Der Verlauf des kontrastmittelverstärkten MRT-Signals in einer tumorverdächtigen Mamma-Läsion besitzt erhebliche diagnostische Aussagekraft. In der klinischen Praxis werden die kontrastmittelanreichernden Gebiete meist manuell ermittelt. Die manuelle ROI-Auswahl ist jedoch subjektiv und damit fehlerbehaftet. Die vorliegende Arbeit untersucht retrospektiv mittels ROC- Analyse, wie gut die Kontrastmitteldynamik in der Mamma-MRT durch halbautomatische, parametrisierte Auswertung beschrieben werden kann. Datengrundlage ist ein Kollektiv von 121 Patientinnen, die eine kontrastmittelverstärkte Mamma-MRT erhalten haben. Es werden verschiedene Parameter und ROI-Größen miteinander verglichen. Beim Parametervergleich stellen sich normierte Parameter als am besten geeignet heraus, um zwischen benignen und malignen Läsionen zu trennen. Es zeichnet sich ab, dass sowohl kleine (5 Pixel) als auch größere (25 und 32 Pixel) halbautomatische ROI dem Goldstandard der manuell ausgewählten ROI gleichwertig sind. Die Parametrisierung der Anreicherungskurven sowie der Einsatz halbautomatischer ROI können sowohl im Rahmen der computergestützten Diagnose als auch bei der alleinigen Interpretation der Analyse der Kontrastmitteldynamik helfen.
The advantages of contrast media-enhanced breast MRI are well known. In routine clinical practice the contrast enhancing regions of interest (ROI) are chosen manually, which causes variations of the characteristic kinetic curves and their interpretation. This study aims to increase reproducibility of the characteristic kinetic curves by semi-automated ROI-placement. It is investigated by ROC-analysis which parameter describes the curves best and which size of semi-automated ROI is necessary to distinguish between benign and malignant breast lesions. The database consists of 121 patients, which underwent mamma-MRI. The standardized parameters “washout” and “integrated” have shown best results. Semi-automated ROI, containing 5, 25 and 37 Pixel, appear to be equal to a manually chosen ROI. We conclude that parametric description and use of semi-automated ROI can help with the interpretation of contrast enhancing lesions.
