Delineazione automatica di strutture cerebrali in pazienti sottoposti a radioterapia per tumori primitivi encefalici: dall'atlante all'istogramma dose-volume

Scopo: Implementare e validare una procedura automatizzata di segmentazione basata su atlanti effettuata su immagini di risonanza magnetica (MRI-ABAS) intesa per la definizione di formazioni grigie corticali e sottocorticali, e utilizzabile per valutazioni dosimetriche in pazienti affetti da tumori encefalici e sottoposti a radioterapia. Pazienti e Metodi: Sono state utilizzate immagini di risonanza magnetica acquisite per dieci pazienti affetti da tumore cerebrale prima dell'inizio della RT. MRI ABAS consiste di due momenti fondamentali: la procedura di classificazione della sostanza grigia e la definizione delle regioni di interesse basata sull'utilizzo di atlanti. L'algoritmo Simultaneous Truth and Performance Level Estimation (STAPLE) ਠstato applicato alle strutture delineate manualmente da quattro diversi operatori con lo scopo di generare uno standard di riferimento. Per la valutazione della efficienza di MRI-ABAS sono state utilizzate cinque misure geometriche (incluso il coefficiente di similarità  di Dice, DSC) e tre diversi parametri dosimetrici. Risultati: Confrontato con la delineazione manuale, MRI-ABAS ha mostrato un'eccellente riproducibilità  [valori mediani di DSCMRI-ABAS= 1 (95% CI, 0.97-1.0) vs. DSCMANUALE= 0.90 (0.73-0.98)], un'accuratezza accettabile [DSCMRI-ABAS= 0.81 (0.68-0.94) vs. DSCMANUALE= 0.90 (0.76-0.98)] e una riduzione dei tempi di delineazione di circa il 90%. I parametri dosimetrici ottenuti dall'analisi degli istogrammi dose-volume per MRI ABAS sono risultati comparabili a quelli ottenuti con la metodica manuale. Conclusioni: Le caratteristiche di rapidità , riproducibilità  e robustezza fanno della procedura MRI-ABAS un utile strumento per la valutazione degli effetti legati all'irradiazione in strutture encefaliche "non-target". Inoltre, della procedura automatizzata proposta va sottolineato il vantaggio legato alla possibilità  di ottenere numerosi dati in maniera standardizzata con tempi di elaborazione ridotti.