Softwarové nástroje pro evaluaci kvality sCT na základě 3D gamma analýzy pro analýzu karcinomu prostaty

Viktor Babka

Master's thesis

Software Tools for Quality Evaluation of sCT based on 3D Gamma Analysis for Prostate Cancer

Abstract:

Využití magnetické rezonance (MR) v radiační onkologii v posledních letech stále narůstá. Hlavní výhodou oproti výpočetní tomografii (CT) je lepší kontrast měkkých tkání, což je vlastnost, která přispívá k přesnějšímu zakreslení cílových a rizikových struktur. Algoritmus pro výpočet dávkové distribuce potřebuje data o elektronových hustotách, která lze získat pomocí CT. Registrace CT a MR obrazu se tedy jeví jako ideální kombinace. Tento přístup se často používá při plánování léčby karcinomu prostaty. Nevýhodou tohoto přístupu je rozdílná náplň močového měchýře a rekta během akvizice dat v časovém rozestupu. Řešením tohoto problému se zdá být syntetické CT (sCT) vytvořené z MR jedním z několika komerčně dostupných algoritmů. Jedním z nich je i MRCAT Pelvis (MR for Calculating Attenuation) dostupný na přístroji Philips Ingenia. Výhodou MR - only plánování radioterapie je i snížení radiační zátěže vynecháním CT skenu. Přestože kvalita sCT získaného pomocí algoritmu MRCAT Pelvis byla již ověřena několika studiemi, v klinické praxi chybí rychlý a jednoduchý nástroj pro zavedení MR - only radioterapie do běžného používání na jednotlivých klinikách. V rámci této diplomové práce byl vytvořen softwarový nástroj MRGamma, který je pomocí 2D či 3D gama analýzy schopen vyhodnotit kvalitu sCT získaného pomocí libovolného algoritmu porovnáním s daty získanými pomocí klasického CT. Dále byla vytvořená aplikace MRGamma aplikována na souboru 26 pacientů s karcinomem prostaty, kteří byli v letech 2015 až 2018 léčeni na Klinice onkologie a radioterapie ve Fakultní nemocnici Hradec Králové, a jejichž sCT byla vytvořena algoritmem MRCAT. Pro výpočet gamma indexu byly použity dvě sady kritérií – přísnější (HU_dif = 70 HU, DTA = 3 mm) a mírnější (HU_dif = 100 HU a DTA = 3 mm). Pro všechny pacienty byla pomocí 2D i 3D gamma analýzy vyhodnocena oblast, která splňuje podmínku, že ≤ 1. Pro 3D gamma analýzu s mírnějšími parametry bylo průměrné procento oblastí, které splňují podmínku ≤  (95,90 ± 1,83) %. Pro 3D gamma analýzu s přísnějšími parametry bylo průměrné procento oblastí, které splňují podmínku ≤  (94,22 ± 2,34) %. Pro 2D gamma analýzu s mírnějšími parametry bylo průměrné procento oblastí, které splňují podmínku ≤  (94,87 ± 2,09) %. A konečně pro 2D gamma analýzu s přísnějšími parametry bylo průměrné procento oblastí, které splňují podmínku ≤  (92,76 ± 2,50) %. Z výsledků plyne, že algoritmus MRCAT poskytuje kvalitní data, která se s vysokou mírou shody podobají klasickému CT a poskytují HU hodnoty s dostatečnou přesností pro výpočet dávkové distribuce. Vyvinutá aplikace MRGamma byla otestována na souboru pacientů a mohla by se tedy stát rychlým nástrojem k zavádění MR - only radioterapie do klinické praxe na jednotlivých pracovištích.

Abstract:

The use of magnetic resonance imaging (MR) in radiation oncology has been increasing in recent years. The main advantage over computed tomography (CT) is better soft tissue contrast, a feature that contributes to more accurate delineation of targets and organs at risk. The dose distribution calculation algorithm needs electron density data that can be obtained by CT. CT and MR image registration therefore appears to be an ideal combination. This approach is often used in prostate cancer treatment planning. A disadvantage of this approach is the different filling of the bladder and rectum during time-lapse data acquisition. A solution to this problem should be synthetic CT (sCT) generated from MR using one of several commercially available algorithms. One of them is the MRCAT Pelvis (MR for Calculating Attenuation) available on the Philips Ingenia MR scanner. The next advantage of MR - only radiotherapy is the reduction of radiation exposure by omitting a CT scan. Although the quality of the MRCAT Pelvis algorithm has already been verified by several studies, there is a lack of a fast and simple tool for MR - only radiotherapy commissioning. The MRGamma software tool was created as part of this thesis. This software can evaluate the quality of sCT obtained by any algorithm using 2D or 3D gamma analysis by comparing sCT with data from a classic CT scanner. Furthermore, the created MRGamma application was applied to a cohort of 26 patients with prostate cancer who were treated at the Department of Oncology and Radiotherapy at the Hradec Králové University Hospital between 2015 and 2018, and whose sCT were created using the MRCAT algorithm. Two sets of criteria were used to calculate the gamma index – hard (HU_dif = 70 HU, DTA = 3 mm) and soft (HU_dif = 100 HU and DTA = 3 mm). For all patients, the area that met the criteria that ≤ 1 was evaluated using both 2D and 3D gamma analysis. For the 3D gamma analysis with soft parameters, the average percentage of areas that met the criteria ≤ 1 was (95.90 ± 1, 83) %. For the 3D gamma analysis with hard parameters, the average percentage of areas that met the criteria ≤ 1 was (94.22 ± 2.34) %. For the 2D gamma analysis with soft parameters, the average percentage of areas that met the criteria ≤ 1 was (94.87 ± 2.09) %. Finally, for the 2D gamma analysis with hard parameters, the average percentage of areas that met the criteria ≤ 1 was (92.76 ± 2.50) %. The results showed that the MRCAT algorithm provides high-quality data that closely matches standard CT and provides HU values with sufficient accuracy for dose distribution calculation. The developed MRGamma application was tested on a cohort of patients and could therefore become a fast tool for MR - only radiotherapy commissioning in radiotherapy departments.

Keywords

MR, only radioterapie, Syntetické CT, MRCAT, Gamma analýza, gamma index

Keywords

MR, only radiotherapy, Synthetic CT, MRCAT, Gamma analysis, gamma index

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 4. 6. 2024
• Supervisor: Jan Kubíček
• Reader: Jakub Grepl

VSB – Technical University of Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Master programme:
Biomedicínské inženýrství