3D スライサーを使用した NSCLC のボリューム CT ベースのセグメンテーション

非小細胞肺がん（NSCLC）の正確な体積評価は、治療を適切に通知するために重要です。この研究では、無料および公開された3Dスライサーソフトウェアプラットフォームに実装された競合地域栽培ベースのアルゴリズムを使用した、半自動コンピューター断層撮影（CT）ベースのセグメンテーション法の臨床的関連性を評価しました。20人のNSCLC患者の原発腫瘍を2回セグメント化した3人の独立したオブザーバーによる3Dスライサーセグメント化されたボリュームを、5人の医師の手動スライスごとの描写と比較しました。さらに、すべての腫瘍の輪郭を、「ゴールドスタンダード」と見なされる病理学における腫瘍の巨視的直径と比較しました。3Dスライサーセグメント化されたボリュームは、手動スライスごとの描写と比較して、高い一致（オーバーラップ分数> 0.90）、低いボリュームの変動性（P = 0.0003）、およびより小さな不確実性領域（P = 0.0002）を示しました。さらに、3Dスライサーのセグメンテーションは、病理との強い相関を示しました（r = 0.89、95％CI、0.81-0.94）。私たちの結果は、半自動3Dスライサーセグメンテーションを正確な輪郭に使用できることを示しており、手動の描写よりも安定しています。したがって、3Dスライサーは、治療の決定の出発点として、またはラジオミクスなどのハイスループットデータマイニング研究のための出発点として採用できます。

Accurate volumetric assessment in non-small cell lung cancer (NSCLC) is critical for adequately informing treatments. In this study we assessed the clinical relevance of a semiautomatic computed tomography (CT)-based segmentation method using the competitive region-growing based algorithm, implemented in the free and public available 3D-Slicer software platform. We compared the 3D-Slicer segmented volumes by three independent observers, who segmented the primary tumour of 20 NSCLC patients twice, to manual slice-by-slice delineations of five physicians. Furthermore, we compared all tumour contours to the macroscopic diameter of the tumour in pathology, considered as the "gold standard". The 3D-Slicer segmented volumes demonstrated high agreement (overlap fractions > 0.90), lower volume variability (p = 0.0003) and smaller uncertainty areas (p = 0.0002), compared to manual slice-by-slice delineations. Furthermore, 3D-Slicer segmentations showed a strong correlation to pathology (r = 0.89, 95%CI, 0.81-0.94). Our results show that semiautomatic 3D-Slicer segmentations can be used for accurate contouring and are more stable than manual delineations. Therefore, 3D-Slicer can be employed as a starting point for treatment decisions or for high-throughput data mining research, such as Radiomics, where manual delineating often represent a time-consuming bottleneck.