Impact des reconstructions itératives sur la quantification de l'emphysème pulmonaire par CT scanner

Thesis

Reference

Impact des reconstructions itératives sur la quantification de l'emphysème pulmonaire par CT scanner

MARTIN, Steve Philippe

Abstract

L'emphysème pulmonaire, correspondant à une destruction du parenchyme pulmonaire, peut être évalué de façon objective par quantification automatique au moyen de l'imagerie médicale par scanner thoracique. Les avancées technologiques ont permis l'émergence de nouvelles méthodes de reconstruction d'images à partir des données brutes acquises par scanner. Grâce à un protocole d'étude mis en place au sein de notre service de radiologie des Hôpitaux Universitaires Genève après l'approbation par la commission cantonale d'éthique de Genève, nous avons pu démontrer l'impact des paramètres de reconstruction sur l'imagerie quantitative, tout particulièrement des différents types et différentes générations d'algorithme de reconstruction d'images. Les résultats de notre étude ont montrés une diminution des valeurs d'emphysème pulmonaire avec l'utilisation des reconstructions de nouvelle génération dites itératives. Notre travail de recherche nous a menés à conclure qu'il est fortement déconseillé d'utiliser des techniques de reconstruction itérative dans le cadre d'essai clinique ou [...]

MARTIN, Steve Philippe. Impact des reconstructions itératives sur la quantification de l'emphysème pulmonaire par CT scanner. Thèse de doctorat : Univ. Genève, 2017, no.

Méd. 10859

DOI : 10.13097/archive-ouverte/unige:98332 URN : urn:nbn:ch:unige-983323

Available at:

http://archive-ouverte.unige.ch/unige:98332

Thèse préparée sous la direction du Prof. Xavier MONTET et de la co- direction du Prof. Christoph D. Becker

Impact des reconstructions itératives sur la quantification de l’emphysème

pulmonaire par CT scanner

Thèse

présentée à la Faculté de Médecine de l'Université de Genève

pour obtenir le grade de Docteur en médecine par

Steve Philippe MARTIN de

Essertines-sur-Rolle (Vaud)

Thèse n° 10859

GENÈVE 2017

R

Je tiens à faire part de ma gratitude envers le Prof. Xavier Montet pour son aide, ses conseils et son enthousiasme pendant l’ensemble de la durée de mon travail de recherche.

Je souhaite également remercier le Prof. Christoph D. Becker pour son intérêt porté à mes débuts dans le domaine académique ainsi que pour son expertise de rédaction.

Finalement, je voudrais aussi exprimer ma reconnaissance à mes parents Susan et Guy Martin, à ma compagne Karine Papazian, à mon fils Calvin Arsen Papazian et à ma fille Juliet Mary Papazian pour leurs encouragements et leur soutien.

T

PAGE DE GARDE ... 1

REMERCIEMENTS ... 2

TABLE DES MATIÈRES ... 3

RÉSUMÉ ... 4

ABRÉVIATIONS ... 5

INTRODUCTION ... 6

TOMODENSITIMÉTRIE ... 6

Bref rappel de la réalisation d’images par CT scanner ... 6

Reconstructions itératives ... 7

EMPHYSÈME PULMONAIRE ... 9

Définition ... 9

Classification clinique selon le « GOLD system » ... 9

Classification radiologique des sous-types d’emphysème pulmonaire par la Société Fleischner ... 10

QUANTIFICATION D’EMPHYSÈME PULMONAIRE PAR CT SCANNER ... 11

DISCUSSION ... 12

PROJET TERMINE ... 12

PROJET EN COURS ... 13

PROJET A VENIR ... 16

BIBLIOGRAPHIE ... 18

ANNEXE ... 19

PUBLICATION ORIGINALE ... 19

R

L’emphysème pulmonaire, correspondant à une destruction du parenchyme pulmonaire, peut être évalué de façon objective par quantification automatique au moyen de l’imagerie médicale par scanner thoracique. Les avancées technologiques ont permis l’émergence de nouvelles méthodes de reconstruction d’images à partir des données brutes acquises par scanner.

Grâce à un protocole d’étude mis en place au sein de notre service de radiologie des Hôpitaux Universitaires Genève après l’approbation par la commission cantonale d’éthique de Genève, nous avons pu démontrer l’impact des paramètres de reconstruction sur l’imagerie quantitative, tout particulièrement des différents types et différentes générations d’algorithme de reconstruction d’images. Les résultats de notre étude ont montrés une diminution des valeurs d’emphysème pulmonaire avec l’utilisation des reconstructions de nouvelle génération dites itératives. Notre travail de recherche nous a menés à conclure qu’il est fortement déconseillé d’utiliser des techniques de reconstruction itérative dans le cadre d’essai clinique ou pharmaceutique.

A

BPCO Broncho-pneumopathie chronique obstructive CT/CT-scan Computed tomography scanner (anglicisme) CVF Capacité vitale forcée

ECL Emphysème centrolobulaire EPL Emphysème panlobulaire

EPS Emphysème paraseptal

LAV% Low attenuation value percentage (acronyme anglais)

GOLD system Système Global Obstructive Lung Disease (acronyme anglais) RI Reconstruction(s) itérative(s)

TACO Tomographie axiale calculée par ordinateur

UH Unité Hounsfield

VEF1 Volume expiratoire forcé en 1 seconde

I

TOMODENSITOMETRIE

Le terme « tomodensitométrie » peut être remplacé par les termes « tomographie axiale calculée par ordinateur » (TACO), « scanner » ou par l’acronyme « CT-scan » correspondant à l’anglicisme « computed tomography scanner ».

Bref rappel de la réalisation d’images par CT scanner

Les différentes étapes de la réalisation d’images CT consistent en l’installation du patient, l’acquisition de données brutes et de leur reconstruction.

Les paramètres d’acquisition et de reconstruction servent à collecter des données qui permettront d’attribuer une valeur d’atténuation à chaque voxel d’un volume tridimensionnel dans le but d’obtenir une image interprétable en nuance de gris. Les valeurs d’atténuation du scanner sont exprimées en unités Hounsfield (UH) [1] : l’eau est centrée sur les valeurs proches de 0 UH ; l’air pur correspond à des valeurs égales ou inférieures à -1000 UH ; l’os et les métaux correspondent aux valeurs hautes de l’échelle, supérieures à 1000 UH (Figure 1).

