6533b7ddfe1ef96bd1275162

RESEARCH PRODUCT

Softwareassistierte CT-Nachverarbeitung am Beispiel der Karotiden

subject

description

Ziel der Arbeit: Es sollte ein Softwareassistent fur die automatisierte Auswertung von CT-Angiographien entwickelt werden, der die Visualisierung des Gefaslumens und eine quantitative Auswertung von Stenosen ermoglicht. Die klinische Erprobung erfolgt am Beispiel der A. carotis. Methodik: Bei insgesamt zwolf Patienten mit Verdacht auf eine hohergradige Stenose der Karotiden wurde eine CT-Angiographie (CTA) mit einem Mehrzeilen-CT durchgefuhrt. Diese Daten wurden mit dem neuen Softwareassistenten analysiert und ausgewertet. Die Ergebnisse verglich man mit der digitalen Subtraktionsangiographie (DSA). Ergebnisse: Die Nachverarbeitungszeit der CT-Datensatze mit Hilfe des Softwareassistenten liegt im Durchschnitt bei etwa sechs Minuten pro analysiertem Gefas. Dabei wurden eine Skelettierung des Gefasverlaufs, eine MIP, eine curved MPR und orthogonale Querschnittsbilder des Gefases berechnet. Anhand dieser erfolgte die automatisierte Stenosequantifizierung. Es besteht eine gute Korrelation der CTA im Vergleich zur DSA (r = 0,82). Zudem kann anhand der CT-Datensatze im Gegensatz zur konventionellen Katheterangiographie zusatzlich eine Aussage zur Plaquemorphologie gemacht werden. Insgesamt bewegt sich die benotigte Zeit fur die digitale Nachverarbeitung in einem Rahmen, der fur die Anwendung in der klinischen Routine tolerabel ist. Schlussfolgerung: Die softwareassistierte Detektion und Analyse von Karotisstenosen sind mit dem neu entwickelten Programm innerhalb einer tolerablen Zeit in der klinischen Routine moglich. Die Weiterentwicklung der Softwaretools konnte zu einer genaueren Charakterisierung der Plaquemorphologie fuhren. Purpose: A software assistant for automatic evaluation of CT-angiograms (CTA) was developed. It should enable the visualization of the vessel lumen and the quantitative evaluation of a stenosis. CTA examinations of patients with suspected carotid artery stenoses were used for the evaluation of the software assistant. Materials and Methods: Twelve Patients with suspected high-grade stenosis of the carotid arteries underwent a CTA examination using a multislice CT scanner. The data were analyzed and evaluated using the new software assistant. The results were compared with the data of digital subtraction angiography (DSA) of these patients. Results: The time of digital postprocessing with the new software-assistant took about six minutes on average. Contour extraction of the vessel, MIP and curved MPR (c-MPR) and orthogonal cross-sectional images of the vessels were calculated, followed by an automatic quantification of stenosis by the use of the c-MPR. A good correlation was found between CTA and DSA data regarding the stenosis grade (r = 0.82). Furthermore, some information could be provided about the plaque morphology. Conclusion: The software-assisted detection and analysis of carotid artery stenosis with the new developed program is possible within a justifiable time. DSA- and CTA-data did not show a significant difference in stenosis grading. Further development of software tools could lead to a better characterization of plaque morphology.