Zusammenfassung
Ziel: In dieser In-vivo-Studie sollte die Genauigkeit der softwaregestützten Lungenrundherdvermessung
mit optimiertem Segementierungsalgorithmus bestimmt werden. Dabei erfolgte ein Vergleich
in Abhängigkeit von der rekonstruierten Schichtdicke (SE) und im Verhältnis zu herkömmlichen
Quantifizierungsmethoden im Rahmen der klinischen Routine. Material und Methoden: Bei 28 Patienten wurden kontrastmittelangehobene 64-Zeilen-CT-Untersuchungen von
Thorax und Abdomen nach einem Standardprotokoll durchgeführt. Die Thorax- und Abdomenspiralen
wurden jeweils in 1-, 3- und 5-mm-SE mit identischem Rekonstruktionskern rekonstruiert.
Für alle 101 Herde, welche im Überlappbereich auf beiden Spiralen abgebildet waren,
wurden mit der Volumetriesoftware OncoTreat (MeVis, Deutschland) jeweils Volumen,
maximaler axial sichtbarer Durchmesser (DM) und gedachte Flächen entsprechend den
Methoden nach Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) und der World
Health Organisation (WHO) bestimmt. Die Genauigkeit der Größenbestimmung in beiden
Spiralen wurde für alle Rekonstruktionen mit der Methode von Bland und Altmann geschätzt.
Die Reproduzierbarkeit der Messungen in Abhängigkeit von der SE wurden mittels Likelihood-Quotienten-Chi-Quadrat-Test
verglichen. Ergebnisse: Bei allen Patienten wurde eine Gesamtzahl von 101 Lungenrundherden vermessen. Die
Segmentierung war bei 88,1 % der Messungen ohne eine lokale manuelle Nachkorrektur,
welche für die Zwecke der Studie bewusst nicht genutzt wurde, erfolgreich. Bei 80
Herden gelangen alle 6 Messungen pro Herd. Diese wurden statistisch ausgewertet. Die
Volumina lagen zwischen 0,1 und 15,6 ml, der max. DM zwischen 3,2 und 38,1 mm (Median
13,5 mm). 34 (42 %) der 80 Läsionen hatten Kontakt zur Pleura und wurden als parapleural
beurteilt, 32 (40 %) als paravaskulär, 7 (9 %) als sowohl parapleural als auch paravaskulär,
weitere 21 (27 %) lagen frei im Lungenparenchym. Die Richtigkeit war signifikant verschieden
(Chi-Quadrat 7,22, p-Wert 0,027), bei SE 3 mm am besten und bei 5 mm am schlechtesten.
Die Präzision unterschied sich nicht signifikant zwischen den verschiedenen SE (Chi-Quadrat
5,20, p-Wert 0,074). Die Grenzen der Übereinstimmung bei 3-mm-SE lagen für die Volumetrie
bei ca. ± 17,5 % des mittleren Volumens, für Vermessungen nach RECIST bei ± 1,3 mm
und bei Vermessungen nach Vorschrift der WHO bei ca. ± 31,8 %. Schlussfolgerung: Softwaregestützte volumetrische Vermessungen pulmonaler Rundherde mittels OncoTREAT
haben bei SE 3 mm eine vergleichbare Genauigkeit, wie bei SE 1 mm und sind selbst
bei SE 5 mm genauer als ein- oder zweidimensionale Messungen. Eine Messdifferenz von
mehr als ± 17,5 % tritt bei SE 3 mm mit weniger als 5 % Wahrscheinlichkeit auf.
Abstract
Purpose: This in-vivo study quantifies the accuracy of automated pulmonary nodule volumetry
in reconstructions with different slice thicknesses (ST) of clinical routine CT scans.