Figure 1 Echelle de densité en unités Hounsfield (UH)

L’acquisition des données brutes se fait au moyen de rayons X délivrés au patient.

Les rayons X sont générés par d’un tube à rayons X au sein duquel une haute tension électrique est établie entre deux électrodes. Ce rayonnement ionisant est en partie absorbé par les tissus humains et en partie transmis au détecteur au travers du patient. Les données brutes sont obtenues par la mesure de l’absorption des rayons X déterminée par la détection des rayons résiduels au travers des tissus humains (Figure 2).

Figure 2 The Basics of CT[2]

Reproduit avec l’autorisation de Brenner DJ, Hall EJ (2007) Computed tomography--an increasing source of radiation exposure. N Engl J Med 357:2277-2284, Copyright Massachusetts Medical Society.

Reconstructions itératives

Les reconstructions itératives (RI) ont initialement été proposées comme méthode de choix pour la reconstruction des images CT. Cependant en raison de la puissance mathématique insuffisante des ordinateurs disponibles au commencement de l’imagerie CT, la rétroprojection filtrée a été retenue comme technique de reconstruction offrant un bon équilibre entre le temps de reconstruction et la qualité d’image [3]. En imagerie médicale, il est d’usage de juger de la qualité de l’image sur les bases de la résolution spatiale et temporelle ainsi que du ratio « signal sur bruit » défini comme suit :

𝑆𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙

𝐵𝑟𝑢𝑖𝑡 = 𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡é 𝑚𝑜𝑦𝑒𝑛𝑛𝑒 𝑒𝑛 𝑈𝐻 𝐷é𝑣𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑒𝑛 𝑈𝐻

Le bruit dans le domaine de l’imagerie n’est pas de nature acoustique mais désigne les éléments indésirables surajoutés au signal. Les avancées technologiques ont favorisé le retour des RI dont l’avantage premier est la réduction du bruit aboutissant à une amélioration de la qualité des images, l’ensemble permettant de diminuer les

doses d’irradiation à la population [4]. Les différents algorithmes de reconstructions itératives, étant la propriété des constructeurs, ne sont que partiellement connu des utilisateurs. Il est donc difficile d’expliquer leur fonctionnement en détail. Le principe des reconstructions itératives consiste en des comparaisons répétées des projections mesurées.

En résumé, il existe donc deux principales catégories d’algorithme de reconstruction : analytique et itératif.

Les algorithmes analytiques sont ceux qui sont utilisés dans les reconstructions dites classiques tel la rétroprojection filtrée. Les données acquises sont filtrées afin de diminuer ou d’augmenter certaines caractéristiques (contraste, netteté, par exemple) puis rétroprojetées dans l’espace de l’image pour la reconstruction du volume couvert.

Les algorithmes itératifs sont plus complexes et plus variés. Les algorithmes itératifs comprennent les procédés algébriques et statistiques. De façon simplifiée, le modèle mathématique des méthodes itératives consiste en deux parties : le terme des données combiné au terme de régularisation. La variation de ces deux termes affecte le traitement du bruit de l’image et des artefacts. Ces deux principales catégories d’algorithme de reconstruction peuvent être combinées pour obtenir des méthodes de reconstructions hybrides. Le procédé complet des reconstructions itératives comprend des étapes de projection et de rétroprojection. Dans l’étape de rétroprojection, les images sont reconstruites depuis les données de projection alors que dans l’étape de projection, les données de projection sont générées à partir des images. A noter que la première étape de rétroprojection correspond à une rétroprojection filtrée standard dans le domaine des données de l’image. Ensuite, l’image est projetée dans le domaine des données brutes simulant une étape d’acquisition, comparée aux données projetées mesurées, puis corrigée. Les étapes de projection et rétroprojection sont répétées un nombre de fois déterminé ou jusqu’à ce que les corrections deviennent insignifiantes. Il existe différentes approches selon les constructeurs. Le procédé des RI commercialement disponibles prend place soit dans le domaine des données de l’image soit dans le domaine des données brutes soit dans les deux [5]. Le temps de reconstruction dépend du nombre de répétions des étapes de projection et rétroprojection. Certaines techniques prennent quelques secondes et d’autres peuvent prendre plusieurs minutes voire presque une heure.

EMPHYSÈME PULMONAIRE Définition

L’emphysème pulmonaire fait partie des broncho-pneumopathies chroniques obstructives (BPCO) et correspond à un élargissement permanent des espaces aériens au-delà des bronchioles terminales associé à une destruction des parois alvéolaires (Figure 3) [6].

Figure 3 Coupes axiales de CT pulmonaires à hauteur de la crosse aortique. (A) Parenchyme pulmonaire normal ; (B) Parenchyme pulmonaire avec lésions d’emphysème pulmonaire visibles sous la forme de

petites zones de faible densité (flèches blanches).

Classification clinique selon le « GOLD system »

Le système GOLD (Global Obstructive Lung Disease) est utilisé pour identifier et classer la sévérité de la BPCO sur la base des valeurs du volume expiratoire forcé en 1 seconde (VEF1) et de la capacité vitale forcée (CVF) après la prise de bronchodilatateurs [7].

Stage 1 BPCO légère VEF1 / FVC <0.70 FEV1 ≥ 80% du prédit Stage 2 BPCO modérée VEF1 / FVC <0.70 FEV1 50-79 % du prédit Stage 3 BPCO sévère VEF1 / FVC <0.70 FEV1 30-49 % du prédit Stage 4 BPCO très sévère VEF1 / FVC <0.70 FEV1 <30 % du prédit

Classification radiologique des sous-types d’emphysème pulmonaire par la Fleischner Society

La Fleischner Society est une société fondée en 1969 dont les objectifs sont d’encourager le développement et de favoriser la perpétuelle amélioration de l’imagerie thoracique. La Fleischner Society s’implique également dans l’enseignement et la transmission du savoir radiologique des pathologies thoraciques en soutenant des bourses universitaires, en promouvant les échanges d’idée d’experts et en participant à l’organisation de réunions.

