ECR 2023 – Koronare CTA mit einem DL-Algorithmus zur Rekonstruktion
Bei nicht adipösen Patient:innen unterstützt ein Deep-Learning-Algorithmus für die iterative Rekonstruktion die Verwendung eines Protokolls für die koronare CTA mit geringerer Strahlendosis und reduzierter Kontrastmitteldosis im Vergleich zu einem herkömmlichen CCTA-Protokoll.
Präsentationstag: | 01.03.2023 |
|---|---|
Autor: | mh/ktg |
Sprecher: | Giuseppe Tremamunno, Rom |
Quelle: | ECR 2023 |
Deep-Learning-Algorithmen für die CCTA-Bildrekonstruktion erlauben kürzere Rekonstruktionszeiten und geringeres Bildrauschen, ohne die Bildtextur zu beeinträchtigen.
Die iterative Rekonstruktion (IR) ist Standard für die Bildrekonstruktion in der koronaren CT-Angiographie (CCTA). Die IR-Techniken können jedoch die Textur der Bilder verändern. Das kann zu übermäßig glatten Bildern und einem plastik-ähnlichen Aussehen führen, so Giuseppe Tremamunno, Rom. Die veränderte Bildtextur kann dabei sogar dazu führen, dass aus den Bildern nicht alle eigentlich enthaltenen Informationen herauszuholen sind.
DL-Algorithmen zur Bildrekonstruktion (DLIR) basieren auf Convolutional Neural Networks (CNN). Ihre Vorteile gegenüber den herkömmlichen IR-Techniken:
- Kürzere Rekonstruktionszeit
- Geringeres Bildrauschen
- Keine Beeinträchtigung der Bildtextur
Vergleich von CCTA-Protokollen: Konventionell versus Niedrigdosis
In einer prospektiven Studie untersuchten Giuseppe Tremamunno und Kolleg:innen die Performance eines hochwertigen DLIR (DLIR-H) zur Aufrechterhaltung oder Verbesserung der Bildqualität unter zwei Bedingungen:
- Reduzierte Strahlendosis
- Reduzierte Kontrastmitteldosis
Die Eigenschaften des DLIR-H werden in einem vom Hersteller veröffentlichten technischen Whitepaper beschrieben (Hsieh et al. 2019). Die Wissenschaftler verglichen die Performance zweier Rekonstruktionstechniken:
- DLIR-H unter Verwendung eines doppelten Niedrigdosis-Protokolls mit reduzierter kV und geringerer Jodabgaberate (IDR)
- Hybrid-IR-Algorithmus (ASIR-V) mit einem konventionelles Protokoll mit 100 kVp
Nach Ausschluss von CCTA-Untersuchungen mit starken Bewegungsartefakten, Herzfrequenzen über 90 Schlägen pro Minute und Patient:innen mit einem Body-Mass-Index von mehr als 30 kg/m² wurden die Bilder von 144 nicht adipösen Patient:innen mit klinischer Indikation analysiert.
Gruppe A | Gruppe B | Gruppe C | ||
|---|---|---|---|---|
Röhrenspannung | 100 kV | 80 kV | 80 kV | |
Iodine Delivery Rate (IDR) | 1,8 | 1,4 | 1,2 | |
Rekonstruktions-Algorithmus | ASIR-V 50% | DLIR-H | DLIR-H | |
Patient:innen-Population | n=46 | n=53 | n=45 |
Die CCTA erfolgte mit einem nicht-ionischen Kontrastmittel mit hoher Iodkonzentration.
Regions of Interest wurden in den Koronararterien, dem linken M. pectoralis und der Aorta ascendens eingezeichnet. Errechnet wurden das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) und das Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR). Die diagnostische Genauigkeit war nicht Gegenstand der Studie.
Ergebnisse: Strahlendosis und KM-Dosis
Group A | Group B | Group C | |
|---|---|---|---|
Strahlendosis | 3,6±1,0 mSv | 2,16±0,8 mSv | 1,99±0,6 mSv |
KM-Dosierung | 57,7±6,7 ml | 51,5±6,3 ml | 42,97±3,8 ml |
In einem paarweisen Vergleich wiesen die Gruppen B und C, die DLIR-H verwendeten, eine signifikant niedrigere Strahlendosis auf als die Gruppe A, die mit ASIR-V arbeitete.
Ergebnisse: Bildqualität
- Gruppe B zeigte im Vergleich zu Gruppe A (p<0,001) und Gruppe C (p<0,05) eine signifikant höhere subjektive Bildqualität.
- Gruppe A zeigte das höchste Rauschen (p<0,001) und das niedrigste SNR und CNR (p<0,001).
- Gruppe B zeigte ein höheres SNR und CNR (p<0,001) als Gruppe C.
Fazit: DL-Algorithmus mit besserer Bildqualität bei geringerer Dosis
Bei nicht adipösen Patient:innen ermöglichte das CCTA-Protokoll mit einem Deep-Learning-IR-Algorithmus eine deutlich geringere Ioddosierung und Strahlendosis bei gleichzeitig besserer Bildqualität als das herkömmliche CCTA-Protokoll.