<\/p>\n
Zhang Z, Wu HH, Priester A, et al. Prostate Microstructure in Prostate Cancer Using 3-T MRI with Diffusion-Relaxation Correlation Spectrum Imaging: Validation with Whole-Mount Digital Histopathology. Radiology. 2020;192330.<\/p>\n
https:\/\/doi.org\/10.1148\/radiol.2020192330<\/a><\/p>\n In dieser prospektiven Studie von Zhang Z. et al. versuchten die Autoren das neuartige Diffusion-Relaxation Correlation Spectroscopic Imaging (DR-CSI) zur Charakterisierung von Prostatagewebe bei Patienten mit Prostatakrebs zu validieren.<\/p>\n \u00dcber einen Zeitraum von 7 Monaten evaluierten die Autoren 13 Patienten mit Prostatakrebs die einer robotergest\u00fctzten radikalen Prostatektomie unterzogen wurden. Die Prostataproben wurden mit 3T MR-Bildgebung mit DR-CSI abgebildet und anschlie\u00dfend in Scheiben geschnitten um digitale whole-mount Histopathologiepr\u00e4parate zu erstellen. Drei DR-CSI-Spektralsignalkomponenten (f<\/em>A<\/sub>, f<\/em>B<\/sub>, f<\/em>C<\/sub>) wurden mit Gewebeanteilen aus Regionen mit und ohne Prostatakrebs (f<\/em>epithelium<\/sub>, f<\/em>stroma<\/sub>, f<\/em>lumen<\/sub>) mittels Spearman-Korrelationskoeffizienten und zweiseitigen t-Tests verglichen. Drei DR-CSI-Spektralsignalkomponenten (f<\/em>A<\/sub>, f<\/em>B<\/sub>, f<\/em>C<\/sub>) zeigten eine starke Korrelation mit den drei Gewebeanteilen (f<\/em>epithelium<\/sub>, f<\/em>stroma<\/sub>, f<\/em>lumen<\/sub>) mit einem Korrelationskoeffizienten von 0.74 (95% CI: 0.62, 0.83), 0.80 (95% CI: 0.66, 0.89) bzw. 0.67 (95% CI: 0.51, 0.81). Die Ergebnisse des t-Test zeigten, dass Gewebe aus Regionen mit Prostatakrebs im Vergleich zur normalem Prostatagewebe eine erh\u00f6hte f<\/em>A<\/sub>, verringerte f<\/em>C<\/sub>, erh\u00f6hte f<\/em>epithelium<\/sub> und verringerte f<\/em>lumen<\/sub> aufwies. Die Ergebnisse dieser Studie validieren ex-vivo DR-CSI zur Charakterisierung von mikrostrukturellen Gewebsabschnitten bei Prostatakrebs.<\/p>\n <\/p>\n Sun D, Lu Q, Wei C, Li Y, Zheng Y, Hu B. Differential diagnosis of <3 cm renal tumors by ultrasonography: a rapid, quantitative, elastography self-corrected contrast-enhanced ultrasound imaging mode beyond screening. Br J Radiol. 2020;20190974.<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.1259\/bjr.20190974<\/a><\/p>\n In dieser retrospektiven Studie evaluierten Sun D. et al. eine Kombination aus kontrastmittelverst\u00e4rktem Ultraschall (contrast-enhanced ultrasound, CEUS) und Ultraschall-Elastographie (acoustic radiation force impulse, ARFI) zur fr\u00fchen Diagnose kleiner Nierentumoren unter 3 cm. ARFI wird zunehmend bei der Beurteilung der mechanischen Eigenschaft (relative H\u00e4rte und Elastizit\u00e4t) von fokalen L\u00e4sionen der Niere, Brust, Prostata, Schilddr\u00fcse und Leber eingesetzt. \u00dcber einen Zeitraum von 14 Monaten wurden 35 Patienten mit 37 Nierentumoren kleiner als 3 cm mittels CEUS und ARFI untersucht. CEUS wurde basierend auf Peak-Intensity, Time-to-Peak und Time-to-Wash-in Messungen im Vergleich zu der Nierenrinde als auch Homogenit\u00e4t und das Vorhandensein oder Fehlen einer Pseudokapsel bewertet. CEUS- und ARFI-Untersuchungen wurden von unterschiedlichen Radiologen durchgef\u00fchrt die das Ergebnissen der jeweiligen anderen Untersuchung nicht kannten. Durch die Kombination von CEUS und ARFI verbesserte sich die diagnostische Genauigkeit auf 94.6%, indem die Diagnose in 3 F\u00e4llen korrigiert wurde. Die Autoren r\u00e4umten ein, dass die Ergebnisse dieser Studie in einer gr\u00f6\u00dferen Studienpopulation validiert werden m\u00fcssen und eine Evaluation der Inter- und Intra-Observer-Variabilit\u00e4t von CEUS und ARFI erforderlich ist.