Quantifizierung von Krankheitsmustern mittels Texturanalyse bei Patienten mit interstitiellen Lungenerkrankungen (ILD): Korrelation mit Visual Score

Ziele: Texturbasierte Erkennung und Quantifizierung von Krankheitsmustern in Thorax-CTs haben das prinzipielle Problem des Fehlens eines Gold Standards. In dieser Studie wird die textur-basierte Quantifizierung von Krankheitsmustern, die 3D Adaptive Multi Feature Method (3DAMFM), mit dem Visual Score von Radiologen verglichen. Methode: Basierend auf einer Bayes-Klassifikation wurde eine Trainingsdatenbank, bestehend aus 4 eindeutigen Krankheitsmustern (Normal, Milchglastrübung, Honigwabenmuster, Emphysem) aus 1980 Volumes of Interest (15×15×15 pixel) bei 47 Patienten mit ILD von 2 Radiologen aufgebaut. Anschließend wurden retrospektiv Thorax-CTs von 26 Patienten, die nicht der Trainingsgruppe angehören (0.5mm Schichtdicke, b60 Kernel, Siemens Volume Zoom) mit gewöhnlicher interstiteller Pneumonie (n=12) und unspezifischer interstitieller Pneumonie (n=14) mittels 3DAMFM analysiert. 2 erfahrene Thoraxradiologen quantifizierten die Krankheitsausprägungen mittels Visual Score auf 5 vorher definierten Ebenen. Für die Korrelation wurde der Wilcoxon Test verwendet. Ergebnis: Die durchschnittliche Ausprägung für Honigwabenmuster, Milchglastrübung und Emphysem waren beim Visual Score 5.4%, 43.5% und 2.1% und bei der 3DAMFM 19.4%, 44.3% und 0.6%. Es konnte eine gute Korrelation zwischen Visual Score und 3DAMFM bei Milchglastrübung und Emphysem gefunden werden (p=0.546 und p=0.099), schlechter allerdings bei Honigwabenmuster (p=0.000837). Schlussfolgerung: Die 3DAMFM scheint eine vielversprechende Methode für die Quantifizierung von Krankheitsmustern bei Patienten mit ILD zu sein, mit akzeptabler Korrelation der Quantifizierung durch Radiologen. Die schlechtere Korrelation beim Honigwabenmuster ist auf derzeitige Fehler in der Segmentierung zurückzuführen. Die Bestimmung weiterer Krankheitsmuster in der Datenbank wird die Qualität der 3D AMFM steigern und ein objektives Werkzeug zur Quantifizierung von Krankheitsverläufen bieten.

Keywords: Texturanalyse, Krankheitsmuster, Thorax-CT, interstitielle Lungenerkrankungen

Korrespondierender Autor: Recheis W

Universitätsklinik, Radiologie, Anichstrasse 35, 6020, Innsbruck

E-Mail: [e-mail]