Evaluation of Exponential ADC (eADC) and Computed DWI (cDWI) for the Detection of Prostate Cancer

 Widmung

Diese Arbeit ist Herrn Univ.-Prof. Dr. med. Hans Heinz Schild gewidmet, bei dem wir uns herzlich für die langjährige und stete Unterstützung in allen klinischen und wissenschaftlichen Belangen bedanken möchten.

Abstract

Purpose To directly compare different methods proposed for enhanced conspicuity and discriminability of prostate cancer on diffusion-weighted imaging (DWI) and to compare the results to original DWI images and conventional apparent diffusion coefficient (ADC) maps.

Materials and Methods Clinical routine prostate DWI datasets (b = 0, 50, 800 s/mm², acquired at a field strength of 3 T) of 104 consecutive patients with subsequent MR-guided prostate biopsy were included in this retrospective study. For each dataset exponential ADC maps (eADC), computed DWI images (cDWI), and additionally eADC maps for computed b-values of 2000 and 3000 s/mm² were generated (c_eADC). For each of 123 lesions, the contrast (CR) and contrast-to-noise ratio (CNR) were determined. Differences in the CR and CNR of malignant lesions (n = 83) between the different image types and group differences between benign (n = 40), low-risk (n = 53) and high-risk (n = 30) lesions were assessed by repeated measures ANOVA and one-way ANOVA with post-hoc tests. The ability to differentiate between benign and malignant and between low-risk and high-risk lesions was assessed by receiver operating characteristic (ROC) curve analyses.

Results The CR and CNR were higher for computed DWI and related c_eADC at b = 3000 s/mm² and 2000 s/mm² compared to original DWI, conventional ADC and standard eADC. For differentiation of benign and malignant lesions, conventional ADC and CR of conventional ADC were best suited. For discrimination of low-risk from high-risk lesions, the CR of c_eADC was best suited followed by the CR of cDWI.

Conclusion Computed cDWI or related c_eADC maps at b-values between 2000 and 3000 s/mm2 were superior to the original DWI, conventional ADC and eADC in the detection of prostate cancer.

Key Points 

• Prostate cancer can appear inconspicuous on original DWI800 images

• Computed DWI images at b = 2000 – 3000 s/mm² improve lesion-to-normal-tissue contrast in prostate cancer

• Contrast in computed DWI is superior to ADC and eADC at b = 800 s/mm²

Citation Format

• Sprinkart AM, Marx C, Träber F et al. Evaluation of Exponential ADC (eADC) and Computed DWI (cDWI) for the Detection of Prostate Cancer. Fortschr Röntgenstr 2018; 190: 758 – 766

Zusammenfassung

Ziel Direkter Vergleich verschiedener Methoden zur besseren Erkennung und Differenzierbarkeit von Prostatakrebs in der diffusionsgewichteten Bildgebung (DWI); Vergleich der Ergebnisse mit originalen DWI-Bildern und konventionellen Apparent Diffusion Coefficient (ADC)-Karten.

Material und Methoden In der retrospektiven Studie wurden DWI-Datensätze klinischer Routineuntersuchungen (b = 0, 50, 800 s/mm², akquiriert bei einer Feldstärke von 3 T) von 104 Patienten mit nachfolgender MR gesteuerten Prostata Biopsie analysiert. Für jeden Datensatz wurden exponentielle ADC-Karten (eADC), berechnete DWI-Bilder (cDWI) sowie eADC-Karten für berechnete b-Werte von 2000 und 3000 s/mm² erstellt. Für jede der insgesamt 123 Läsionen wurden Kontrast (CR) und Kontrast-zu-Rausch Verhältnis (CNR) bestimmt. Unterschiede hinsichtlich CR und CNR zwischen den verschiedenen Bildtypen bei malignen Läsionen (n = 83) sowie Gruppenunterschiede zwischen benignen (n = 40), mit niedrigem Risiko (n = 53) und mit hohem-Risiko (n = 30) eingeschätzten Läsionen wurden mittels ANOVA mit Messwiederholung und einfaktorieller Varianzanalyse mit post-hoc Test untersucht. Die Differenzierbarkeit zwischen benignen und malignen Läsionen sowie zwischen malignen Läsionen mit niedrigem und hohem Risiko wurde anhand von Receiver-Operating-Characteristics (ROC)-Kurven bewertet.

