nach oben

Die Radiologie

Erschienen in:

10.11.2023 | Computertomografie | Leitthema

Aktuelle CT-Entwicklungen für die Diagnostik von Erkrankungen des Pankreas

verfasst von: Matthias M. Wöltjen, Jan Robert Kröger

Erschienen in: Die Radiologie | Ausgabe 12/2023

Einloggen, um Zugang zu erhalten

Zusammenfassung

Hintergrund

Erkrankungen des Pankreas werden oft erst spät diagnostiziert und können fatale Folgen für die Patienten haben.

Fragestellung

Aktuelle Entwicklungen der Computertomographie (CT) in der Bildgebung von Erkrankungen des Pankreas.

Material und Methoden

Auswertung zahlreicher Studien, insbesondere unter Berücksichtigung moderner CT-Techniken wie Dual-Energy- und Photon-Counting-CT, aber auch von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) zur Krankheitsdetektion.

Ergebnisse

Spektrale Bildgebung durch Dual-Energy- und Photon-Counting-CT bietet zahlreiche Vorteile bei der Detektion von Pathologien des Pankreas und kann so die diagnostische Performance verbessern, aber auch zusätzliche Informationen zum etwaigen Therapieansprechen liefern. Ebenso verbessern Fortschritte in der Entwicklung von KI-Algorithmen die diagnostische Leistungsfähigkeit.

Schlussfolgerung

In Zukunft ist mit einer zunehmend verbesserten Detektion von Pankreaserkrankungen zu rechnen, um dadurch Patienten eine schnellere Behandlung mit konsekutiv verbessertem Outcome zu ermöglichen.

Dimastromatteo J, Brentnall T, Kelly KA (2017) Imaging in pancreatic disease. Nat Rev Gastroenterol Hepatol 14:97–109. https://doi.org/10.1038/NRGASTRO.2016.144CrossRefPubMed

S3-Leitlinie zum exokrinen Pankreaskarzinom, (n. d.).

Beyer G, Hoffmeister A, Michl P, Gress TM, Huber W, Algül H, Neesse A, Meining A, Seufferlein TW, Rosendahl J, Kahl S, Keller J, Werner J, Friess H, Bufler P, Löhr MJ, Schneider A, Lynen Jansen P, Esposito I, Grenacher L, Mössner J, Lerch MM, Mayerle J, S3-Leitlinie Pankreatitis – Leitlinie der Deutschen Gesellschaft für Gastroenterologie (2022) Verdauungs- und Stoffwechselkrankheiten (DGVS) 1 – September 2021 – AWMF Registernummer 021-003. Z Gastroenterol 60:419–521. https://doi.org/10.1055/a-1735-3864CrossRefPubMed

McCollough CH, Leng S, Yu L, Fletcher JG (2015) Dual- and multi-energy CT: principles, technical approaches, and clinical applications. Radiology 276:637–653. https://doi.org/10.1148/radiol.2015142631CrossRefPubMed

Mastrodicasa D, Delli Pizzi A, Patel BN (2019) Dual-energy CT of the pancreas. Seminars Ultrasound CT MRI 40:509–514. https://doi.org/10.1053/J.SULT.2019.05.002CrossRef

George E, Wortman JR, Fulwadhva UP, Uyeda JW, Sodickson AD (2017) Dual energy CT applications in pancreatic pathologies. Br J Radiol 90:20170411. https://doi.org/10.1259/bjr.20170411CrossRefPubMedPubMedCentral

Beer L, Toepker M, Ba-Ssalamah A, Schestak C, Dutschke A, Schindl M, Wressnegger A, Ringl H, Apfaltrer P (2019) Objective and subjective comparison of virtual monoenergetic vs. polychromatic images in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma. Eur Radiol 29:3617–3625. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06116-9CrossRefPubMedPubMedCentral

El Kayal N, Mohallel A, Maintz D, Eid M, Emara DM (2020) Improved detectability of hypoattenuating focal pancreatic lesions by dual-layer computed tomography using virtual monoenergetic images. Egypt J Radiol Nucl Med 51:146. https://doi.org/10.1186/s43055-020-00270-7CrossRef

Nagayama Y, Tanoue S, Inoue T, Oda S, Nakaura T, Utsunomiya D, Yamashita Y (2020) Dual-layer spectral CT improves image quality of multiphasic pancreas CT in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma. Eur Radiol 30:394–403. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06337-yCrossRefPubMed

10.

