Rofo 2019; 191(S 01): S63-S64
DOI: 10.1055/s-0037-1682188
Vortrag (Wissenschaft)
Onkologische Bildgebung/Onkologie
Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Extraktion quantitativer Bildtexturparameter mittels hochauflösender diffusionsgewichteter Bildgebung im Pankreaskarzinom

G Kaissis
1   Klinikum rechts der Isar, Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie, München
,
F Lohöfer
1   Klinikum rechts der Isar, Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie, München
,
D Karampinos
1   Klinikum rechts der Isar, Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie, München
,
S McTavish
1   Klinikum rechts der Isar, Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie, München
,
H Peeters
2   , Philips Medical Technologies,
,
C Katemann
2   , Philips Medical Technologies,
,
H Friess
3   Klinikum rechts der Isar, Klinik und Poliklinik für Chirurgie, München
,
E Rummeny
1   Klinikum rechts der Isar, Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie, München
,
R Braren
1   Klinikum rechts der Isar, Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie, München
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Publication History

Publication Date:
27 March 2019 (online)

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    Zielsetzung:

    Die Evaluation der diffusionsgewichteten Bildgebung mit reduziertem field of view (rFOV-DWI) im Hinblick auf Bildqualität, Tumorsegmentierung und Extraktion quantitativer Bildtexturparameter im pankreatischen duktalen Adenokarzinom (PDAC).

    Material und Methoden:

    18 Patienten mit histologisch gesichertem PDAC wurden mittels T2-gewichteter und atemgetriggerter, diffusionsgewichteter single-shot echo planar-Bildgebung mit full FOV (fFOV) bei einer Voxelgröße von 3 × 3x4 mm sowie reduced FOV (rFOV) bei einer Voxelgröße von 2,5 × 2,5 × 3 mm untersucht und retrospektiv analysiert. Zwei Abdominalradiologen evaluierten die subjektive Bildqualität und segmentierten im Konsens das Tumorgesamtvolumen. Quantitative Kennzahlen der Segmentierung (Volume, Sphericity, Compacity)und der Tumorheterogenität (Histogram Entropy, GLCM Entropy, Contrast, Dissimilarity) wurden aus dem Gesamtvolumen mittels der Software LifeX und aus Unterbereichen des Tumors ("Entropy maps") mittels MATLAB extrahiert.

    Ergebnisse:

    Die Bildqualität der rFOV-Akquisitionen wurde in allen Datensätzen höher bewertet (Cohen's Kappa = 1,0). Die ADC-Werte des Tumorgesamtvolumens und die Segmentierungskennzahlen (Volume, Sphericity, Compacity) unterschieden sich nicht signifikant zwischen rFOV- und fFOV-Akquisitionen (Chi-quadrat-Test p > 0,05). Heterogenitätskennzahlen des Tumorgesamtvolumens (Histogram Entropy, GLCM Entropy, Contrast, Dissimilarity) wiesen in rFOV-Akquisitionen signifikant höhere Werte und eine weitere Streuung auf (p < 0.01). Der Anteil von Tumorvoxel mit hoher Entropie in den "Entropy maps" war in rFOV-Akquisitionen signifikant höher (35,8% vs. 12,0%) als in fFOV-Akquisitionen (p = 0.0002).

    Schlussfolgerungen:

    Die hochaufgelöste diffusionsgewichtete Bildgebung hat eine höhere Bildqualität, ermöglicht eine verbrsserte, präzise Tumorsegmentierung und die Extraktion von quantitativen Bildtexturparametern und von Kennzahlen der Tumorheterogenität mit höherer Güte im pankreatischen duktalen Adenokarzinom. Sie kann so die nichtinvasive Tumorsubtypisierung erleichtern.


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