Radiology：利用ITK-SNAP基于轮廓快速分割在18F-FDG PET肺癌成像中的应用价值
2018-05-02 shaosai MedSci原创
本研究旨在评价ITK-SNAP软件在FDG PET图像中对不规则肺癌分割的应用价值，并与优化的基于专家的手动分割能力进行比较，研究人员将结果发表在Radiology上。
本研究旨在评价ITK-SNAP软件在FDG PET图像中对不规则肺癌分割的应用价值，并与优化的基于专家的手动分割能力进行比较，研究人员将结果发表在Radiology上。
本研究共纳入了76例FDG PET胸部病变图像并利用ITK-SNAP软件进行分割。由6名放射科医生对图像进行手工分割并形成最佳参考标准。4名放射科医生利用ITK-SNAP软件对76例FDG PET图像进行分割。利用Dice和Hausdorff度量评价ITK-SNAP的精确性。利用ICC评价组间和组内一致性。将ITK-SNAP结果与根据肿瘤最大代谢强度的感兴趣区41% (VOI； VOI 41)和50%(VOI 50)作为阈值PET肿瘤勾画方法进行比较。
结果为，ITK-SNAP程序的评价精确性的Dice系数为0.83 (95% CI： 0.77， 0.89)，Hausdorff度量距离为12.6 mm (95%CI： 9.82， 15.32)。评判者间信度的ICC为0.94 (95%CI： 0.91， 0.96)。评判者内信度为高于0.97。VOI41 and VOI 50的精确度量如下：Dice系数分别为0.48 (95% CI： 0.44， 0.51) 、0.34 (95% CI： 0.30， 0.38)，Hausdorff 距离分别为25.6 mm (95% CI： 21.7， 31.4) 、 31.3 mm (95% CI： 26.8， 38.4)。
本研究表明，ITK-SNAP对PET上能够精确、稳定性分割异质性胸部肿瘤。
原始出处：
Besson FL， Henry T， Meyer C . et al.Rapid Contour-based Segmentation for 18F-FDG PET Imaging of Lung Tumors by Using ITK-SNAP： Comparison to Expert-based Segmentation.Radiology.DOI： 10.1148/radiol.2018171756
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