<\/p>\n <\/p>\n Valencia-Guerrero A, O’Shea A, Cornejo KM, Wu CL. Update on Renal Neoplasms: Clinicopathologic-Radiologic Correlation With Case-Based Examples. AJR Am J Roentgenol. 2020;214(6):1220-1228.<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.20.22816<\/a><\/p>\n Dieser \u00dcbersichtsartikel bietet einen kurzen \u00dcberblick \u00fcber die klinisch-pathologische und radiologische Korrelation von 12 Nieren-Neoplasien und umfasst unter anderem die konventionellen Subtypen des Nierenzellkarzinoms als auch einige der in der 2016 erschienen Klassifikation von Nierentumoren der Weltgesundheitsorganisation neu anerkannten Subtypen. Dar\u00fcber hinaus erl\u00e4utern die Autoren anhand von Fallbeispielen mit radiologischen und anatomischen Bildern als auch histologischen Befunden, seltene Neoplasien die als m\u00f6gliche Differentialdiagnose f\u00fcr fokale Nierenl\u00e4sionen infrage kommen k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/p>\n Falaschi Z, Valenti M, Lanzo G, et al. Accuracy of ADC ratio in discriminating true and false positives in multiparametric prostatic MRI. Eur J Radiol. 2020;128:109024.<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ejrad.2020.109024<\/a><\/p>\n Die multiparametrische MRT (mpMRT) ist der aktuelle Goldstandard zur bildgeberischen Beurteilung b\u00f6sartiger Prostatal\u00e4sionen. Angesichts ihrer relativ niedrigem positiven Vorhersagewerts (positive predictive value, PPV) und niedrigen Spezifit\u00e4t kann es daher zu einer h\u00f6heren Rate von falsch positiven Ergebnissen und unn\u00f6tigen Prostatabiopsien kommen. Die Autoren dieser Studie schlagen die Verwendung des ADC-Verh\u00e4ltnisses (Verh\u00e4ltnis zwischen dem ADC-Wert einer m\u00f6glicherweise b\u00f6sartigen Prostatal\u00e4sion und dem gutartig erscheinenden Prostataparenchyms) zusammen mit PI-RADS V2 vor, um den Nachweis von Prostatakrebs mittels mpMRT zu verbessern.<\/p>\n In dieser retrospektiven Studie wurden 73 Patienten mit histologisch best\u00e4tigtem Prostatakarzinom (12-Proben-Stanzbiopsie) mit 98 Prostatal\u00e4sionen mit einer MRT PI-RADS-Kategorie \u00b33 eingeschlossen. Die ADC-Verh\u00e4ltnisse wurden zwischen den Prostatakarzinomen und das gutartig erscheinenden Prostataparenchym berechnet. F\u00fcr dieses ADC-Verh\u00e4ltnis wurde ein Schwellenwert von 0.6 gew\u00e4hlt, wobei ein Verh\u00e4ltnis >0.6 als benigne und ein Verh\u00e4ltnis <0.6 als maligne angesehen wurden. Wurde f\u00fcr die Diagnose eines Prostatakarzinoms zus\u00e4tzlich zu PI-RADS das ADC-Verh\u00e4ltnis ber\u00fccksichtigt stieg der PPV (von 38.7% auf 51.6%) als auch die Sensitivit\u00e4t (von 84% auf 96%).<\/p>\n Eine Kombination aus ADC-Verh\u00e4ltnis und konventioneller Interpretation nach PI-RADS verbesserte PPV und Sensitivit\u00e4t f\u00fcr die Diagnose von Prostatakarzinomen.<\/p>\n <\/p>\n Zawaideh JP, Sala E, Pantelidou M, et al. Comparison of Likert and PI-RADS version 2 MRI scoring systems for the detection of clinically significant prostate cancer [published online ahead of print, 2020 Jun 11]. Br J Radiol. 2020;20200298.