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DOI: 10.1055/s-0035-1551442
Simulation von höheren B-Werten bei Diffusionsgewichteten MRT der Prostata: Maximierung des positiven prädiktiven Wertes
Zielsetzung:
Als Teil der multiparametrischen MRT der Prostata ist die Akquisition von diffusionsgewichteten Sequenzen mit b-Werten von über 1500 s/mm2 zeitaufwändig und artefaktanfällig, hier stellt die Berechnung auf der Grundlage mehrere Datensätzen mit geringeren b-Werten eine Alternative dar, von der berichtet wird, dass die Tumordetektion verbessert und gesundes Gewebe besser supprimiert wird. Wir untersuchten anhand von MR-geführten Prostatabiopsien, welchen Einfluss die in der Berechnung gewählten b-Werte und die räumliche Auflösung auf den positiven prädiktiven Wert hat.
Material und Methodik:
50 Patienten wurden mittels multiparametrischen MRT der Prostata untersucht und für eine MR-geführte Prostatabiopsie einbestellt. Im Rahmen der multiparametrischen MRT (Philips Archiva 3T) wurden diffusionsgewichtete Sequenzen mit b-Werten von 0, 50, 200 und 800 s/mm2 durchgeführt (Schichtdicke 6 mm, FOV:210 × 239 mm, Matrix 144 × 162, TE 55 ms, TR 1620 ms, Sense 2). Läsionen wurden anhand PI-RADS identifiziert. Innerhalb von 6 Wochen wurden bei der MR-geführte Biopsie (Invivo DynaTRIM) bis zu 3 Herde pro Patient angesteuert und histologisch gemäß dem Gleason-Score kategorisiert. Aus den Datensätzen wurden b-Werte von 1000, 1500, 2000, ... bis 8000 s/mm2 aus gemittelten Daten berechnet, die im Radius von 1 mm, 2 mm, 3 mm,... bis 15 mm um die Entnahmestelle lagen.
Ergebnisse:
129 Läsionen wurden biopsiert. Bei 25 Patienten wurden histologisch 41 Herde mit einen Prostatakarzinom identifiziert. Der optimale positive prädiktive Wert von 0.64 für das Vorhandensein eines Karzinoms fand sich bei b = 1500 s/mm2 und einem Mittlungsradius von 6 mm. Der optimale positive prädiktive Wert von 0.85 für das Vorhandensein eines hochmalignen Karzinoms (Gleason-Score>= 7, n = 20) fand sich bei b = 2500 s/mm2 und einem Mittlungsradius von 5 mm.
Schlussfolgerungen:
Die Berechnung von b-Werten aufgrund von räumlich geglätteten Daten ist ein vielversprechender Ansatz bei der Selektion von Biopsieregionen im Rahmen der multiparametrischen MRT.