Characterization of the lymph nodes in nasopharyngeal carcinoma through registered magnetic resonance images

Cross-sectional imaging has revolutionised the effectiveness of treatment for Nasopharyngeal Carcinoma (NPC). Cross-sectional imaging displays the extent of the primary tumour with unprecedented precision. This accuracy enables radiotherapy treatment to be designed and administered more accurately, effectively improving the outcomes for this form of treatment. Nowadays, PET has been reported to be more sensitive than MRI at detecting residual and recurrent nasopharyngeal carcinoma. However, MRI is suitable in displaying both superficial and deep nasopharyngeal soft tissue, and for differentiating tumour from soft tissue. Moreover, Diffusion Weighted Imaging evaluates the water diffusion related to pathological tissues. The current study developed a characterization method to identify pathological lymph nodes in patients affected by NPC on the same MRI and DWI dataset used by the radiologist to evaluate the tumoral area. The dataset, composed by an anatomical T$_{1}$ VIBE enhanced with Gadolinium image and DWI series, underwent a previous registration procedure in order to have resampled and isotropic resolution volumes oriented in a patient-based coordinate system. The characterization procedure started with the creation of a membership fuction of the $ROI$ in a pre treatment b-1000 examination, which was then applied to the post treatment b-1000 image. The result was a probability map whose voxels' intensities indicated the probability of \textit{belonging} to a lymph node. The map was used to perform the statistic Wilcoxon Rank Sum Test on the multi ADC maps. The final identification map obtained was then compared to the lymph nodes segmented on the post treatment b-1000 DW image segmented by a radiologist. The technique is semi-automated since the help of an experienced radiologist is necessary. The resulting volumes define tissue identification maps which could be useful tools for a better NPC tissue evaluation.

L'imaging tomografico ha rivoluzionato l'efficacia del trattamento del Carcinoma Rinofaringeo (NPC), e ha consentito di visualizzare il grado di estensione del tumore principale con una precisione senza precedenti. La sua accuratezza consente uno sviluppo e una gestione migliori del trattamento radioterapico, perfezionando i risultati del trattamento stesso. Attualmente, l'imaging PET è ritenuto più sensibile rispetto all'imaging in MR nell'individuazione di carcinomi rinofaringei residui e persistenti. Nonostante ciò, l'imaging in MR è adatto per la visualizzazione del tessuto molle nasofaringeo superficiale e profondo, ed è in grado di differenziare il tumore dal tessuto molle stesso. Inoltre, l'imaging pesato in diffusione (DWI) consente di valutare la diffusione delle molecole d'acqua in relazione ai tessuti patologici. Nel seguente lavoro di tesi è stato sviluppato un metodo di caratterizzazione dei linfonodi patologici in pazienti affetti da NPC basandosi sullo stesso set di immagini in MRI e DWI usato dai radiologici per stabilire le zone tumorali. Le immagini del dataset sono state registrate su un'immagine di riferimento per ottenere dei volumi finali ricampionati, con una risoluzione isotropica orientata nel sistema di coordinate del paziente. Il punto di partenza della procedura di caratterizzazione è stato la creazione di una funzione di appartenenza della $ROI$ nell'immagine b-1000 di pre trattamento. La funzione è stata poi applicata all'immagine b-1000 di post trattamento e il risultato è una mappa di probabilità usata per condurre il test statistico di Wilcoxon Somma dei Ranghi sulle mappe di multi ADC. La mappa di identificazione finale ottenuta è stata confrontata con i linfonodi segmentati da un radiologo sull'immagine pesata in diffusione b-1000. La tecnica è semi automatica dal momento che l'aiuto di un radiologo esperto è necessaria. I volumi finali definiscono mappe di identificazione che potrebbero essere degli strumenti utili per una migliore valutazione del tessuto affetto da NPC. La tecnica implementata è semi-automatica dal momento che l'aiuto di un radiologo esperto è necessario. I volumi risultanti definiscono mappe di identificazione dei tessuti che possono essere considerate dei validi strumenti per valutare meglio i tessuti affetti da NPC.