Diagnostik fokaler Leberläsionen durch Texturanalyse von dynamischen Computertomogrammen

Zusammenfassung

Die Diagnostik fokaler Leberläsionen in der dynamischen CT basiert auf der korrekten Interpretation der Morphologie des Herdes sowie der Änderungen des Gewebemusters nach Kontrastmittelgabe. Ziel dieser Studie war die Entwicklung eines digitalen Texturanalysesystems zur computerunterstützten Diagnostik von Leberherden. Wir untersuchten 148 fokale Leberherde mittels Serio-CT. Hiervon waren 61 Hämangiome, 25 fokal-noduläre Hyperplasien bzw. Adenome und 62 maligne Leberherde (primär/sekundär). Der Durchmesser der Läsionen betrug 8-145 mm (Mittel: 31 mm). Alle Befunde, außer den Hämangiomen, wurden histologisch gesichert. Die relevanten Bildbereiche wurden als „Region of Interest” interaktiv festgelegt. Nach Extraktion der charakteristischen Gewebemuster wurde ein Klassifikator trainiert. Die Überprüfung des Verfahrens erfolgte mit der „Leaving-one-out”-Methode. 134 von 148 Befunden wurden richtig diagnostiziert (positiver Vorhersagewert 0,9). Die Sensitivität für die Diagnose einer malignen Läsion war 0,93 (⁸⁰/₈₆), die Spezifität 0,9 (⁵⁶/₆₂). Die falsche Klassifizierung einer Läsion hing wesentlich ab von der Qualität der Untersuchung (Bolusstärke, Lageänderungen des Herdes durch Atembewegungen).

Summary

Characterisation of focal liver lesions on computed tomography (CT) depends on correct interpretation of morphology and dynamic changes during bolus injection of contrast medium. The aim of this study was to develop a texture analysis concept for computer based interpretation of dynamic CT images. 148 focal liver lesions were investigated by serial CT. The study comprised 61 haemangiomas, 25 other benign lesions (FNH/adenomas) and 62 malignant lesions (primary or secondary). FNH, adenomas and malignant lesions were histologically proven. Diameter was 8-145 mm (mean 31 mm). Regions of interest were interactively denned. After extraction of characteristic textural features, a pattern classifier was trained. All CT series were evaluated using the „leaving-one-out” method. 134 of the 148 lesions were correctly classified (positive predictive value 0.9). Sensitivity for the presence of malignancy was 0.93 (⁸⁰/₈₆), specificity was 0.9 (⁵⁶/₆₂). False classification of a lesion was found to depend strongly on the quality of the examination (bolus intensity, positional change of the lesion due to respiratory movements).

Schlüsselwörter

Computertomographie - Dynamische Computertomographie - Leber - Mustererkennung - Texturanalyse - Computergestützte Diagnostik

Key words

Computed tomography - Dynamic CT - Texture analysis - Classification - Liver - Computer assisted diagnosis