The accuracy of volumetry is compared to that of unidimensional and bidimensional
measurements. Materials and Methods: 28 patients underwent contrast enhanced 64-row CT scans of the chest and abdomen
obtained in the clinical routine. All scans were reconstructed with 1, 3, and 5 mm
ST. Volume, maximum axial diameter, and areas following the guidelines of Response
Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) and the World Health Organization (WHO)
were measured in all 101 lesions located in the overlap region of both scans using
the new software tool OncoTreat (MeVis, Deutschland). The accuracy of quantifications
in both scans was evaluated using the Bland and Altmann method. The reproducibility
of measurements in dependence on the ST was compared using the likelihood ratio Chi-squared
test. Results: A total of 101 nodules were identified in all patients. Segmentation was considered
successful in 88.1 % of the cases without local manual correction which was deliberately
not employed in this study. For 80 nodules all 6 measurements were successful. These
were statistically evaluated. The volumes were in the range 0.1 to 15.6 ml. Of all
80 lesions, 34 (42 %) had direct contact to the pleura parietalis oder diaphragmalis
and were termed parapleural, 32 (40 %) were paravascular, 7 (9 %) both parapleural
and paravascular, the remaining 21 (27 %) were free standing in the lung. The trueness
differed significantly (Chi-square 7.22, p value 0.027) and was best with an ST of
3 mm and worst at 5 mm. Differences in precision were not significant (Chi-square
5.20, p value 0.074). The limits of agreement for an ST of 3 mm were ± 17.5 % of the
mean volume for volumetry, for maximum diameters ± 1.3 mm, and ± 31.8 % for the calculated
areas. Conclusion: Automated volumetry of pulmonary nodules using OncoTREAT has a conformable accuracy
for an ST of 3 mm and 1 mm and is even more accurate for an ST of 5 mm than unidimensional
or bidimensional measurements. A difference of more than ± 17.5 % occurs with a probability
of less than 5 % at an ST of 3 mm.
Key words
thorax - pleura - CT-quantitative - metastases - segmentation - treatment effects
Literatur
1
Therasse P, Arbuck S G, Eisenhauer E. et al .
New Guidelines to Evaluate the Response to Treatment in Solid Tumors.
J Natl Cancer Inst.
2000;
92
205-216
2
Miller A B, Hoogstraten B, Stanquet M. et al .
Reporting results of cancer treatment.
Cancer.
1981;
47
207-214
3
Marten K, Auer F, Schmidt S. et al .
Inadequacy of manual measurements compared to automated CT volumetry in assessment
of treatment response of pulmonary metastases using RECIST criteria.
European Radiology.
2006;
16
781-790
4
Marten K, Rummeny E, Engelke C.
Computerassistierter Nachweis und automatisierte Volumetrie pulmonaler Rundherde in
der Multislice-CT: Aktueller Stand und Perspektiven.
Fortschr Röntgenstr.
2005;
177
188-196
5
Marten K, Auer F, Schmidt S. et al .
Automated CT volumetry of pulmonary metastases: the effect of a reduced growth threshold
and target lesion number on the reliability of therapy response assessment using RECIST
criteria.
European Radiology.
2007;
17
2561-2571
6
Udupa J K, Leblank V R, Zhuge Y. et al .
A framework for evaluating image segmentation algorithms.
Comput Med Imaging Graph.
2006;
30
75-87
7
Bolte H, Riedel C, Knöß N. et al .
Computed Tomography-Based Lung Nodule Volumetry – Do Optimized Reconstructions of
Routine Protocols Achive Similar Accuracy, Reproducibility and interobserver Variability
to that of Special Volumetry Protocols?.
Fortschr Röntgenstr.
2007;
179
276-281
8
Bolte H, Riedel C, Muller-Hulsbeck S. et al .
Precision of computer-aided volumetry of artificial small solid pulmonary nodules
in ex vivo porcine lungs.
BJR.
2007;
80
414-421
9
Wormanns D, Kohl G, Klotz E. et al .
Volumetric measurements of pulmonary nodules at multi-row detector CT: in vivo reproducibility.
European Radiology.
2004;
14
86-92
10
Yankelevitz D F, Reeves A P, Kostis W J. et al .
Small Pulmonary Nodules: Volumetrically Determined Growth Rates Based on CT Evaluation.
Radiology.
2000;
217
251-256
11
Jaffe C C.
