Die automatisierte Bestimmung eines optimalen Rekonstruktionsintervalls bei der nativen EKG-gegateten CT-Diagnostik der Koronarsklerose mittels „Motion Maps”

Zusammenfassung

Ziel: Evaluation von Motion Maps zur automatisierten Bestimmung von RR-Rekonstruktionsintervallen bei der CT-Diagnostik des koronararteriellen Kalzium-Scores. Material und Methoden: Bei 24 Patienten wurden mittels EKG-getriggerter, nicht kontrastverstärkter Herz-CT der Kalzium-Score bestimmt. Durch die Motion-Map-Software wurden Bildserien mit niedriger Auflösung in 2 %-Schritten des RR-Intervalls rekonstruiert und die bewegungsarmen Herzphasen bestimmt. Die Bildrekonstruktion zur Befundung erfolgte in 10 %-Schritten innerhalb eines RR-Intervalls (RR-Daten) und entsprechend der Motion Maps (MM-Daten). Für alle Datensätze wurde der Agatston-Score ermittelt. Die Bildqualität wurde durch 2 unabhängige Beobachter ausgewertet. Unter Berücksichtigung der Bildqualität und des Agatston-Scores wurden die RR- und MM-Daten verglichen. Ergebnisse: Der mittlere Agatston-Score wies bei den RR-Daten eine Streuung von 127 Punkten pro Patient auf, weshalb 41 % der Patienten unterschiedlichen Risikogruppen zuzuordnen waren. Bei den MM-Daten ergab sich eine Streuung von 55 Punkten, hier wurden 16 % Patienten unterschiedlich eingruppiert. Hinsichtlich der Bildqualität lag eine moderate Interrater-Varianz vor. Die Bildqualität war im Intervall zwischen 30 und 40 % und zwischen 70 und 80 % am besten. Die Motion-Map-Rekonstruktionen wiesen durchweg eine gute Bildqualität auf. Schlussfolgerung: Bei der Untersuchung koronararterieller Verkalkungen ist die Wahl eines geeigneten Rekonstruktionsintervalls erforderlich, um die Patienten in die richtige Risikogruppe einzuteilen. Durch die Motion-Map-Methode kann nicht nur der Rekonstruktionsaufwand, sondern auch die Zuordnung der Patienten zu unterschiedlichen Risikogruppen minimiert werden.

Abstract

Purpose: Cardio-CT motion maps for automated cardiac phase point determination were evaluated for image quality and reliability of coronary calcium scores. Materials and Methods: 24 patients underwent ECG-gated non-enhanced cardiac CT for calcium scoring. From raw data the motion map software reconstructed low-resolution images in 2 % steps of the RR interval and automatically generated cardiac motion maps for determination of minimal motion phase points. Diagnostic images were reconstructed in 10 % steps of the RR interval (RR data) and according to the motion maps (MM data). For every data set, the Agatston score was calculated. Image quality was evaluated by two independent observers. Image quality was correlated with the Agatston score. Results: The Agatston score calculated over the RR interval showed a mean variation of 127 with 41 % of patients assigned to more than one risk group. If the motion map RR intervals were calculated, only 16 % patients were assigned to different risk categories with a mean variation of 55. Regarding the image quality, the inter-rater variance was moderate. The best image quality was achieved with the 30 – 40 % and 70 – 80 % RR interval. Over the complete RR interval motion map reconstructions produced a good image quality. Conclusion: Calculation of the Agatston score requires selection of the proper reconstruction interval to guarantee the assignment of patients into the appropriate risk category. By using motion maps for phase point determination, the amount of necessary reconstruction can be minimized and the assignment to different risk groups is also reduced.

Key words

cardiac - arteriosclerosis - calcium score - coronary artery disease - motion map - agatston

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