Zielsetzung:
Patientenspezifische Faktoren wie Tumornähe zu Gefäßen oder Gewebeperfusion können
die Läsionsgröße während der Radiofrequenzablation (RFA) von Lebertumoren beeinflussen
und sowohl zu Über- als auch zu Unterbehandlung führen. Unser Ziel war es, ein umfassendes
Software-Tool zur Optimierung der Planung und Simulation von RFA-Verfahren klinisch
zu validieren.
Material und Methoden:
In dieser prospektiven klinischen Studie haben wir 47 Leberläsionen von 44 Patienten
mit verschiedenen Lebermalignomen eingeschlossen, welche vor RFA eine Mehrphasen-Computertomografie
(einschließlich Quantifizierung der Leberperfusion) erhielten. Die tatsächliche RFA-Nadelposition
wurde durch intraprozedurale CT-Scans beurteilt und in einem 3D-Modell registriert,
welches vor der Intervention erstellt wurde. Bildberechnungen und thermische Simulation
ermöglichten eine Echtzeitverarbeitung während der RFA. Größe, Form und Position der
simulierten Läsionen wurden mit den tatsächlichen Ablationszonen verglichen, welche
via Follow-up-CT einen Monat nach der RFA gemessen wurden.
Ergebnisse:
Es bestand eine starke Korrelation (r = 0,71, ρ < 0,0001) und kein signifikanter Unterschied
(Wilcoxon p = 0,49) zwischen den simulierten und segmentierten Läsionsvolumina. Die
Oberflächen- und Volumenabweichung zwischen den simulierten und segmentierten Läsionen
betrug 3,8 mm ± 2,0 SD (absoluter mittlerer Fehler, AAE) und 1,1%± 1,2 SD (relative
Volumenabweichung). AAE war positiv mit der Dauer der Ablation korreliert (r = 0,29,
p < 0,05) und die Dauer der Ablation war ein unabhängiger Prädiktor für AAE (β= 0,027
± 0,01 Minuten, p = 0,02), nach Korrektur für Gewebeperfusion und An- oder Abwesenheit
von Leberzirrhose.
Schlussfolgerungen:
Unsere Softwareanwendung zeigte eine gute Genauigkeit für RFA-Läsionsprädiktion der
Leber. Die Einführung der Software in die klinische Routine könnte dazu beitragen,
die Sicherheit und den Erfolg von Radiofrequenzablationen in der Leber zu verbessern.
