Automatische Läsionserkennung und Auswertung in der PET/CT: Evaluation einer neuen Software am Beispiel des nicht-kleinzelligen Bronchialkarzinoms (NSCLC)

Ziele: Die Auswertung von tumorösen Läsionen in der PET/CT ist sehr zeitaufwendig. Insbesondere die Verlaufsbeurteilung erfordert meist die exakte Größenausmessung und Bestimmung des „Standard Uptake Value“ (SUV) mehrerer Läsionen. Ziel der vorliegenden Arbeit war die Evaluation einer neuen Software zur automatischen Erkennung und Auswertung pulmonaler Tumormanifestationen in der PET/CT am Beispiel des NSCLC. Methode: Die Software wurde an PET/CT Untersuchungen von 20 Patienten mit NSCLC evaluiert. Zunächst wurde der maximale SUV-Wert des gesunden Lungengewebes manuell ermittelt. Dieser Wert diente als Grenzwert für die automatische Läsionserkennung. Die neue Software ist aufgrundlage dieses Grenzwertes in der Lage, Lungenläsionen mit höheren SUV-Werten zu detektieren und deren maximalen SUV sowie die maximale Größenausdehnung in der x-, y- und z-Ebene zu ermitteln. Die Werte wurden mit der manuellen PET/CT Auswertung verglichen. Ergebnis: Die Sensitivität für die automatische Erkennung von pulmonalen Tumormanifestationen des NSCLC betrug 90% (19 von 21 Läsionen wurden erkannt). 2 Läsionen waren falsch negativ, 9 Läsionen waren falsch positiv. Der positive prädiktive Wert betrug 80%. Der mittlere maximale SUV aller Läsionen betrug 9.3 (+/-6.5), der der richtig positiven Läsionen betrug 10.4 (+/-6.8). Die beiden falsch negativen Läsionen hatten einen SUV von 17.2 und 1.6. Der mittlere Läsionsdurchmesser in der automatischen Auswertung betrug 7.4cm (+/- 4.7cm), 7.7cm (+/- 4.7cm) und 8.4cm (+/- 5.7cm) in x-, y- und z-Richtung Die manuelle Auswertung ergab 5.8cm (+/- 2.7cm), 6.1cm (+/- 2.6cm), und 7.1cm (+/- 3.2cm) für die x-, y- und z-Ebene. Schlussfolgerung: Programme zur automatischen Läsionserkennung und Auswertung von Läsionen in der PET/CT werden in Zukunft die Befundung vereinfachen und möglicherweise auch beschleunigen. Vor dem klinischen Einsatz dieser Software sind weitere Verbesserungen, insbesondere bei der Berechnung der Läsionsgröße, erforderlich.

Korrespondierender Autor: Hahn S

Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie, Hufelandstrasse 55, 45122 Essen

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