En février 2015, les membres de la Fleischner Society ont publié une communication sur la classification des sous-types d’emphysème basée sur des critères CT [8].

Cette dernière comprend trois principales catégories et plusieurs sous-catégories :

1. Emphysème centrolobulaire (ECL)

a. ECL trace : destruction < 0.5 % du parenchyme pulmonaire

b. ECL léger : destruction entre 0.5 – 5.0 % du parenchyme pulmonaire c. ECL modéré : destruction > 0.5 % du parenchyme pulmonaire

d. ECL confluent : lésions confluentes sans distorsion du parenchyme pulmonaire

e. ECL avec destruction avancée : destruction avec distorsion du parenchyme pulmonaire

2. Emphysème panlobulaire (EPL)

Association avec un déficit en α1-antitrypsine 3. Emphysème paraseptal (EPS)

a. EPS léger : lésions juxtapleurales de ≤ 1cm

b. EPS substantiel : lésions juxtapleurales de > 1 cm

QUANTIFICATION DE L’EMPHYSEME PULMONAIRE PAR CT SCANNER

La quantification de l’emphysème pulmonaire par CT scanner est réalisée par segmentation automatique des poumons de sorte à isoler le volume pulmonaire de la paroi thoracique et du médiastin.

Figure 4 Exemple d’application pour la quantification d’emphysème ; la ligne LAV% (flèche blanche) du tableau situé dans le coin supérieur droit correspond au pourcentage d’emphysème. L’emphysème est

représenté en bleu, les vaisseaux pulmonaires en rouge

Le nombre de voxels dont la densité est inférieure à un seuil déterminé sur le nombre total de voxels du volume pulmonaire isolé permet d’exprimer le pourcentage de voxels considérés de densité emphysémateuse (LAV%) (Figure 4). Ce seuil a été déterminé par comparaison macroscopique en 1995 [9] et microscopique en 1996 [10] et a été validé pour la valeur de -950 UH.

𝑃𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑔𝑒 𝑑^!𝑒𝑚𝑝ℎ𝑦𝑠è𝑚𝑒 (𝐿𝐴𝑉%) = 𝑁!"#$%& ! !!"# !"

𝑁!"#$%& !"#$%&'!"#$

D

PROJET TERMINE

Les tendances actuelles en radiologie sont l’imagerie quantitative et la réduction de dose. Une analyse des paramètres de reconstruction permettant une diminution d’irradiation par le biais de la réduction du bruit tels que les RI mise en perspective par l’évaluation objective de la quantification d’emphysème s’inscrit donc naturellement dans les thèmes actuels. Bien que notre étude s’ajoute à la liste des récentes publications traitant de l’effet des RI sur l’emphysème pulmonaire, elle apporte une comparaison plus rigoureuse et plus progressive.

Certaines équipes se sont penchées sur l’effet des reconstructions itératives sur la quantification de l’emphysème en comparant des examens à dose réduite reconstruits au moyen d’algorithmes de nouvelle génération par rapport à des examens à dose standard reconstruits classiquement [11]. Cette méthodologie sous- entend la modification de deux paramètres entre les deux séries comparées : modification des paramètres d’acquisition avec la variation de la dose et modification des paramètres de reconstructions avec le changement de technique de reconstruction. Notre étude élimine ce biais de méthodologie en comparant un seul et unique ensemble de données brutes reconstruit au moyen des différentes générations d’algorithme de reconstruction. La seule variation entre les séries d’images comparées de notre étude consiste en la technique de reconstruction.

Contrairement à certaines équipes qui ont comparés un seul niveau de RI [11-13], nous avons opté pour une étude progressive de l’impact des RI en reconstruisant graduellement selon 5 degrés proposés par deux constructeurs différents.

Au vu de la complexité de la relation entre les fonctions pulmonaires et les valeurs d’atténuation du parenchyme pulmonaire [14], nous avons délibérément choisi de ne pas corréler nos résultats aux données cliniques afin de favoriser une réflexion purement radiologique.

Parallèlement à l’analyse objective, nous avons aussi réalisé une analyse subjective de l’ensemble des 715 séries reconstruites qui ont été analysées de façon aléatoire et sans information sur le type de reconstruction par deux médecins radiologues avec titre de spécialiste.

L’analyse statistique des données récoltées des évaluations objective et subjective a montré des résultats dissociés. En effet, notre étude a permis de mettre en évidence que les degrés les plus faible de RI ont une influence sur l’imagerie quantitative alors qu’aucune différence statistique n’a été démontrée sur l’évaluation visuelle.

En conclusion, les RI sont adéquates pour la détection des lésions d’emphysème par évaluation visuelle, mais sont fortement déconseillées pour des études cliniques, du moins lorsque la quantification de l’emphysème est un facteur clé. La variabilité des machines, les différentes générations de IR et les différents choix quant au degré d’itération rendent impossible la comparaison des valeurs de quantification d’emphysème notamment pour des études multicentriques. Dans le cas de suivi individuel de patients, ce n’est pas tant la quantification exacte de l’emphysème qui importe mais d’avantage son évolution. Une attention toute particulière doit donc être portée quant aux choix de paramètres de reconstruction qui devraient être strictement identiques d’un scanner à l’autre.

PROJET EN COURS

Les recherches en imagerie quantitative ne sont pas prêtes de se tarir au vu de l’évolution permanente de la technologie. De plus, les paramètres de reconstruction ne sont pas seuls responsables d’influencer les valeurs d’analyse quantitative. Les paramètres d’acquisition sont très certainement sources d’altération dans ce domaine de l’imagerie et présentent de ce fait un intérêt à être également étudiés.

Nous avons donc débuté un nouveau protocole de recherche dédié à l’étude de l’impact de la dose d’irradiation sur la quantification d’emphysème pulmonaire. Ce protocole nécessite plusieurs acquisitions d’un même thorax à différentes doses d’irradiation. Pour des raisons évidentes d’éthique, il est inconcevable de scanner un même patient une dizaine de fois en diminuant la dose par palier de 10 pourcents.