<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.1259\/bjr.20200298<\/a><\/p>\n In dieser retrospektiven Studie von Zawaideh J.P. et al. verglichen die Autoren, die diagnostische Aussagekraft zweier weit verbreiteten Bewertungssysteme zur Beurteilung der Prostata, das Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS V2) und das Likert-basierte Bewertungssystem. 199 Patienten die einem Prostata-mpMRT unterzogen wurden und hier eine L\u00e4sion mit einem Wert \u00b33 zeigten (PI-RADS und Likert) wurden in die Studie eingeschlossen. Insgesamt hatte das Likert-System eine moderate aber nicht signifikant h\u00f6here Spezifit\u00e4t als PI-RADS (0.77 vs 0.66; p = 0.078), die gleiche Sensitivit\u00e4t (0.94), h\u00f6here AUC (0.92 vs 0.87, p = 0.002) und PPV (0.66 vs 0.58). Die in dieser Studie berichteten Ergebnisse stimmen mit zuvor publizierten Ergebnissen \u00fcberein: PI-RADS V1 und V2 haben eine \u00e4hnliche Detektionsraten f\u00fcr klinisch signifikanten Prostatakrebs wie das Likert-basierte System wobei letzteres eine verbesserte diagnostischen Genauigkeit aufweist.<\/p>\n <\/p>\n Juri H, Narumi Y, Panebianco V, Osuga K. Staging of bladder cancer with multiparametric MRI. Br J Radiol. 2020;20200116.<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.1259\/bjr.20200116<\/a><\/p>\n Bildgebendes Staging von Blasenkrebs wird in der Regel durch CT oder MRT durchgef\u00fchrt. Obwohl CT die erste Wahl f\u00fcr N und M Staging ist, ist dessen Genauigkeit des T-Stagings f\u00fcr die Unterscheidung von nicht-muskelinvasivem Blasenkrebs und muskelinvasivem Blasenkrebs unzureichend. Angesichts seiner inh\u00e4renten F\u00e4higkeiten in der Charakterisierung von Geweben ist das multiparametrische MRT (mpMRT) in letzter Zeit zu einer der wichtigsten Modalit\u00e4ten f\u00fcr das T-Staging von Blasenkrebs geworden. In dieser \u00dcbersichtsarbeit beschreiben die Autoren Methode, Interpretation und das klinische Timing von mpMRT-Untersuchungen, VI-RADS als mpMRI Staging-Methode und klinische Validierungsstudien von mpMRI basierend auf VI-RADS. Des Weiteren erl\u00e4utern die Autoren die 5 VI-RADS-Kategorien die eine Wahrscheinlichkeit einer Invasion in die muskul\u00e4re Blasenwand abbilden und von \u201esehr unwahrscheinlich\u201c (VI-RADS Kategorie 1) \u00fcber \u201ezweifelhaft\u201c (VI-RADS Kategorie 3) bis \u201esehr wahrscheinlich\u201c (VI-RADS Kategorie 5) reichen.<\/p>\n <\/p>\n Mokry T, Mlynarska-Bujny A, Kuder TA, et al. Ultra-High-b-Value Kurtosis Imaging for Noninvasive Tissue Characterization of Ovarian Lesions. Radiology. 2020;191700.<\/p>\nDifferentialdiagnose von Nierentumoren <3 cm im Ultraschall: ein schneller, quantitativer, elastographischer, selbstkorrigierender, kontrastmittelverst\u00e4rkter Ultraschallmodus jenseits des Screenings<\/strong><\/span><\/h5>\n
Update zu Nieren-Neoplasien: Klinikopathologisch-Radiologische Korrelation mit Fallbeispielen<\/strong><\/span><\/h5>\n
Genauigkeit des ADC-Verh\u00e4ltnisses bei der Unterscheidung von richtig und falsch-positiven Ergebnissen der multiparametrischen Prostata-MRT<\/strong><\/span><\/h5>\n
Vergleich von Likert und PI-RADS Version 2 zum Nachweis von klinisch signifikantem Prostatakrebs<\/strong><\/span><\/h5>\n
Staging von Blasenkarzinom mit multiparametrischer MRT<\/strong><\/span><\/h5>\n
Ultra-High-b-Value Kurtosis Imaging zur nichtinvasive Gewebecharakterisierung von Ovariall\u00e4sionen<\/strong><\/span><\/h5>\n