Ergebnisse CR und CNR waren in den berechneten DWI Bildern und den entsprechenden c_eADC-Karten (b = 3000 s/mm² und 2000 s/mm²) höher als in den originalen DWI Bildern, in den konventionellen ADC-Karten und in den eADC-Bildern bei b = 800 s/mm². Benigne und maligne Läsionen konnten am besten anhand von Absolutwert und CR in konventionellen ADC-Karten unterschieden werden. Für die Differenzierung zwischen malignen Läsionen mit niedrigem und hohem Risiko erschienen hingegen CR in c_eADC gefolgt von CR in cDWI-Bildern am geeignetsten.

Schlussfolgerung Berechnete cDWI-Bilder und deren entsprechende c_eADC Karten mit b-Werten zwischen 2000 und 3000 s/mm² sind zur Detektion von Prostatakrebs besser geeignet als originale DWI-Bilder, konventionelle ADC-Karten und eADC.

Kernaussagen 

• Prostatakrebs kann in originalen DWI800 Bildern unauffällig erscheinen

• Berechnete DWI-Bilder mit b = 2000 – 3000 s/mm² verbessern den Läsion-zu-Normalgewebe-Kontrast bei Prostatakrebs

• Berechnete DWI Bilder zeigen höheren Kontrast als ADC und eADC bei b = 800 s/mm²

Key-words

prostate - MR-diffusion/perfusion - computed DWI - exponential ADC - prostate cancer - MR imaging