En effet, la dose finale serait 5,5 fois supérieure à la dose nécessaire pour l’indication clinique qui a motivé l’examen. Afin de s’affranchir des contraintes liées aux rayonnements, les images seront réalisées au moyen d’un fantôme. Des fantômes dédiés à l’étude des BPCO sont disponibles commercialement. A notre avis, ces derniers sont malheureusement insatisfaisants pour une étude comparative et représentative de l’effet de la dose sur la quantification d’emphysème pulmonaire.

Il s’agit de modèles simplistes sans corrélation anatomique avec le parenchyme

pulmonaire (Figure 5), ou l’emphysème est représenté par une simple colonne d’air, de diamètre variable. Ce type de fantôme ne permet pas de tenir compte de l’importance du volume partiel de l’atteinte microscopique des lésions d’emphysème pulmonaire. Les lésions représentées sont trop homogènes et trop bien délimitées pour juger de l’impact des RI sur le bruit.

Figure 5 Exemple de modèle de fantôme BPCO disponible commercialement ; (A) Photographie ; (B) Coupe axial de CT

Nous avons donc entrepris, avec le soutien et le financement du Fond Start-up du Département d’imagerie et des sciences de l’information médicale des Hôpitaux Universitaires Genève, la création d’un modèle synthétique anthropomorphique de cage thoracique permettant de reproduire des poumons atteints d’emphysème pulmonaire dont les images obtenues par CT présentent des valeurs de densité en UH semblables à celles d’un poumon humain. L’un des principaux défis réside dans le choix d’un matériel qui présente des caractéristiques d’absorption similaires au parenchyme pulmonaire. En revanche, un modèle synthétique de cage thoracique offre non seulement la possibilité de réaliser un nombre illimité d’acquisition sans se soucier des conséquences des doses cumulatives mais encore améliore la reproductibilité des acquisition en s’amendant des différences de volume pulmonaire liées à des apnées inégales. Les acquisitions durent une quinzaine de secondes pendant lesquelles le patient doit maintenir une apnée en inspiration profonde. D’un point de vue méthodologique, il est illusoire de pouvoir garantir des inspirations d’amplitude identique.

Dans un premier temps, nous nous sommes tournés vers les nouvelles technologies d’impression 3D à haute résolution. Le médiastin, les poumons et les lésions d’emphysème pulmonaire ont été segmentés automatiquement à partir d’un fichier DICOM obtenu par un CT thoracique, puis convertis en format stéréolithographique.

Les premiers résultats ont été satisfaisants concernant le rendu visuel des lésions d’emphysème pulmonaire et l’aspect anatomique des poumons (Figure 6). En revanche, les valeurs CT en UH ne correspondaient pas aux valeurs physiologiques et étaient inadéquates pour la quantification automatique d’emphysème pulmonaire telle que décrite dans l’introduction. Pour permettre une quantification automatique adéquate, le poumon doit avoir des valeurs de densité de l’ordre de -900 à -850 UH.

Les valeurs CT mesurées sur les images du scan de l’impression 3D sont de densité tissulaire aux alentours de 40-60 UH et n’auraient pas permis une différenciation appropriée avec la paroi thoracique.

Figure 6 Premier essai d’impression 3D. La taille des poumons a été réduite par un facteur 2 (A). Les lésions d’emphysème pulmonaire apparaissent en blanc car elles sont encore remplies par du matiériel de soutien nécessaire à l’impression 3D. Ce matériel de soutien a été lavé par du NaOH. L’impression 3 D

a ensuite été scannée (B). Les lésions d’emphysème pulmonaire apparaissent alors comme des trous dans le parenchyme.

Ayant confirmé notre savoir-faire de l’impression 3D, nous avons ensuite testé différentes résines afin d’obtenir des valeurs CT proches des valeurs physiologiques.

Il s’est avéré que toutes les résines et mélanges de résines à notre disposition avaient des densités similaires (Figure 7).

Figure 7 Test de différentes résines. (A) Photographie ; (B) Coupe coronale de CT

Après plusieurs tentatives de différents matériaux, nous avons trouvés que le liège avait une densité proche de celle du poumon normal et pourrait convenir à la réalisation d’un fantôme d’emphysème pulmonaire. Il s’agit donc plus d’impression 3D mais de découpe 2D basée également sur des fichiers STL.

Les démarches actuelles consistent à combiner l’impression 3D pour le médiastin et des découpes 2D de fines planches de liège de 1.16 mm pour le parenchyme pulmonaire. L’ensemble devra ensuite être assemblé tel un puzzle 3D.

PROJET A VENIR

Après avoir étudié séparément les effets des paramètres de reconstruction tels que décrits dans la publication dont fait l’objet cette thèse et les effets des paramètres d’acquisition tels que décrits dans le sous-chapitre précédent, l’étape ultérieure sera

d’irradiation, dans le but d’éventuellement trouver une combinaison optimale permettant une quantification adéquate de l’emphysème. Ainsi, une réduction de la dose de rayon-x sera associée à des images contenant plus de bruit. Comme la quantification de l’emphysème se base sur une valeur seuil (de -950 UH), un bruit élevé sur l’image pourrait influencer la quantification. L’utilisation de reconstruction itérative réduira le bruit de l’image et devrait ainsi permettre une quantification correcte de l’emphysème. Dès lors, nous nous attendons à ce que certaines combinaisons de réduction de dose et de pourcentage de RI permettent une quantification adéquate de l’emphysème (Figure 8).

4 mSv 3 mSv 2 mSv 1 mSv 0.8 mSv 0.5 mSv 0.3 mSv 0.2 mSv 0.1 mSv FBP

IR niveau 1 IR niveau 2 IR niveau 3 IR niveau 4 IR niveau 5

Figure 8 Hypothèse des résultats de la modification des paramètres d’acquisition et de reconstruction.

