Subscribe to RSS
DOI: 10.1055/s-0033-1356424
Therapy Response Evaluation of Malignant Lymphoma in a Multicenter Study: Comparison of Manual and Semiautomatic Measurements in CT
Beurteilung des Therapieansprechens beim Malignen Lymphom: Multizentrischer Vergleich von manuellen und semiautomatischen Messungen im CTPublication History
25 June 2013
10 December 2013
Publication Date:
04 February 2014 (online)
Abstract
Purpose: Comparison of manual one-/bi-dimensional measurements versus semi-automatically derived one-/bi-dimensional and volumetric measurements for therapy response evaluation of malignant lymphoma during CT follow-up examinations in a multicenter setting.
Materials and Methods: MSCT data sets of patients with malignant lymphoma were evaluated before (baseline) and after two cycles of chemotherapy (follow-up) at radiological centers of five university hospitals. The long axis diameter (LAD), the short axis diameter (SAD) and the bi-dimensional WHO of 307 target lymph nodes were measured manually and semi-automatically using dedicated software. Lymph node volumetry was performed semi-automatically only. The therapeutic response was evaluated according to lymphoma-adapted RECIST.
Results: Based on a single lymph node, semi-automatically derived multidimensional parameters allowed for significantly more accurate therapy response classification than the manual or the semi-automatic unidimensional parameters. Incorrect classifications were reduced by up to 9.6 %. Compared to the manual approach, the influence of the study center on correct therapy classification is significantly less relevant when using semi-automatic measurements.
Conclusion: Semi-automatic volumetry and bi-dimensional WHO significantly reduce the number of incorrectly classified lymphoma patients by approximately 9.6 % in the multicenter setting in comparison to linear parameters. Semi-automatic quantitative software tools may help to significantly reduce wrong classifications that are associated with the manual assessment approach.
Key Points:
• Semi-automatic volumetry and bi-dimensional WHO significantly reduce the number of incorrectly classified lymphoma patients
• Manual lymph node evaluation with uni-dimensional parameters is inferior to semi-automatic analysis in a multicenter setting
• Semi-automatic quantitative software tools should be introduced in clinical study evaluation.
Citation Format:
• Weßling J, Schülke C, Koch R et al. Therapy Response Evaluation of Malignant Lymphoma in a Multicenter Study: Comparison of Manual and Semiautomatic Measurements in CT. Fortschr Röntgenstr 2014; 186: 768 – 779
Zusammenfassung
Ziel: Multizentrischer Vergleich von manuellen ein-/bi-dimensionalen Messungen und semi-automatischen ein-/bi-dimensionalen und volumetrischen Messungen zur Beurteilung des Therapieansprechens beim Malignen Lymphopm in CT-Verlaufskontrollen.
Material und Methoden: MSCT-Datensätze von Patienten mit Malignem Lymphom wurden vor (baseline) und nach zwei Zyklen Chemotherapie (follow-up) in fünf Universitätsradiologien ausgewertet. Der Langachsen- (LAD), der Kurzachsendurchmesser (SAD) und die bi-dimensionale WHO-Fläche von 307 Target-Lymphknoten wurden manuell und semi-automatisch unter Verwendung einer dedizierten Software bestimmt. Die Lymphknotenvolumetrie wurde lediglich semi-automatisch bestimmt. Das Therapieansprechen wurde anhand Lymphom-adaptierter RECIST-Kriterien beurteilt.
Ergebnisse: Auf der Basis des einzelnen Lymphknotens wiesen semi-automatisch bestimmte mehrdimensionale Parameter einen höheren Anteil in der korrekten Beurteilung des Therapieansprechens als die die manuell oder semi-automatisch bestimmten eindimensionalen Parameter auf. Fehlklassifikationen wurden um bis 9,6 % reduziert. Zusätzlich war im Vergleich zu den manuellen Messungen der Einfluss auf die Beurteilung des Therapieansprechens in den einzelnen Studienzentren bei Anwendung semi-automatischer Messungen geringer.
