Subscribe to RSS
DOI: 10.1055/s-0031-1279208
Automatische Detektion und volumetrische Segmentierung der Milz bei Patienten mit malignem Lymphom in CT-Ganzkörperuntersuchungen
Ziele: Eine automatische Detektion und volumetrische Segmentierung der Milz in CT-Scans. Korrelationsanalyse von automatischer (aV), abgeschätzter (eV) und manueller (mV) Milzvolumetrie im Bezug auf die Entwicklung des Volumens zwischen zwei Untersuchungen bei Lymphompatienten. Methode: Retrospektive Analyse von drei konsekutiven CT-Scans von 15 zufällig ausgewählten Lymphompatienten. Bestimmung des eV: 30cm3 + 0.58 (Breite x Tiefe x Höhe). Vermessung der Milz und manuelle Volumetrie als Goldstandard erfolgte durch erfahrene Radiologen. Ergebnis: Die aV kann in allen CT-Scans durchgeführt werden. Das durch die aV ermittelte Milzvolumen betrug durchschnittlich 268,21cm3, das der mV 281,58cm3 und das der eV 268,93cm3. Der Korrelationskoeffizient zwischen aV und mV betrug 0,99, zwischen mV und eV 0,91 und zwischen aV und eV 0,91. Es zeigte sich eine nahezu perfekte Korrelation von 0,95 zwischen aV und mV bei der Entwicklung des Milzvolumens zwischen zwei Untersuchungszeitpunkten in konsekutiven CT-Scans. Zwischen mV und eV ermittelten wir einen Korrelationskoeffizienten von 0,95 und zwischen aV und eV von 0,86. Alle Ergebnisse sind hochsignifikant (p<0,01). Schlussfolgerung: Die automatische Detektions- und Segmentierungs-Software ermöglicht eine schnelle und genaue Volumetrie der Milz. Sie kann in allen CT-Scans erfolgen und liefert ein objektives, vergleichbares und Untersucher unabhängiges Ergebnis. Automatische Volumetrie ist im Vergleich zur manuellen Volumetrie wesentlich weniger zeitaufwändig. Milzvolumenbestimmung und besonders die Entwicklung des Milzvolumens zwischen zwei Untersuchungen ist bei Lymphompatienten von großer Bedeutung und kann Hinweise auf den Verlauf der Erkrankung liefern.
Keywords: Automatische Milzvolumetrie, Lymphom, Detektions- und Segmentierungssoftware
Korrespondierender Autor: Hammon M
Radiologisches Institut des Universitätsklinikum Erlangen, Maximiliansplatz 1, 91054 Erlangen
E-Mail: matthias.hammon@uk-erlangen.de