Les cellules vertes représentent une combinaison appropriée à la quantification correcte d’emphysème pulmonaire contrairement aux cellules rouges. La dose est indiquée en dose effective (mSv)

B

1 Hounsfield GN (1973) Computerized transverse axial scanning (tomography). 1.

Description of system. Br J Radiol 46:1016-1022

2 Brenner DJ, Hall EJ (2007) Computed tomography--an increasing source of radiation exposure. N Engl J Med 357:2277-2284

3 Geyer LL, Schoepf UJ, Meinel FG et al (2015) State of the Art: Iterative CT Reconstruction Techniques. Radiology 276:339-357

4 Botsikas D, Stefanelli S, Boudabbous S, Toso S, Becker CD, Montet X (2014) Model-based iterative reconstruction versus adaptive statistical iterative reconstruction in low-dose abdominal CT for urolithiasis. AJR Am J Roentgenol 203:336-340

5 Willemink MJ, de Jong PA, Leiner T et al (2013) Iterative reconstruction techniques for computed tomography Part 1: technical principles. Eur Radiol 23:1623-1631

6 Hansell DM, Bankier AA, MacMahon H, McLoud TC, Muller NL, Remy J (2008) Fleischner Society: glossary of terms for thoracic imaging. Radiology 246:697- 722

7 Fabbri LM, Hurd SS, Committee GS (2003) Global Strategy for the Diagnosis, Management and Prevention of COPD: 2003 update. Eur Respir J 22:1-2

8 Lynch DA, Austin JH, Hogg JC et al (2015) CT-Definable Subtypes of Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Statement of the Fleischner Society. Radiology.

10.1148/radiol.2015141579:141579

9 Gevenois PA, de Maertelaer V, De Vuyst P, Zanen J, Yernault JC (1995) Comparison of computed density and macroscopic morphometry in pulmonary emphysema. Am J Respir Crit Care Med 152:653-657

10 Gevenois PA, De Vuyst P, de Maertelaer V et al (1996) Comparison of computed density and microscopic morphometry in pulmonary emphysema. Am J Respir Crit Care Med 154:187-192

11 Nishio M, Matsumoto S, Seki S et al (2014) Emphysema quantification on low- dose CT using percentage of low-attenuation volume and size distribution of low- attenuation lung regions: effects of adaptive iterative dose reduction using 3D processing. Eur J Radiol 83:2268-2276

12 Choo JY, Goo JM, Lee CH, Park CM, Park SJ, Shim MS (2014) Quantitative analysis of emphysema and airway measurements according to iterative reconstruction algorithms: comparison of filtered back projection, adaptive statistical iterative reconstruction and model-based iterative reconstruction. Eur Radiol 24:799-806 13 Mets OM, Willemink MJ, de Kort FP et al (2012) The effect of iterative

reconstruction on computed tomography assessment of emphysema, air trapping and airway dimensions. Eur Radiol 22:2103-2109

14 Paoletti M, Cestelli L, Bigazzi F, Camiciottoli G, Pistolesi M (2015) Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Pulmonary Function and CT Lung Attenuation Do Not Show Linear Correlation. Radiology 276:571-578

A

PUBLICATION ORIGINALE

Impact of iterative reconstructions on emphysema quantification with computed tomography : a prospective study

Steve P MARTIN, Joanna GARIANI, Anne-Lise HACHULLA, Diomidis BOTSIKAS, Dan ADLER, Wolfram KARENOVICS, Christoph D BECKER, Xavier MONTET

European Radiology, article accepté pour publication en octobre 2016 DOI: 10.1007/s00330-016-4641-7

Confirmation par mail d’acceptation pour publication

Confirmation d’accepation pour publication sur le site de soumission

I

Steve P MARTIN ⁽¹⁾, Joanna GARIANI ⁽¹⁾, Anne-Lise HACHULLA ⁽¹⁾, Diomidis BOTSIKAS ⁽¹⁾, Dan ADLER ⁽²⁾, Wolfram KARENOVICS ⁽³⁾, Christoph D BECKER ⁽¹⁾, Xavier MONTET ⁽¹⁾

(1) Department of Imaging and Medical Information Sciences, Radiology (2) Department of internal medicine, Pneumology

(3) Department of surgery, Thoracic Surgery

Geneva University Hospital, Switzerland

Correspondence

Steve Philippe MARTIN, Division of Radiology, Department of Imaging and Medical Information Sciences, Geneva University Hospital, Rue Gabrielle-Perret-Gentil 4, 1211 Geneva 14, Switzerland

Tel: +41 79 553 25 10

Email: Steve.Martin@hcuge.ch

ABSTRACT Objectives

To prospectively evaluate the impact of iterative reconstruction (IR) algorithms on pulmonary emphysema assessment as compared to filtered back projection (FBP).

Methods

110 unenhanced chest CT examinations were obtained on two different scanners with the approval of our ethics committee. Image reconstruction was done with different levels of IR and compared with FBP on the basis of emphysema index (EI), lung volume and voxel densities. Objective emphysema assessment was performed with 3D software provided by each manufacturer. Subjective assessment of emphysema was performed in the form of a blinded evaluation. Quantitative and subjective values were compared using repeated ANOVA analysis, Bland-Altman analysis and Kendall’s coefficient of concordance (W).

Results

Lung volumes are stable on both CT units, throughout all IR levels (P≥0.057).

EI significantly decreases on both CT units with the use of any level of IR (P<0.001).

The highest levels of IR are responsible for a decrease of 33-36% of EI.

Significant differences in minimal lung density are found between the different algorithms (P<0.003).

Intra-reader and inter-reader concordance for emphysema characterization is generally good (W≥0.77 and W≥0.86, respectively).

Conclusions

Both commercially available IR algorithms used in this study significantly changed EI but did not alter visual assessment.

KEY POINTS

1. Objective quantification of pulmonary emphysema is sensitive to iterative reconstructions

2. Subjective evaluation of pulmonary emphysema is not influenced by iterative reconstructions

3. Consistency in reconstruction algorithms is of paramount importance for pulmonary emphysema monitoring

KEYWORDS

1. Pulmonary emphysema

2. Multidetector computed tomography 3. Iterative reconstruction

4. Quantitative analysis 5. Visual assessment

ABBREVIATIONS AND ACRONYMS

ASiR Adaptive Statistical Image Reconstruction

EI Emphysema index

FBP Filtered Back Projection IR Iterative Reconstruction

LAV% Low Attenuation Value Percentage

SAFIRE Sinogram Affirmed Iterative Reconstruction MBIR Model Based Iterative Reconstruction

INTRODUCTION

The purpose of this prospective study was to evaluate the impact of different IR algorithms on objective and subjective emphysema assessment as compared to FBP and to improve our understanding of the differences found in the emphysema index based on voxels densities.

