Linear and Volume Measurements of Pulmonary Nodules at Different CT Dose Levels – Intrascan and Interscan Analysis

Zusammenfassung

Ziel: Ziel der Studie ist der Vergleich der Interobserver-Variabilität von linearen Messungen und semiautomatischen Volumenmessungen von pulmonalen Rundherden in Ultra-Niedrig-Dosis-CT-Datensätzen (ULD-CT) und Standard-Dosis-CT-Datensätzen (SD-CT) in einer Intra- und Interscan-Analyse. Material und Methoden: Von 33 Patienten mit pulmonalen Rundherden wurden zwei Mehrschicht-Spiral-CT-Datensätze (MSCT-Datensätze) (1 mm Schichtdicke bei 20 % überlappender Rekonstruktion) akquiriert. Einer Ultra-Niedrig-Dosis-CT (120 kV, 5 mAs) folgte unmittelbar die Durchführung einer MSCT in Standard-Dosis-Technik (120 kV, 75 mAs). Die Dünnschicht-Bilddaten wurden mittels der Segmentations-Software OncoTREAT (MeVis, Bremen, Germany, Version 1.3) analysiert. Der maximale axiale Durchmesser der Rundherde, in Anlehnung an die RECIST-Kriterien, als auch das Volumen von 229 soliden, in die statistische Auswertung übernommenen, pulmonalen Rundherden wurden unabhängig von 2 Radiologen bestimmt. Die Interobserver-Variabilität der ein- und dreidimensionalen Messungen der Rundherde in SD-CT and ULD-CT wurde berechnet und in einer Intra- and Interscan-Analyse verglichen. Ergebnisse: 90 % der pulmonalen Rundherde wurden erfolgreich segmentiert. Der mediane Durchmesser der Rundherde (n = 229) wurde mit 8,2 mm (Mittel: 10,8 mm, Minimum: 2,8 mm, Maximum: 43,6 mm) ermittelt. Das errechnete Volumen der Rundherde betrug minimal 0,01 ml und maximal 49,1 ml (Median: 0,1 ml; Mittel: 1,5 ml). Die Intrascan-Analyse ergab keine statistisch signifikanten Unterschiede (p > 0,05) zwischen der errechneten Interobserver-Variabilität in ULD-CT und der Variabilität in SD-CT. Es zeigten sich größere 95 %-Konfidenzintervalle (95 % CI) für die relativen Unterschiede der RECIST-Messungen (31,0 % + 27,0 %, Mittel: –2,0 % für SD-CT; –27,0 % + 38,6 %, Mittel: 5,8 % für ULD-CT) im Vergleich zu den relativen Unterschieden der Volumenmessungen (–9,4 %, 8,0 %, Mittel: 0,7 % für SD-CT; –13 %, 13 %, Mittel: 0,0 % für ULD-CT). Die Interscan-Analyse zeigte eine Zunahme der Interobserver-Variabilitäten mit vergrößerten 95 % CI für Volumenmessungen (–26,5 % 29,1 bzw. –25,2 % 29,6 %, Mittel: 1,3 % bzw. 2,1 %). Die Interscan-Analyse erbrachte zu der Intrascan-Analyse vergleichbare 95 %-Konfidenzintervalle der Variabilität der RECIST-Messungen. Schlussfolgerung: Die Variabilität von semiautomatischen Volumenmessungen pulmonaler Rundherde als auch die Variabilität von RECIST-Messungen scheint unabhängig von der zur Akquisition des CT-Datensatzes verwendeten Dosis zu sein. Dieses ist insbesondere für Verlaufskontrollen im Rahmen von Screening-Untersuchungen in Niedrig-Dosis-CT-Technik von Bedeutung.

Abstract

Purpose: To compare the interobserver variability of the unidimensional diameter and volume measurements of pulmonary nodules in an intrascan and interscan analysis using semi-automated segmentation software on ultra-low-dose computed tomography (ULD-CT) and standard dose CT (SD-CT) data. Materials and Methods: In 33 patients with pulmonary nodules, two chest multi-slice CT (MSCT) datasets (1 mm slice thickness; 20 % reconstruction overlap) had been consecutively acquired with an ultra-low dose (120 kV, 5 mAs) and standard dose technique (120 kV, 75 mAs). MSCT data was retrospectively analyzed using the segmentation software OncoTREAT (MeVis, Bremen, Germany, version 1.3). The volume of 229 solid pulmonary nodules included in the analysis as well as the largest diameter according to RECIST (Response Evaluation Criteria for Solid Tumors) were measured by two radiologists. Interobserver variability was calculated and SD-CT and ULD-CT data compared in an intrascan and interscan analysis. Results: The median nodule diameter (n = 229 nodules) was registered with 8.2 mm (range: 2.8 to 43.6 mm, mean: 10.8 mm). The nodule volume ranged between 0.01 and 49.1 ml (median 0.1 ml, mean 1.5 ml). With respect to interobserver variability, the intrascan analysis did not reveal statistically significant differences (p > 0.05) between ULD-CT and SD-CT with broader limits of agreement for relative differences of RECIST measurements (–31.0 % + 27.0 % mean –2.0 % for SD-CT; –27.0 % + 38.6 %, mean 5.8 % for ULD-CT) than for volume measurements (–9.4 %, 8.0 %, mean 0.7 % for SD-CT; –13 %, 13 %, mean 0.0 % for ULD-CT). The interscan analysis showed broadened 95 % confidence intervals for volume measurements (–26.5 % 29.1 % mean 1.3 %, and –25.2 %, 29.6 %, mean 2.2 %) but yielded comparable limits of agreement for RECIST measurements.Conclusion: The variability of nodule volumetry assessed by semi-automated segmentation software as well as nodule size determination by RECIST appears to be independent of the acquisition dose in the CT source dataset. This is particularly important regarding size determination of pulmonary nodules in screening trials using low-dose CT data for follow-up imaging.