• References

• 1 Franiel T, Quentin M, Mueller-Lisse UG. et al. MRT der Prostata: Empfehlungen zur Vorbereitung und Durchführung, MRI of the Prostate: Recommendations on Patient Preparation and Scanning Protocol. Fortschr Röntgenstr 2017; 189: 21-28
• 2 Bergdahl AG, Wilderäng U, Aus G. et al. Role of magnetic resonance imaging in prostate cancer screening: a pilot study within the Göteborg randomised screening trial. Eur Urol 2016; 70: 566-573
• 3 Lu AJ, Syed JS, Nguyen KA. et al. Negative multiparametric magnetic resonance imaging of the prostate predicts absence of clinically significant prostate cancer on 12-core template prostate biopsy. Urology 2017; 105: 118-122 doi:10.1016/j.urology.2017.01.048
• 4 Ahmed HU, El-Shater BosailyA, Brown LC. et al. Diagnostic accuracy of multi-parametric MRI and TRUS biopsy in prostate cancer (PROMIS): a paired validating confirmatory study. The Lancet 2017; 389: 815-822
• 5 Itatani R, Namimoto T, Atsuji S. et al. Negative predictive value of multiparametric MRI for prostate cancer detection: Outcome of 5-year follow-up in men with negative findings on initial MRI studies. Eur J Radiol 2014; 83: 1740-1745
• 6 Weinreb JC, Barentsz JO, Choyke PL. et al. PI-RADS Prostate Imaging – Reporting and Data System: 2015, Version 2. Eur Urol 2016; 69: 16-40
• 7 Purysko AS, Rosenkrantz AB, Barentsz JO. et al. PI-RADS Version 2: A Pictorial Update. RadioGraphics 2016; 36: 1354-1372
• 8 Feuerlein S, Boll DT, Gupta RT. et al. Gadoxetate disodium-enhanced hepatic MRI: dose-dependent contrast dynamics of hepatic parenchyma and portal vein. Am J Roentgenol 2011; 196: W18-W24
• 9 Katahira K, Takahara T, Kwee TC. et al. Ultra-high-b-value diffusion-weighted MR imaging for the detection of prostate cancer: evaluation in 201 cases with histopathological correlation. Eur Radiol 2011; 21: 188-196
• 10 Rosenkrantz AB, Chandarana H, Hindman N. et al. Computed diffusion-weighted imaging of the prostate at 3 T: impact on image quality and tumour detection. Eur Radiol 2013; 23: 3170-3177
• 11 Blackledge MD, Leach MO, Collins DJ. et al. Computed Diffusion-weighted MR Imaging May Improve Tumor Detection. Radiology 2011; 261: 573-581
• 12 Maas MC, Fütterer JJ, Scheenen TW. Quantitative evaluation of computed high B value diffusion-weighted magnetic resonance imaging of the prostate. Invest Radiol 2013; 48: 779-786
• 13 Feuerlein S, Davenport MS, Krishnaraj A. et al. Computed high b-value diffusion-weighted imaging improves lesion contrast and conspicuity in prostate cancer. Prostate Cancer Prostatic Dis 2015; 18: 155-160
• 14 Rosenkrantz AB, Parikh N, Kierans AS. et al. Prostate Cancer Detection Using Computed Very High b-value Diffusion-weighted Imaging: How High Should We Go?. Acad Radiol 2016; 23: 704-711
• 15 Ueno Y, Takahashi S, Ohno Y. et al. Computed diffusion-weighted MRI for prostate cancer detection: the influence of the combinations of b -values. Br J Radiol 2015; 88: 20140738
• 16 Vural M, Ertaş G, Onay A. et al. Conspicuity of Peripheral Zone Prostate Cancer on Computed Diffusion-Weighted Imaging: Comparison of cDWI ₁₅₀₀, cDWI ₂₀₀₀, and cDWI ₃₀₀₀ . BioMed Res Int 2014; 2014: 1-6
• 17 Verma S, Sarkar S, Young J. et al. Evaluation of the impact of computed high b-value diffusion-weighted imaging on prostate cancer detection. Abdom Radiol N Y 2016; 41: 934-945
• 18 Park SY, Kim CK, Park JJ. et al. Exponential apparent diffusion coefficient in evaluating prostate cancer at 3 T: preliminary experience. Br J Radiol 2016; 89: 20150470
• 19 Provenzale JM, Engelter ST, Petrella JR. et al. Use of MR exponential diffusion-weighted images to eradicate T2 “shine-through” effect. Am J Roentgenol 1999; 172: 537-539
• 20 Agarwal HK, Mertan FV, Sankineni S. et al. Optimal high b-value for diffusion weighted MRI in diagnosing high risk prostate cancers in the peripheral zone: Optimal High b-Value DWI for PCa. J Magn Reson Imaging 2017; 45: 125-131
• 21 Bittencourt LK. Feasibility study of computed vs measured high b-value (1400 s/mm²) diffusion-weighted MR images of the prostate. World J Radiol 2014; 6: 374
• 22 McNeal JE, Redwine EA, Freiha FS. et al. Zonal distribution of prostatic adenocarcinoma. Correlation with histologic pattern and direction of spread. Am J Surg Pathol 1988; 12: 897-906
• 23 van den Bergh RCN, Ahmed HU, Bangma CH. et al. Novel Tools to Improve Patient Selection and Monitoring on Active Surveillance for Low-risk Prostate Cancer: A Systematic Review. Eur Urol 2014; 65: 1023-1031
• 24 Habibian DJ, Liu CC, Dao A. et al. Imaging Characteristics of Prostate Cancer Patients Who Discontinued Active Surveillance on 3-T Multiparametric Prostate MRI. Am J Roentgenol 2017; 208: 564-569
• 25 Xing D, Papadakis NG, Huang CL. et al. Optimised diffusion-weighting for measurement of apparent diffusion coefficient (ADC) in human brain. Magn Reson 1997; 15: 771-784
• 26 Maurer MH, Heverhagen JT. Diffusion weighted imaging of the prostate-principles, application, and advances. Transl Androl Urol 2017; 6: 490-498