Volume Measurement of Liver Metastases Using Multidetector Computed Tomography: Comparison of Lesion Diameter and Volume segmentation – A Phantom Study

Zusammenfassung

Ziel: Der Vergleich der Volumenbestimmung mittels Diameter und dreier Segmentierungsalgorithmen bei variierend rekonstruierter Schichtdicke aus Computertomografien (CT) eines Phantommodels für kolorektale Lebermetastasen. Material und Methoden: Basierend auf retrospektiv durchgeführten Messungen der CT-Absorption bei 20 Patienten mit kolorektalen Lebermetastasen wurde ein Phantommodell aus einem Schwamm mit verdünntem Kontrastmittel und 6 eingebetteten Polyamid-Kugeln (8 – 30 mm Diameter) entwickelt um das Kontrastverhalten von Lebermetastasen zu simulieren. Es wurden CT-Untersuchungen angefertigt und bei unterschiedlichen Schichtdicken rekonstruiert (0,625 / 1,25 / 2,5 / 3,75 mm; Inkrement 1). Ein Untersucher führte die softwaregestützte Volumenbestimmung mittels des maximalen Diameters, manueller Segmentierung, der Saatpixelmethode und des Schwellenwertes 6 Mal für jede Läsion in einer randomisierten Reihenfolge durch. Die absoluten und relativen Differenzen sowie die Untersuchervariabilität und der Einfluss der Schichtdicke wurden statistisch ermittelt. Ergebnisse: Die mittleren relativen Differenzen der Saatpixelmethode (1,2 – 5,9 %) und der manuellen Segmentierung (2,6 – 4,9 %) waren signifikant niedriger als die der Schwellenwertmethode (5,4 – 12,8 %) und der Diametermethode (12,3 – 18,5 %; p < 0,01). Die Volumenbestimmung mit der manuellen Segmentierung und der Saatpixelmethode profitierten von dünnschichtigen CT-Datensätzen. Die Intra-Beobachter-Variation war bei der manuellen Segmentierung (1,5 – 3,3 %) und der Saatpixelmethode (2,2 – 3,9 %) am niedrigsten (p < 0,001). Schlussfolgerungen: Die manuelle Segmentierung und die Saatpixelmethode im Dünnschicht-CT waren die Methoden mit den niedrigsten Volumenmessfehlern und Intra-Beobachter-Differenz.

Abstract

Purpose: To compare lesion volume determination by applying diameter measurement and three different segmentation algorithms at different slice thicknesses reconstructed from computed tomography (CT) of a phantom model for hepatic colorectal metastases. Materials and Methods: Based on CT attenuation measurements obtained retrospectively from 20 patients with colorectal liver metastases, a phantom model was designed with a sponge soaked with a dilution of contrast agent and 6 embedded polyamide spheres (diameter, 8 – 30 mm) to simulate the contrast behavior of liver metastases. CT scans were obtained and reconstructed at different slice thicknesses (0.625 / 1.25 / 2.5 / 3.75 mm; increment, 1). One observer performed software-aided volume determination using the maximum diameter, manual segmentation, seed point method, and threshold method six times for each lesion in a randomized order. Statistical analysis revealed the absolute and relative differences from the actual lesion volumes and the intraobserver differences as well as the influence of slice thickness for each method. Results: The mean relative differences of the seed point method (1.2 – 5.9 %) and manual segmentation (2.6 – 4.9 %) were significantly lower than the threshold method (5.4 – 12.8 %) and diameter measurement (12.3 – 18.5 %; p < 0.01). Volume determination by manual segmentation and the seed point method benefited from the use of thin-slice CT datasets. The intraobserver variation was lowest when using the manual segmentation (1.5 – 3.3 %) and the seed point method (2.2 – 3.9 %; p < 0.001). Conclusion: Manual segmentation and the seed point method for thin CT slices were the methods with the lowest volume differences and intraobserver variation.

Key words

RECIST - tumor volume - liver metastases - phantom - computed tomography - segmentation

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