Computer-Aided Detection (CAD) and Assessment of Malignant Lesions in the Liver and Lung using a Novel PET/CT Software Tool: Initial Results

Zusammenfassung

Ziel: Evaluation einer Software (PET-CAD, Siemens Medical Solutions) zur automatischen Detektion und Größenbestimmung von pulmonalen und hepatischen Tumormanifestationen in der PET/CT. Material und Methoden: Die Software wurde an FDG-PET/CT Untersuchungen von 20 Patienten mit nicht kleinzelligem Bronchialkarzinom (NSCLC) und 20 Patienten mit hepatisch metastasiertem kolorektalem Karzinom (CRC) evaluiert. Zunächst wurde das maximale „standardized uptake value” (SUV_max) des gesunden Gewebes manuell ermittelt. Die Software ist aufgrund dieses Grenzwerts in der Lage, Lungen und Leberläsionen mit höheren SUV-Werten zu detektieren und deren SUV_max sowie die maximale Größe in der x-, y-und z-Ebene zu ermitteln. Die Werte wurden mit der manuellen Auswertung verglichen. Ergebnisse: Die Sensitivität für die automatische Erkennung betrug 96 % (86 – 99 %) für hepatische bzw. 90 % (70 – 99 %) für pulmonale Läsionen. Der positive prädiktive Wert betrug 80 % für Leberläsionen und 68 % für pulmonale Läsionen. Der mittlere SUV_max der Lungenläsionen betrug 9,3 und 8,8 für die Leberläsionen. Der mittlere Durchmesser in der automatischen Auswertung betrug für die Leberläsionen in der x-, y- und z-Achse 4,3 cm, 4,6 cm und 4,2 cm. Bei manueller Messung betrug er 3,5 cm, 3,8 cm und 3,6 cm. Für die Lungenläsionen ergaben sich in der x-, y- und z-Achse in der automatischen Auswertung 7,4 cm, 7,7 cm und 8,4 cm sowie 5,8 cm, 6,1 cm und 7,1 cm in der manuellen Auswertung. Schlussfolgerung: Programme zur automatischen Erkennung und Auswertung von Läsionen in der PET/CT können in Zukunft die Befundung vereinfachen und möglicherweise auch beschleunigen. Vor dem klinischen Einsatz dieser Software sind weitere Verbesserungen der Messgenauigkeit erforderlich.

Abstract

Purpose: To determine the feasibility of a PET/CT software tool (PET computer-aided detection: PET-CAD) for automated detection and assessment of pulmonary and hepatic lesions. Materials and Methods: 20 consecutive patients with colorectal liver metastases and 20 consecutive patients suffering from non-small cell lung cancer (NSCLC) were examined with FDG-PET/CT. In a first step the maximum standardized uptake values (SUV_max) of non-tumorous liver and lung tissues were determined manually. This value was used as a threshold value for software-based lesion detection. The number of lesions detected, their SUV_max, and their sizes in the x, y, and z-planes, as automatically provided by PET-CAD, were compared to visual lesion detection and manual measurements on CT. Results: The sensitivity for automated detection was 96 % (86 – 99 %) for colorectal liver metastases and 90 % (70 – 99 %) for lung lesions. The positive predictive value was 80 % for liver and 68 % for lung lesions. The mean SUV_max of all lung lesions was 9.3 and 8.8 for the liver lesions. When assessed by PET-CAD, the mean lesion sizes for liver lesions in the x, y, and z-planes were 4.3 cm, 4.6 cm, and 4.2 cm compared to 3.5 cm, 3.8 cm, and 3.6 cm for manual measurements. The mean lesion sizes of lung lesions were 7.4 cm, 7.7 cm, and 8.4 cm in the x, y, and z-planes when assessed by PET-CAD compared to 5.8 cm, 6.1 cm, and 7.1 cm when measured manually. Using manual assessment, the lesion sizes were significantly smaller in all planes (p < 0.005). Conclusion: Software tools for automated lesion detection and assessment are expected to improve the clinical PET/CT workflow. Before implementation in the clinical routine, further improvements to the measurement accuracy are required.

Key words

abdomen - thorax - PET-CT - molecular imaging - observer performance - technology assessment

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