| dc.description.abstract | Magnetic Resonance Imaging for Improved Prostate Cancer Diagnosis
Prostate cancer is one of the major menaces to the health of men worldwide. With approximately one in every eight men affected during their lifetime, it is the second most prevalent cancer in men. Although the overall survival rate has increased modestly during the last two decades, prostate cancer is one of the leading causes of cancer-related mortality. Prostate cancer prognosis and therapeutic choice are highly dependent on the aggressiveness of the disease, with a more favorable prognosis when the cancer is detected early. Hence, early diagnosis is of key importance.
Over the years, prostate cancer diagnosis has evolved with the aim of providing an accurate diagnosis for every individual patient. Whereas traditional methods such as prostate-specific antigen testing, digital rectal examination and transrectal ultrasoundguided biopsy still play a fundamental role, non-invasive medical imaging is becoming increasingly important because it allows the assessment of the whole prostate. Magnetic resonance imaging (MRI) has emerged as one of the most versatile non-invasive diagnostic modalities in prostate cancer management. The superior sensitivity of MRI to a wide array of tissue properties including functional, physiological and morphological properties, makes it not only a powerful tool for prostate cancer diagnosis, but also for treatment planning and evaluation of treatment response.
Still, more research needs to be performed to exploit the full potential of MRI for prostate cancer management. The usefulness of MRI not only depends on the quality and integrity of the images, but also on the way the images are analyzed. Novel image processing techniques aim to maximize the information obtained from these images, by extracting quantitative measures for evaluation of cancer that extend beyond what can be seen with a trained human eye. The aim of this thesis was to advance the knowledge and optimization of these quantitative MR image processing and analysis techniques with focus on improving the detection, localization and characterization of prostate cancer.
This thesis is based on three studies. In studies I and III, the relevance of quantitatively derived MR image textural features in prostate cancer was evaluated. Textural features were found to be significantly associated with the underlying pathophysiology of prostate cancer as identified with histopathology. The addition of textural features to intensity features enabled improved characterization of tumors, suggesting their potential as noninvasive imaging biomarkers for assessing prostate cancer aggressiveness. For study II, a robust technique for the correction of static magnetic field inhomogeneity-induced geometric distortion was applied in diffusion-weighted imaging of the prostate, and its effect on quantitative apparent diffusion coefficient analysis in multiparametric MRI was evaluated. The distortion correction technique enabled a more accurate anatomical representation of diffusion-weighted images and mapping of lesions, and thus significantly higher classification between tumor and healthy tissues.
In summary, this thesis demonstrates how advanced, quantitative MR image processing and analysis can be used to improve prostate cancer diagnosis.
Magnetisk resonansavbildning for forbedret prostatakreftdiagnostikk
Prostatakreft er en av de største truslene for menns helse på verdensbasis. Ved at en av åtte men får diagnosen i løpet av livet, er prostatakreft den nest mest vanlige kreftformen hos menn. Selv om overlevelsesraten har hatt moderat økning de siste par tiårene, er prostatakreft en av hovedårsakene til kreftrelatert død. Prognose og behandlingsvalg for prostatakreft er veldig avhengig av sykdommens aggressivitet, hvor tidlig deteksjon gir bedre prognose. Tidlig diagnose er derfor av avgjørende betydning.
Gjennom tidene har prostatakreftdiagnostikk utviklet seg med mål om å kunne gi en så presis diagnose som mulig for hver enkelt pasient. Tradisjonelle diagnostiske metoder som måling av prostata-spesifikk-antigen (PSA), digital rektal undersøkelse og transrektal ultralyd guidet biopsi, spiller fortsatt en fundamental rolle, men ikke-invasiv medisinsk avbildning har fått økt betydning fordi det muliggjør undersøkelse og vurdering av hele prostatakjertelen og vevet rundt. Magnetisk resonansavbildning (MR eller MRI (imaging)) har blitt en av de mest allsidige ikke-invasive diagnostiske hjelpemidlene i utredning av prostatakreft.
Den overlegne følsomheten som MRI har for å skille et bredt spekter av vevsegenskaper, inkludert funksjonelle, fysiologiske og morfologiske egenskaper, gjør teknikken til et viktig verktøy. Ikke bare for prostatadiagnostikken, men også for å planlegge behandling og oppfølging av behandlingsrespons.
Det er imidlertid fortsatt behov for mer forskning for å kunne utnytte det fulle potensialet til MR i håndteringen av prostatakreft. Anvendbarheten av MR avhenger ikke bare av kvaliteten av bildene, men også måten bildene analyseres på. Nye bildeprosesseringsteknikker har som mål å maksimere informasjonen man kan få ut av bildene ved å ekstrahere kvantitative målinger for å evaluere om det er kreftsvulster utover det man kan se med et trenet øye. Hensikten med denne avhandlingen har vært å utvide kunnskapen om og optimalisere slike kvantitative MR bildeprosessering- og analyseteknikker med fokus på å forbedre deteksjon, lokalisering og karakterisering av prostatakreft.
Avhandlingen er basert på tre studier. I studie I og III er den diagnostiske nytten av kvantitative teksturparametre utledet fra MR bilder av prostata blitt undersøkt. Teksturparametre viste seg å være signifikant assosiert med den underliggende patofysiologi av prostatakreft som var identifisert med histopatologi. Videre viste det seg at man ved å legge sammen både intensitetsparameter og teksturparametre fikk en forbedret karakterisering av tumor sammenlignet med intensitetsparametre alene. Dette viser at teksturparametre har potensiale som ikke-invasiv bilde-biomarkør for å bestemme aggressiviteten av prostatakreft. I studie II ble det benyttet en robust teknikk for å korrigere geometriske forvrengninger skapt av inhomogenitet i det statiske magnetiske feltet ved opptak av diffusjonsvektede bilder av prostata. Effekten av denne korreksjonen på videre analyser av kvantitative diffusjons-parametre («apparent diffusion coefficient») ble undersøkt. Korrigeringsteknikken medførte et mer presist anatomisk bilde av diffusjonsvektede bilder og kartlegging av lesjoner, og på denne måten en signifikant bedre klassifisering av tumor og friskt vev.
Oppsummert viser denne avhandlingen hvordan avansert, kvantitativ prosessering og analyse av MR bilder kan bli brukt til å forbedre prostatadiagnostikken. | nb_NO |