Emphysema assessment is performed by computed tomography (CT) in order to determine the percentage of low-attenuation volume (LAV%), representing the proportion of voxels under a density threshold of -950 Hounsfield Units (HU) in the lung parenchyma [1; 2]. LAV% has been shown to be predictive of chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and to correlate well with pathological findings and pulmonary function [3; 4], Nevertheless quantitative measurement has gained clinical relevance as a predictor of mortality [5] and for therapeutic management of patients with alpha1-antitrypsin deficiency [6; 7].

Emphysema quantification with CT is now commonly performed using an attenuation of -950 HU as the threshold. Gevenois et al. validated this method by using filtered back projection (FBP) as the classical algorithm, for image reconstruction [1; 2]. The introduction of iterative reconstruction (IR) algorithms has allowed to significantly reduce radiation dose while maintaining subjective and objective image quality [8].

Some studies seem to indicate that the use of IR can even improve the quantitative consistency between low-dose and standard-dose CT for emphysema assessment [9] whereas other studies suggest that IR renders quantitative imaging less consistent [10]. Yet, neither the pattern nor the underlying causes of such alterations have been completely determined [11].

MATERIALS and METHODS

The local Ethics Committee on research involving humans approved this prospective study (CCER15-048). Oral and written information were given and signed declarations of consent were obtained from all patients prior to examination.

Patients

Enrolment started on June 8^th and finished on August 12^th, 2015. All consecutive patients undergoing an unenhanced thoracic CT for pulmonary diseases on a Discovery CT750 HD unit (GE Healthcare, Waukesha, Wis) or on a SOMATOM Definition Flash unit (Siemens Healthcare, Forchheim, Germany) in our department were included. Seven patients refused to participate in the study (n=3 for GE, n=4 for Siemens). The total study sample consisted of 110 CT examinations, 55 on the Discovery CT750 HD unit (M/F 27/28, mean age 63 [range 25-92]) and 55 on the SOMATOM Definition Flash unit (M/F 34/21, mean age 60 [range 18-89]). In seven examinations (n=2 on the Discovery CT750 HD; n=5 on the SOMATOM Definition Flash) the image quality did not allow automatic segmentation of the lungs. These examinations were excluded from the 3D quantitative analysis database.

The score of the subtypes of emphysema was defined according to the recommendations of the Fleischner Society based on the FBP reconstructions.

Technical Acquisition & Reconstruction Parameters and Radiation Dose

Patients underwent a single acquisition that was performed craniocaudally during full inspiration from lung apex to the base of the lungs. The acquired raw dataset of the single acquisition of each patient were then reconstructed multiple times with FBP and multiple levels of IR algorithms from our CT units from two different vendors.

The following acquisition parameters were used on the Discovery CT750 HD unit:

collimation 40x0.6 mm, pitch 1.375, rotation time 0.6 second, tube voltage 100 kV, tube current 80-500 mAs, 28 noise index, slice thickness-interval 0.625-0.625 mm.

The raw data was reconstructed with a classical FBP algorithm and with five levels of iterative reconstruction (20%, 40%, 60%, 80% and 100%) using Adaptive Statistical Image Reconstruction (ASiR20-100) and a supplementary type of IR using Model Based Iterative Reconstruction (MBIR), all with a soft kernel.

The following parameters were used on the SOMATOM Definition Flash unit:

collimation 64x2x0.6 mm, pitch 0.6, rotation time 0.28 second, tube voltage 100 kV (CARE kV), tube current 120 mAs ref. (CARE Dose4D), slice thickness-interval 1–

0.7mm. The raw data were reconstructed with a classical FBP algorithm and with five levels of IR using Sinogram Affirmed Iterative Reconstruction (SAFIRE 1-5).

Dose-length product (DLP) and computed tomography dose index (CTDI) were provided by the manufacturers on the basis of well-calibrated CT with a 32 cm phantom. Size-specific dose estimates (SSDE) were obtained via the Bayer’s Radimetrics^TM Enterprise Platform (Bayer Healthcare, Germany).

Image Analysis

Quantitative analysis was performed with 3D reading and visualization software providing an application for automatic pulmonary segmentation of the lungs and emphysema quantification. The low-attenuation density threshold was of -950 HU. In order to be constructor consistent, emphysema assessment was performed with Thoracic VCAR (Advantage Window, GE Healthcare) for the images obtained on the GE Discovery CT750 HD unit and with Pulmo3D (syngo.via VA30, Siemens) for the images obtained on the Siemens SOMATOM Definition Flash scanner. The two

applications allowed quantification of lung volume in litres and emphysema index (EI) in percentage. Based on the EI, centrilobular emphysema was subdivided into: 1) trace emphysema (EI < 0.5%); 2) mild emphysema (0.5 – 5.0 %); 3) moderate emphysema (EI > 5.0 %) as suggested by the Fleischner Society [12].

Measurements of voxels density (minimal and mean density) in HU were collected by drawing standardized regions of interest (ROI) (~1 cm²) at the level of the carina; one inside the trachea, one in the anterior extracorporeal air and one in the subpleura region of each lung. ROIs were carefully placed to avoid artefacts and clothes around the patients.

Voxels densities were analysed on all slices containing lung parenchyma for all levels of IR. The final result was a three-dimensional histogram containing all the voxels densities.

Subjective analysis was performed as a blinded randomized visual assessment of all the reconstructed datasets by two board-certified radiologists with 7 and 6 years of experience in chest radiology (S.P.M and J.G., respectively), over a period of 2 months, after a consensus reading of 10 cases (not included in this study). All images were evaluated on a standard pulmonary windows setting (window width = 1400, window level = -500). Emphysema presence was first assessed on a 5 points likert scale (1: emphysema certainly not present, 5: emphysema certainly present).

When emphysema was present, the readers had to classify the predominant pattern as centrilobular (CLE), panlobular (PLE) or paraseptal (PSE).

Re-sizing, level windowing, multi-planar and minimal intensity projection (MinIP) reformatting were allowed.

Statistical Analysis

Lung volume in litres, emphysema index in percentage and density in HU were compared using a repeated ANOVA analysis with a P value <0.05 considered statistically significant.

