Superschnelles 3T-Prostata-MRT mit hoher Gradientenstärke und Deep Learning

Die multiparametrische MRT (mpMRT) der Prostata hat sich zum wichtigsten nicht-invasiven Diagnoseinstrument zur Beurteilung von Prostatakrebs entwickelt und ist die Grundlage für die gezielte MRT-Biopsie (1,2). Da die Inzidenz von Prostatakrebs mit geschätzten 290.000 neuen Fällen allein in den Vereinigten Staaten im Jahr 2023 hoch ist (3), ist der Bedarf an einer umfassenden Bereitstellung von Prostata-MPMRT immens. Aktuelle klinische MRT-Protokolle sind jedoch mit Aufnahmezeiten von >30 Minuten lang, was möglicherweise die Anzahl der untersuchten Patienten begrenzt. Gemäß den Richtlinien des Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) muss ein ausreichendes mpMRT-Protokoll diffusionsgewichtete Bildgebung (DWI), T2-gewichtete (T2w) Bildgebung, dynamische kontrastverstärkte Bildgebung und T1-gewichtete Bildgebung vor und nach der Untersuchung umfassen Verabreichung von Kontrastmittel (4,5). Es wurden verschiedene Ansätze entwickelt, um das Protokoll selbst zu verkürzen oder die Erfassungszeiten zu beschleunigen. Beispielsweise wurde durch den Einsatz von Deep-Learning-Methoden (6) oder Weiterentwicklungen des Compressed Sensing (7) eine deutliche Verkürzung der Aufnahmezeiten für T2w-Sequenzen erreicht, während gleichzeitig die Qualität der Bilder verbessert wurde. Verschiedene Studien zeigten eine gleichwertige Leistung der biparametrischen MRT-Protokolle (bpMRI) im Vergleich zum multiparametrischen Standardprotokoll, wodurch die Aufnahmezeit effektiv auf 5 Minuten reduziert wurde (8,9,10). Dies wurde erreicht, indem man sich nur auf die DWI- und T2w-Bildgebung konzentrierte und die dynamische kontrastverstärkte Sequenz und die T1-gewichteten Sequenzen wegließ, da der zusätzliche diagnostische Wert dieser Sequenzen begrenzt sein sollte (11).

Jüngste Entwicklungen in der MRT-Technik ermöglichen ultrahohe Diffusionsgradientenstärken von bis zu 500 mT/m und Anstiegsgeschwindigkeiten von bis zu 600 T/m/s, wodurch Echozeiten und Erfassungszeiten durch schnellere Etablierung des Diffusionsgradienten verkürzt werden (12, 13). Darüber hinaus sind diese Gradienten in der Lage, Bilder in kleinen Maßstäben mit einem hohen Signal-Rausch-Verhältnis abzubilden, wodurch die Empfindlichkeit für die Erkennung von Gewebemikrostrukturen kontinuierlich erhöht wird (14,15). Aufgrund des experimentellen Charakters dieser Gradienten wurde diese Technik nur in einer Forschungsumgebung an gesunden Freiwilligen (16) untersucht, nicht jedoch in einer realen klinischen Umgebung, geschweige denn in der Prostatabildgebung.

Ziel der Studie war es daher, ein superschnelles abgekürztes bpMRT-Protokoll für Patienten mit Verdacht auf Prostatakrebs zu etablieren, das sowohl ultrahohe Gradienten als auch Deep-Learning-Rekonstruktion für DWI- und T2w-Sequenzen verwendet. Neben der Beurteilung der Aufnahmezeiten bestand das Hauptziel dieser Studie darin, die Gesamtbildqualität von bpMRT und mpMRT sowie den Einfluss auf die PI-RADS-Scores zu beurteilen.