Evaluation der virtuell monoenergetischen Dual-Energy Computertomographie bei Patienten mit gastrointestinalen Stromatumoren

  • Zielsetzung: Ziel dieser Arbeit war es, den Einfluss des neuen, rauschoptimierten virtuell monoenergetischen Rekonstruktionsalgorithmus (VMI+) von abdominellen Dual-Energy CT (DECT) Aufnahmen bei Patienten mit gastrointestinalem Stromatumor (GIST) hinsichtlich der objektiven und subjektiven Bildqualität zu evaluieren sowie die Vorteile dessen im Vergleich zu den bislang verwendeten Algorithmen aufzuzeigen. Material und Methoden: 45 DECT Datensätze von 21 Patienten mit GIST (12 Männer und 9 Frauen, durchschnittliches Alter: 63.4 ± 9.2 Jahre) wurden sowohl mit einem linear gemischten Algorithmus (M_0.6), mit dem traditionellen virtuell monoenergetischen Algorithmus (VMI) als auch mit dem rauschoptimierten VMI+ Algorithmus in 10 keV Intervallen von 40 bis 100 keV rekonstruiert. Zur objektiven Berechnung des Signal-zu-Rausch Verhältnisses („signal-to-noise ratio“=SNR) sowie des Kontrast-zu-Rausch Verhältnisses („contrast-to-noiseratio“=CNR) wurde die Signalabschwächung der GIST-Läsionen und abdomineller Metastasen in den drei Rekonstruktionsvarianten in Hounsfield Units (HU) gemessen. Die Beurteilung der subjektiven allgemeinen Bildqualität, der Abgrenzbarkeit der Läsionen, der Bildschärfe sowie des Bildrauschens im jeweiligen Rekonstruktionsalgorithmus wurde von drei Radiologen unter Verwendung von Likert-Skalen durchgeführt. Ergebnisse: Die objektive Bildqualität wies die höchsten Werte in den 40 keV VMI+ Serien auf (SNR: 11.0 ± 4.7; CNR: 9.0 ± 4.1) und war somit signifikant besser als die M_0.6 Serie (SNR: 7.5 ± 2.8; CNR: 5.5 ± 2.7) und alle VMI Serien (bei allen P < 0.001). Bezüglich der subjektiven Bildqualität und der Bildschärfe wurden die 60 keV VMI+ Rekonstruktionen bevorzugt (Median: 5; P ≤ 0.008). Die subjektive Einschätzung bezüglich der Abgrenzbarkeit der GIST Läsionen erzielte die besten Werte in den 40 keV und 50 keV VMI+ Rekonstruktionen (beide Mediane: 4). Das Bildrauschen wurde in den 90 keV und 100 keV VMI und VMI+ Rekonstruktionen als am geringsten beurteilt (alle Mediane: 5). Schlussfolgerung: Niedrigenergetische VMI+ Rekonstruktionen erhöhen signifikant das Signal-zu-Rausch Verhältnis sowie das Kontrast-zu-Rausch Verhältnis verglichen mit den traditionellen VMI Rekonstruktionen und der linear gemischten M_0.6 Bildserie und verbessern sowohl die objektive als auch die subjektive Bildqualität abdomineller DECT Aufnahmen bei Patienten mit GIST signifikant.
  • Purpose: The aim of this study was to evaluate the impact and benefits of a noise-optimized virtual monoenergetic imaging (VMI+) reconstruction technique on quantitative and qualitative image analysis in patients with gastrointestinal stromal tumours (GISTs) at dual-energy computed tomography (DECT) of the abdomen. Materials and Methods: Forty-five DECT datasets of 21 patients (12 men and 9 women; mean age, 63.4 ± 9.2 years) with GISTs were reconstructed with the standard linearly-blended algorithm (M_0.6), the traditional virtual monoenergetic algorithm (VMI) and the VMI+ algorithm in 10-keV increments from 40 to 100 keV. Attenuation measurements were performed in all three of them in GIST lesions and abdominal metastases to calculate objective signal-to-noise (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR). Five-point scales were used to evaluate subjective overall image quality, lesion delineation, image sharpness, and image noise. Results: Quantitative image parameters peaked at 40-keV VMI+ series (SNR: 11.0 ± 4.7; CNR: 9.0 ± 4.1), significantly superior to linearly-blended (SNR: 7.5 ± 2.8; CNR: 5.5 ± 2.7) and all VMI series (all P < 0.001). Qualitative image parameters were highest for 60-keV VMI+ reconstructions regarding overall image quality and image sharpness (median, 5; P ≤ 0.008). Qualitative assessment of lesion delineation peaked in 40-keV and 50-keV VMI+ series (median, 4, respectively). Image noise was superior in 90-keV and 100-keV VMI and VMI+ reconstructions (all medians, 5). Conclusions: Low-keV VMI+ reconstructions significantly increase SNR and CNR of GISTs and improve quantitative and qualitative image quality of abdominal DECT datasets compared to traditional VMI and standard linearly- blended image series.

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Metadaten
Author:Sophia Maria Pfeifer
URN:urn:nbn:de:hebis:30:3-509713
Place of publication:Frankfurt am Main
Referee:Boris BodelleORCiDGND, Emmanouil FokasORCiDGND
Advisor:Boris Bodelle, Simon Martin
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2019/08/26
Year of first Publication:2019
Publishing Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Granting Institution:Johann Wolfgang Goethe-Universität
Date of final exam:2019/08/20
Release Date:2019/08/30
Page Number:104
HeBIS-PPN:452602823
Institutes:Medizin
Dewey Decimal Classification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Sammlungen:Universitätspublikationen
Licence (German):License LogoDeutsches Urheberrecht