Zusammenfassung
Ziel: Untersuchung der Genauigkeit der softwarebasierten MR-Tumorvolumetrie (SBV) in Abhängigkeit messtechnischer und morphologischer Faktoren in einem in-vitro-Experiment. Material und Methoden: Es wurden Tumormodelle mit einem max. Durchmesser < 2 cm (klein), 2 - 4 cm (mittel), > 4 cm (groß) aus Silikon erstellt. Für jede Größe wurden ein rundes, ein ellipsoides und ein polygonales Modell angefertigt. Das reale Volumen der Tumormodelle wurde mit der Wasserverdrängungsmethode bestimmt. Die Tumormodelle wurden an einem Hochfeld-MRT (TRIO, 3 Tesla, Siemens) mit einer kontrastoptimierten T 2-gewichteten Sequenz mit Schichtdicken von 1, 3 und 5 mm untersucht. Anschließend wurde das Volumen (1). mit einer manuellen Volumetriesoftware (SBVmanuell) und (2). einer automatischen Volumetriesoftware (SBVauto) berechnet. Der Einfluss der folgenden Parameter auf die Messgenauigkeit der SBV wurde untersucht: Größe und Form der Tumormodelle, manuelle/automatische SBV, Segmentierungstechnik und Schichtdicke. Ergebnisse: Die mit SBVauto berechneten Tumorvolumina zeigten insgesamt geringere Messabweichungen als mit SBVmanuell (p < 0,01). Beide Verfahren waren jedoch stark von morphologischen Faktoren abhängig, insbesondere von der Tumorgröße. Das Volumen kleiner Tumormodelle wurde mit -36,2 ± 27,8 % (SBVmanuell) und -33,1 ± 8,6 % (SBVauto) stark unterschätzt, während der Messfehler für große Tumormodelle nur bei 2,0 ± 14,7 % (SBVmanuell) und 3,0 ± 2,3 % (SBVauto) lag (p < 0,01). Die Messabweichungen nahmen außerdem von „rund” nach „polygonal” um 9,5 % (SBVmanuell) und 10,7 % (SBVauto) zu. SBVmanuell war zudem von messtechnischen Faktoren abhängig. Bei „minimaler” Segmentierung (d. h. Ausschluss von Partialvolumenanschnitten) wurde das Tumorvolumen in allen Fällen unterschätzt, während bei „maximaler” Segmentierung (d. h. unter Einbeziehung von Partialvolumenanschnitten) bei mittleren und großen Tumormodellen leicht überschätzt wurde (p = 0,01). Mit zunehmender Schichtdicke vergrößerte sich der Messfehler der SBVmanuell von durchschnittlich 15,9 ± 12,7 % (Schichtdicke 1 mm) auf 27,1 ± 21,3 % (Schichtdicke 5 mm). Schlussfolgerung: Mit SBVauto ergaben sich geringere Messabweichungen als mit SBVmanuell. Beide Verfahren zeigten jedoch deutliche Messabweichungen bei kleinen und unregelmäßigen Tumormodellen, sodass die Tumorvolumetrie bei diesen Tumoren nicht für die klinische Routine geeignet ist. Die SBVmanuell war zudem von der Segmentierungstechnik und der Schichtdicke abhängig.
Abstract
Purpose: To investigate the impact of technical and morphological parameters on the precision of software-based MR tumor volumetry (SBV) in an in-vitro experimental setting. Materials and Methods: Tumor models were formed from a silicone compound in three different sizes with a max. diameter < 2 cm (small), 2 - 4 cm (middle), and > 4 cm (large). For each size a spherical, an elliptic and an irregular shaped model was produced. The true volume of the tumor models was established by water displacement. Tumor models were examined with a high-field MRI (TRIO, 3 Tesla, Siemens) with T 2-weighted sequences under optimized contrast conditions. Slice thickness was 1, 3 and 5 mm. The volume of the tumor models was then calculated using (1). manually driven volumetric software (SBVmanual) and (2). automatic volumetric software (SBVauto). The influence of the following parameters on the precision of SBV was analyzed: Size and shape of the tumor models, manual/automatic SBV, segmentation technique and slice thickness. Results: In general, SBVauto measurements showed less deviation than measurements with SBVmanual (p < 0.01). However, both methods depended significantly on morphologic factors, especially on tumor size. In small tumor models, the volume was strongly underestimated by -36.2 ± 27.8 % (SBVmanual) and -33.1 ± 8.6 % (SBVauto), whereas the deviation for large tumor models was only 2.0 ± 14.7 % (SBVmanual) and 3.0 ± 2.3 % (SBVauto; p < 0.01). The deviation of measurements increased from the “spherical” to the “irregular” shape by 9.5 % (SBVmanual) and 10.7 % (SBVauto). In addition, SBVmanual depended on technical factors. Using a “minimal” segmentation technique (e. g. excluding partial volume effects), volumes were underestimated in all cases, whereas volumes of middle and large tumor models were slightly overestimated when using a “maximum” segmentation technique (e. g. including partial volume effects; p = 0.01). Deviation of SBVmanual increased with slice thickness from 15.9 ± 12.7 % (1 mm slices) to 27.1 ± 21.3 % (5 mm-slices). Conclusion: In general, SBVauto measurements yielded smaller deviations than SBVmanual. However, both methods showed major inaccuracy in the volumetric estimation of small and irregular shaped tumor models, thus the tumor volumetry of these tumors has to be considered inappropriate for clinical practice. Moreover, the exactness of SBVmanual depended significantly on segmentation technique and slice thickness.
Key words
MR imaging - tumor volume - volumetric measurements - accuracy - in-vitro study - imaging software
