Leber-CT mit niedriger Kontrastdosis unter Verwendung von Bildern mit niedrigem monoenergetischen Lean-Körpergewicht und Deep-Learning-basierter Rekonstruktion

Der Einsatz jodhaltiger Kontrastmittel in der CT ist dosisabhängig mit einer sofortigen Überempfindlichkeitsreaktion verbunden. Daher ist es wichtig, die Kontrastdosis für CT-Untersuchungen bei Patienten zu reduzieren, bei denen wiederholte CT-Untersuchungen erforderlich sind, einschließlich Patienten mit hepatozellulärem Karzinom (HCC). Niedrige monoenergetische Bilder der Dual-Energy-CT können einen höheren Jodkontrast als herkömmliche Bilder liefern und ermöglichen so eine Reduzierung des Kontrastmittelverbrauchs. Das hohe Bildrauschen in Bildern mit niedriger Monoenergie kann durch den Einsatz modellbasierter IR-Techniken und Deep-Learning-basierter Denoising-Algorithmen (DLD) verbessert werden. Darüber hinaus kann die Bestimmung der Kontrastmitteldosis auf Basis des Leankörpergewichts (LBW) eine weitere Option zur Reduzierung der Kontrastmitteldosis im Vergleich zur Dosisbestimmung auf Basis des Gesamtkörpergewichts sein, da die Volumina von Blut und Leber nicht streng proportional zum Gesamtkörpergewicht sind. Daher vermuteten wir, dass mit DLD-Algorithmen rekonstruierte 50-keV-Bilder mit einer um 30 % reduzierten Jodbelastung basierend auf dem LBW eine vergleichbare Bildqualität und Läsionsauffälligkeit im Vergleich zu 120-kVp-Standardbildern mit Joddosis erzeugen könnten.

In dieser prospektiven, randomisierten klinischen Studie an einem einzigen Zentrum wollten wir die Wirksamkeit der Niedrigkontrastdosis-CT mit 50 keV- und DLD-Technik im Vergleich zum Standard-Kontrastdosisprotokoll unter Verwendung modellbasierter IR bei Patienten mit hohem HCC-Risiko untersuchen.