Digitální modely pánevní oblasti z CT/MRI snímků

Abstract

Bakalářská práce se zabývá vyhodnocením dvou segmentačních nástrojů z hlediska efektivity pro hypertermickou léčbu u onkologických pacientů v pánevní oblasti. Cílem této práce bylo porovnat dva nástroje (iSEG a 3D Slicer) pro segmentaci CT nebo MRI snímků a převést tyto obrazy do 3D modelu pacienta v simulačním softwaru Sim4Life. Konkrétně byly tkáně segmentovány na tuk, sval, kost a vzduch. Dalším cílem této práce bylo využít lepší nástroj pro segmentaci z hlediska rychlosti a uživatelské přívětivosti a aplikovat jej na segmentaci dalších čtyř subjektů. Následně provést plánování hypertermické léčby (HTP) pro těchto pět pacientských modelů pomocí dvou různých optimalizačních metod. Jako první optimalizační proces byl zvolen algoritmus zobecněných vlastních čísel, implementovaný v programu Sim4Life. Jako druhá optimalizační metoda byla zvolena optimalizace částicových rojů implementovaná ve VEDO, což je příklad globální optimalizace. Tento optimalizační nástroj vykazoval rychlejší optimalizaci, konkrétně byl dvakrát rychlejší. V práci byl vypracován celkový postup pro HTP - od segmentace obrazů CT, přes optimalizace jednotlivých anténních prvků, až po vyhodnocení efektivity léčby na základě vyhodnocení vypočtené distribuce SAR. Software iSEG byl lépe hodnoceným nástrojem pro segmentaci. V simulačním softwaru byl aplikátor nastaven na pracovní frekvenci 120 MHz se šesti dipólovými anténami. Vypočtené hodnoty amplitudy a fáze pro každou dipólovou anténu byly zaznamenány a porovnány pro oba optimalizační algoritmy.

Bachelor thesis focuses on assessment of two different segmentation tools effectivity for hyperthermia treatment planning of oncological patients in the pelvic region. The purpose of this work was to compare two software tools (iSEG and 3D Slicer) for segmentation of CT or MRI images and to convert these images into 3D patient model in Sim4Life simulation software. Specifically, the tissues were segmented into; fat, muscle, bone, and air. Another goal of this work was to use a better segmentation tool in terms of speed and user friendliness and apply it for segmentation of four other subjects. Subsequently, create hyperthermia treatment planning (HTP) for these five patient models using two different optimization methods. Generalized eigenvalue optimization implemented in Sim4Life was chosen as the first optimization process, representing a local optimization technique. Particle swarm optimization implemented in VEDO, which is an example of global optimization, was chosen as the second optimization technique. This optimization tool showed faster optimization, namely twice as fast. The overall procedure for HTP was started - beginning with segmentation of CT images through optimization of individual antenna elements, to assessment of effectiveness treatment from SAR distribution. The iSEG software was a better evaluated segmentation tool. In simulation software, the applicator was set at a working frequency of 120 MHz with six dipole antennas. The calculated amplitude and phase values for each dipole antenna were recorded and compared for both optimization software.