Rofo 2023; 195(S 01): S4-S5
DOI: 10.1055/s-0043-1762947
Abstracts
Vortrag (Wissenschaft)
Experimentelle Radiologie

Phantom-based radiomics feature test-retest stability analysis on Photon-Counting Detector CT

A Hertel
1   Universitätklinikum Mannheim, Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin, Mannheim
,
H Tharmaseelan
2   Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin, Universitätsklinikum Mannheim, Mannheim
,
L Rotkopf
2   Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin, Universitätsklinikum Mannheim, Mannheim
,
D Nörenberg
2   Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin, Universitätsklinikum Mannheim, Mannheim
,
P Riffel
3   Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin, Universitätklinikum Mannheim, Mannheim
,
K Nikolaou
4   Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Tübingen, Tübingen
,
F Bamberg
5   Department für Radiologische Diagnostik und Therapie, Universitätsklinikum Freiburg, Freiburg
,
S Schönberg
2   Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin, Universitätsklinikum Mannheim, Mannheim
,
I Ayx
2   Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin, Universitätsklinikum Mannheim, Mannheim
,
M Frölich
2   Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin, Universitätsklinikum Mannheim, Mannheim
› Author Affiliations
 

Zielsetzung Die radiomische Analyse von Bilddaten bietet vielversprechende Ansätze für die Forschung, wird aber in der klinischen Praxis routinemäßig noch nicht eingesetzt, was zum Teil auf die Instabilität vieler Parameter zurückzuführen ist. Ziel dieser Studie ist es, die Stabilität der Radiomics-Analyse anhand von Phantom-Scans mit dem neuartigen Photon-Counting-CT zu bewerten.

Material und Methoden CT-Scans von organischen Phantomen, bestehend aus je 4 Äpfeln, Kiwis, Limetten und Zwiebeln, wurden am Photon-Counting CT bei 10mAs, 50mAs und 100mAs mit 120 kV Röhrenstrom durchgeführt. Die Phantome wurden halbautomatisch segmentiert und die ursprünglichen Radiomics-Parameter wurden extrahiert. Es folgte eine statistische Analyse, einschließlich Konkordanzkorrelationskoeffizienten (CCC), Intraklassen-Korrelationskoeffizienten (ICC) sowie Random-Forest-Analyse (RF) und Clusteranalyse, um die stabilen und relevanten Parameter zu ermitteln.

Ergebnisse 73 der 104 (70%) extrahierten Features wiesen eine ausgezeichnete Stabilität mit einem CCC-Wert über 0,9 auf, wenn sie in einer Test- und Retest-Analyse verglichen wurden, und 68 Merkmale (65,4%) waren nach einem Repositionierung-Scan stabil. Zwischen den Testscans mit unterschiedlichen mAs-Werten wurden 78 (75%) Merkmale mit ausgezeichneter Stabilität bewertet. Es wurden acht Radiomics-Features identifiziert, die beim Vergleich der verschiedenen Phantome in einer Phantomgruppe in mindestens 3 von 4 Gruppen einen ICC-Wert von über 0,75 aufwiesen. Darüber hinaus identifizierte die RF-Analyse viele Merkmale, die für die Differenzierung der Phantomgruppen relevant sind.

Schlussfolgerungen Die Radiomics-Analyse von Photon-Counting-CT-Bilddaten ergab eine hohe Merkmalsstabilität, was den routinemäßigen Einsatz der Radiomics-Analysen in der klinischen Routine erleichtern könnte.



Publication History

Article published online:
13 April 2023

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