Rofo 2011; 183(5): 456-461
DOI: 10.1055/s-0029-1246051
Urogenitaltrakt

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Dynamische kontrastmittelunterstützte MRT der Prostata: Vergleich von zwei Auswerteverfahren

Dynamic Contrast-Enhanced MRI of the Prostate: Comparison of Two Different Post-Processing AlgorithmsD. Beyersdorff1 , L. Lüdemann2 , E. Dietz3 , D. Galler4 , P. Marchot4 , T. Franiel5
  • 1Department of Radiology, Charité, Universitätsmedizin Berlin, Campus Mitte
  • 2Department of Radiotherapy, Charité, Universitätsmedizin Berlin, Campus Virchow Klinikum
  • 3Institut für Biometrie und medizinische Informatik an der Charité, Charité
  • 4Invivo International, Philips
  • 5Department of Radiology, Charité, Universitätsmedizin Berlin, Campus Mitte
Further Information

Publication History

eingereicht: 4.9.2010

angenommen: 10.1.2011

Publication Date:
25 March 2011 (online)

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Zusammenfassung

Ziel: Der Wert eines kommerziell erhältlichen Nachverarbeitungsalgorithmus für eine dynamische kontrastmittelunterstützte MRT der Prostata für den Tumornachweis sollte durch eine Vergleichsuntersuchung mit einem klinisch erprobten selbstentwickelten Nachverarbeitungsalgorithmus geprüft werden. Material und Methoden: 48 Patienten mit gesichertem Prostatakarzinom wurden vor der Prostatektomie zusätzlich zur Standarduntersuchung mit der kombinierten Endorektal-Körper-Phased-Array-Spule mit T 1- und T 2-gewichteter Bildgebung mit der dynamischen kontrastmittelunterstützten Dual-Suszeptibilitätskontrast(DCE-DSC)-MRT untersucht. Die Datensätze wurden vergleichend mit einem selbstentwickelten Nachverarbeitungsalgorithmus und unter Nutzung lediglich der T 1-w dynamischen Bildgebung mit einem kommerziell erhältlichen Nachverarbeitungsalgorithmus der Firma INVIVO (Dyna CAD Prostata Workstation) ausgewertet und mit der Histologie verglichen. Ergebnisse: Die Sensitivität für den Tumornachweis lag für den selbstentwickelten Algorithmus bei 78 % und für den kommerziellen Auswertealgorithmus bei 60 %. Die Spezifität lag für den eigenen Algorithmus bei 79 versus 82 % für den kommerziellen Algorithmus. Die Treffsicherheit lag für den selbstentwickelten Algorithmus bei 79 versus 77,5 % für die kommerzielle Software. Der Chi-Qadrat-Test (McNemar-Bowker-Test) ergab jedoch keinen signifikanten Unterschied zwischen den Ergebnissen (p = 0,06). Schlussfolgerung: Für den Tumornachweis ergeben sich keine signifikanten Unterschiede zwischen dem selbstentwickelten experimentellen Nachverarbeitungsalgorithmus und dem kommerziellen Nachverarbeitungsalgorithmus. Die kommerzielle Auswertesoftware ermöglicht damit eine zuverlässige und zeitsparende Auswertung der dynamischen kontrastmittelunterstützten MRT der Prostata zum Tumornachweis.

Abstract

Purpose: To evaluate the usefulness of a commercially available post-processing software tool for detecting prostate cancer on dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) and to compare the results to those obtained with a custom-made post-processing algorithm already tested under clinical conditions. Materials and Methods: Forty-eight patients with proven prostate cancer were examined by standard MRI supplemented by dynamic contrast-enhanced dual susceptibility contrast (DCE-DSC) MRI prior to prostatectomy. A custom-made post-processing algorithm was used to analyze the MRI data sets and the results were compared to those obtained using a post-processing algorithm from Invivo Corporation (Dyna CAD for Prostate) applied to dynamic T 1-weighted images. Histology was used as the gold standard. Results: The sensitivity for prostate cancer detection was 78 % for the custom-made algorithm and 60 % for the commercial algorithm and the specificity was 79 % and 82 %, respectively. The accuracy was 79 % for our algorithm and 77.5 % for the commercial software tool. The chi-square test (McNemar-Bowker test) yielded no significant differences between the two tools (p = 0.06). Conclusion: The two investigated post-processing algorithms did not differ in terms of prostate cancer detection. The commercially available software tool allows reliable and fast analysis of dynamic contrast-enhanced MRI for the detection of prostate cancer.