Komplementäre Rolle der Texturanalyse der Computertomographie zur Differenzierung des duktalen Pankreasadenokarzinoms von neuroendokrinen Pankreas-Tumoren in der portal-venösen Kontrastierungsphase

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dc.contributor.advisor Horger, Marius (Prof. Dr.)
dc.contributor.author Baumgartner (geb. Obermiller), Karolin Kristine
dc.date.accessioned 2022-07-25T11:28:35Z
dc.date.available 2022-07-25T11:28:35Z
dc.date.issued 2022-07-25
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/129725
dc.identifier.uri http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1297250 de_DE
dc.identifier.uri http://dx.doi.org/10.15496/publikation-71088
dc.description.abstract Hintergrund: Die Rolle der CT-Texturanalyse (CTTA) bei der Unterscheidung von duktalen Adenokarzinomen des Pankreas (PDAC) und neuroendokrinen Neoplasmen des Pankreas (PNEN) in der portal-venösen Phase im Vergleich zur visuellen Beurteilung und dem Tumor-Pankreas-Attenuations-Verhältnis sollte untersucht werden. Methode: 53 Patienten (66,1 ± 8,6 Jahre) mit PDAC und 42 Patienten (65,5 ± 12,2 Jahre) mit PNEN, die sich einer kontrastverstärkten CT zum primären Staging unterzogen, wurden ausgewertet. Interessante Volumina (VOIs) wurden im Tumorgewebe in der portal-venösen Phase unter Ausschluss benachbarter Strukturen festgelegt. Auf der Grundlage der Pyradiomics-Bibliothek wurden 92 Texturmerkmale extrahiert, darunter Merkmale erster, zweiter und höherer Ordnung, und dann zwischen PNEN und PDAC verglichen. Die visuelle Beurteilung klassifizierte die Tumoren als hypo-, iso- oder hyperdicht zum Pankreasparenchym oder als homogen/heterogen. Zusätzlich wurden die Abschwächungsverhältnisse zwischen den Tumoren und dem unbeteiligten Pankreas berechnet. Ergebnisse: Es wurden 8/92 (8,6 %) hochsignifikante (p < 0,005) diskriminierende Texturmerkmale zwischen PDAC und PNEN identifiziert, darunter die Merkmale erster Ordnung "Median", "Gesamtenergie", "Energie", "10. Perzentil", "90. Perzentil", "Minimum", "Maximum" und das Merkmal zweiter Ordnung "Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Informational Measure of Correlation (Imc2)". Bei PNEN erwies sich das Merkmal höherer Ordnung "GLSZM Small Area High Gray-Level Emphasis" als signifikant höher bei G1-Tumoren im Vergleich zu G2/3-Tumoren (p < 0,05). Die Tumor/Parenchym-Verhältnisse sowie die visuelle Bewertung in hypo-/iso-/hyperdicht oder homogen/heterogen unterschieden sich nicht signifikant zwischen PDAC und PNEN. Schlussfolgerungen: Unsere Daten deuten darauf hin, dass die CTTA ein praktikables Instrument zur Differenzierung von PNEN von PDAC und auch von G1- von G2/3-PNEN in der portalvenösen Phase ist. Die visuelle Beurteilung und das Verhältnis von Tumor zu Parenchym waren für die Unterscheidung nicht hilfreich. de_DE
dc.language.iso de de_DE
dc.publisher Universität Tübingen de_DE
dc.rights ubt-podok de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=de de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=en en
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.subject.other Pankreas de_DE
dc.subject.other neuroendocrine tumors en
dc.subject.other Neuroendokrine Tumore de_DE
dc.subject.other Pankreasadenokarzinom de_DE
dc.subject.other pancreatic adenocarcinoma en
dc.subject.other Pancreas en
dc.title Komplementäre Rolle der Texturanalyse der Computertomographie zur Differenzierung des duktalen Pankreasadenokarzinoms von neuroendokrinen Pankreas-Tumoren in der portal-venösen Kontrastierungsphase de_DE
dc.type PhDThesis de_DE
dcterms.dateAccepted 2020-07-31
utue.publikation.fachbereich Medizin de_DE
utue.publikation.fakultaet 4 Medizinische Fakultät de_DE
utue.publikation.source Reinert CP, Baumgartner K, Hepp T, Bitzer M, Horger M. Complementary role of computed tomography texture analysis for differentiation of pancreatic ductal adenocarcinoma from pancreatic neuroendocrine tumors in the portal-venous enhancement phase. Abdom Radiol (NY). 2020 Mar;45(3):750-758. doi: 10.1007/s00261-020-02406-9. Erratum in: Abdom Radiol (NY). 2021 Sep;46(9):4523. PMID: 31953587; PMCID: PMC8081676. de_DE
utue.publikation.noppn yes de_DE

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