Segmentazione automatica mediante atlanti anatomici in radioterapia: automazione e performance

Trojani, Valeria (2017) Segmentazione automatica mediante atlanti anatomici in radioterapia: automazione e performance. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Fisica [LM-DM270]
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Abstract

Nella pianificazione di trattamenti in ambito radioterapico, la delineazione degli organi a rischio (OAR) è essenziale. Solitamente, il medico radioterapista esegue la segmentazione delle strutture degli OAR manualmente, con alti costi a livello di tempistiche. Perciò, la ricerca si è focalizzata sullo sviluppo e l’integrazione di algoritmi di segmentazione automatica nella pratica clinica. In questo lavoro di tesi, svolto presso il Policlinico di Modena, sono stati sviluppati degli script in grado di automatizzare il processo di segmentazione e di estrazione degli indici (Dice e distanza di Hausdorff) per la suddetta valutazione. In seguito al confronto tra l’algoritmo di segmentazione con atlanti anatomici e quello mediante modello, è risultato che il primo presentava delle performance migliori. Gli atlanti considerati, formati da pazienti sottoposti a trattamento PBI (Partial Breast Irradiation), risultano quindi omogenei per tipologia di pazienti e organi. Inoltre, dal confronto di due diversi modi di utilizzo dell’algoritmo di segmentazione automatica con atlante su cuore, mammella controlaterale, polmone destro, polmone sinistro, midollo e tiroide, è emerso che, pur non essendoci differenze significative nei loro indici di qualità, uno presentava tempistiche di esecuzione migliori. L’uso di tale metodo in pratica clinica permette una rilevante riduzione del lavoro del medico. In seguito, sono state gettate le basi per la costruzione di un classificatore in grado di riconoscere un’eventuale sovra-segmentazione di una struttura, che ha fornito dei buoni risultati e può quindi essere utilizzato per diminuire l’apporto del medico nel processo di espansione dell’atlante. Inoltre, al fine di permettere un livello di automazione e un’indipendenza dall’operatore sempre maggiore, sono stati proposti diversi miglioramenti per il classificatore costruito, che possono delineare le basi per un successivo lavoro in ambito radioterapico.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Trojani, Valeria
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum E: Fisica applicata
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
atlas-based segmentation,radioterapia,model based segmentation,atlanti anatomici,segmentazione automatica,classificatore
Data di discussione della Tesi
15 Dicembre 2017
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