Schlussfolgerung: Die semi-automatische Volumetrie und die bi-dimensionale WHO-Messung reduzieren die Anzahl von Fehlklassifikationen in der Beurteilung des Therapieansprechens bei Patienten mit Malignem Lymphom signifikant um 9,6 % in einem Multicenterumfeld im Vergleich zu linearen Parametern. Semi-automatische Software-Tools können dazu beitragen, Fehlklassifikationen manueller Messungen zu reduzieren und sollten daher insbesondere in klinischen Studien zukünftig aber auch in die klinische Routine implementiert werden.
Kernaussagen:
• Semi-automatisches Volumen und bi-dimensionaler WHO-Messungen reduzieren die Anzahl von Fehlklassifikationen beim Therapieansprechen signifikant (p < 0,05)
• Die manuelle Auswertung von Lymphknoten auf Basis uni-dimensionaler Parameter ist der semi-automatischen in einem Multicenter-Setting unterlegen
• Semi-automatische quantitative Softwaretools sollten zur Auswertung in klinischen Studien obligat eingesetzt und zukünftig auch in der klinischen Routine implementiert werden.
-
References
- 1 Eisenhauer EA, Therasse P, Bogaerts J et al. New response evaluation criteria in solid tumours: revised RECIST guideline (version 1.1). Eur J Cancer 2009; 45: 228-247
- 2 Cheson BD, Pfistner B, Juweid ME et al. Revised response criteria for malignant lymphoma. J Clin Oncol 2007; 25: 579-586
- 3 Schwartz LH, Bogaerts J, Ford R et al. Evaluation of lymph nodes with RECIST 1.1. Eur J Cancer 2009; 45: 261-267
- 4 Jaffe TA, Wickersham NW, Sullivan DC. Quantitative imaging in oncology patients: Part 1, radiology practice patterns at major U. S. cancer centers. Am J Roentgenol 2010; 195: 101-106
- 5 Jaffe TA, Wickersham NW, Sullivan DC. Quantitative imaging in oncology patients: Part 2, oncologists' opinions and expectations at major U. S. cancer centers. Am J Roentgenol 2010; 195: 19-30
- 6 Erasmus JJ, Gladish GW, Broemeling L et al. Interobserver and intraobserver variability in measurement of non-small-cell carcinoma lung lesions: implications for assessment of tumor response. J Clin Oncol 2003; 21: 2574-2582
- 7 Castelijns JA, van den Brekel MW. Imaging of lymphadenopathy in the neck. Eur Radiol 2002; 12: 727-738
- 8 Steinkamp HJ, Cornehl M, Hosten N et al. Cervical lymphadenopathy: ratio of long- to short-axis diameter as a predictor of malignancy. Br J Radiol 1995; 68: 266-270
- 9 Steinkamp HJ, Hosten N, Richter C et al. Enlarged cervical lymph nodes at helical CT. Radiology 1994; 191: 795-798
- 10 Torabi M, Aquino SL, Harisinghani MG. Current concepts in lymph node imaging. J Nucl Med 2004; 45: 1509-1518
- 11 van den Brekel MW, Castelijns JA, Snow GB. Imaging of cervical lymphadenopathy. Neuroimaging Clin N Am 1996; 6: 417-434
- 12 van den Brekel MW, Stel HV, Castelijns JA et al. Cervical lymph node metastasis: assessment of radiologic criteria. Radiology 1990; 177: 379-384
- 13 Wormanns D, Kohl G, Klotz E et al. Volumetric measurements of pulmonary nodules at multi-row detector CT: in vivo reproducibility. Eur Radiol 2004; 14: 86-92
- 14 Schwartz LH, Colville JA, Ginsberg MS et al. Measuring tumor response and shape change on CT: esophageal cancer as a paradigm. Ann Oncol 2006; 17: 1018-1023
- 15 Buerke B, Puesken M, Beyer F et al. Semiautomatic lymph node segmentation in multislice computed tomography: impact of slice thickness on segmentation quality, measurement precision, and interobserver variability. Invest Radiol 2010; 45: 82-88
- 16 Buerke B, Puesken M, Mueter S et al. Measurement accuracy and reproducibility of semiautomated metric and volumetric lymph node analysis in MDCT. Am J Roentgenol 2010; 195: 979-985
