Abstract
Purpose: To compare the performance of server-based (CSS) versus stand-alone post-processing software (ES) for the evaluation of cardiovascular CT examinations (cvCT) and to determine the crucial steps.
Materials and Methods: Data of 40 patients (20 patients for coronary artery evaluation and 20 patients prior to transcatheter aortic valve implantation [TAVI]) were evaluated by 5 radiologists with CSS and ES. Data acquisition was performed using a dual-source 128-row CT unit (SOMATOM Definition Flash, Siemens, Erlangen, Germany) and a 64-row CT unit (Brilliance 64, Philips, Hamburg, Germany). The following workflow was evaluated: Data loading, aorta and coronary segmentation, curved multiplanar reconstruction (cMPR) and 3 D volume rendering technique (3D-VRT), measuring of coronary artery stenosis and planimetry of the aortic annulus. The time requirement and subjective quality for the workflow were evaluated.
Results: The coronary arteries as well as the TAVI data could be evaluated significantly faster with CSS (5.5 ± 2.9 min and 8.2 ± 4.0 min, respectively) than with ES (13.9 ± 5.2 min and 15.2 ± 10.9 min, respectively, p≤ 0.01). Segmentation of the aorta (CSS: 1.9 ± 2.0 min, ES: 3.7 ± 3.3 min), generating cMPR of coronaries (CSS: 0.5 ± 0.2 min, ES: 5.1 ± 2.6 min), aorta and iliac vessels (CSS: 0.5 ± 0.4 min and 0.4 ± 0.4 min, respectively, ES: 1.6 ± 0.7 min and 2.8 ± 3 min, respectively) could be performed significantly faster with CSS than with ES with higher quality of cMPR, measuring of coronary stenosis and 3D-VRT (p < 0.05).
Conclusion: Evaluation of cvCT can be accomplished significantly faster and better with CSS than with ES. The segmentation remains the most time-consuming workflow step, so optimization of segmentation algorithms could improve performance even further.
Key points:
• With client-server-based (CSS) and stand-alone solutions (ES), cardiovascular CT datasets can be evaluated reliably.
• Evaluation of cardiovascular CT can be performed faster and better with CSS than with ES.
• In particular the generating of curved reconstructions is faster with CSS than with ES.
• Segmentation of data is a crucial step for semiautomatic software (CSS and ES).
Citation Format:
• Lücke C, Foldyna B, Andres C et al. Post-Processing in Cardiovascular Computed Tomography: Performance of a Client Server Solution versus a Stand-Alone Solution. Fortschr Röntgenstr 2014; 186: 1111 – 1121
Zusammenfassung
Ziel: Die Performance einer Client-Server- (CSS) und einer Einzelplatz-Softwarelösung (ES) bezüglich der Auswertung von kardiovaskulären CT-Studien (cvCT) zu vergleichen und zeitrelevante Arbeitsschritte zu bestimmen.
Material und Methoden: Die cvCT von insgesamt 40 Patienten (20 zur Koronarbeurteilung und 20 vor kathetergestütztem Aortenklappenersatz [TAVI]) wurden von 5 Untersuchern mit CSS und ES ausgewertet. Die Datenakquisition erfolgte an einem Dual-Source-128-Zeilen-CT (SOMATOM Definition Flash, Siemens, Erlangen, Deutschland) sowie an einem 64-Zeilen-CT (Brilliance 64, Philips, Best, Niederlande). Folgende Untersuchungsschritte wurden analysiert: Laden der Daten, Segmentierung von Aorta und Koronararterien, Anfertigung gekrümmter multiplanarer Reformatierungen (cMPR) und 3D-Rekonstruktionen (3D-VRT), Vermessung von Koronarstenosen und des Aortenklappenanulus. Die benötigte Zeit und subjektive Qualität der Arbeitsschritte wurde ermittelt.
Ergebnisse: Sowohl die Koronar- als auch die TAVI-Evaluation gelang mit CSS schneller (5,5 ± 2,9 min bzw. 8,2 ± 4,0 min) als mit ES (13,9 ± 5,2 min bzw. 15,2 ± 10,9 min, p≤ 0,01). Die Segmentierung der Aorta (CSS: 1,9 ± 2,0 min, ES: 3,7 ± 3,3 min), die Erstellung der cMPR der Koronararterien (CSS: 0,5 ± 0,2 min, ES: 5,1 ± 2,6 min), der Aorta und der Beckengefäße (CSS: 0,5 ± 0,4 min bzw. 0,4 ± 0,4 min, ES: 1,6 ± 0,7 min bzw. 2,8 ± 3 min) gelingt signifikant schneller mit CSS im Vergleich zur ES bei jeweils besserer Qualität der cMPR sowie der Vermessung und 3D-VRT der Koronararterien (p < 0,05).
Schlussfolgerung: Die Auswertung von cvCT mit CSS benötigt weniger Zeit und führt zu qualitativ besseren Ergebnissen als mit ES. Die Segmentierung der Daten verbleibt als zeitrelevanter Arbeitsschritt, sodass eine Optimierung von Segmentierungsalgorithmen zu weiteren deutlichen Zeitersparnissen führen könnte.
Key words
cardiac - vascular - CT - post-processing software - performance