Deteksjon og karakterisering av lymfeknuter ved lungekreft: En pilotstudie

Abstract

Lungekreft er i dag den enkeltstående kreftformen som tar livet av flest mennesker i Norge. Årsaken til at så få overlever er at lungekreft oppdages sent og det er lite kunnskap om maligne lymfeknuter i lungehilii og mediastium. I fremtiden vil det mest sannsynlig utvikles algoritmer for å gjenkjenne karakteristikk hos lymfeknuter. Før dette kan gjøres må det først utvikles flere kjennetegn hos maligne lymfeknuter. For å identifisere egenskapene til disse lymfeknuter har det i denne studien blitt segmentert både maligne og benigne lymfeknuter ved hjelp av både CT-, og PET- volum. Denne studien har fokusert på stasjonære og volumetriske målinger gjennom en vokselverdi-sammenligning og en høyre/venstre deteksjon, satt opp mot den nasjonale referanseverdien på >10mm i diameter for maligne lymfeknuter. For segmenteringen ble det brukt manuell segmentering fra 14 pasienter gjennom programvaren ITK-Snap. Etter utført segmentering var det 16 av 35 (45,71 %) lymfeknuter, med signifikant opptak i PET, som befant under den nasjonale referanseverdien på >10mm i kortaksemål. Disse lymfeknutene ville derfor ikke ha blitt klassifisert som maligne ved bruken av CT alene. Volummålingene utført viser at lymfeknutene med høyt FDG-opptak (n=35) hadde et vesentlig høyere vokselantall pr. lymfeknute (≈ 4902 voksler, SD=8041,67) enn lymfeknutene uten tilstrekkelig oppladning, (n=466, ≈ 1120 voksler, SD=1530,08). Konturavgrensingene mellom mulige angivelige lymfeknuteklaser kan ha hatt betydning for de store spredningene i disse datasettene. Til slutt viser resultatene fra høyre/venstre deteksjonen at 28 av 30 (93,33%) av lymfeknutene, med høyt FDG-opptak, befant seg på samme side som primærtumor. Overordnet viser disse resultatene mulige volumetriske og stasjonære målinger med antydende resultater for malignitet. Et større utvalg av segmenteringer må utføres for å sikre generaliserbarheten til resultatene.

Lung cancer is today the single standing cancer that kills most people in Norway. The reason why so few survive is that lung cancer is detected late and there is little knowledge about malignant lymph nodes in the pulmonary hilum and mediastium. In the future, algorithms will most likely be developed to recognize the characteristics of lymph nodes. Before this can be done, several characteristics of malignant lymph nodes must first be developed. To identify the properties of these lymph nodes, this study has segmented both malignant and benign lymph nodes using both CT and PET volumes. This study has focused on stationary and volumetric measurements through a voxel-value comparison and a right / left detection, set against the national reference value of >10mm in diameter for malignant lymph nodes. For segmentation, manual segmentation from 14 patients was used with the ITK-Snap software. After segmentation, there were 16 out of 35 (45.71%) lymph nodes, with significant PET uptake, found below the national reference value of >10mm in short axis. These lymph nodes would therefore not have been classified as malignant using CT alone. The volume measurements performed show that the lymph nodes with high FDG-uptake (n=35) had a substantially higher number of voxels per unit (≈ 4902 voxels, SD=8041,67) than the lymph nodes without significant uptake, (n=466, ≈ 1120 voxels, SD=1530,08). The contour delimitations between possible lymph node clusters may have influenced the large spreads in these datasets. Finally, the results from the right / left detection show that 28 out of 30 (93.33%) of the lymph nodes, with high FDG uptake, were on the same side as the primary tumor. Overall, these results show possible volumetric and stationary measurements with suggestive results for malignancy. A larger selection of segmentations must be performed to ensure the generalization of the results.