Größenmessungen von Nierensteinen in der Computertomografie: Einfluss von Akquisitions- und Bildrekonstruktionsparametern

Zielsetzung Die Computertomografie (CT) ist die Bildgebungsmethode der Wahl bei Verdacht auf Urolithiasis zur Evaluation des Vorhandenseins, der Lokalisation und Größe von Steinen, wobei letzteres häufg die Therapieentscheidung beeinflusst. Hierbei ist der Einfluss von verschiedenen Akquisitions- und Bildrekonstruktionsparametern auf exakte Größenmessungen überwiegend unbekannt.

Material und Methoden 47 Nierensteine mit unterschiedlicher Zusammensetzung wurden mit einem 256-Zeilen-CT in einem 3D-gedruckten, semi-anthropomorphischen Phantom untersucht. Hierbei wurde ein normal-Dosis und ein niedrig-Dosis Protokoll verwendet (CTDIvol von 2 mGy bzw. 10 mGy). Als Referenz wurde die Steingröße manuell mittels eines digitalen Messschiebers bestimmt (Man-M). Die Bilder wurden mittels gefilteter Rückprojektion, hybrid und modell-basierten iterativen Rekonstruktionsalgorithmen (FBP, HIR, MBIR), mit unterschiedlichen Kerneln und Entrauschungs-Niveaus rekonstruiert. Zur Berechnung der Steingröße im CT wurden alle Steine semi-automatisch, Grenzwert-basiert segmentiert.

Ergebnisse Im Vergleich zu Man-M wurde die Steingröße im CT signifikant überschätzt (8,8±2,9 vs. 10,0±3,1mm, p<0,05); wobei sich insgesamt eine gute Korrelation zeigte (R2=0,66). Strahlendosis und Entrauschungs-Niveau hatten keinen signifikanten Einfluss auf die CT-Größenmessung (p>0,05). MBIR und ein harter Kernel („sharp“) zeigten die geringste Differenz verglichen mit Man-M (9,3±3,1 vs. 8,8±2,9mm, p<0,05). Unterschiede der CT-Messungen eines einzigen Nierensteins betrugen bis zu 40% (z.B. 7,3–12,0mm vs. Man-M 5,9mm).

Schlußfolgerungen CT-basierte Messungen neigen dazu die Steingröße im Vergleich zur manuellen Messung zu überschätzen. Sie scheinen hierbei weitgehend unabhängig von Strahlendosis und Entrauschungs-Niveaus, während Rekonstruktionsalgorithmen und Kernel einen relevanten Einfluss auf die Messungen demonstrieren. Die geringsten Unterschiede zeigten sich mit modell-basierter Rekonstruktion und einem harten Kernel („sharp“).