匿名化された胸腹部CTデータベースの臨床CTデータにおける病変シミュレーションの検証

Validation of lesion simulations in clinical CT data for anonymized chest and abdominal CT databases.

• Marthony Robins
• Justin Solomon
• Lynne M Hurwitz Koweek
• Jared Christensen
• Ehsan Samei

抄録

目的:

医用画像診断のコミュニティに、病変の基底真実が事前に分かっているハイブリッドデータセット（患者のCT画像にデジタル的に擬人化された病変を挿入したもの）から構成されるコンピュータ断層撮影（CT）画像データベースを提供すること。このようなデータセットは、CT画像の品質、機械学習、画像処理技術（例：コンピュータ支援検出（CAD）やセグメンテーションアルゴリズム）の評価のためのリソースとなることが想定されています。

PURPOSE: To make available to the medical imaging community a computed tomography (CT) image database composed of hybrid datasets (patient CT images with digitally inserted anthropomorphic lesions) where lesion ground truth is known a priori. It is envisioned that such a dataset could be a resource for the assessment of CT image quality, machine learning, and imaging technologies [e.g., computer aided detection (CAD) and segmentation algorithms].

取得と検証の方法:

このHIPPA準拠、IRB承認免除の研究は、胸部120件、腹部100件の成人の臨床的に取得されたCT検査から構成されている。対象となる解剖学的領域（胸部または腹部）の範囲に基づいて、患者の検査ごとに1枚の画像シリーズを使用した。すべての画像シリーズは非同定とした。模擬病変は、解剖学的に情報提供されたデジタル病変のライブラリ（93の肺病変と50の肝病変）から得たもので、公称直径が4～20mmのデジタル病変が6個と4個、それぞれ肺と肝の画像シリーズに挿入された。病変の挿入場所は無作為に選ばれた。以前に検証された病変シミュレーションと仮想挿入技術を利用した。結果として得られたハイブリッド画像は、多様な成人集団におけるルーチンの臨床画像との類似性を保証するために、経験豊富な3人の放射線科医によってレビューされた。

ACQUISITION AND VALIDATION METHODS: This HIPPA compliant, IRB waiver of approval study consisted of utilizing 120 chest and 100 abdominal clinically acquired adult CT exams. One image series per patient exam was utilized based on coverage of the anatomical region of interest (either the thorax or abdomen). All image series were de-identified. Simulated lesions were derived from a library of anatomically informed digital lesions (93 lung and 50 liver lesions) where six and four digital lesions with nominal diameters ranging from 4 to 20 mm were inserted into lung and liver image series, respectively. Locations for lesion insertion were randomly chosen. A previously validated lesion simulation and virtual insertion technique were utilized. The resulting hybrid images were reviewed by three experienced radiologists to assure similarity with routine clinical imaging in a diverse adult population.

データ形式と使用上の注意:

このデータベースは、それぞれ100例の患者を含む4つのデータセットで構成されており、合計400枚の画像シリーズには、事実上挿入された病変に関する記述情報（すなわち、サイズ、形状、不透明度、物理的（世界）座標における挿入位置、ボクセルインデックス）を提供するMatlab.matのテーブルが添付されています。すべての画像とメタデータは、Quantitative Imaging Data Warehouse (https://qidw.rsna.org/#collection/57d463471cac0a4ec8ff8f46/folder/5b23dceb1cac0a4ec800a770?dialog=login)上のDICOMフォーマットで、2つのセットで保存されています。(a) QIBA CT Hybrid Dataset I（肺 I データセットと肝 I データセットを含む）、および (b) QIBA CT Hybrid Dataset II（肺 II データセットと肝 II データセットを含む）の 2 つのセットで DICOM 形式で保存されています。QIDWは北米放射線学会(RSNA)の支援を受けています。初回ログイン時に登録が必要です。

DATA FORMAT AND USAGE NOTES: The database is composed of four datasets that contain 100 patient cases each, for a total of 400 image series accompanied by Matlab.mat tables that provide descriptive information about the virtually inserted lesions (i.e., size, shape, opacity, and insertion location in physical (world) coordinates and voxel indices). All image and metadata are stored in DICOM format on the Quantitative Imaging Data Warehouse (https://qidw.rsna.org/#collection/57d463471cac0a4ec8ff8f46/folder/5b23dceb1cac0a4ec800a770?dialog=login), in two sets: (a) QIBA CT Hybrid Dataset I which contains Lung I and Liver I datasets, and (b) QIBA CT Hybrid Dataset II which contains Lung II and Liver II datasets. The QIDW is supported by the Radiological Society of North America (RSNA). Registration is required upon initial log in.

潜在的なアプリケーション:

病変部の不透明度（完全なソリッド、部分的なソリッド、グラインドガラス）、サイズ、テクスチャをシミュレートすることで、病変部の形態とセグメンテーションやCADアルゴリズムの性能との関係を、繰り返し患者を検査することなく調査することができます。また、このデータベースは、デバイスやリーダーの性能研究のための参照基準としても機能します。

POTENTIAL APPLICATIONS: By simulating lesion opacity (full solid, part solid and ground glass), size, and texture, the relationship between lesion morphology and segmentation or CAD algorithm performance can be investigated without the need for repetitive patient exams. This database can also serve as a reference standard for device and reader performance studies.

© 2019 American Association of Physicists in Medicine.