Segmentação totalmente automatizada da glândula prostática total e da zona de transição em ressonância magnética ponderada em difusão usando redes neurais convolucionais

O câncer de próstata é uma das principais causas de morte relacionada ao câncer entre os homens. A ressonância magnética multiparamétrica tornou-se uma parte essencial da avaliação diagnóstica do câncer de próstata. O esquema de interpretação internacionalmente aceito (Pi-Rads v2) possui algoritmos diferentes para a pontuação da zona de transição (TZ) e da zona periférica (PZ) da próstata, já que os tumores podem se apresentar de forma diferente nessas zonas. Ferramentas de detecção auxiliada por computador demonstraram desempenhos diferentes na TZ e na PZ, e separar essas zonas para treinamento e detecção é essencial. A segmentação TZ-PZ, que requer a segmentação de toda a glândula prostática e da TZ, é tipicamente realizada manualmente. Apresentamos um algoritmo totalmente automático para a delimitação da glândula prostática e da TZ em imagens ponderadas em difusão (DWI) por meio de uma pilha de redes neurais totalmente convolucionais. O algoritmo proposto detecta primeiro os cortes que contêm uma porção da glândula prostática dentro do volume tridimensional de DWI e, em seguida, segmenta a glândula prostática e a TZ automaticamente. A etapa de segmentação do algoritmo foi aplicada a imagens de DWI de 104 pacientes, e coeficientes de similaridade de Dice medianos de 0.93 e 0.88 foram alcançados para a glândula prostática e a TZ, respectivamente. A detecção de cortes de imagem com e sem glândula prostática teve uma acurácia média de 0.97.