MRT-basierte Bewegungskorrektur von hypermetabolen Lungenläsionen: Vergleich quantitativer PET-Daten unterschiedlicher Rekonstruktionsprogramme

Ziel/Aim MRT-basierte Korrektur von PET-Daten am PET/MRT gewinnt an Aktualität. Abhängig von der Atemamplitude ist neben besserer Detektierbarkeit kleiner Läsionen ein positiver Einfluss auf die quantitativen Daten zu erwarten. Diese Pilotstudie vergleicht zwei unterschiedliche Korrekturalgorithmen für Daten eines Biograph mMR (Siemens Healthcare, Erlangen, Germany).

Methodik/Methods 6 Patienten mit Thoraxläsionen wurden im Rahmen des Stagings mittels F-18-FDG-PET/MRT untersucht. Die Datensätze wurden mit folgenden Programmen rekonstruiert: 1. Siemens-Produkt BodyCOMPASS, 5 Bewegungsphasen und 172x172-transaxialer Bildmatrix, 2. In-house-Rekonstruktion mit räumlich und zeitlich regularisierter MR-Bewegungsschätzung, 20 Bewegungsphasen, 344x344-transaxialer Bildmatrix (MoCo-HDTV) (1). Beide Methoden lieferten einen statischen und einen bewegungskorrigierten Datensatz mit vergleichbarer Countzahl.

Ergebnisse/Results 20 Läsionen wurden abgegrenzt (4 pulmonal, 4 pleural, 12 mediastinal). Auf Grund der kleineren Voxelgröße erschien die Detailerkennbarkeit bei MoCo-HDTV qualitativ höher, es wurde aber keine zusätzliche Läsion detektiert. Die Volumina der Läsionen zeigten keinen signifikanten Unterschied zwischen statischer und bewegungskorrigierter Rekonstruktion. Der statische resp. bewegungskorrigierte mediane SUV_peak ergab mit 7,08 rsp 7,87 für den BodyCOMPASS signifikant höhere Werte (p<0,001) im Vergleich zu MoCo-HDTV (6,01 resp 5,90).

Schlussfolgerungen/Conclusions Bei kleinerer Voxelgröße erschien die Detailerkennbarkeit der in-house-Rekonstruktion höher, diese zeigte bei der kleinen Pilotstudie jedoch keinen Effekt auf die quantitativen Daten. Die Rekonstruktion mittels BodyCOMPASS ergab ein höheres Niveau des SUV-peak als bei der MoCo-HDTV. Bei seriellen Patientenuntersuchungen wäre die Anwendung des identischen Korrekturverfahrens essenziell.

• Literatur/References

• 1 Rank CM. , et al. Respiratory motion compensation for simultaneous PET/MR based on highly undersampled MR data. Med Phys 2016; 43 : 6234-6245 .