Evaluation und Optimierung der monoenergetischen Nachbearbeitung in der Dual Energy Ganzkörper-Computertomographie

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URI: http://hdl.handle.net/10900/113486
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1134868
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-54862
Dokumentart: Dissertation
Date: 2021-03-23
Language: German
Faculty: 4 Medizinische Fakultät
Department: Medizin
Advisor: Othman, Ahmed (Prof. Dr.)
Day of Oral Examination: 2021-02-25
DDC Classifikation: 610 - Medicine and health
Keywords: Computertomografie , Nachbearbeitung
Other Keywords: VMI+
Melanom
Denoising
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Inhaltszusammenfassung:

Die Computertomographie (CT) ist ein wichtiger Bestandteil der bildgebenden klinischen Diagnostik und heute nahezu aus keinem medizinischen Fachgebiet mehr wegzudenken. Dies liegt nicht zuletzt an den vielfältigen Möglichkeiten der Nachbearbeitung von beispielsweise mittels Dual Energy CT (DECT) gewonnenen Bilddatensätzen. Eine dieser Möglichkeiten zur Nachbearbeitung sind monoenergetische Rekonstruktionen (englisch: virtual monoenergetic imaging, kurz: VMI) und deren rauschoptimierte Weiterentwicklung VMI+. Ziel dieser Dissertation war, es den Einfluss von VMI+ auf objektive und subjektive Bildparameter in Bilddatensätzen von Patienten mit malignem Melanom zu analysieren und eine weitere Rauschunterdrückung von VMI+ mittels eines Denoising-Algorithmus zu evaluieren. In der ersten Teilanalyse wurden klinisch indizierte Ganzkörper-DECT-Bilddatensätze von 38 Patienten mit Melanom mit VMI+ bei 40, 55 und 70 Kiloelektronenvolt (kurz: keV) rekonstruiert und mit der Standardrekonstruktion CTpv verglichen. Die Berechnung der Signal-to-noise Ratio (SNR) und Contrast-to-noise Ratio (CNR) der in der Studie inkludierten Organe, Muskeln und Gefäße diente der quantitativen Analyse. Zwei unabhängige Radiologinnen analysierten qualitativ den Gesamteindruck, das Bildrauschen, die Schärfe, die Erkennbarkeit von Läsionen und die diagnostische Sicherheit der Bilddatensätze mittels einer 5-stufigen Likert-Skala (5 = sehr gut). In der zweiten Teilanalyse wurden klinisch indizierte Ganzkörper-DECT-Bilddatensätze von 40 Patienten mit Melanom mit VMI+ 40 und 55 rekonstruiert, mit einem Denoising-Algorithmus „mild-denoised“ (md) und „standard-denoised“ (sd) und mit der Standardrekonstruktion CTpv verglichen. Die Berechnung der SNR und CNR der in der Studie inkludierten Organe, Muskeln und Gefäße diente der quantitativen Analyse. Zwei unabhängige Radiologen analysierten qualitativ den Gesamteindruck, das Bildrauschen, die Schärfe, die Erkennbarkeit von Läsionen und die diagnostische Sicherheit der Bilddatensätze mittels einer 5-stufigen Likert-Skala (5 = sehr gut). In der ersten Teilanalyse wurden höchste CNR-Werte in den VMI+ 55 errechnet, gefolgt von VMI+ 40 und VMI+ 70 mit teils signifikanten Unterschieden zu CTpv (p < 0,05). Die qualitative Analyse lieferte höchste Werte in der Beurteilung des Gesamteindrucks, der Schärfe, der Erkennbarkeit von Läsionen und der diagnostischen Sicherheit in den VMI+ 55. VMI+ 55 lieferten eine gute Interrater- und Intrarater-Reliabilität. In der zweiten Teilanalyse wurden höchste CNR-Werte in den Bilddatensätzen 55sd errechnet, gefolgt von 40sd, 55md, 40md, VMI+ 55, VMI+ 40 und CTpv. Sie zeigten teilweise signifikante Unterschiede untereinander (p < 0,05). Die qualitative Analyse lieferte höchste Werte in der Beurteilung des Gesamteindrucks, der Schärfe, der Erkennbarkeit von Läsionen und der diagnostischen Sicherheit in den 55sd. Bilddatensätze 55sd lieferten eine gute Interrater- und Intrarater-Reliabilität. In der ersten Teilanalyse dieser Dissertation wurde gezeigt, dass VMI+-Rekonstruktionen im Bereich von 55 keV eine gute Bildqualität mit hohem Kontrast und tolerablem Bildrauschen aufweisen. VMI+ 55 erhöhen die Diagnosesicherheit in der Erkennung maligner Läsionen in der DECT Ganzkörperbildgebung verglichen mit dem linear gemischten CT der portal-venösen Phase oder anderen VMI+-Rekonstruktionen. Es sollte in Erwägung gezogen werden, VMI+-55-Rekonstruktionen zukünftig als wertvolle Ergänzung in der CT-Diagnostik einzuführen. In der zweiten Teilanalyse dieser Dissertation wurde gezeigt, dass die Anwendung des Denoising-Algorithmus zur Bildrauschreduktion in CT-Bilddatensätzen beiträgt und eine verbesserte Bildqualität daraus resultiert. Es könnte eine routinemäßige Anwendung des Programmes im klinischen Alltag in Erwägung gezogen werden.

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