Quantifizierung des Lungenemphysems in der Mehrschicht-CT mittels verschiedener Softwareverfahren

Zusammenfassung

Ziel: Die Datensätze der Dünnschicht-MS-CT der Lunge sind mit ca. 300 Bildern für eine manuelle Auswertung schwer zu handhaben. Eine computergestützte Vordiagnose kann bei der Befundung helfen. Auch können Nachverarbeitungstechniken wie die Emphysemquantifizierung mithilfe dreidimensionaler anatomischer Informationen verbessert und der Programmablauf weiter automatisiert werden. Material und Methoden: Es wurden die Ergebnisse von 4 Programmen (Pulmo®, Volume®, YACTA und PulmoFUNC) zur quantitativen Analyse des Emphysems (Lungen- und Emphysemvolumen, mittlere Lungendichte und Emphysemindex) bei 30 konsekutiven Dünnschicht-MSCT-Datensätzen mit verschiedenen Schweregraden eines Emphysems miteinander verglichen. Zusätzlich wurde das Klassifikationsergebnis des Programms YACTA für verschiedene Emphysemtypen analysiert. Ergebnisse: Pulmo® und Volume® haben wegen notwendiger manueller Korrektur der Lungensegmentierung eine mediane Bearbeitungszeit von 105 bzw. 59 Minuten. Die weitgehend automatisierten Programme PulmoFUNC und YACTA laufen im Median in 26 bzw. 16 Minuten ab. Die Auswertung mit Pulmo® und Volume® führte bei je 2 unterschiedlichen Datensätzen zu nicht plausiblen Werten. PulmoFUNC stürzte bei 2 anderen Datensätzen reproduzierbar ab. Nur mit YACTA ließen sich alle Bilddatensätze auswerten. Die von YACTA und PulmoFUNC ermittelten Lungen-, Emphysemvolumina, Emphysemindices und mittlere Lungendichte sind signifikant größer als die entsprechenden Werte von Volume® und Pulmo® (Differenzen: Volume®: 119 cm³/65 cm³/1 %/17 HE, Pulmo®: 601 cm³/96 cm³/1 %/37 HE). Bei der Klassifikation der Emphysemtypen fanden sich 26 Übereinstimmungen zum Radiologen beim panlobulären, 22 beim paraseptalen und 15 beim zentrilobulären Emphysem. Schlussfolgerung: Der erhebliche Zeitaufwand behindert den Einsatz der quantitativen Emphysemanalyse in der klinischen Routine. Die Ergebnisse von YACTA und PulmoFUNC basieren auf einer Vorsegmentierung der Lunge mit dediziertem Ausschluss des Tracheobronchialsystems. Diese vollautomatischen Werkzeuge ermöglichen nicht nur eine schnelle Quantifizierung ohne manuelle Interaktion, sondern damit auch eine reproduzierbare Messung ohne Benutzerabhängigkeit.

Abstract

Purpose: The data records of thin-section MSCT of the lung with approx. 300 images are difficult to use in manual evaluation. A computer-assisted pre-diagnosis can help with reporting. Furthermore, post-processing techniques, for instance, for quantification of emphysema on the basis of three-dimensional anatomical information might be improved and the workflow might be further automated. Materials and Methods: The results of 4 programs (Pulmo®, Volume®, YACTA and PulmoFUNC) for the quantitative analysis of emphysema (lung and emphysema volume, mean lung density and emphysema index) of 30 consecutive thin-section MSCT datasets with different emphysema severity levels were compared. The classification result of the YACTA program for different types of emphysema was also analyzed. Results: Pulmo® and Volume® have a median operating time of 105 and 59 minutes respectively due to the necessity for extensive manual correction of the lung segmentation. The programs PulmoFUNC and YACTA, which are automated to a large extent, have a median runtime of 26 and 16 minutes, respectively. The evaluation with Pulmo® and Volume® using 2 different datasets resulted in implausible values. PulmoFUNC crashed with 2 other datasets in a reproducible manner. Only with YACTA could all graphic datasets be evaluated. The lung volume, emphysema volume, emphysema index and mean lung density determined by YACTA and PulmoFUNC are significantly larger than the corresponding values of Volume® and Pulmo® (differences: Volume®: 119 cm³/65 cm³/1 %/17 HU, Pulmo®: 60 cm³/96 cm³/1 %/37 HU). Classification of the emphysema type was in agreement with that of the radiologist in 26 panlobular cases, in 22 paraseptalen cases and in 15 centrilobular emphysema cases. Conclusion: The substantial expenditure of time obstructs the employment of quantitative emphysema analysis in the clinical routine. The results of YACTA and PulmoFUNC are affected by the dedicated exclusion of the tracheobronchial system. These fully automatic tools enable not only fast quantification without manual interaction, but also a reproducible measurement without user dependence.

Technical aspects - tracheobronchial tree - thorax - tissue characterization - CT quantitative - CT high resolution

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3 Die Nachbarschaft eines Voxels beschreibt die Morphologie der zusammenhängenden, ausgewerteten Nachbarschaftsvoxel in 2D oder 3D. Die zugehörige Zahl gibt dabei an, welche Nachbarschaftsbeziehung im Raum berücksichtigt wurde [z. B. N4 = in 2D orthogonal benachbarte Voxel exkl. des zentralen Voxels, N7 = in 3D orthogonal benachbarte Voxel inkl. des zentralen Voxels, N8 = in 2D orthogonal und schräg benachbarte Voxel exkl. des zentralen Voxels, N27 = in 3D orthogonal und schräg benachbarte Voxel inkl. des zentralen Voxels] [11].

4 Die Boxplotdiagramme stellen Mediane, Maximum und Minimum (falls diese keine Ausreißer sind), das 25 %- und 75 %-Perzentile dar. Der offene Kreis repräsentiert Ausreißer mit einer Differenz zwischen dem 1,5- und 3fachen des Interquartilabstands vom Median. Sternchen repräsentieren Extremwerte mit einen Abstand von mehr als dem 3fachen des Interquartilabstands vom Median. Die unterste und die oberste horizontale Linie stellen den jeweils kleinsten und größten Messwert dar, die noch keine Ausreißer sind.

5 In den Bland-Altmann-Diagrammen sind die intraindividuellen Differenzen der jeweiligen Daten zweier Programme gegen deren Mittelwert aufgetragen. Markiert sind der Median der intraindividuellen Differenz (durchgezogene Linie) und - sofern vorhanden - die intraindividuelle Differenz von 0 (gestrichelte Linie).