Deformable MRI to Transrectal Ultrasound Registration for Prostate Interventions Using Deep Learning

Le cancer de la prostate est l'un des principaux problèmes de santé publique dans le monde. Un diagnostic précoce du cancer de la prostate pourrait jouer un rôle vital dans le traitement des patients. Les procédures de biopsie sont utilisées à des fins de diagnostic. À cet égard, l'échographie transrectale (TRUS) est considérée comme un standard pour l'imagerie de la prostate lors d'une biopsie ou d'une curiethérapie. Cette technique d'imagerie est relativement peu coûteuse, peut scanner l'organe en temps réel et est sans radiation. Ainsi, les scans TRUS sont utilisés pour guider les cliniciens sur l'emplacement d'une tumeur à l'intérieur de la prostate. Le défi majeur réside dans le fait que les images TRUS ont une faible résolution et qualité d'image. Il est difficile de distinguer l'emplacement exact de la tumeur et l'étendue de la maladie. De plus, l'organe de la prostate subit d'importantes variations de forme au cours d'une intervention de la prostate, ce qui rend l'identification de la tumeur encore plus difficile.

Abstract

Prostate cancer is one of the major public health issues in the world. An accurate and early diagnosis of prostate cancer could play a vital role in the treatment of patients. Biopsy procedures are used for diagnosis purposes. In this regard, Transrectal Ultrasound (TRUS) is considered a standard for imaging the prostate during a biopsy or brachytherapy procedure. This imaging technique is comparatively low-cost, can scan the organ in real-time, and is radiation free. Thus, TRUS scans are used to guide the clinicians about the location of a tumor inside the prostate organ. The major challenge lies in the fact that TRUS images have low resolution and quality. This makes it difficult to distinguish the exact tumor location and the extent of the disease. In addition, the prostate organ undergoes important shape variations during a prostate intervention procedure, which makes the tumor identification even harder.