Ferramenta automática para quantificação volumétrica dos seios maxilares em imagens de tomografia computadorizada

Abstract

O volume é um dos fatores mais importantes na avaliação dos seios paranasais. A literatura mostra uma falta de consenso em estudos de volume dos seios maxilares (SMs). Isto pode ser atribuído às diferentes técnicas de aquisição dos exames de tomografia computadorizada, diferentes métodos de segmentação e diferentes objetos de estudo. Além disto, métodos de quantificação volumétrica são comumente manuais ou semiautomáticos, necessitando de alta experiência e tempo do usuário. A padronização das medidas de SMs é extremamente importante para determinação dos fatores que influenciam o tamanho desta região anatômica sob condições normais e patológicas, bem como para entendimento das funções dos SMs. Métodos de quantificação ainda podem auxiliar em estudos detalhados da estrutura anatômica dos SMs de modo a auxiliar no planejamento de cirurgias endoscópicas e de procedimentos odontológicos de levantamento do assoalho desta região. Também podem auxiliar na verificação de resposta à tratamentos em diferentes patologias, tais como a presença de rinossinusite, tumores, cistos, entre outras. O objetivo deste estudo foi o desenvolvimento de uma ferramenta automática para quantificar o volume total e de ar livre presente nos SMs, utilizando exames de tomografia computadorizada. A ferramenta desenvolvida exclui qualquer variabilidade resultante dos procedimentos de medição e separa as regiões de ar livre e de comprometimento dentro dos SMs sadios e patológicos. O volume dos SMs foi quantificado em 30 pacientes. Para avaliar a precisão do método automático, os resultados foram comparados com uma segmentação manual, realizada por um radiologista experiente. A diferença percentual média entre os métodos automático e manual foi 7,19% ± 5,83% e 6,93% ± 4,29% para o volume total e volume de ar livre, respectivamente. Estatísticas de regressão linear e Bland-Altman mostraram boa correlação e baixa dispersão entre os métodos. Esta pesquisa traz contribuições originais quanto a combinação de distintas técnicas de processamento de imagens (watershed, limiarização e operadores morfológicos) aplicados em um método híbrido. Outra contribuição desta pesquisa é a inovação no desenvolvimento de um método totalmente automático, rápido (aproximadamente 3 minutos por exame) e de fácil implementação na prática clínica para avaliação dos SMs.

Volume measurement is one of the most important factors in analyzing paranasal sinuses. The literature shows a lack of consensus in studies of maxillary sinus volume. This may be attributed to different computed tomography data acquisition techniques, segmentation methods, and focuses of investigation. Furthermore, methods for volumetrically quantifying the maxillary sinus are commonly manual or semiautomated, which require substantial user expertise and are time-consuming. The standardization of maxillary sinus measurements is extremely important for determining the factors that influence the size of this anatomical region under normal and pathological conditions, and to provide a better understanding of the functions of the maxillary sinus. Quantification methods may also allow the detailed study of the anatomical structure evaluated, helping the planning of endoscopic surgeries and dental procedures of sinus floor elevation. These methods may also help to check the response to treatments in different pathologies, such as rhinosinusitis, tumors, cysts, and others. The purpose of the present study was to develop an automated tool for quantifying the total and air-free volume of the maxillary sinus using computed tomography images. The developed tool excludes the variability that is inherent in different measurement procedures and separates the air-free and involvement regions in the maxillary sinus in normal and pathological condition. The maxillary sinus volume was quantified in 30 patients. To evaluate the accuracy of the automated tool, the results were compared with manual segmentation that was performed by an experienced radiologist. The mean percent differences between the automated and manual methods were 7.19% ± 5.83% and 6.93% ± 4.29% for total and air-free maxillary sinus volume, respectively. Linear regression and Bland-Altman statistics showed good agreement and low dispersion between both methods. The original contribution of this research was a combination of different image processing techniques (watershed, threshold, and morphological operators) applied in a hybrid method. Other contribution of this study was the development of a fully automated and rapid (about 3 minutes per exam) tool for maxillary sinus volume assessment, allowing to be used easily in clinical practice.