- 17 Puesken M, Buerke B, Gerss J et al. Prediction of lymph node manifestations in malignant lymphoma: significant role of volumetric compared with established metric lymph node analysis in multislice computed tomography. J Comput Assist Tomogr 2010; 34: 564-569
- 18 Fabel M, Biederer J, Jochens A et al. Semi-automated volumetric analysis of artificial lymph nodes in a phantom study. Eur J Radiol 2011; 80: 451-457
- 19 Fabel M, von Tengg-Kobligk H, Giesel FL et al. Semi-automated volumetric analysis of lymph node metastases in patients with malignant melanoma stage III/IV--a feasibility study. Eur Radiol 2008; 18: 1114-1122
- 20 Puesken M, Juergens KU, Edenfeld A et al. Semiautomatische Segmentierung von Leberläsionen in der MSCT: Einfluss der Schichtdicke auf die Segmentierungsqualität, Messgenauigkeit und Interobservervariabilität. Fortschr Röntgenstr 2009; 181: 67-73
- 21 Greess H, Nomayr A, Wolf H et al. Dose reduction in CT examination of children by an attenuation-based on-line modulation of tube current (CARE Dose). Eur Radiol 2002; 12: 1571-1576
- 22 Cheson BD. Staging and evaluation of the patient with lymphoma. Hematol Oncol Clin North Am 2008; 22: 825-837
- 23 Bondiau PY, Malandain G, Chanalet S et al. Atlas-based automatic segmentation of MR images: validation study on the brainstem in radiotherapy context. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2005; 61: 289-298
- 24 Kuhnigk JM, Dicken V, Bornemann L et al. Morphological segmentation and partial volume analysis for volumetry of solid pulmonary lesions in thoracic CT scans. IEEE Trans Med Imaging 2006; 25: 417-434
- 25 Keil S, Plumhans C, Behrendt FF et al. Automated measurement of lymph nodes: a phantom study. Eur Radiol 2008; 19: 1079-1086
- 26 James K, Eisenhauer E, Christian M et al. Measuring response in solid tumors: unidimensional versus bidimensional measurement. J Natl Cancer Inst 1999; 91: 523-528
- 27 Zhao B, Schwartz LH, Moskowitz CS et al. Lung cancer: computerized quantification of tumor response--initial results. Radiology 2006; 241: 892-898
- 28 Assouline S, Meyer RM, Infante-Rivard C et al. Development of adapted RECIST criteria to assess response in lymphoma and their comparison to the International Workshop Criteria. Leuk Lymphoma 2007; 48: 513-520
- 29 Wessling J, Puesken M, Koch R et al. MSCT-Verlaufskontrollen beim malignen Lymphom: Vergleich manueller linearer Messungen mit semi-automatischen Lymphknotensegmentierungen zur Beurteilung des Therapieansprechens. Fortschr Röntgenstr 2012; 184: 795-804
- 30 Obuchowski NA. On the comparison of correlated proportions for clustered data. Stat Med 1998; 17: 1495-1507
- 31 Radiological Society of North America Quantitative Imaging Biomarkers Alliance In: Radiological Society of North America Web site. www.rsna.org/Research/qiba_intro.cfm November 24, 2009
- 32 Bolte H, Jahnke T, Schafer FK et al. Interobserver-variability of lung nodule volumetry considering different segmentation algorithms and observer training levels. Eur J Radiol 2007; 64: 285-295
- 33 Bolte H, Riedel C, Jahnke T et al. Reproducibility of computer-aided volumetry of artificial small pulmonary nodules in ex vivo porcine lungs. Invest Radiol 2006; 41: 28-35
- 34 Heussel CP, Meier S, Wittelsberger S et al. Quantitative CT-Verlaufskontrolle von Lebermalignomen nach RECIST und WHO im Vergleich zur Volumetrie. Fortschr Röntgenstr 2007; 179: 958-964
- 35 Fabel M, Bolte H, von Tengg-Kobligk H et al. Semi-automated volumetric analysis of lymph node metastases during follow-up-initial results. Eur Radiol 2011; 21: 683-692