Mettre en place un cadre d’évaluation de méthodes automatiques de segmentation des volumes tumoraux en TEP.

Les examens TEP de 18 patients présentant un lymphome non hodgkinien ont servi de base de données. Une lésion cible a été désignée par patient. Chaque lésion a ensuite été contourée manuellement trois fois par un groupe de cinq experts. Quatre méthodes automatiques (application d’un seuillage fixe égal à 42 % de la SUV maximale, méthode MIP-based, méthode proposée par Daisne et al., méthode proposée par Nestle et al.) ont alors pu être évaluées par comparaison avec l’ensemble des segmentations manuelles.

Les contours réalisés par les experts ont permis de conclure à une variabilité intra-opérateur modérée et à une reproductibilité interopérateurs assez faible. Par ailleurs, les tests statistiques réalisés sur divers critères quantitatifs n’ont mis en évidence aucune différence significative entre la méthode MIP-based, la méthode de Daisne et al. et celle de Nestle et al. La méthode de seuillage fixe à 42 % de la SUV maximale apparaît moins performante.

Ce travail a permis de proposer un protocole d’évaluation et de comparaison de méthodes de segmentation. La base de données générée pour cette étude pourra être diffusée en ligne pour la communauté afin de simplifier l’évaluation de toute nouvelle méthode de segmentation.

Set up a framework for evaluating automatic segmentation methods of tumour volumes on PET images.

This study was performed with PET images of 18 patients with non-Hodgkin’s lymphoma. One target lesion per patient was pointed out. Each lesion was then three times manually delineated by five experts. Four automatic methods (the application of a threshold of 42% of the maximum SUV, the MIP-based method, the Daisne et al. method and the Nestle et al. method) were evaluated by comparison with the set of manual delineations.

From the manual delineations, we have concluded to a moderate intra-operator variability and to a reduced interoperator reproducibility. From statistical tests performed on various quantitative criteria, there was no significant difference between the MIP-based method, the Daisne et al. method and the Nestle et al. one. The application of a threshold of 42% of the maximum SUV appears to be less efficient.

This work proposes a comparison and an evaluation protocol for segmentation methods. The generated data set will be distributed online for the community to simplify the evaluation of any new method of segmentation.