Rofo 2017; 189(03): 228-232
DOI: 10.1055/s-0042-115571
Oncologic Imaging
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Improved Image Quality and Detectability of Hypovascular Liver Metastases on DECT with Different Adjusted Window Settings

Verbesserte Bildqualität und Nachweisbarkeit von hypovaskularisierten Lebermetastasen im DECT mit angepassten Fensterwerteinstellungen
Jens Altenbernd
Department of Diagnostic and Interventional Radiology and Neuroradiology, University Duisburg-Essen, Medical Faculty, Essen, Germany
,
Michael Forsting
Department of Diagnostic and Interventional Radiology and Neuroradiology, University Duisburg-Essen, Medical Faculty, Essen, Germany
,
Thomas Lauenstein
Department of Diagnostic and Interventional Radiology and Neuroradiology, University Duisburg-Essen, Medical Faculty, Essen, Germany
,
Axel Wetter
Department of Diagnostic and Interventional Radiology and Neuroradiology, University Duisburg-Essen, Medical Faculty, Essen, Germany
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

08 January 2016

06 August 2016

Publication Date:
21 December 2016 (online)

Abstract

Objective To investigate dual-energy CT of hypovascular liver metastases (LMs) with special focus on window settings (WSs). The aim of the study is to investigate the extent to which adapted WSs and the low-energy images of DECT improve the visibility especially of smaller LMs.

Materials and Methods 30 patients with LMs of colorectal cancer were investigated with DECT of the liver. In each patient contrast-enhanced DECT imaging with portal-venous delay was performed. The total number, mean number and conspicuity (1 = excellent – 5 = poor) of LMs were documented on 80-kVp images and virtual 120-kVp images with different WSs (25/200 HU, 50/200, 75/200 HU, 25/350 HU, 50/350 HU, 75/350 HU, 25/500 HU, 50/500 HU, 75/500 HU). The attenuation (HU) of LMs and several anatomic regions and the background noise on 80 kVp images and virtual 120 kVp images were documented. Signal (liver)/noise and liver/LM ratio (SNR/LLMR) were calculated. The total number of LMs depending on size (< 1 cm, 1 – 2 cm, > 2 cm) on 80 kVp images and virtual 120 kVp images with previously investigated best and regular WSs were documented.

Results The highest total number, mean number per patient and total number of LMs < 1 cm were detected with the WS 25/350 HU on 80kVp images (7.0; p = 0.02/218; p = 0.01/64;p < 0.001) compared to the WS 75/200 HU on virtual 120 kVp images and the regular WS 50/350 HU on 80 kVp images and virtual 120 kVp images. The best conspicuity of LMs on 80 kVp images was documented with the WS 25/350 HU compared to the best WS on virtual 120 kVp images with 75/200 HU (1.2 vs. 2.5; p = 0.01). HU of normal liver, aorta, SNR and LLMR differed significantly between 80 kVp images and virtual 120 kVp images (128.1 vs. 93.6; < 0.05/192.8 vs. 131.4; < 0.05/10.3 vs. 8.1; p < 0.05/2.8 vs. 2.1; p < 0.05).

Conclusion Low kVp images of DECT datasets are more precise in detecting hypovascular liver metastases than virtual 120 kVp images. Dedicated window settings have a relevant influence on conspicuity.

Key points:

  • DECT is a promising tool for detecting hypovascular liver metastases.

  • The diagnostic value of low kVp image data can be significantly increased by using special window settings.

  • Use of only the low kVp images would lead to reduced radiation exposure.

Citation Format

  • Altenbernd Jens, Forsting Michael, Lauenstein Thomas et al. Improved Image Quality and Detectability of Hypovascular Liver Metastases on DECT with Different Adjusted Window Settings. Fortschr Röntgenstr 2017; 189: 228 – 232

Zusammenfassung

Ziel Untersuchung der Dual-Energy-Computertomografie (DECT) von hypovaskularisierten Lebermetastasen (LM) unter Berücksichtigung der Fensterwerteinstellungen (WS). Ziel der Studie ist zu untersuchen, inwiefern angepasster WS sowie die Niedrig-Energie-Datensätze der DECT die Erkennbarkeit insbesondere kleiner LM verbessern.

Material und Methoden 30 Patienten mit Lebermetastasen eines kolorektalen Karzinoms wurden mit einer DECT der Leber in portalvenöser Kontrastierung untersucht. Die Gesamtanzahl, durchschnittliche Anzahl und Erkennbarkeit (1 = exzellent – 5 = nicht beurteilbar) der LM wurden ausgewertet in 80 kV und virtuellen 120 kV Bilddaten mit verschiedenen Fensterwerteinstellungen (25/200 HU, 50/200 HU, 75/200 HU, 25/350 HU, 50/350 HU, 75/350 HU, 25/500 HU, 50/500 HU, 75/500 HU). Die CT-Dichte (HU) der LM und weiterer anatomischer Regionen sowie das Bildrauschen der 80 kV- und virtuellen 120 kV-Bilder wurden bestimmt. Die Quotienten Signal/Bildrauschen (SNR) und Leber/LM (LLMR) wurden berechnet. Die Gesamtanzahl der LM abhängig von der Größe (< 1 cm, 1 – 2 cm, > 2 cm) wurden jeweils für die 80 kV- und virtuellen 120 kV-Bilddaten – bestimmt. Hierfür wurden reguläre und zuvor ermittelte optimierte Fensterwerteinstellungen verwendet.

Ergebnisse Die höchste Gesamtanzahl, durchschnittliche Anzahl und Gesamtanzahl von LM < 1 cm wurden mit WS 25/350 HU und 80 kV- Bildern (7,0;p = 0,02/218; p = 0,01/64; p < 0,001) verglichen mit WS 75/200 HU und virtuellen 120 kV-Bildern sowie regulären WS 50/350 HU und 80 kV und virtuellen 120 kV-Bildern. Die beste Erkennbarkeit wurde für WS 25/350 HU mit 80 kV-Bildern verglichen mit WS 75/200 HU und virtuellen 120 kV (1,2 vs. 2,5; p = 0,01). Die HU des normalen Lebergewebes, der Aorta, die SNR und LLMR unterschieden sich signifikant zwischen den 80 kV- und virtuellen 120 kV Bilddaten (128 HU vs. 93 HU, < 0,05/192 HU vs. 131 HU, < 0,05/10,3 vs. 8,1; p < 0,05/2,8 vs. 2,1; p < 0,05).

Schlussfolgerung 80 kV-Bilddaten der DECT sind genauer bezüglich der Erkennbarkeit hypovaskularisierter Lebermetastasen im Vergleich zu virtuellen 120 kV-Bilddaten. Optimierte Fensterwerteinstellungen führen zusätzlich zu einer verbesserten Detektion.

Kernaussagen:

  • Die DECT ist eine vielversprechende Methode zur Detektion hypovaskularisierter Lebermetastasen.

  • Die Genauigkeit der 80 kV Bilddaten wird durch optimierte Fensterwerteinstellungen erhöht.

  • Die Verwendung alleiniger Niedrig-kV-Bilddaten würde zu einer verminderten Strahlenexposition führen.