Gastro-intestinal lesion segmentation using deep learning: organ-based versus whole-body training

分割 人工智能 全身成像 卷积神经网络 标准摄取值 深度学习 计算机科学 图像分割 正电子发射断层摄影术 放射科 模式识别(心理学) 医学
作者
Mahsa Torkaman,Skander Jemaa,Jill Fredrickson,Alexandre Fernandez Coimbra,Richard A.D. Carano
标识
DOI:10.1117/12.3006489
摘要

F-Fluorodeoxyglucose-positron emission tomography (FDG-PET) imaging is a valuable diagnostic tool in oncology with a wide range of clinical applications for cancer diagnosis, staging, and monitoring treatment response. Accurate tumor segmentation from these images is vital for understanding the biochemical and physiological alterations within the tumors. End-to-end deep learning approaches enable rapid and reproducible tumor identification and extraction, surpassing manual and semi-automatic methods. Compared to other organs, intestinal tumor segmentation poses a significant challenge due to its complex anatomical shape and acute non-malignant findings. This study aims to investigate the impact of training data homogeneity on the segmentation results of intestinal tumors using Convolutional Neural Networks (CNNs). To achieve this, we propose an organ-based approach where the training data is limited to the small intestine region. We will compare the results obtained by the organ-based approach with those from a model trained on the whole-body PET/CT data. In the whole-body approach, tumor segmentation predictions for the intestine are extracted from the results obtained by training on the whole-body data. Quantitative results show that the organ-based approach outperform the whole-body method in segmentation of intestinal tumors. Whole-body and organ-based approaches generated a dice score (mean±std) of 0.63±0.30 and 0.78±0.21 for the whole-body and organ-based approaches respectively with p-value less than 0.0001. The lesion level analysis yielded F1 scores of 0.79 for the whole-body approach and 0.86 for the organ-based approach.
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