Towards an automatic delineation of lower abdomen structures for conformational radiotherapy based on CT images

The delineation of anatomical structures based on images of the lower abdomen in the frame of dose calculation for conformational radiotherapy is very complex to automatize. We present here the first results of a semi-automatic delineation of the bladder in tomodensitometric (CT) images. The method we have used is based on deformable templates whose deformation is guided by the image and by the user as well, in case the latter desires to correct the automatic delineation. In order to validate our approach, we use a set of CT images that have been segmented by medical experts. These hand-made contours act in fact as ”ground truth”, allowing for an objective evaluation of the performance of our algorithm. Abstract. La délinéation de structures anatomiques à partir d’images médicales du petit bassin reste une tâche très complexe à automatiser dans le cadre du calcul de dose en radiothérapie conformationelle. Nous présentons ici, les premiers résultats concernant la délinéation semi-automatique dans des images tomodensitométriques (Scanner X) de la vessie. La méthode utilisée repose sur des structures déformables dont la déformation est guidée par l’image, mais aussi par l’utilisateur s’il désire corriger la délinéation automatique. Pour calibrer cet algorithme, nous utilisons un jeu de plusieurs images scanners qui ont été délinées par des experts médicaux. Ces contours tracés manuellement servent en effet de ”vérité terrain” permettant une évaluation objective de la performance de notre algorithme. La délinéation de structures anatomiques à partir d’images médicales du petit bassin reste une tâche très complexe à automatiser dans le cadre du calcul de dose en radiothérapie conformationelle. Nous présentons ici, les premiers résultats concernant la délinéation semi-automatique dans des images tomodensitométriques (Scanner X) de la vessie. La méthode utilisée repose sur des structures déformables dont la déformation est guidée par l’image, mais aussi par l’utilisateur s’il désire corriger la délinéation automatique. Pour calibrer cet algorithme, nous utilisons un jeu de plusieurs images scanners qui ont été délinées par des experts médicaux. Ces contours tracés manuellement servent en effet de ”vérité terrain” permettant une évaluation objective de la performance de notre algorithme.