The mean differences and the limits of agreement of EI were studied with a Bland- Altman analysis.

The results of the subjective analysis were compared using Kendall’s coefficient of concordance to determine the intra-observer and the inter-observer correlation upon diagnosis of presence of emphysema and to determine the preponderant type of emphysema among our study population depending on the level of IR.

The necessary sample size was calculated for LAV% as the primary outcome. If the hypothesis was truly no difference between FBP and IR emphysema quantification, 55 patients had to be included in order to be 80% sure that the limits of a two-sided 90% confidence interval will exclude a difference of 5% in LAV%.

All results are given as means and standard errors of the mean.

RESULTS

Radiation Dose

The dose delivered by the Discovery CT750 HD unit was: DLP 256 ± 20 mGy.cm;

CTDI 6.35 ± 0.46mGy; SSDE = 8.59 ± 0.58 mGy.

The dose delivered by the SOMATOM Definition Flash unit was: DLP 226 ± 19 mGy.cm; CTDI was 6.05 ± 0.5 mGy; SSDE was 8.23 ± 0.51 mGy.

Quantitative and Objective Analysis

Lung volume, emphysema index, mean and minimal densities obtained from FBP and different level of IR are summarized in table 1 and in figure 1 for the Discovery CT750 HD unit and in table 2 and in figure 2 for the SOMATOM Flash Definition.

Proper automatic segmentation of the lungs was confirmed as lung volume revealed no statistical differences between any reconstructions (P ranging from 0.057 to

>0.99).

Even the lowest level of IR showed statistically significant differences in emphysema index (all P ≤0.02) (tables 1,2, figures 1-3). The Bland-Altman analysis showed an increase of the bias (ranging from 0.28 to 1.18) and a widening of the 95 % confidence interval (ranging from 1.47 to 7.47) with any levels of IR compared to FBP (table 3, figure 4)

Objective analysis of lung densities showed no statistical differences in mean density between FBP and all IR algorithms (all P ≥0.23), whereas minimal densities showed significant differences (all P ≤0.003).

Overall, 33 patients had trace emphysema (Discovery CT750 HD n=14; SOMATOM Definition Flash n=19), 51 had mild emphysema (Discovery CT750 HD n=29;

SOMATOM Definition Flash n=22) and 19 had more than 5 % EI (Discovery CT750 HD n=10; SOMATOM Definition Flash n=9).

Repartition of voxel densities

Histogram of voxels in the lung parenchyma showed a decrease of the number of voxels below -950 HU (figure 5) when comparing IR with FBP.

Subjective Analysis

Intra-observer (between different level of IR) and inter-observer agreements were good according to Kendall’s coefficient of concordance (W ≥0.77 and ≥0.86, respectively). The type of emphysema detected by each reader is given in table 4.

Both readers were unable to detect emphysema index below 0.5% (i.e. trace emphysema).

DISCUSSION

Dose reduction is a major concern in the healthcare management. IR are a promising technology to lower the radiation dose of CT while maintaining image quality [13] and diagnostic accuracy [14].

Quantitative imaging is another trend gaining many clinical applications, among them, emphysema monitoring [7]. Previous studies confirmed the impact of IR on emphysema quantification with various outcomes. Nishio et al. suggested an improved consistency between low-dose CT and standard-dose CT with the use of Adaptive Iterative Dose Reduction using 3D processing (AIDR 3D) from Toshiba Medical Systems (Otawara, Japan) [9]. Mets et al. showed significant alterations in quantitative CT measures with the use of iDose⁴ level 6 from Philips Healthcare (Best, the Nederland) [10]. Yung Choo et al. demonstrated a decrease in emphysema index with the use of ASiR and MBIR from GE Healthcare (Waukesha, Wis.) [11]. Our multi-level IR and multi-vendor approach illustrates the impact of the different IR algorithms on the quantitative analysis of CT images in pulmonary emphysema. The lowest levels of IR (ASiR-20 and SAFIRE-1) showed significant alteration in LAV% (tables 1-2, figures 1-3). The increase of the bias and the widening of confidence interval of EI with IR related to FBP means that emphysema quantification was less accurate (table 3, figure 4). Since the technical details of the IR algorithms are mathematically complex and only partly revealed by the vendors it is difficult to define the exact reasons for the alterations observed with each algorithm [13]. There is however little doubt that the change in distribution of the voxel densities is an important underlying factor. The histograms of lung parenchyma ROI (figure 5, tables 1,2) show identical values for the peak of the curve, and the mean lung density

values do not differ (P>0.99). These observations confirm previous studies that have indicated that FBP and IR provide similar image quality based on mean attenuation values for calculating signal-to-noise ratio [15; 16]. The histograms also clearly demonstrate the decrease of the area under the curve for extreme values, reflecting the decline in number of voxels under the -950 HU threshold and corresponding to the decrease in emphysema index, illustrated by the red-coloured overlay as a relative area under -950 HU (figure 3) [4]. This observation also correlates with the significant difference of minimal lung density values (tables 1,2).

The human eye is able to detect emphysema lesions, but not to quantify their attenuation. This may explain why the presence or absence of IR had no influence on subjective emphysema analysis as demonstrated by a good intra-observer correlation. It is not surprising therefore that both readers were unable to visually detect areas of low emphysema index (<0.5%) accurately scored on the FBP reconstructions. Only automatic quantifications were able to detect such lesions, correlating well with the new classification of emphysema, where trace emphysema is defined as LAV% <0.5% [12].

Our study has some limitations. Firstly, our study population had mostly mild emphysema. The impact of IR on confluent or advanced destructive emphysema could somehow be different and would need further studies. Secondly, the equipment of the two different vendors used different software for quantitative analysis, which renders comparative interpretation of the numerical values difficult.

In conclusion, even the lowest levels of iterative reconstructions have a significant impact on quantitative imaging with low-density threshold but do not alter visual assessment.

ACKNOWLEDGEMENTS

Disclosures of Conflict of Interest: S.P.M. no relevant conflicts of interest to disclose;

J.G. no relevant conflicts of interest to disclose; A-L.H-L. no relevant conflicts of interest to disclose; D.B no relevant conflicts of interest to disclose; D.A. no relevant conflicts of interest to disclose; W.K. no relevant conflicts of interest to disclose; C.D.