Measures of Response: RECIST, WHO, and New Alternatives.
J Clin Oncol.
2006;
24
3245-3251
12
Petrou M, Quint L E, Nan B B. et al .
Pulmonary Nodule Volumetric Measurement Variability as a Function of CT Slice Thickness
and Nodule Morphology.
Am J Roentgenol.
2007;
188
306-312
13
Das M, Ley-Zaporozhan J, Gietema H. et al .
Accuracy of automated volumetry of pulmonary nodules across different multislice CT
scanners.
European Radiology.
2007;
17
1979-1984
14
Das M, Mühlenbruch G, Katoh M. et al .
Automated Volumetry of Solid Pulmonary Nodules in a Phantom: Accuracy Across Different
CT Scanner Technologies.
Investigative Radiology.
2007;
42
297-302
15
Ko J P, Marcus R, Bomsztyk E. et al .
Effect of Blood Vessels on Measurement of Nodule Volume in a Chest Phantom.
Radiology.
2006;
239
79-85
16 Normenausschuß Qualitätsmanagement, Statistik und Zertifizierungsgrundlagen (NQSZ)
im Deutschen Institut für Normung e. V .Genauigkeit (Richtigkeit und Präzision) von
Meßverfahren und Meßergebnissen – Teil 1: Allgemeine Grundlagen und Begriffe (ISO
5725 – 1:1997). 1997: 10-11
17
Bornemann L, Kuhnigk J M, Dicken V. et al .
Informatics in Radiology (infoRAD): New Tools for Computer Assistance in Thoracic
CT Part 2. Therapy Monitoring of Pulmonary Metastases.
RadioGraphics.
2005;
25
841-848
18
Kuhnigk J M, Dicken V, Bornemann L. et al .
Fast Automated Segmentation and Reproducible Volumetry of Pulmonary Metastases in
CT-Scans for Therapy Monitoring.
IEEE Trans Med Imaging.
2006;
25
417-434
19
Gergely I, Neumann C, Reiger F. et al .
Detektion pulmonaler Rundherde mit der Ultra-low-dose-CT im Rahmen der onkologischen
Nachsorge.
Fortschr Röntgenstr.
2005;
177
1077-1083
20
Gurung J, Maataoui A, Khan M. et al .
Automatisierte Detektion von Lungenrundherden mittels Mehrzeilen-Detektor-Spiral-CT:
Einfluss unterschiedlicher Rekonstruktionsprotokolle auf die Leistung eines Softwareprototyps.
Fortschr Röntgenstr.
2006;
178
71-77
21
Wormanns D, Beyer F, Diederich S. et al .
Vergleich der diagnostischen Leistungsfähigkeit eines kommerziellen CAD-Systems zur
automatischen Detektion von Lungenherden mit ärztlicher Einzel- und Doppelbefundung.
Fortschr Röntgenstr.
2004;
176
953-958
22
Bland J M, Altman D G.
Measuring agreement in method comparison studies.
Statistical Methods in Medical Research.
1999;
8
135-160
23
Revel M P, Lefort C, Bissery A. et al .
Pulmonary Nodules: Preliminary Experience with Three-dimensional Evaluation.
Radiology.
2004;
231
459-466
24
Zhao B, Schwartz L H, Moskowitz C S. et al .
Pulmonary Metastases: Effect of CT Section Thickness on Measurement – Initial Experience.
Radiology.
2005;
234
934-939
25
Goo J M, Tongdee T, Tongdee R. et al .
Volumetric Measurement of Synthetic Lung Nodules with Multi-Detector Row CT: Effect
of Various Image Reconstruction Parameters and Segmentation Thresholds on Measurement
Accuracy.
Radiology.
2005;
235
850-856
Monika Nadja Vogel
Diagnostische Radiologie, Eberhard-Karls-Universität
Hoppe-Seyler-Str. 3
72076 Tübingen
Phone: ++ 49/70 71/2 98 72 12
Fax: ++ 49/70 71/29 58 45
Email: monika.vogel@med.uni-tuebingen.de