Liang H, Zhou Y, Zhang Z, Yan G, Du S, Zhang X, Li X, Lv F, Zheng Q, Li Y (2022) Dual-energy CT with virtual monoenergetic images to improve the visualization of pancreatic supplying arteries: the normal anatomy and variations. Insights Imaging 13:21. https://doi.org/10.1186/s13244-022-01157-zCrossRefPubMedPubMedCentral

11.

Chu AJ, Lee JM, Lee YJ, Moon SK, Han JK, Choi BI (2012) Dual-source, dual-energy multidetector CT for the evaluation of pancreatic tumours. Br J Radiol. https://doi.org/10.1259/BJR/26129418CrossRefPubMedPubMedCentral

12.

Klauß M, Stiller W, Pahn G, Fritz F, Kieser M, Werner J, Kauczor HU, Grenacher L (2013) Dual-energy perfusion-CT of pancreatic adenocarcinoma. Eur J Radiol 82:208–214. https://doi.org/10.1016/J.EJRAD.2012.09.012CrossRefPubMed

13.

Martin SS, Trapp F, Wichmann JL, Albrecht MH, Lenga L, Durden J, Booz C, Vogl TJ, D’Angelo T (2019) Dual-energy CT in early acute pancreatitis: improved detection using iodine quantification. Eur Radiol 29:2226–2232. https://doi.org/10.1007/S00330-018-5844-XCrossRefPubMed

14.

Willemink MJ, Persson M, Pourmorteza A, Pelc NJ, Fleischmann D (2018) Photon-counting CT: technical principles and clinical prospects. Radiology 289:293–312. https://doi.org/10.1148/RADIOL.2018172656CrossRefPubMed

15.

Woeltjen MM, Niehoff JH, Michael AE, Horstmeier S, Moenninghoff C, Borggrefe J, Kroeger JR (2022) Low-dose high-resolution photon-counting CT of the lung: radiation dose and image quality in the clinical routine. Diagnostics (basel). https://doi.org/10.3390/DIAGNOSTICS12061441CrossRefPubMed

16.

Lennartz S, Schoenbeck D, Kröger JR, Borggrefe J, Niehoff JH (2023) Photon-counting CT material decomposition: initial experience in assessing adrenal adenoma. Radiology 306:202–204. https://doi.org/10.1148/RADIOL.220919CrossRefPubMed

17.

Lee CL, Park J, Nam S, Choi J, Choi Y, Lee S, Lee KY, Cho M (2021) Metal artifact reduction and tumor detection using photon-counting multi-energy computed tomography. PLoS ONE. https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0247355CrossRefPubMedPubMedCentral

18.

Tao S, Rajendran K, McCollough CH, Leng S (2019) Feasibility of multi-contrast imaging on dual-source photon counting detector (PCD) CT: an initial phantom study. Med Phys 46:4105–4115. https://doi.org/10.1002/MP.13668CrossRefPubMedPubMedCentral

19.

Persigehl T, Baumhauer M, Baeβler B, Beyer LP, Bludau M, Bruns C, Bunck AC, Germer CT, Grenacher L, Hackländer T, Haneder S, Heinrich S, Heusch P, Hoffmann M, Juchems MS, Kröger JR, Kotter E, Layer G, Maintz D, Menke J, Palmowski M, Pantelis D, Pinto Dos Santos D, Popp FC, Schäfer N, Schlemmer HP, Schreyer AG, Siedek F, Stippel D, Völker M, Waldschmidt DT, Weber TF, Von Winterfeld M, Wybranski C, Zander T, Wessling J (2020) Structured Reporting of Solid and Cystic Pancreatic Lesions in CT and MRI: Consensus-Based Structured Report Templates of the German Society of Radiology (DRG). Rofo Fortschritte Auf Dem Gebiet Rontgenstrahlen Bildgeb Verfahr 192:641–655. https://doi.org/10.1055/a-1150-8217CrossRef

20.

Wei Liang H, Zhou Y, Wei Zhang Z, Wu Yan G, Lin Du S, Hui Zhang X, You Li X, Jin Lv F, Zheng Q, Mei Li Y (2022) Dual-energy CT with virtual monoenergetic images to improve the visualization of pancreatic supplying arteries: the normal anatomy and variations. Insights Imaging 13:1–10. https://doi.org/10.1186/S13244-022-01157-Z/TABLES/4CrossRef

21.

