y RECOMENDACIONES EPÍLOGO

TÉCNICAS DE SEGMENTACIÓN EN IMAGEN PET-FDG PARA LADELIMITACIÓN DE VOLÚMENES EN RADIOTERAPIA

Sánchez Merino, G.

Servicio de Física Médica y Protección RadiológicaHospital Universitario Araba

13 de diciembre de 2013

GASPAR SÁNCHEZ MERINO HOSPITAL UNIVERSITARIO ARABA

VII JORNADA DE CONSENSO - SORE/EEOE


1 INTRODUCCIÓN2 SEGMENTACIÓN AUTOMÁTICA

Métodos basados en nivelMétodos estadísticos

3 DISCUSIÓN YRECOMENDACIONES

Comparación entre métodosRecomendaciones

4 EPÍLOGOImportancia de la estandarización




SEGMENTACIÓN MANUAL




CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS DE SEGMENTACIÓN

Segmentación manual Segmentación automática

Por umbral

Por gradiente

Modeladoestocástico

Aprendizaje automático

PET

Fusión

PET/CT

Exa

ctitu

d y

prec

isió

n

Exa

ctitu

d y

prec

isió

n

?

Com

plej

idad

Métodos basados en nivel

Métodos estadísticos




MÉTODOS BASADOS EN NIVEL

Segmentaciónautomática





SEGMENTACIÓN POR UMBRAL ÚNICO

La principal dificultad de estatécnica es la de determinar elumbral más adecuado para realizarla segmentación de la imagen.






Uno de los métodos más utilizados es el establecer el umbral en base a unporcentaje del valor máximo del SUV de una región de la imagen.

Este criterio se basa en estudios con maniquíes con esferas estacionariasconteniendo una distribución uniforme de FDG.






Una delimitación exacta del objeto real con un único valor de umbral sólo sonposibles si:

El objeto es esférico.La captación de FDG es uniforme tanto fuera como dentro del objeto.La resolución es constante en todo el FOV.





PROBLEMAS DE LA IMAGEN PET-FDG I





SEGMENTACIÓN POR UMBRAL ADAPTATIVO

El valor óptimo del umbral secalcula mediante fórmulas quetratan de adaptar el valor a lascondiciones específicas de cadaestudio.

BIEHL ET.AL.

% U = 59,1 − 18,5 × log10(Vol. tumor)





PROBLEMAS DE LA IMAGEN PET-FDG II





PROBLEMAS DE LA IMAGEN PET-FDG II

Aún tratándose de una situación muy simplificada no es posible encontrar unvalor para el umbral que reproduzca el contorno del objeto.





SEGMENTACIÓN POR GRADIENTE

Estos métodos explotan lainformación que proporcionan lasvariaciones de intensidad pararealizar la segmentación de laimagen.





PROBLEMAS DE LA IMAGEN PET-FDG III




MÉTODOS ESTADÍSTICOS

MODELADO ESTOCÁSTICO

Explotan las diferenciasestadísticas en la distribución deintensidades entre las distintasregiones de la imagen.

El problema se plantea como el dela estimación de los parámetrosdesconocidos de una función deprobabilidad de la intensidad devóxel.

Más robusto frente al ruido ycaracterísticas morfológicas deltumor.





PROBLEMAS DE LA IMAGEN PET-FDG III





MÉTODOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Se plantea como una tarea declasificación de los vóxel quecomponen la imagen según, seansus características, en distintosgrupos (fondo, tumor, . . . ).





MÉTODOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

El principal problema es su alta sensibilidad a las condiciones iniciales y a lapresencia de ruido e inhomogeneidades en la imagen.

Las técnicas más avanzadas, como las de agrupación difusa en combinación conwavelets (FMCS-SW) o las de adaptación local difusa y estimación Bayesiana(FLAB), parecen capaces de superar todas las dificultades asociadas a la imagenPET-FDG.





PROBLEMAS DE LA IMAGEN PET-FDG IV




COMPARACIÓN ENTRE MÉTODOS

EL PROBLEMA DE LA VALIDACIÓN

¿Cómo podemossaber qué métodoes realmente elmejor?





EL PROBLEMA DE LA VALIDACIÓN





ESTIMACIÓN DE VOLÚMENES

FIGURA: Volumen medio del tumor estimado según diferentes algoritmos de segmentación para 7casos clínicos. [Zaidi 2012].




RECOMENDACIONES

REVIEW ZAIDI ET.AL. EUR.J.NUCL.MED.MOL.IMAGING(2010) Y EXPERTCONSENSUS STATEMENT (SEOR-SEMNIM-SEFM)(2012)

No deben utilizarse técnicas de umbral fijo ya las de umbral adaptativo puedenimplementarse con relativa facilidad mediante un proceso de calibración.

En aquellos servicios que no cuenten con el respaldo de un servicio de físicamédica, las técnicas de contorneo manual son preferibles a las de contorneo porumbral fijo.

Para poder establecer cual es el mejor método de segmentación deberemosprimero estandarizar los procedimientos y a continuación comparar los hallazgosde los diferentes grupos.




IMPORTANCIA DE LA ESTANDARIZACIÓN

Primeroestandarizar





CUANTIFICACIÓN DEL SUV

El principal objetivo de la estandarización es reducir la variabilidad inter e intrahospital en la valoración del SUV.






FIGURA: Factores que afectan a la exactitud y precisión en la cuantificación del SUV. Basado en[Boellaard, 2009].



REFERENCIAS I

Zaidi, H. et. al. PET-guided delineation of radiation therapy treatmentvolumes: a survey of image segmentation techniques,Eur.J.Nucl.Med.Mol.Imaging, 2010; 37:2165-2187

Zaidi, H. et. al. Comparative methods for PET image segmentation inpharyngolaryngeal squamous cell carcinoma, Eur.J.Nucl.Med.Mol.Imaging,2012; 39:881-891

Lee, J.A. Segmentation of positron emission tomography images: Somerecommendations for target delineation in radiation oncology,Radiother.Oncol, 2010; 96:302-307

Caballero-Perea, B. et. al. Recommendations of the Spanish Societies ofRadiation Oncology (SEOR), Nuclear Medicine & Molecular Imaging(SEMNiM), and Medical Physics (SEFM) on 18FDG PET-CT for radiotherapytreatment planning, Reports of Practical Oncology and Radiotherapy, 2012;17:298-318



REFERENCIAS II

Cheebsumon, P. et. al. Impact of [18F ]FDG PET imaging parameters onautomatic tumour delineation: need for improved tumour delineationmethodology, Eur.J.Nucl.Med.Mol.Imaging, 2011; 38:2136-2144

Hatt, M. et. al. PET functional volume delineation: a robustness andrepeatability study, Eur.J.Nucl.Med.Mol.Imaging, 2011; 38:663-672

Boellaard R. Standards for PET Image Acquisition and Quantitative DataAnalysis, J.Nucl.Med., 2009; 50:11S-20S

Boellaard R. et. al. FDG PET and PET/CT:EANM procedure guidelines fortumour PET imaging: vesion 1.0, Eur.J.Nucl.Med.Mol.Imaging, 2009;37:181-200



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