title: Optimization and clinical evaluation of an intelligent atlas-based semi-automatic target volume definition by the example of head and neck cancer
title: Optimierung und klinische Evaluation einer intelligenten Atlas-basierten semiautomatischen Zielvolumendefinition am Beispiel von Kopf-Hals-Tumoren
Creators: name: Haderlein, Marlen
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2011
Subjects: Zielvolumendefinition semiautomatisch
Hals-Nasen-Ohren-Tumor
Medizin, Gesundheit
Semi automatic
Head&amp;Neck-Cancer
Strahlentherapie
Target Volume Definition

description: Ziel dieser Arbeit war es in
      ständiger Zusammenarbeit mit dem Fachbereich Informatik der
      Rhein-Main-Hochschule eine Methode zur (semi-)automatischen
      Zielvolumendefinition am Beispiel von Kopf-Hals-Karzinomen,
      im speziellen für das CTV3 des Larynxkarzinoms, zu optimieren
      und die klinische Anwendbarkeit zu evaluieren. Die
      entwickelte Methode basiert auf Bildung eines Atlases aus
      einem Zielvolumen- und einem Landmarkenmodell aus
      n-CT-Datensätzen. Dieses approximierte Atlasvolumen kann dann
      mittels einer affinen Transformation auf einen individuellen
      Patientendatensatz, in welchem definierte Landmarken durch
      den Anwender eingezeichnet sind, übertragen werden. Die
      Landmarken stellen charakteristische gut reproduzierbare
      anatomische Strukturen, welche die individuelle Anatomie des
      Patienten repräsentieren, dar. Zunächst wurden 10
      CT-Datensätze von Patienten mit HNO-Tumoren ausgewählt. In
      diese wurde jeweils ein zuvor definiertes Referenzzielvolumen
      und sog. Landmarken, die auf verschiedenen Ebenen des
      Zielvolumens festgelegt wurden, eingezeichnet. Anschließend
      wurde daraus ein Zielvolumenatlas generiert. Der Similarity
      Index, welcher die Übereinstimmung zweier Volumina in Prozent
      quantifiziert, wird zum Vergleich zweier unterschiedlicher
      Volumina angewandt. Die ursprünglich definierten 16
      Landmarken wurden mittels systematischer Reduktionsverfahren
      und klinischer Beurteilung verbessert. Hierbei konnte der
      Similarity Index von 73% bei den 16 Landmarken auf 77 % bei
      den neuen 13 optimierten Landmarken erhöht werden. Zur
      Evaluation der klinischen Anwendbarkeit der
      (semi-)automatischen Zielvolumendefinition konturierten 5
      Ärzte, welche erfahren in der Konturierung von Zielvolumina
      der Kopf-Hals-Region sind, in zwei unterschiedlichen
      CTDatensätzen manuell das Zielvolumen für das Larynxkarzinom
      im N2b-Stadium. Zudem zeichneten sie die optimierten
      Landmarken in diese 2 CT-Datensätze und generierten
      anschließend automatisch mittels des Atlases ein Zielvolumen.
      Das automatisch generierte Volumen wurde dann von dem
      jeweiligen Einzeichner gesichtet und manuell angepasst, so
      dass ein semiautomatisch erstelltes Zielvolumen resultierte.
      Hierbei zeigte sich jeweils im Vergleich zum Referenzvolumen
      bei der manuellen Konturierung ein Similarity Index von
      durchschnittlich 76%, bei der automatischen von 74% und bei
      der semiautomatischen Zielvolumenerzeugung von 79%. Die Dauer
      für die Zielvolumengenerierung betrug bei der manuellen
      Methode im Durchschnitt 28,7 Minuten, bei der automatischen
      2,4 Minuten und bei der semiautomatischen 13,8 Minuten. Es
      konnte also eine Zeitersparnis von etwa 52% bei der
      semiautomatischen sowie von etwa 91% bei der automatischen
      Konturierung im Vergleich zur manuellen erreicht werden. Bei
      Vergleich der Zielvolumina innerhalb der einzeichnenden
      Personen schwanken die Similarity Indices bei der manuellen
      Einzeichnung zwischen 64% und 80 % und bei der
      semiautomatischen zwischen 73% und 83%. Dies zeigt, dass sich
      die Interobservervariabilität durch Anwendung der
      semiautomatischen Methode verringert. Zusammenfassend wurde
      gezeigt, dass eine atlas-basierte halbautomatische
      Zielvolumendefinition im HNO-Bereich klinisch anwendbar ist
      und die Vorteile der Zeitersparnis und der verringerten
      Interobservervariabilität vereinigt.
description: The aim of this work was to
      optimize in constant cooperation with the department of
      Informatics of the "Rhein-Main-Hochschule" a method for
      (semi-)automatic target volume definition using the example
      of head and neck cancers, in special the CTV 3 of laryngeal
      carcinoma, and to evaluate the use in clinical practice. The
      developed method is based on building an atlas consisting of
      a target volume and a landmark model of n-CT data sets. This
      approximate atlas volume can be transferred by an affine
      transformation on an individual patient data set, in which
      defined landmarks are marked. The landmarks describe
      characteristic reproducible anatomical structures, that
      represent the individual anatomy of the patient. First, 10 CT
      data sets of patients with head and neck cancer were
      selected. In each of these data sets one pre-defined
      reference target volume and the socalled landmarks, which
      were defined on different levels of the target volume, were
      drawn. Afterwards a target volume atlas was generated. The
      Similarity Index, that quantifies the over-lapping of two
      volumes as a percentage, is used to compare the different
      volumes. The originally defined landmarks have been improved
      by a systematic reduction method and clinical assessment. So
      the Similarty Index of 73% of the 16 landmarks could be
      increased to 77 % for 13 optimized landmarks. To evaluate the
      clinical applicability of (semi-)automatic target volume
      definition 5 physicians, who are experienced in contouring
      target volumes in head and neck region, manually drew the
      target volume for locally advanced laryngeal carcinoma in two
      different CT data sets. They also marked the optimized
      landmarks in these two CT data sets. A target volume was then
      automatically generated by using the atlas. This
      automatically generated volume was then evaluated and
      adjusted by the physician who marked the landmarks. So a
      semiautomatic created target volume resulted. In comparison
      to the reference volume the average similarity index of the
      manual contouring was 76%, the one of the automatic target
      volume delineationwas 74% and the one of the semi-automatic
      method was 79%. Manual contouring required an average
      duration of 28.7 minutes, whereas the automatic atlas based
      target volume definition was finished in 2.4 minutes and the
      semiautomatic method in 13.8 minutes. So a time saving of
      about 52 % for the semiautomatic delineation method and about
      91% for automatic contouring in comparison with the manual
      delineation could be achieved. The comparisons of the
      delineated target volumes within the 5 physicians showed
      Similarity Indices for the manual volume definition from 64%
      to 80 % and for the semi-automatic contouring from 73 to 83%.
      This shows that the interobserver variability is reduced by
      using the semi-automatic atlas-based method. In summary, it
      was shown that atlas-based semi-automatic target volume
      definition in head and neck cancer is clinically applicable
      and combines the advantages of time saving and reduced
      interobserver variability.