Hintergrund: Die Dual-Energy-Computertomographie (DECT) kann Stoffe und ihren Anteil an der Schwächung des Röntgenstrahls durch Messen der Kernladungszahl identifizieren. Durch bestimmte Nachverarbeitungsverfahren können Bilder erzeugt werden, die nur bestimmte Materialen darstellen oder Materialien virtuell aus einem Bild entfernt werden. Zielsetzung: Ziel unserer Untersuchung war es, die Genauigkeit Knochenmarkläsionen (KML) nach vertebralen Kompressionsfrakturen mittels DECT zu detektieren, zu bestimmen, verschiedene Rekonstruktionsalgorithmen der DECT in Bezug auf die diagnostische Genauigkeit und Bildqualität zu vergleichen, sowie die Möglichkeiten der Beurteilung von Bandscheibenaffektionen mit der DECT zu evaluieren. Methoden: Prospektiv wurden Patienten, die sich mit Rückenschmerzen und dem radiologischen Verdacht auf eine Wirbelkörperfraktur im Zeitraum zwischen Januar 2015 und Februar 2017 vorstellten und älter als 50 Jahre waren, eingeschlossen. Sie erhielten eine DECT Untersuchung an einem 320° single-source CT mit sequenzieller Volumenakquisition der Datensätze aus den 135 und 80 kVp Röntgenquellen und einem 1,5-Tesla-Magnetresonanztomographen (MRT). Anschließend wurden Bilder in virtueller nicht-Kalzium Technik (VNCa), einem rohdatenbasierten Algorithmus (RD), in iterativer Rekonstruktion (IR) in drei Stufen, gefilterter Rückprojektion (FBP), in black-bone Technik (BB), sowie Kollagenkarten rekonstruiert und die einzelnen Serien pseudonymisiert. In einem Konsens-Scoring aus drei Readern erfolgte die Definition von frakturierten Wirbelkörpern an den CT-Serien im Knochenfenster, sowie Bandscheiben, die an mindestens einen frakturierten Wirbelkörper angrenzten und sowohl in den CT-, als auch in den MRT-Aufnahmen abgebildet waren. Es folgte ein Scoring der DECT- und MRT-Bilder auf KML, Bandscheibenaffektionen und der Beurteilung der Bildqualität, sowie der Dichtemessung aller Zielwirbelkörper und -bandscheiben zur Berechnung des Signal-zu-Rausch- (SNR), Kontrast-zu-Rausch- (CNR) und des Intervertebralverhältnisses (IVR). Anschließend führten wir eine Kontingenzanalyse mit den MRT-Serien als Referenzstandard durch und werteten die Daten statistisch aus. Ergebnisse: Die DECT konnte in VNCa KML mit einer Reader-abhängigen Sensitivität (SE) von 72% und einer Spezifität (SP) von 70% detektieren. IR in VNCa zeigt eine höhere SE (87,5%) in der Detektion von KML als die FBP (75%) und RD (83,3%). Die Bildqualität der IR in VNCa wurde signifikant höher gewertet als die der FBP und BB. Die RD zeigte keinen besseren Bildqualitätsscore. Mittels Kollagenkarten konnten mit der DECT Bandscheibenläsionen mit einer SE von 85% und einer SP von 75% detektiert werden, wobei die SE vom Grad der Schädigung nach Sanders et al. abhängig war. Schlussfolgerung: Die Detektion von KML mittels VNCa in der DECT nach vertebralen Kompressionsfrakturen ist mit adäquater Genauigkeit möglich. Die beste Bildqualität zeigt sich bei der IR als Rekonstruktionsalgorithmus. Zudem lassen sich Bandscheibenläsionen mit Kollagenkarten in der DECT mit adäquater Genauigkeit detektieren.
Background: Dual energy computed tomography (DECT) can identify substances and their part of attenuation of X-ray by measuring the atomic number. Post-processing methods can be used to create images that show a certain material or that virtually remove a substance from images. Objectives: To evaluate the diagnostic performance of DECT detecting bone marrow lesions (BML) using virtual non-calcium technique (VNCa), compare different reconstruction algorithms to improve image quality and diagnostic accuracy of DECT imaging KML after vertebral compression fractures and assessing disk injuries using a collagenmap in DECT. Methods: We included patients with an age over 50 years between January 2015 and February 2017 who presented with back pain and the suspicion of vertebral compression fracture in radiography. All patients underwent DECT with sequential acquisition of 80 and 135 kVp datasets on a 320-row detector CT scanner and 1,5-Tesla magnetic resonance imaging (MRI) including T1-weighted and short-tau inversion recovery (STIR) sequences. VNCa, raw data based algorithm (RD), iterative reconstruction (IR), filtered back projection (FBP), black bone (BB) images and collagenmaps were reconstructed. All series got pseudonymised separately. CT in bone window was used to define fractured vertebrae and target discs adjacent to at least one fractured vertebra, displayed as well in DECT as in MRI in a consensus reading of three readers. DECT and MRI series were scored for presence of BML, disc injury and image quality and were rated separately by three readers. Additionally, we measured the density of vertebrae and discs to calculate signal-to-noise- (SNR), contrast-to-noise- (CNR) and intervertebral ratio (IVR). We calculated contingency analysis with MRI as standard of reference and evaluated data statistically. Results: BML were detected with a reader depending sensitivity (SE) of 72% and specificity (SP) of 70% in VNCa DECT images. Iterative reconstructions (IR) in VNCa-DECT showed higher SE (87,5%) compared to FBP (75%) and RD (80%) in detection of BML and were scored with significantly higher image quality score than FBP and BB images. RD did not improve image quality. Disk injuries in DECT collagenmaps were detected with a SE of 85% and a SP of 75% depending on grade of damage after Sander et al. Conclusion: It is possible to detect BML after vertebral compression fracture with adequate SE and SP in DECT images using VNCa. Best image quality shows IR in DECT reconstructions. Disk injuries can be detected by DECT using collagenmap with an adequate SE and SP.
