Nuklearmedizin 2019; 58(02): 118
DOI: 10.1055/s-0039-1683508
Vorträge
Radiomics und Modelling
Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Evaluierung der Variabilität von PET-Merkmalen (Radiomics) anhand von heterogenen Phantomen und Lungenpatienten

M Carles
1   Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Physik Strahlenheilkunde, Freiburg
,
M Mix
2   Universitätsklinikum Freiburg, Klinik für Nuklearmedizin, Freiburg
,
D Baltas
1   Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Physik Strahlenheilkunde, Freiburg
,
L Martí-Bonmatí
3   Hospital Univrsitario La fe, Clinical Department of Medical Imaging, Valencia
› Author Affiliations
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Publication History

Publication Date:
27 March 2019 (online)

 
 

    Ziel/Aim:

    Eine der größten Herausforderungen bei der Verwendung von Radiomics ist die Identifikation robuster Bildmerkmale (Image Features, IF). Bei der Positronen-Emissions-Tomografie (PET) von Lungenpatienten wird die Quantifizierung solcher Merkmale durch die Atembewegung erschwert. Auch die zugrunde liegende Segmentierung der betrachteten Volumina hat Einfluss auf die Variabilität der PET-IF. Beide Effekte wurden in dieser Arbeit untersucht.

    Methodik/Methods:

    31 PET-IF wurden für 28 heterogene Phantome mit 16 verschiedenen Atembewegungsmustern sowie für 31 Lungenpatienten evaluiert. Segmentiert wurde jeweils zum einen über die Aktivität (40% der maximalen Aktivität der Läsion) und zum anderen über einen Kontrast-basierten Algorithmus (COA). Für die Phantome wurden zusätzlich ideale Konturen (VOIIdeal) erzeugt. Die Datenakquisition erfolgte jeweils mit (4D) und ohne (3D) Atembewegungskorrektur an einem Gemini TF 16 BigBore (Philips). PET-Bilder mit dem Standardprotokoll in 4 × 4 × 4 mm3 Voxeln rekonstruiert.

    Ergebnisse/Results:

    Obwohl beide Segmentierungsmethoden das Volumen der Läsion im Vergleich zu VOIIdeal unterschätzten und zu unterschiedlichen PET-IF führten (Wilcoxon-Rank-Test), zeigten die PET-IF aller Segmentierungen eine starke lineare Korrelation (r > 0.8, p < 0.05). Das Atembewegungsmuster hatte den größten Einfluss auf die IF-Variabilität, wobei die 4D-Akquisition den Effekt minimierte. Für die Patientenkohorte gab es keinen signifikanten Unterschied zwischen 3D- und 4D Akquisition.

    Schlussfolgerungen/Conclusions:

    Zusammenfassend folgt aus unserer Studie, dass: (i) beide PET-Segmentierungsmethoden für Radiomics genutzt werden können; (ii) wegen großen IF-Variabilität durch die Irregularität der Atmung es zu empfehlen ist, eine gleichmäßige Atmung mit den Patienten vor der Messung zu üben; und (iii) die PET-IF für unsere Patientenkohorte meiste PET-IF waren robust zwischen 3D und 4D Protokollen.


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