Zusammenfassung
Zielsetzung: Untersuchung des Potenzials einer neuen Software zur automatischen Darstellung von gekrümmten multiplanaren Reformationen und orthogonalen Schnitten für die Koronarangiographie mittels Mehrschicht-Computertomographie (MSCT). Material und Methode: 35 Patienten wurden konsekutiv in eine prospektive Studie eingeschlossen und mittels MSCT mit 16 × 0,5 mm Detektorkollimation und 400 ms Gantryrotationszeit (Aquilion, Toshiba) untersucht. Ein multisegmentaler Algorithmus unter Verwendung von bis zu vier Segmenten diente der EKG-gefensterten Rekonstruktion. Die Erkennung der Koronararterien erfolgte automatisch und manuell an einer Vitrea 2 Workstation (Version 3,3, Vital Images) zur Erkennung von signifikanten Stenosen (≥ 50 %) in allen Segmenten mit ≥ 1,5 mm Durchmesser. Jedes Detektionsverfahren wurde von einem Untersucher angewandt, der gegenüber den Ergebnissen des jeweils anderen Verfahrens sowie den Befunden der konventionellen Koronarangiographie geblindet war. Ergebnisse: Insgesamt ergaben sich im Vergleich des automatischen mit dem manuellen Verfahren eine Sensitivität von 90 vs. 94 %, eine Spezifität von 89 vs. 84 %, eine Rate nichtdiagnostischer Befunde von 6 vs. 6 % sowie eine Gesamtvorhersagegenauigkeit von 89 vs. 88 % (p = n. s.). Es fand sich eine hohe Korrelation zwischen der mit dem automatischen und dem manuellen Verfahren detektierten Gefäßlänge für den Ramus interventriuclaris anterior inklusive des linken Hauptstammes (143 ± 30 vs. 146 ± 24 mm, r = 0,923, p < 0,001), den Ramus circumflexus (94 ± 35 vs. 93 ± 33 mm, r = 0,945, p < 0,001) sowie die rechte Koronararterie (145 ± 36 vs. 144 ± 37 mm, r = 0,925, p < 0,001). Die für die Erstellung von Reformationen entlang der Koronararterien benötigte Zeit war für das automatische Verfahren signifikant kürzer als für das manuelle Verfahren (203 ± 77 vs. 391 ± 104 s, p < 0,005). Mit dem automatischen Verfahren wurde bei 90 % der Koronararterien weniger Zeit als mit dem manuellen Verfahren benötigt. Schlussfolgerungen: Die automatische Darstellung von Koronargefäßen ist möglich und verkürzt ohne Beeinträchtigung der diagnostischen Genauigkeit den Zeitaufwand etwa um den Faktor 2.
Abstract
Purpose: To investigate the potential of a new detection tool for multislice CT (MSCT) coronary angiography with automatic display of curved multiplanar reformations and orthogonal cross-sections. Materials and Methods: Thirty-five patients were consecutively enrolled in a prospective intention-to-diagnose study and examined using a MSCT scanner with 16 × 0.5 mm detector collimation and 400 ms gantry rotation time (Aquilion, Toshiba). A multisegment algorithm using up to four segments was applied for ECG-gated reconstruction. Automatic and manual detection of coronary arteries was conducted using the coronary artery CT protocol of a workstation (Vitrea 2, Version 3.3, Vital Images) to detect significant stenoses (≥ 50 %) in all segments of ≥ 1.5 mm in diameter. Each detection tool was used by one reader who was blinded to the results of the other detection method and the results of conventional coronary angiography. Results: The overall sensitivity, specificity, nondiagnostic rate, and accuracy of the automatic and manual approach were 90 vs. 94 %, 89 vs. 84 %, 6 vs. 6 %, and 89 vs. 88 %, respectively (p = n. s.). The vessel length detected with the automatic and manual approach were highly correlated for the left main/left anterior descending (143 ± 30 vs. 146 ± 24 mm, r = 0.923, p < 0.001), left circumflex (94 ± 35 vs. 93 ± 33 mm, r = 0.945, p < 0.001), and right coronary artery (145 ± 36 vs. 144 ± 37 mm, r = 0.925, p < 0.001). The time required to create reformations along the coronary arteries was significantly shorter with the automatic tool compared to the manual approach (203 ± 77 vs. 391 ± 104 sec, p < 0.005). In 90 % of the coronary branches automatic detection required less time than the manual approach. Conclusion: Automatic coronary vessel detection is feasible and reduces the time required to create reformations by a factor of approximately two without deteriorating the diagnostic accuracy.
Key words
Computed tomography - coronary angiography - coronary vessels - software
References
marc.dewey@charite.de
