Zielsetzung Reduktion von leberspezifischen Kontrastmittel(CM) in der MRT durch virtuelle Kontrastverstärkung
mittels Generative Adversarial Networks(GAN) in einem Großtiermodell.
Material und Methoden Zu drei verschiedenen Zeitpunkten wurden 20 gesunde Göttinger Minischweine einer
MRT mit reduzierter Kontrastmitteldosis (lowCM, 0,005mmol/kg, Gadoxetat) und Standarddosis
(standardCM; 0,025mmol/kg) (120 Untersuchungen) unterzogen, die eine arterielle, portalvenöse,
venöse, 20min und 30min hepatobiliäre Kontrastphase enthielt. Ein Tier musste wegen
unvollständiger Untersuchungen ausgeschlossen werden. Drei von 19 Tieren wurden nach
dem Zufallsprinzip ausgewählt und für die Validierung zurückbehalten (18 Untersuchungen).
Die verbleibenden 16 Tiere (96 Untersuchungen) wurden verwendet, um das GAN für eine
Bild-zu-Bild-Konvertierung von lowCM zu standardCM zu trainieren. Anschließend wurden
ROI-Messungen in der abdominellen Aorta, der Vena cava inferior, der Pfortader, dem
Leberparenchym und der autochthonen Rückenmuskulatur durchgeführt und die CNR berechnet.
Zusätzlich wurden in einem visuellen Turing-Test (VTT) die Daten der standardCM und
der virtuellen Standarddosis (virtualCM) drei radiologischen Fachärzten vorgeführt,
die entscheiden mussten, ob sie beide Datensätze als identisch eingestuft hätten und
welche Bilder von der standardCM-Untersuchung stammten.
Ergebnisse Die CNR erhöhte sich signifikant (P<0,0001) in allen Kontrastphasen und unterschied
sich nicht signifikant von den standardCM-Untersuchungen (19,8±6,2 lowCM, 34,6±9,8
virtualCM, 38,5±12,8 standardCM). Beim VTT gaben die Prüfer im Durchschnitt an, dass
die Sequenzen von standardCM und virtualCM in 96 % der Untersuchungen als identisch
eingestuft werden. Die Prüfer konnten in 61 % der Fälle die standardCM-Sequenz als
solche identifizieren.
Schlußfolgerungen Diese Machbarkeitsstudie an gesunden Minischweinen zeigt, dass die Menge an hepatobiliärem
Kontrastmittel in der MRT bei vergleichbarer Bildqualität um 80 % reduziert werden
kann.
