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Multiple myeloma (MM) frequently induces persisting osteolytic manifestations despite hematologic treatment response. This study aimed to establish a biometrically valid study endpoint for bone remineralization through quantitative and qualitative analyses in sequential CT scans. Twenty patients (seven women, 58 ± 8 years) with newly diagnosed MM received standardized induction therapy comprising the anti-SLAMF7 antibody elotuzumab, carfilzomib, lenalidomide, and dexamethasone (E-KRd). All patients underwent whole-body low-dose CT scans before and after six cycles of E-KRd. Two radiologists independently recorded osteolytic lesion sizes, as well as the presence of cortical destruction, pathologic fractures, rim and trabecular sclerosis. Bland–Altman analyses and Krippendorff’s α were employed to assess inter-reader reliability, which was high for lesion size measurement (standard error 1.2 mm) and all qualitative criteria assessed (α ≥ 0.74). After six cycles of E-KRd induction, osteolytic lesion size decreased by 22% (p < 0.001). While lesion size response did not correlate with the initial lesion size at baseline imaging (Pearson’s r = 0.144), logistic regression analysis revealed that the majority of responding osteolyses exhibited trabecular sclerosis (p < 0.001). The sum of osteolytic lesion sizes on sequential CT scans defines a reliable study endpoint to characterize bone remineralization. Patient level response is strongly associated with the presence of trabecular sclerosis.
In der vorliegenden Arbeit sollte untersucht werden, welcher individuelle Röhrenstrom für unterschiedliche anatomische Regionen (Schädel, Hals, Thorax und Abdomen) nötig ist um diagnostisch aussagekräftige CT-Aufnahmen zu erzeugen. In diese prospektive Studie wurden 262 erwachsene Patienten aufgenommen. Ausgehend von seit Jahren bewährten Standardparametern wurde für jede anatomische Region anhand eines Iterationsschemas der minimal notwendige Röhrenstrom durch mehrmalige Wiederholung des Referenzscans ermittelt und mit diesem Wert die Untersuchung durchgeführt. Drei voneinander unabhängige Radiologen beurteilten die Bildqualität vor und nach Röhrenstromanpassung ohne Kenntnis der Expositionsparameter. Für Untersuchungen des Schädels (n=50) ergab sich ein Einsparungspotentials von 13 %, bei Thoraxuntersuchungen (n=67) von 57 % und bei Untersuchungen des Abdomens (n=119) eine maximale Einsparung von 45 % der Standarddosis. Dabei lag die Standarddosis für Schädel- (CTDIW= 41,7 mGy), Thorax- (CTDIW= 9,7 mGy) und Abdomenuntersuchungen (CTDIW = 11,7 mGy) bereits im untersten Quartil der deutschen Expositionspraxis. Für Abdomenuntersuchungen fand sich eine lineare Beziehung zwischen dem erforderlichen Röhrenstrom und dem in der a.p.-Richtung im Oberbauch gemessenen Körperdurchmesser. Der erforderliche Röhrenstrom variierte von 110 bis 325 mA (CTDIW=6,4-17,6 mGy) und die Körperdurchmesser von 16-35 cm. So ergibt sich, daß schlanke Patienten mit einem Durchmesser unter 27 cm bei den üblichen Expositionsparametern unnötig hohen Dosen ausgesetzt werden. Für diese Patienten kann man den notwendigen Röhrenstrom abschätzen, indem man den Körperdurchmesser mit ¾ multipliziert. Durch die individuelle Anpassung des Röhrenstroms an den Körperdurchmesser wird die Strahlenexposition bei Abdomen-CT-Untersuchungen um bis zu 45 % gesenkt ohne Beeinträchtigung der diagnostischen Aussagekraft. Für CT-Untersuchungen des Thorax ist das Einsparungspotential unabhängig vom Körperdurchmesser, im Mittel reicht ein Röhrenstrom von 73 mA (CTDIW= 4,2 mGy) aus. Bei CT-Untersuchungen des Gehirnschädels ergab sich das geringste Einsparpotential mit einer notwendigen Dosis CTDIW = 36,2 mGy bei durchschnittlich 174 mA. Der Studienarm Hals wurde vorzeitig wegen Zunahme von Aufhärtungsartefakten durch den Unterkiefer bzw. die Schulter abgebrochen.
Objectives: Positron emission tomography (PET) is currently considered the non-invasive reference standard for lymph node (N-)staging in lung cancer. However, not all patients can undergo this diagnostic procedure due to high costs, limited availability, and additional radiation exposure. The purpose of this study was to predict the PET result from traditional contrast-enhanced computed tomography (CT) and to test different feature extraction strategies. Methods: In this study, 100 lung cancer patients underwent a contrast-enhanced \(^{18}\)F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT scan between August 2012 and December 2019. We trained machine learning models to predict FDG uptake in the subsequent PET scan. Model inputs were composed of (i) traditional “hand-crafted” radiomics features from the segmented lymph nodes, (ii) deep features derived from a pretrained EfficientNet-CNN, and (iii) a hybrid approach combining (i) and (ii). Results: In total, 2734 lymph nodes [555 (20.3%) PET-positive] from 100 patients [49% female; mean age 65, SD: 14] with lung cancer (60% adenocarcinoma, 21% plate epithelial carcinoma, 8% small-cell lung cancer) were included in this study. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) ranged from 0.79 to 0.87, and the scaled Brier score (SBS) ranged from 16 to 36%. The random forest model (iii) yielded the best results [AUC 0.871 (0.865–0.878), SBS 35.8 (34.2–37.2)] and had significantly higher model performance than both approaches alone (AUC: p < 0.001, z = 8.8 and z = 22.4; SBS: p < 0.001, z = 11.4 and z = 26.6, against (i) and (ii), respectively). Conclusion: Both traditional radiomics features and transfer-learning deep radiomics features provide relevant and complementary information for non-invasive N-staging in lung cancer.