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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.17.2018.tde-23042018-103638
Documento
Autor
Nome completo
Larissa Santos Oliveira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2017
Orientador
Banca examinadora
Barbosa, Marcello Henrique Nogueira (Presidente)
Pagnano, Rodrigo Gonçalves
Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo
Scrideli, Carlos Alberto
Título em português
Avaliação da reprodutibilidade intra e interobservador da segmentação manual dos sarcomas de partes moles em imagens de ressonância magnética
Palavras-chave em português
Ressonância magnética
Sarcoma de partes moles
Segmentação
Resumo em português
Os sarcomas de partes moles constituem um grupo diverso de neoplasias que podem surgir nos tecidos conjuntivos praticamente de qualquer região do corpo. A ressonância magnética (RM) é atualmente o exame de escolha para detecção, estadiamento regional e acompanhamento desses tumores. A segmentação das lesões a partir das imagens de RM da rotina permite extrair dados quantitativos, que tem potencial para adicionar informações a análise. O propósito do estudo é avaliar a reprodutibilidade da segmentação manual de sarcomas de partes moles em imagens de RM de pacientes com diagnóstico definitivo confirmado por meio da histopatologia. Como objetivo secundário foi realizada a comparação da segmentação manual e semiautomática a fim de validar a segmentação semiautomática como método alternativo para segmentação desses tumores. Foi estudada uma coorte retrospectiva de 15 pacientes consecutivos com diagnóstico confirmado de sarcoma de partes moles acompanhados em nosso serviço, no período de janeiro de 2006 até janeiro de 2016, com imagens de RM adquiridas previamente ao tratamento e disponíveis para análise no formato DICOM. Foi utilizado o software 3D Slicer para realizar as segmentações pelos métodos manual e semiautomático. Três radiologistas fizeram as segmentações de forma independente e às cegas para permitir avaliação interobservador. Os resultados obtidos demonstram haver alta reprodutibilidade intraobservador com coeficiente de similaridade de Dice entre as segmentações variando de 0,849 a 0,979 e as distâncias Hausdorff variando de 3,53 mm a 20,96 mm e uma boa reprodutibilidade interobservador com coeficientes de similaridade de Dice variando de 0,741 a 0,972 e distâncias Hausdorff variando de 5,83 a 60,84 mm. Foi encontrada uma concordância substancial entre as segmentações realizadas pelo método semiautomático quando comparadas com as segmentações realizadas pelo método manual com coeficientes de similaridade de Dice variando de 0,871 a 0,973 e distâncias Hausdorff variando de 5,43 mm a 31,75 mm. Em relação ao tempo de segmentação não houve diferença estatisticamente significativa do método semiautomático quando comparado ao método manual (p>0,05). Também foram calculados os volumes obtidos nas diferentes segmentações e houve concordância quase perfeita entre as duas segmentações manuais realizadas pelo radiologista 1, entre as segmentações realizadas pelo radiologista 1 e pelo radiologista 2, entre as segmentações realizadas pelo radiologista 1 e pelo radiologista 3, e entre a segmentação manual e semiautomática realizadas pelo radiologista 1, sendo obtidos coeficientes de correlação intraclasse (ICC) entre 0,9927 e 0,9990. Os resultados obtidos demonstram boa reprodutibilidade intra e interobservador da segmentação manual utilizando o software 3D Slicer validando dessa forma esse método como ferramenta confiável para servir de padrão de referência em futuros estudos quantitativos desses tumores. Foi encontrada concordância quase perfeita entre as segmentações realizadas pelo método semiautomático quando comparadas com as segmentações realizadas pelo método manual, mas nossos resultados não demonstraram diferença significativa de tempo de segmentação do método semiautomático em relação ao método manual.
Título em inglês
Evaluation of intra and interobserver reproducibility of manual segmentation of soft-tissue sarcomas in magnetic resonance images
Palavras-chave em inglês
Magnetic resonance imaging
Segmentation
Soft tissue sarcoma
Resumo em inglês
Soft tissue sarcomas constitute a diverse group of neoplasms that can arise in the connective tissues from virtually any region of the body. Magnetic resonance imaging (MRI) is currently the examination of choice for detection, regional staging and followup of these tumors. The segmentation of the lesions from the routine MR images allows the extraction of quantitative data, which has the potential to add information to the analysis. The purpose of the study is to evaluate the reproducibility of manual segmentation of soft tissue sarcomas in MRI images of patients with definitive diagnosis confirmed by histopathology. As a secondary objective, a comparison of manual and semiautomatic segmentation was performed to validate semiautomatic segmentation as an alternative method for segmentation of these tumors. We studied a retrospective cohort of 15 consecutive patients with confirmed diagnosis of soft tissue sarcoma accompanied at our service from January 2006 to January 2016 with MR images acquired prior to treatment and available for analysis in the DICOM format. The software was used 3D Slicer to perform segmentation by manual and semiautomatic methods. Three radiologists did the segmentations independently and blindly to allow inter-observer evaluation. The results obtained show high intraobserver reproducibility with Dice similarity coefficient between the segmentations ranging from 0.849 to 0.979 and Hausdorff distances ranging from 3.53 mm to 20.96 mm and good interobserver reproducibility with Dice similarity coefficients ranging from 0.741 to 0.972 and Hausdorff distances varying from 5.83 to 60.84 mm. A substantial agreement was found between the segmentations performed by the semiautomatic method when compared to the segmentations performed by the manual method with Dice similarity coefficients ranging from 0.871 to 0.973 and Hausdorff distances ranging from 5.43 mm to 31.75 mm. Regarding the segmentation time, there was no statistically significant difference of the semiautomatic method when compared to the manual method (p> 0.05). The volumes obtained in the different segmentations were also calculated and there was almost perfect agreement between the two manual segmentations performed by the radiologist 1, between the segmentations performed by radiologist 1 and radiologist 2, between the segmentations performed by radiologist 1 and radiologist 3, and between The manual and semi-automatic segmentation performed by the radiologist 1, and intraclass correlation coefficients (ICC) between 0.9927 and 0.9990 were obtained. The results obtained demonstrate good intra and interobserver reproducibility of the manual segmentation using 3D Slicer software, thus validating this method as a reliable tool to serve as a reference standard in future quantitative studies of these tumors. Almost perfect agreement was found between the segmentations performed by the semiautomatic method when compared to the segmentations performed by the manual method, but our results did not show a significant difference in segmentation time of the semiautomatic method in relation to the manual method.
 
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Data de Publicação
2018-07-20
 
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