Bedeutung der schnellen sequentiellen Computertomographie für die Diagnostik der Leberzirrhose

Zusammenfassung

In einer prospektiven Studie wurden dynamische computertomographische Untersuchungen bei 38 Patienten mit Leberzirrhose und bei 37 Kontrollpatienten durchgeführt. Den Zeit-Dichte-Differenzkurven (ZDD-Kurven) über Leber, Milz, Vena portae, Aorta und Vena cava wurden Kurven nach dem Prinzip der kleinsten Fehlerquadrate mathematisch angepaßt („Gamma-Fit”). Ein Vergleich der so gewonnenen Kurvenparameter zeigte bei ZDD-Kurven von Leber, Milz und Vena portae bei Zirrhosekranken gegenüber einem Normalkollektiv signifikant geringere Kurvenmaxima und verspätete Gipfelzeiten. Die Zeit-Dichte-Differenzkurven über der Leber hatten bei Zirrhose einen hochsignifikant flacheren Abfall. Nach Organen getrennte Diskriminanzanalysen der Kurvenparameter zeigten aufgrund von Milzkurven eine Gruppentrennung zwischen Normalen und Zirrhosekranken von 90,2 %, aufgrund der Leberkurven eine Gruppentrennung von 83 %. Eine kombinierte Auswertung der Kurvenparameter von Leber und Milz erhöhte die Gruppentrennung zwischen Zirrhosekollektiv und normaler Kontrollgruppe auf 94 %.

Summary

Thirty-eight patients with cirrhosis of the liver and thirty-seven controls were examined by dynamic computer tomography in a prospective study. Time-density difference curves for the liver, spleen, portal vein, aorta and vena cava were treated mathematically (‚gamma fit’). Comparison of the values of the difference curves of liver, spleen and portal vein showed significantly lower and delayed peaks in patients with cirrhosis than in normal people. The time-density difference curves of the liver showed a highly significant shallow decline in the presence of cirrhosis. Discriminant analysis of the curve parameters using the spleen showed differentiation between normals and cirrhosis patients of 90.2 %, and using the liver curve a separation of 83 %. Combining these parameters of liver and spleen curves improved the separation between cirrhotic patients and normals to 94 %.