Subscribe to RSS
DOI: 10.1055/s-0040-1711491
Digitale Volumentomographie versus CT: Messung der Genauigkeit in der Darstellung des NHH-Systems am Phantom
Hintergrund Bei der chronischen Rhinosinusitis (CRS) handelt es sich um eine entzündliche Erkrankung der Nasen- und Nasennebenhöhlenschleimhaut. Sie gilt, mit einer Prävalenz von etwa 10 % europaweit, als eine der häufigsten Erkrankungen. Bildgebende Verfahren, allen voran die Computertomographie der Nasennebenhöhlen (NNH-CT), sind zur Diagnosestellung und zur Planung des operativen Vorgehens zwingend erforderlich. Die Digitale Volumentomographie der Nasennebenhöhlen (NNH-DVT) wird nicht routinemäßig eingesetzt, die Strahlenbelastung liegt jedoch 30-40 % unter der einer NNH-CT. Das Ziel unserer Studie war es zu untersuchen, ob die NNH-DVT der NNH-CT für die Beurteilung der Nasennebenhöhlen gleichwertig ist.
Methoden NNH-CT und NNH-DVT des Phantoms wurden an unserer Institution durchgeführt. Bildrekonstruktionen wurden mit RadiAnt Viewer® durchgeführt. Die Bildqualität von Schnittbildaufnahmen und 3D Rekonstruktionen von NNH-CT und NNH-DVT wurden von Fachärzten für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde separat beurteilt. Dabei wurden unter anderem die räumliche Auflösung und der Gewebekontrast beurteilt.
Ergebnisse Die Bildqualität der NNH-DVT war mit der NNH-CT vergleichbar. Messungen zeigten keine Abweichung von anatomischen Strukturen. Bei den getesteten Einstellungen von NNH-DVT (low/medium/high Resolution) lag die Strahlenbelastung immer unter jener der NNH-CT.
Conclusio Die Ergebnisse unseres Phantommodells stimmten generell mit der spärlichen existierenden Literatur überein. Wir schließen aus den gewonnenen Ergebnissen, dass die NNH-DVT eine gute Alternative zur NNH-CT ist. Dies trifft insbesondere auf Patienten mit CRS zu, welche sich häufig einer NNH-CT unterziehen müssen. Weitere klinische Studien sind jedoch notwendig, um den klinischen Stellenwert der NNH-DVT zu klären.
Poster-PDF A-1792.PDF
Publication History
Article published online:
10 June 2020
© 2020. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
© Georg Thieme Verlag KG
Stuttgart · New York