[論文レビュー] 3D Contouring for Breast Tumor in Sonography

Dar‐Ren Chen, Yu‐Chih Lin+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 27, 2019

AI in cancer detection参考文献 15被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、診断の正確性を向上させるとともに手作業の負担を軽減するために、レベルセット法（LSM）を用いた超音波画像における乳房腫瘍の自動3次元輪郭化手法を提案する。20例（良性10例、悪性10例）を対象とした評価において、本手法は手動セグメンテーションと極めて類似した輪郭化結果を達成し、ノイズが多く、模様が複雑な超音波画像においても頑健である一方で、大幅な時間短縮を実現した。

ABSTRACT

Malignant and benign breast tumors present differently in their shape and size on sonography. Morphological information provided by tumor contours are important in clinical diagnosis. However, ultrasound images contain noises and tissue texture; clinical diagnosis thus highly depends on the experience of physicians. The manual way to sketch three-dimensional (3D) contours of breast tumor is a time-consuming and complicate task. If automatic contouring could provide a precise breast tumor contour that might assist physicians in making an accurate diagnosis. This study presents an efficient method for automatically contouring breast tumors in 3D sonography. The proposed method utilizes an efficient segmentation procedure, i.e. level-set method (LSM), to automatic detect contours of breast tumors. This study evaluates 20 cases comprising ten benign and ten malignant tumors. The results of computer simulation reveal that the proposed 3D segmentation method provides robust contouring for breast tumor on ultrasound images. This approach consistently obtains contours similar to those obtained by manual contouring of the breast tumor and can save much of the time required to sketch precise contours.

研究の動機と目的

• 乳房超音波検査における3次元腫瘍輪郭化の手作業による時間的・主観的負担を軽減すること。
• 医師の経験に依存する診断を減らすために、形態的腫瘍境界の自動検出を実現すること。
• 超音波のノイズおよび組織のテクスチャーに耐えうる、3次元セグメンテーション手法の開発。
• 臨床例における自動輪郭化の性能を手動セグメンテーションと比較して評価すること。
• 臨床および研究現場における時間効率的で正確な代替手法としての腫瘍輪郭化の提供。

提案手法

• 本手法は、超音波画像における自動的3次元腫瘍セグメンテーションにレベルセット法（LSM）を採用する。
• LSMは、エッジ情報および領域内強度を組み込んだエネルギー関数を最小化することで、初期輪郭を進化させる。
• アルゴリズムは、超音波画像に一般的に見られるスぺックルノイズおよび不均一な組織テクスチャーに対応するように設計されている。
• セグメンテーションの初期化には、輪郭の進化を誘導する領域ベースのシードポイントを用いる。
• 本手法は複数の軸方向スライスにわたる3次元腫瘍輪郭を計算し、ボリュメトリックな腫瘍境界を再構築する。
• 性能は、放射線科医が描画した手動輪郭と比較することで検証される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動3次元セグメンテーション手法は、手動輪郭と同等の腫瘍輪郭を超音波画像で得られるか？
• RQ2 本手法は、超音波のノイズおよび組織テクスチャーが存在する状況でもどれほど頑健か？
• RQ3 手動輪郭化と比較して、本手法はどれほど時間的・作業的負担を軽減できるか？
• RQ4 良性および悪性腫瘍の両方のタイプにおいて、本手法は一貫性を保っているか？
• RQ5 自動輪郭化は、臨床的診断に役立つ信頼性のある形態的解析を可能にするか？

主な発見

• 提案された3次元セグメンテーション手法は、手動セグメンテーションと一貫して類似した輪郭化結果を達成した。
• 20例の評価において、良性および悪性腫瘍の両方で本手法は頑健な性能を示した。
• 手動輪郭化と比較して、著しい時間短縮が達成されたが、輪郭の正確性は損なわれなかった。
• レベルセット法は、超音波画像内のスぺックルノイズおよび組織テクスチャーを効果的に処理できた。
• 自動輪郭化は、3次元再構築における複数の軸方向スライスにわたり安定的かつ再現可能であった。
• 本手法は、診断意思決定支援を支援する臨床ワークフローへの統合の可能性が非常に高い。