Key words

thorax - CT - neoplasms - segmentation

References

• 1 Watanabe H, Yamamoto S, Kunitoh H. et al . Tumor response to chemotherapy: the validity and reproducibility of RECIST guidelines in NSCLC patients.  Cancer Sci. 2003;  94 1015-1020
• 2 Erasmus J J, Gladish G W, Broemeling L. et al . Interobserver and intraobserver variability in measurement of non-small-cell carcinoma lung lesions: implications for assessment of tumor response.  J Clin Oncol. 2003;  21 2574-2582
• 3 Revel M P, Bissery A, Bienvenu M. et al . Are two-dimensional CT measurements of small noncalcified pulmonary nodules reliable?.  Radiology. 2004;  231 453-458
• 4 Gietema H A, Wang Y, Xu D. et al . Pulmonary nodules detected at lung cancer screening: interobserver variability of semiautomated volume measurements.  Radiology. 2006;  241 251-257
• 5 Wormanns D, Kohl G, Klotz E. et al . Volumetric measurements of pulmonary nodules at multi-row detector CT: in vivo reproducibility.  Eur Radiol. 2004;  14 86-92
• 6 Goodman L R, Gulsun M, Washington L. et al . Inherent variability of CT lung nodule measurements in vivo using semiautomated volumetric measurements.  Am J Roentgenol. 2006;  186 989-994
• 7 Gietema H A, Schaefer-Prokop C M, Mali W P. et al . Pulmonary Nodules: Interscan Variability of Semiautomated Volume Measurements with Multisection CT – Influence of Inspiration Level, Nodule Size, and Segmentation Performance.  Radiology. 2007;  245 888-894
• 8 Boll D T, Gilkeson R C, Fleiter T R. et al . Volumetric assessment of pulmonary nodules with ECG-gated MDCT.  Am J Roentgenol. 2004;  183 1217-1223
• 9 Gurung J, Maataoui A, Khan M. et al . Automated Detection of Lung Nodules in Multidetector CT: Influence of Different Reconstruction Protocols on Performance of a Software Prototype.  Fortschr Röntgenstr. 2006;  178 71-77
• 10 Winer-Muram H T, Jennings S G, Meyer C A. et al . Effect of varying CT section width on volumetric measurement of lung tumors and application of compensatory equations.  Radiology. 2003;  229 184-194
• 11 Diederich S, Wormanns D, Semik M. et al . Screening for early lung cancer with low-dose spiral CT: prevalence in 817 asymptomatic smokers.  Radiology. 2002;  222 773-781
• 12 Henschke C I, McCauley D I, Yankelevitz D F. et al . Early Lung Cancer Action Project: overall design and findings from baseline screening.  Lancet. 1999;  354 99-105
• 13 Swensen S J, Jett J R, Hartman T E. et al . CT screening for lung cancer: five-year prospective experience.  Radiology. 2005;  235 259-265
• 14 Honnef D, Behrendt F F, Bakai A. et al . Computerassistierte Detektion (CAD) von kleinen pulmonalen Rundherden in der Mehrdetektor-Spiral-Computertomografie (MDCT) bei Kindern.  Fortschr Röntgenstr. 2008;  180 540-546
• 15 Bornemann L, Kuhnigk J M, Dicken V. et al . Informatics in radiology (infoRAD): new tools for computer assistance in thoracic CT part 2. Therapy monitoring of pulmonary metastases.  Radiographics. 2005;  25 841-848
• 16 Kuhnigk J M, Dicken V, Bornemann L. et al . Fast Automated Segmentation and Reproducible Volumetry of Pulmonary Metastases in CT-Scans for Therapy Monitoring.  IEEE Trans Med Imaging. 2006;  25 417-434
• 17 Bland J M, Altman D G. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement.  Lancet. 1986;  1 307-310
• 18 Wormanns D, Diederich S, Lentschig M G. et al . Spiral CT of pulmonary nodules: interobserver variation in assessment of lesion size.  Eur Radiol. 2000;  10 710-713
• 19 Bolte H, Riedel C, Knoss N. et al . Computed tomography-based lung nodule volumetry – do optimized reconstructions of routine protocols achieve similar accuracy, reproducibility and interobserver variability to that of special volumetry protocols?.  Fortschr Röntgenstr. 2007;  179 276-281
• 20 Das M, Muhlenbruch G, Katoh M. et al . Automated volumetry of solid pulmonary nodules in a phantom: accuracy across different CT scanner technologies.  Invest Radiol. 2007;  42 297-302
• 21 Goo J M, Tongdee T, Tongdee R. et al . Volumetric measurement of synthetic lung nodules with multi-detector row CT: effect of various image reconstruction parameters and segmentation thresholds on measurement accuracy.  Radiology. 2005;  235 850-856
• 22 Volterrani L, Mazzei M A, Scialpi M. et al . Three-dimensional analysis of pulmonary nodules by MSCT with Advanced Lung Analysis (ALA1) software.  Radiol Med. 2006;  111 343-354
• 23 Biederer J, Wildberger J E, Reuter M. et al . Protokollempfehlungen für die Computertomografie der Lunge. Konsensus der Arbeitsgemeinschaft Thoraxdiagnostik der DRG.  Fortschr Röntgenstr. 2008;  180  471-479
• 24 Heyer C M, Peters S, Lemburg S. et al . Einschätzung der Strahlenbelastung radiologischer Thorax-Verfahren: Was ist Nichtradiologen bekannt?.  Fortschr Röntgenstr. 2007;  179 261-267