神経腫瘍学におけるEPTN輪郭のアトラスのためのCTおよびMRベースの自動輪郭の幾何学的および線量測定分析

目的：Atlasベースの深い学習輪郭（DLC）は、リスクの臓器（OAR）の自動セグメンテーションの方法です。欧州粒子療法ネットワーク（EPTN）は、神経腫瘍学におけるOARの描写のためのコンセンサスベースのアトラスを公開しました。この研究では、EPTNが染色するATLAに続いてCTおよびMRモデルを使用して、自動化された神経腫瘍学的オールの幾何学的および線量評価を実施しました。 方法：76人の神経腫瘍学患者からの画像と輪郭データが含まれていました。2つのAtlasベースのモデル（CT-ATLASおよびMR-ATLAS）と1つのDLCモデル（MR-DLC）が作成されました。登録されたCT-MRイメージの手動輪郭は、根真実として使用されました。結果は、幾何学的（体積ダイス類似性係数（VDSC）、表面DSC（SDSC）、パス長（APL）、および平均スライスワイズハウスドルフ距離（MSHD））および線量精度の観点から分析されました。ウィルコクソンランクサムテストを使用して、ターゲットボリューム（PTV）を計画することと比較して、ターゲットボリューム（PTV）を計画することに対するOARの位置がどの程度分析するかを分析するために、腫瘍距離分析を実施しました。 結果：CT-Atlasは、22/26 OARのMR-Atlasを上回りました。MR-DLCは、すべてのオールのMR-Atlasを上回りました。MR-DLC：0.92（0.88-0.95）と0.84（0.77-0.89）の脳幹では、最高の中央値（95％CI）VDSCおよびSDSCが見つかりました。また、最低MSHD：0.27（0.22-0.39）cm。投与量の差（ΔD）は、3つのモデルすべてで24/26（92％）OARで±1 Gy以内でした。腫瘍と腫瘍への距離は、データを4 cm以下および4 cmのOAR距離で分割すると、0.03ccパラメータであるΔDmaxの有意な相関を示しました（P <0.001）。 結論：MRベースのDLCおよびCTベースのAtlasが概要することにより、高品質のセグメンテーションが可能になります。CTとMR-Autocontouringモデルの両方の組み合わせにより、最高品質が得られることが示されました。

PURPOSE: Atlas-based and deep-learning contouring (DLC) are methods for automatic segmentation of organs-at-risk (OARs). The European Particle Therapy Network (EPTN) published a consensus-based atlas for delineation of OARs in neuro-oncology. In this study, geometric and dosimetric evaluation of automatically-segmented neuro-oncological OARs was performed using CT- and MR-models following the EPTN-contouring atlas. METHODS: Image and contouring data from 76 neuro-oncological patients were included. Two atlas-based models (CT-atlas and MR-atlas) and one DLC-model (MR-DLC) were created. Manual contours on registered CT-MR-images were used as ground-truth. Results were analyzed in terms of geometrical (volumetric Dice similarity coefficient (vDSC), surface DSC (sDSC), added path length (APL), and mean slice-wise Hausdorff distance (MSHD)) and dosimetrical accuracy. Distance-to-tumor analysis was performed to analyze to which extent the location of the OAR relative to planning target volume (PTV) has dosimetric impact, using Wilcoxon rank-sum tests. RESULTS: CT-atlas outperformed MR-atlas for 22/26 OARs. MR-DLC outperformed MR-atlas for all OARs. Highest median (95 %CI) vDSC and sDSC were found for the brainstem in MR-DLC: 0.92 (0.88-0.95) and 0.84 (0.77-0.89) respectively, as well as lowest MSHD: 0.27 (0.22-0.39)cm. Median dose differences (ΔD) were within ± 1 Gy for 24/26(92 %) OARs for all three models. Distance-to-tumor showed a significant correlation for ΔDmax,0.03cc-parameters when splitting the data in ≤ 4 cm and > 4 cm OAR-distance (p < 0.001). CONCLUSION: MR-based DLC and CT-based atlas-contouring enable high-quality segmentation. It was shown that a combination of both CT- and MR-autocontouring models results in the best quality.