Software zur automatischen Quantifizierung von Belüftungszuständen bei akutem Lungenversagen in
dynamischen CT-Aufnahmen der Lunge[1]

Zusammenfassung.

Ziel: Dichteanalysen in dynamischen CT-Aufnahmen erlauben eine zeitlich hochaufgelöste Quantifizierung ventilierter, überblähter und atelektatischer Lungenareale. Eine automatische Segmentierung des Lungenparenchyms mit anschließender Dichteauswertung ist bei dem hohen Bilderaufkommen eine unabdingbare Voraussetzung für einen klinischen Einsatz dieser Methode. Material und Methode: Um eine automatische Lungensegmentation bei gesunden und ARDS-Lungen zu erreichen, wurde ein Algorithmus entwickelt, der (a) verschiedene Dichtemasken und (b) anatomisches Expertenwissen kombiniert, um das Herz, das Zwerchfell und die Thoraxwandstrukturen von belüftetem und atelektatischem Lungenparenchym zu trennen. Mit Zustimmung der zuständigen Tierschutzkommission wurde die Software an CT-Untersuchungen von 8 anästhesierten und kontrolliert beatmeten Schweinen vor und nach Lavage-ARDS-Induktion erprobt. Die Aufnahmen erfolgten in einer Schicht ca. 2 cm oberhalb des Zwerchfells (zeitliche Auflösung 100 ms, Schichtdicke 1 mm, hochauflösender Rekonstruktionsalgorithmus). In 120 CT-Aufnahmen wurden die Gesamtpixelzahl und die Mittlere Lungendichte (MLD) nach automatischer und nach interaktiver Lungensegmentierung verglichen. Ergebnisse: Die Software konnte alle Bilddatensätze (DICOM-Format) problemlos einlesen. Es zeigte sich eine hohe Übereinstimmung zwischen der automatischen und der interaktiven Lungensegmentation (R² = 0,99 für Gesamtpixelzahl und MLD). Die anfänglich häufigste Fehlerquelle stellte die Klassifikation von Atelektasen als extrapulmonale solide Strukturen dar. Schlussfolgerung: Wir stellen eine Software zur automatischen Segmentierung von Lungenparenchym in gesunden und ARDS-Lungen vor. Belüftete Lungenareale und Atelektasen werden hierbei mit hoher Genauigkeit detektiert. Die vorgestellte Software erlaubt eine absolute Quantifizierung von Ventilations- und Rektrutierungsphänomenen unter kontrollierter Beatmung. Sie kann damit zur Optimierung von Beatmungsparametern bei Patienten mit ARDS dienen.

A software tool for automatic image-based ventilation analysis using dynamic chest CT-scanning in healthy and in ARDS lungs.

Purpose: Density measurements in dynamic CT image series of the lungs allow one to quantify ventilated, hyperinflated, and atelectatic pulmonary compartments with high temporal resolution. Fast automatic segmentation of lung parenchyma and a subsequent evaluation of it's respective density values are a prerequisite for any clinical application of this technique. Material and Methods: For automatic lung segmentation in thoracic CT scans, an algorithm was developed which uses (a) different density masks, and (b) anatomic knowledge to differentiate heart, diaphragm and chest wall from ventilated and atelectatic lung parenchyma. With Animal Care Committee approval, the automated technique was tested in 8 anaesthetized ventilated pigs undergoing dynamic CT before and after induction of lavage-ARDS. Images were acquired in one supradiaphragmatic, cross-sectional slice (temporal resolution of 100 ms; slice thickness of 1 mm, high resolution reconstruction algorithm). In 120 CT images the total pixel number and the calculated MLD from the automatically segmentated lung were compared to the values obtained from an interactive lung segmentation. Results: The software tool was able to read all image series (DICOM standard). Automatic and interactive segmentation were in high agreement (R² = 0.99 for the total number of pixels and the MLD). Originally, the most frequent error was misclassification of atelectasis as extrapulmonary solid tissue. Conclusion: An automatic software tool is presented for lung segmentation in healthy lungs and in ARDS. Aerated lung and atelectasis were identified with high accuracy. This post-processing tool allows for a quantitative, CT based assessment of ventilation and recruitment processes in the lung. Thus, it may help to optimize ventilation patterns in patients with ARDS.

Schlüsselwörter:

Software - Computertomographie (CT) - Quantifizierung - Lunge, Ventilation - Lunge, Dichte - Adult Respiratory Distress Syndrome (ARDS)

Key words:

Software - Computed tomography (CT) - Quantitative - Lung, ventilation - Lung, density - Adult Respiratory Distress Syndrome (ARDS)

1 Diese Studie wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG TH 315/9-2) gefördert

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1 Diese Studie wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG TH 315/9-2) gefördert