Détection et caractérisation des nodules pulmonaires : comparaison entre scanners ultra-basse dose et scanner basse dose utilisant la 3e génération de reconstruction itérative ASIR-V - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2020

Detection of pulmonary nodules: comparison of ultra low dose CT with low dose CT using third generation iterative reconstruction

Détection et caractérisation des nodules pulmonaires : comparaison entre scanners ultra-basse dose et scanner basse dose utilisant la 3e génération de reconstruction itérative ASIR-V

Abstract

Purpose: The aim of this study is to assess the performances of ultra-low-dose (ULD) unenhanced chest computed tomography (CT) using third generation ASIR-V iterative reconstruction as compared to low-dose (LD) CT, for detection and characterisation of lung nodule ≥ 4mm in clinical conditions. Methods: This prospective study enrolled 150 patients who underwent two consecutive unenhanced CT scans including LD CT and ULD CT protocols with image reconstruction using AsirV 50% for both acquisitions and AsirV 100% for ULD CT. Blind reading was performed by two pair of radiologists. Nodules of longer diameter ≥ 4mm were identified and characterised. Sensitivity (Se), positive predicted value (PPV) were calculated with a confidence interval (CI) of 95%. The concordance and the inter-observer reproducibility were assessed using the Cohen Kappa coefficient (κ) with a 95% confidence interval. Results: 134 patients were finally included, with 200 nodules detected in LD scans. For ULD50 and ULD100, sensitivity were 76.5% (70%-82%) and 77% (71-83%), PPV were 73.9% [67%;80%] and 67.8% [61% ;74%], concordance was almost perfect for nodule’s size with κ=0.97 (CI : 0.96-0.98) and κ=0.95 (CI : 0.94-0.97), inter-observer reproducibility was almost perfect for nodule’s size with κ=0.98 (CI : 0.98-0.99) and κ=0.98 (CI : 0.98-0.99). Conclusion: According to our study, ULD CT scan using third generation iterative reconstruction showed insufficient sensitivity for detecting lung nodules in clinical practice.
Objectifs : Le but de notre étude est d’évaluer en conditions cliniques les performances diagnostiques des scanners thoraciques non injectés « ultra basse dose » (UBD) comparés aux scanners « basse dose » (BD), en utilisant la 3e génération de reconstruction itérative ASIR-V, pour la détection et la caractérisation des nodules pulmonaires ≥ 4mm. Methodes : 150 patients ont été inclus dans cette cohorte prospective, chacun ayant bénéficié de deux scanners thoraciques non injectés successifs (BD et UBD) avec une reconstruction à 50% d’ASIR-V pour les deux acquisitions et une reconstruction en ASIR-V pour l’acquisition UBD. Deux paires de radiologues ont lu les scanners en aveugle. Les nodules ≥ 4mm de diamètre ont été identifiés et caractérisés. Les sensibilités et valeurs prédictives positives (VPP) ont été calculées avec un intervalle de confiance de 95% (CI). La concordance et la reproductibilité inter observateur ont été évaluées par le coefficient kappa de Cohen (κ) avec un intervalle de confiance de 95%. Résultats : 134 patients ont été finalement inclus, avec 200 nodules détectés en scanner BD. Les sensibilités pour UBD50 et UBD100 étaient respectivement de 76.5% (70%-82%) et de 77% (71-83%), les VPP de 73.9% [67%;80%] et 67.8% [61% ;74%], la concordance était presque parfaite concernant la taille des nodules avec κ=0.97 (CI : 0.96-0.98) et κ=0.95 (CI : 0.94-0.97), la reproductibilité inter observateur était presque parfaite pour la taille des nodules avec κ=0.98 (CI : 0.98-0.99) et κ=0.98 (CI : 0.98-0.99). Conclusion : Selon notre étude, les scanners UBD utilisant la troisième génération de reconstruction itérative (ASIR-V) font preuve d’une sensibilité insuffisante.
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Dates and versions

dumas-03187188 , version 1 (31-03-2021)

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Cite

Anthony Colé. Détection et caractérisation des nodules pulmonaires : comparaison entre scanners ultra-basse dose et scanner basse dose utilisant la 3e génération de reconstruction itérative ASIR-V. Médecine humaine et pathologie. 2020. ⟨dumas-03187188⟩
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