Automatische Klassifikation der Lebersegmente nach Couinaud: Entwicklung eines neuen Algorithmus und Evaluierung an Spiral-CT-Datensätzen

Zusammenfassung

Ziel: Entwicklung und Evaluierung eines Algorithmus, der die Anatomie der Pfortaderäste analysiert und die Segment- und Subsegmentäste nach Couinaud benennt. Material und Methoden: Der Algorithmus wurde mit der Programmiersprache C++ auf einem handelsüblichen PC entwickelt. Der Algorithmus erkennt die drei wichtigsten Aufzweigungsmuster der Pfortader. Segment- und Subsegmentäste werden einem von 8 Couinaud-Segmenten zugeordnet und in unterschiedlichen Farben kodiert. Die Software wurde an 39 Spiral-CT-Datensätzen getestet. Zunächst wurde die individuelle Pfortaderanatomie bei jedem Patienten mit dem anatomischen Wissen des Radiologen analysiert. Dann wurde die automatische Analyse durchgeführt und die Ergebnisse wurden Ast für Ast verglichen. Ergebnisse: 358 von 409 Segment- und Subsegmentästen (88 %) wurden richtig zugeordnet und nach dem Couinaud-Schema benannt. Die Zuordnung misslang bei 51 der 409 Äste wegen unerwarteter anatomischer Varianten oder Fehlern des Algorithmus. Schlussfolgerung: Eine automatische Benennung von Pfortaderästen und des dazugehörigen Parenchyms ist möglich. Die automatische Zuordnung erlaubt auch eine dreidimensionale Darstellung der Segmentanatomie der Leber. In Zukunft könnte die automatische Segmenterkennung möglicherweise auch die Befunderstellung und die Befundmitteilung von Computertomographien der Leber erleichtern.

Abstract

Purpose: To develop a software tool that analyzes the anatomy of the portal vein branches and assigns segmental and subsegmental branches according to Couinaud's classification system and to evaluate its accuracy. Materials and Methods: The algorithm was developed in C++ on a PC. The algorithm recognizes the three major branching patterns of the portal vein. Segmental and subsegmental branches are assigned to 8 segments following Couinaud and encoded by 8 colors. The software was evaluated using CT data sets of 39 patients. After the individual segmental anatomy of each patient was determined by an experienced radiologist, automatic classification was performed and the results were compared on a branch by branch basis. Results: The numbering was accurate according to Couinaud's system in 358 of 409 segmental and subsegmental branches (88 %). The assignment failed in 51 of 409 branches due to unexpected anatomy or software problems. Conclusion: Automatic classification of portal vein branches and their appendant parenchyma is possible. The automatic designation of liver segments enables the three-dimensional visualization of the segmental anatomy. In the future, automatic analysis might facilitate the reporting and communication of CT findings.

Key words

Liver, anatomy - computed tomography, image processing - portal vein, CT

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