Si KK, Wu HS, Yang M, Guo YW, Zhang XH, Ding CY, Xue J, Han P, Li X (2023) Utility of dark-blood dual-energy CT images for predicting vascular involvement and R0 resection in patients with pancreatic cancer. AJR Am J Roentgenol 220:838–848. https://doi.org/10.2214/AJR.22.28640CrossRefPubMed

22.

Skornitzke S, Vats N, Mayer P, Kauczor HU, Stiller W (2023) Pancreatic CT perfusion: quantitative meta-analysis of disease discrimination, protocol development, and effect of CT parameters. Insights Imaging. https://doi.org/10.1186/S13244-023-01471-0CrossRefPubMedPubMedCentral

23.

Chu LC, Ahmed T, Blanco A, Javed A, Weisberg EM, Kawamoto S, Hruban RH, Kinzler KW, Vogelstein B, Fishman EK (2023) Radiologists’ expectations of artificial intelligence in pancreatic cancer imaging: how good is good enough? J Comput Assist Tomogr. https://doi.org/10.1097/RCT.0000000000001503CrossRefPubMed

24.

Chen PT, Wu T, Wang P, Chang D, Liu KL, Wu MS, Roth HR, Lee PC, Liao WC, Wang W (2023) Pancreatic cancer detection on CT scans with deep learning: a nationwide population-based study. Radiology 306:172–182. https://doi.org/10.1148/RADIOL.220152CrossRefPubMed

25.

Bian Y, Zheng Z, Fang X, Jiang H, Zhu M, Yu J, Zhao H, Zhang L, Yao J, Lu L, Lu J, Shao C (2023) Artificial Intelligence to Predict Lymph Node Metastasis at CT in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma. Radiology 306:160–169. https://doi.org/10.1148/RADIOL.220329CrossRefPubMed

Titel: Aktuelle CT-Entwicklungen für die Diagnostik von Erkrankungen des Pankreas
verfasst von: Matthias M. Wöltjen
Jan Robert Kröger
Publikationsdatum: 10.11.2023
Verlag: Springer Medizin
Schlagwörter: Computertomografie
Computertomografie
Pankreaskarzinom
Pankreaskarzinom
Pankreatitis
Künstliche Intelligenz
Erschienen in: Die Radiologie / Ausgabe 12/2023
Print ISSN: 2731-7048
Elektronische ISSN: 2731-7056
DOI: https://doi.org/10.1007/s00117-023-01230-8

Update Radiologie

Bestellen Sie unseren Fach-Newsletter und bleiben Sie gut informiert.

Newsletter bestellen

Live-Webinar "Urologie und Sexualmedizin in der Praxis"

Springer Medizin

Aktuelle CT-Entwicklungen für die Diagnostik von Erkrankungen des Pankreas

Zusammenfassung

Hintergrund

Fragestellung

Material und Methoden

Ergebnisse

Schlussfolgerung

Neu im Fachgebiet Radiologie

Mammakarzinom: Brustdichte beeinflusst rezidivfreies Überleben

„Übersichtlicher Wegweiser“: Lauterbachs umstrittener Klinik-Atlas ist online

Klinikreform soll zehntausende Menschenleben retten

Darf man die Behandlung eines Neonazis ablehnen?

Update Radiologie

Live-Webinar "Urologie und Sexualmedizin in der Praxis"

Springer Medizin

Zusammenfassung

Hintergrund

Fragestellung

Material und Methoden

Ergebnisse

Schlussfolgerung

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Weitere Artikel der Ausgabe 12/2023

Neuroendokrine Tumoren des Pankreas

Autoimmunpankreatitis versus Pankreaskarzinom

Pankreaszysten – Indikationen, Zeitpunkt und Rationale für eine Surveillance

Dank an die Gutachter

Pankreasläsionen

CME: Stellenwert der PET-Bildgebung bei Kopf-Hals-Tumoren

Neu im Fachgebiet Radiologie

Mammakarzinom: Brustdichte beeinflusst rezidivfreies Überleben

„Übersichtlicher Wegweiser“: Lauterbachs umstrittener Klinik-Atlas ist online

Klinikreform soll zehntausende Menschenleben retten

Darf man die Behandlung eines Neonazis ablehnen?

Update Radiologie