Rofo 2004; 176(4): 478-483
DOI: 10.1055/s-2004-812991
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Multislice CT Coronary Angiography: Evaluation of an Automatic Vessel Detection Tool

Mehrschicht-CT-Koronarangiographie: Evaluation einer Software zur automatischen GefäßerkennungM. Dewey1 , D. Schnapauff1 , M. Laule2 , A. Lembcke1 , A. C. Borges2 , W. Rutsch2 , B. Hamm1 , P. Rogalla1
  • 1Department of Radiology, Charité, Medical School of the Free University and Humboldt University, Berlin
  • 2Department of Cardiology, Charité, Medical School of the Free University and Humboldt University, Berlin
We thank Bettina Herwig for assistance in preparing the manuscript, and Dr. Matthias Taupitz, and Dipl. phys. Ralf Juran for discussions.
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Publication Date:
16 April 2004 (online)

Zusammenfassung

Zielsetzung: Untersuchung des Potenzials einer neuen Software zur automatischen Darstellung von gekrümmten multiplanaren Reformationen und orthogonalen Schnitten für die Koronarangiographie mittels Mehrschicht-Computertomographie (MSCT). Material und Methode: 35 Patienten wurden konsekutiv in eine prospektive Studie eingeschlossen und mittels MSCT mit 16 × 0,5 mm Detektorkollimation und 400 ms Gantryrotationszeit (Aquilion, Toshiba) untersucht. Ein multisegmentaler Algorithmus unter Verwendung von bis zu vier Segmenten diente der EKG-gefensterten Rekonstruktion. Die Erkennung der Koronararterien erfolgte automatisch und manuell an einer Vitrea 2 Workstation (Version 3,3, Vital Images) zur Erkennung von signifikanten Stenosen (≥ 50 %) in allen Segmenten mit ≥ 1,5 mm Durchmesser. Jedes Detektionsverfahren wurde von einem Untersucher angewandt, der gegenüber den Ergebnissen des jeweils anderen Verfahrens sowie den Befunden der konventionellen Koronarangiographie geblindet war. Ergebnisse: Insgesamt ergaben sich im Vergleich des automatischen mit dem manuellen Verfahren eine Sensitivität von 90 vs. 94 %, eine Spezifität von 89 vs. 84 %, eine Rate nichtdiagnostischer Befunde von 6 vs. 6 % sowie eine Gesamtvorhersagegenauigkeit von 89 vs. 88 % (p = n. s.). Es fand sich eine hohe Korrelation zwischen der mit dem automatischen und dem manuellen Verfahren detektierten Gefäßlänge für den Ramus interventriuclaris anterior inklusive des linken Hauptstammes (143 ± 30 vs. 146 ± 24 mm, r = 0,923, p < 0,001), den Ramus circumflexus (94 ± 35 vs. 93 ± 33 mm, r = 0,945, p < 0,001) sowie die rechte Koronararterie (145 ± 36 vs. 144 ± 37 mm, r = 0,925, p < 0,001). Die für die Erstellung von Reformationen entlang der Koronararterien benötigte Zeit war für das automatische Verfahren signifikant kürzer als für das manuelle Verfahren (203 ± 77 vs. 391 ± 104 s, p < 0,005). Mit dem automatischen Verfahren wurde bei 90 % der Koronararterien weniger Zeit als mit dem manuellen Verfahren benötigt. Schlussfolgerungen: Die automatische Darstellung von Koronargefäßen ist möglich und verkürzt ohne Beeinträchtigung der diagnostischen Genauigkeit den Zeitaufwand etwa um den Faktor 2.

Abstract

Purpose: To investigate the potential of a new detection tool for multislice CT (MSCT) coronary angiography with automatic display of curved multiplanar reformations and orthogonal cross-sections. Materials and Methods: Thirty-five patients were consecutively enrolled in a prospective intention-to-diagnose study and examined using a MSCT scanner with 16 × 0.5 mm detector collimation and 400 ms gantry rotation time (Aquilion, Toshiba). A multisegment algorithm using up to four segments was applied for ECG-gated reconstruction. Automatic and manual detection of coronary arteries was conducted using the coronary artery CT protocol of a workstation (Vitrea 2, Version 3.3, Vital Images) to detect significant stenoses (≥ 50 %) in all segments of ≥ 1.5 mm in diameter. Each detection tool was used by one reader who was blinded to the results of the other detection method and the results of conventional coronary angiography. Results: The overall sensitivity, specificity, nondiagnostic rate, and accuracy of the automatic and manual approach were 90 vs. 94 %, 89 vs. 84 %, 6 vs. 6 %, and 89 vs. 88 %, respectively (p = n. s.). The vessel length detected with the automatic and manual approach were highly correlated for the left main/left anterior descending (143 ± 30 vs. 146 ± 24 mm, r = 0.923, p < 0.001), left circumflex (94 ± 35 vs. 93 ± 33 mm, r = 0.945, p < 0.001), and right coronary artery (145 ± 36 vs. 144 ± 37 mm, r = 0.925, p < 0.001). The time required to create reformations along the coronary arteries was significantly shorter with the automatic tool compared to the manual approach (203 ± 77 vs. 391 ± 104 sec, p < 0.005). In 90 % of the coronary branches automatic detection required less time than the manual approach. Conclusion: Automatic coronary vessel detection is feasible and reduces the time required to create reformations by a factor of approximately two without deteriorating the diagnostic accuracy.

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Marc Dewey

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