Vollautomatische Ausrichtung cranialer CTs entlang der Commissura anterior/Commissura posterior Linie (fatbACPC)

Zielsetzung Die Ausrichtung cranialer CTs (cCTs) an einer etablierten Referenzebene ist hilfreich für die Verlaufsbeurteilung von Pathologien und eine suffiziente Orientierung. Häufig sind manuelle Reformationen notwendig, um solche Schichtführungen zu erhalten, beispielhaft in Fällen von mangelnder Patientencompliance oder bei nicht-kippbaren Gantries. Wir haben ein vollautomatisches System unter dem Namen fatbACPC (fully automatic tilting of brainscans to ACPC) als Open Source entwickelt und frei verfügbar gemacht. fatbACPC richtet cCTs ohne jegliche Benutzerinterkation automatisch an der Commissura anterior/Commissura posterior (ACPC) aus und exportiert die Ergebnisse in das PACS.

Material und Methoden Im Ausrichtungsschritt der Software wird das FMRIB Linear Image Registration Tool (FLIRT) mit einem ACPC-orientierten Atlas genutzt. Als Endergebnis werden 5-mm-Mittelwert-Scheiben mit der obersten soliden Schicht als Ausgangspunkt generiert, um eine optimale longitudinale Vergleichbarkeit zu ermöglichen. Die Software wurde anhand von Trauma-CCTs aus dem öffentlich verfügbaren CQ500-Datensatzes evaluiert. Eingeschlossen wurden cCTs mit einer Schichtdicke <=2.5 mm, einem Fenster-Zentrum von 30-40 HU, und einem "SOFT" oder "STANDARD" Kernel (n = 263 Patienten, 301 Serien).

Ergebnisse 295 von 301 Serien (98%) wurden erfolgreich ACPC-ausgerichtet. Die mittlere dazu notwendige Rotation betrug |X| = 5.0 +/- 4.3° (-25.8°-23.4°), |Y| = 1.9 +/- 1.6° (-8.3°-8.1°) und |Z| = 3.1 +/- 2.4° (-15.6°-13.7°). Die Verarbeitung von 2 cCTs schlug fehl. Vier cCTs waren nicht adäquat ACPC-ausgerichtet. Auch in Gegenwart deutlich raumfordernder Pathologien funktionierte die Registrierung robust.

Schlußfolgerungen Das entwickelte System kann cCTs verlässlich und automatisch an die ACPC-Linie anpassen. Abweichungen von der idealen Ausrichtung könnten zur Qualitätssicherung genutzt werden. Die Software wurde als Open Source unter https://github.com/BrainImAccs/fatbACPC veröffentlicht.