Segmentation volumétrique basée sur la TDM du NSCLC utilisant 3D-Slicer

L'évaluation volumétrique précise dans le cancer du poumon non à petites cellules (NSCLC) est essentielle pour informer adéquatement les traitements. Dans cette étude, nous avons évalué la pertinence clinique d'une méthode de segmentation semi-automatique basée sur la tomodensitométrie (TDM) utilisant un algorithme de croissance de région compétitif, implémenté dans la plateforme logicielle 3D-Slicer, disponible gratuitement et publiquement. Nous avons comparé les volumes segmentés par 3D-Slicer par trois observateurs indépendants, qui ont segmenté la tumeur primaire de 20 patients atteints de NSCLC deux fois, aux délimitations manuelles image par image de cinq médecins. De plus, nous avons comparé tous les contours tumoraux au diamètre macroscopique de la tumeur en pathologie, considéré comme le "gold standard". Les volumes segmentés par 3D-Slicer ont montré une forte concordance (fractions de recouvrement > 0,90), une variabilité de volume inférieure (p = 0,0003) et des zones d'incertitude plus petites (p = 0,0002), par rapport aux délimitations manuelles image par image. En outre, les segmentations de 3D-Slicer ont montré une forte corrélation avec la pathologie (r = 0,89, IC à 95 %, 0,81-0,94). Nos résultats montrent que les segmentations semi-automatiques de 3D-Slicer peuvent être utilisées pour un contouring précis et sont plus stables que les délimitations manuelles. Par conséquent, 3D-Slicer peut être utilisé comme point de départ pour les décisions de traitement ou pour la recherche sur l'extraction de données à haut débit, telle que la Radiomique, où le délimitation manuelle représente souvent un goulet d'étranglement chronophage.