Zusammenfassung
Ziel: Durch innovative Neuerungen im Bereich der Schichtbildverfahren gewinnt die Ganzkörperbildgebung, insbesondere zur Diagnostik systemischer Tumorerkrankungen, zunehmend an Bedeutung für die klinische Radiologie. Die erhebliche Zahl zu beurteilender Bilder bei zunehmender Arbeitsverdichtung stellt ein wachsendes Problem für den Radiologen dar. Ziel der Arbeit war die Entwicklung und Evaluierung eines Computer-unterstützten Befundungstools, das den Ablauf der Befunderstellung von Ganzkörper-MRT-Datensätzen automatisiert unterstützt. Material und Methoden: Es wurden 13 Ganzkörper-MRT-Datensätze von Patienten mit malignem Melanom sowohl mit konventioneller als auch mit workflowoptimierter Befundungssoftware im Rahmen einer Multireader-Analyse befundet. Zur quantitativen Auswertung wurden von den 3 geblindeten Readern jeweils die Zeiten zum Laden des Datensatzes, die Dauer der Auswertung einer Körperregion (jeweils Kopf, Hals, Thorax, Abdomen und Becken/Skelettsystem) sowie die Dauer zum Wiederauffinden eines vorbeschriebenen Befundes verglichen. Zusätzlich wurde ein Student-t-Test ausgeführt. Für die qualitative Auswertung wurden jeweils der Komfort beim Laden, die Hilfe beim Finden von Läsionen und der Bedienkomfort getrennt bewertet und der Kappa-Wert auf einer Skala von 0 - 4 (0 = schlecht, 4 = sehr gut) berechnet. Ergebnisse: Die Ladezeiten der Untersuchungen betrugen bei dem konventionellen Befundungssystem 39,7 s (± 5,5) und bei dem workflowoptimierten 6,5 s (± 1,4) (p < 0,01), dies entspricht einer durchschnittlichen Verkürzung der Ladezeiten um 83,6 %. In der Kopfregion konnte mittels Befundnavigator die Befundungszeit (konventionell/workflowoptimiert) bei Reader 1/2/3 um 35,9 % (p < 0,01)/49,9 % (p < 0,01)/54,3 % (p < 0,01), in der Halsregion um 48,5 % (p < 0,01)/ 52,6 % (p < 0,01)/59,4 % (p < 0,05), in der Thoraxregion um 59,1 % (p < 0,01)/56,2 % (p < 0,05)/62,1 % (p < 0,05), in der Abdomenregion um 61,9 % (p < 0,01)/62,7 % (p < 0,05)/47,9 % (p < 0,01) und in der Beckenregion um 73,1 % (p < 0,01)/63,7 % (p < 0,05)/ 55 % (p < 0,01) verkürzt werden. Zum Wiederauffinden eines vorbeschriebenen Befundes wurden 148,2 s (± 94,8) gegenüber 2,5 s (± 0,5) benötigt (p < 0,01). Mit und ohne Befundnavigator wurde dieselbe Anzahl an Metastasen gefunden (p < 0,01, k > 0,9). Die qualitative Analyse zeigte in allen Kategorien einen signifikanten Komfortgewinn (p < 0,01, k > 0,9). Schlussfolgerung: Durch den Einsatz der entwickelten Befundungssoftware kann eine signifikante Zeitersparnis bei der Befundung von Ganzkörper-MRT-Datensätzen bei gleichbleibender Befundungsqualität und signifikantem Komfortgewinn erzielt werden. Durch diese Workflowoptimierung erscheint eine breitere klinische Anwendung von Ganzkörperuntersuchungen hinsichtlich der Befundung sowie Befunddemonstration möglich zu werden.
Abstract
Introduction: Due to technical innovations in sectional diagram methods, whole-body imaging has increased in importance for clinical radiology, particularly for the diagnosis of systemic tumor disease. Large numbers of images have to be evaluated in increasingly shorter time periods. The aim was to create and evaluate a new software tool to assist and automate the process of diagnosing whole-body datasets. Material and Methods: Thirteen whole-body datasets were evaluated by 3 readers using the conventional system and the new software tool. The times for loading the datasets, examining 5 different regions (head, neck, thorax, abdomen and pelvis/skeletal system) and retrieving a relevant finding for demonstration were acquired. Additionally a Student T-Test was performed. For qualitative analysis the 3 readers used a scale from 0 - 4 (0 = bad, 4 = very good) to assess dataset loading convenience, lesion location assistance, and ease of use. Additionally a kappa value was calculated. Results: The average loading time was 39.7 s (± 5.5) with the conventional system and 6.5 s (± 1.4) (p < 0.01) with the new software tool. For the different regions (conventional system/new software tool), the time reduction for readers 1, 2, and 3 were as follows: in the head region 35.9 % (p < 0.01)/49.9 % (p < 0.01)/54.3 % (p < 0,01), in the neck region 48.5 % (p < 0.01)/52.6 % (p < 0.01)/59.4 % (p < 0.05), in the thorax region 59.1 % (p < 0.01)/56.2 % (p < 0.05)/62.1 % (p < 0.05), in the abdominal region 61.9 % (p < 0.01)/62.7 % (p < 0.05)/47.9 % (p < 0.01) and in the pelvis region 73.1 % (p < 0.01)/63.7 % (p < 0.05)/55 % (p < 0.01), respectively. 148.2 s (± 94.8) compared to 2.5 s (± 0.5) were required to retrieve a previously described finding (p < 0.01). With and without the new software tool the same number of metastases was found (p < 0.01, k > 0.9). The qualitative analysis showed a significant advantage with respect to convenience (p < 0.01, k > 0.9).Conclusion: Use of the new software can achieve a significant time savings when working with whole-body datasets with a constant quality of findings and a significant advantage with respect to convenience. As a result, the problem of evaluating examinations with thousands of images can be approached systematically.
Key words
workflow - whole-body imaging - malignant melanoma