B. no conflicts of interest to disclose; X.M. no relevant conflicts of interest to disclose.

REFERENCE LIST

1 Gevenois PA, de Maertelaer V, De Vuyst P, Zanen J, Yernault JC (1995) Comparison of computed density and macroscopic morphometry in pulmonary emphysema. Am J Respir Crit Care Med 152:653-657

2 Gevenois PA, De Vuyst P, de Maertelaer V et al (1996) Comparison of computed density and microscopic morphometry in pulmonary emphysema. Am J Respir Crit Care Med 154:187-192

3 Madani A, Zanen J, de Maertelaer V, Gevenois PA (2006) Pulmonary emphysema:

objective quantification at multi-detector row CT--comparison with macroscopic and microscopic morphometry. Radiology 238:1036-1043

4 Muller NL, Staples CA, Miller RR, Abboud RT (1988) "Density mask". An objective method to quantitate emphysema using computed tomography. Chest 94:782- 787

5 Dawkins PA, Dowson LJ, Guest PJ, Stockley RA (2003) Predictors of mortality in alpha1-antitrypsin deficiency. Thorax 58:1020-1026

6 Stockley RA, Parr DG, Piitulainen E, Stolk J, Stoel BC, Dirksen A (2010) Therapeutic efficacy of alpha-1 antitrypsin augmentation therapy on the loss of lung tissue: an integrated analysis of 2 randomised clinical trials using computed tomography densitometry. Respir Res 11:136

7 Parr DG, Stoel BC, Stolk J, Stockley RA (2006) Validation of computed tomographic lung densitometry for monitoring emphysema in alpha1-antitrypsin deficiency. Thorax 61:485-490

8 Botsikas D, Stefanelli S, Boudabbous S, Toso S, Becker CD, Montet X (2014) Model-based iterative reconstruction versus adaptive statistical iterative

reconstruction in low-dose abdominal CT for urolithiasis. AJR Am J Roentgenol 203:336-340

9 Nishio M, Matsumoto S, Seki S et al (2014) Emphysema quantification on low- dose CT using percentage of low-attenuation volume and size distribution of low- attenuation lung regions: effects of adaptive iterative dose reduction using 3D processing. Eur J Radiol 83:2268-2276

10 Mets OM, Willemink MJ, de Kort FP et al (2012) The effect of iterative reconstruction on computed tomography assessment of emphysema, air trapping and airway dimensions. Eur Radiol 22:2103-2109

11 Choo JY, Goo JM, Lee CH, Park CM, Park SJ, Shim MS (2014) Quantitative analysis of emphysema and airway measurements according to iterative reconstruction algorithms: comparison of filtered back projection, adaptive statistical iterative reconstruction and model-based iterative reconstruction. Eur Radiol 24:799-806 12 Lynch DA, Austin JH, Hogg JC et al (2015) CT-Definable Subtypes of Chronic

Obstructive Pulmonary Disease: A Statement of the Fleischner Society. Radiology.

10.1148/radiol.2015141579:141579

13 Geyer LL, Schoepf UJ, Meinel FG et al (2015) State of the Art: Iterative CT Reconstruction Techniques. Radiology 276:339-357

14 Neroladaki A, Botsikas D, Boudabbous S, Becker CD, Montet X (2013) Computed tomography of the chest with model-based iterative reconstruction using a radiation exposure similar to chest X-ray examination: preliminary observations.

Eur Radiol 23:360-366

15 Montet X, Hachulla AL, Neroladaki A et al (2015) Image quality of low mA CT pulmonary angiography reconstructed with model based iterative reconstruction

versus standard CT pulmonary angiography reconstructed with filtered back projection: an equivalency trial. Eur Radiol 25:1665-1671

16 Mieville FA, Gudinchet F, Brunelle F, Bochud FO, Verdun FR (2013) Iterative reconstruction methods in two different MDCT scanners: physical metrics and 4- alternative forced-choice detectability experiments--a phantom approach. Phys Med 29:99-110

TABLE and FIGURE LEGENDS

Table 1: Summary of lung volume, emphysema index, mean and minimal densities found with different levels of IR on the Discovery CT750 HD unit. Lung volumes were stable, whereas the emphysema index decreased with the use of IR. Mean lung density was not modified by IR, whereas minimal lung density was.

Table 2: Summary of lung volume, emphysema index, mean and minimal densities found with different levels of IR on the SOMATOM Flash Definition unit. Lung volumes were stable, whereas the emphysema index decreased with the use of IR. Mean lung density was not modified by IR, whereas minimal lung density was.

Table 3: The Bland-Altman analysis showed an increase of the bias (ranging from 0.28 to 1.18) and a widening of the 95 % confidence interval (ranging from 1.47 to 7.47) with any levels of IR compared to FBP.

Table 4: Emphysema index corresponding to emphysema classification by each reader.

Please, note that both readers were unable to detect emphysema below 0.5%.

Figure 1: Box-and-whisker plot summarizing lung volumes (A) and emphysema index (B) with different levels of IR on the Discovery CT750 HD unit. Lung volumes were stable, whereas emphysema index decreased with the use of IR.

Figure 2: Box-and-whisker plot summarizing lung volumes (A) and emphysema index (B) with different levels of IR on the SOMATOM Definition Flash unit. Lung volumes were stable, whereas emphysema index decreased with the use of IR.

Figure 3: Coronal reformatted images of unenhanced chest CT with red-coloured overlays representing emphysematous lesions from FBP (A), ASiR-40 (B), ASiR-80 (C) and MBIR (D). A clear reduction of emphysema index is illustrated.

Figure 4: Bland-Altman plots of emphysema index between iterative reconstructions and FBP. X-axis: mean of FBP and IR; Y-axis: difference between FBP and IR. Outer lines correspond to the 95% confidence interval (CI); inner line corresponds to the bias. (A) FBP~ASiR-40; (B) FBP~ASiR-80; (C) FBP~MBIR; (D) FBP~SAFIRE-1; (E) FBP~SAFIRE- 3; (F) FBP~SAFIRE-5.”

Figure 5: Histograms of low-density pixels from one patient of the study population are shown in (A) and (B). (B) corresponds to a zoom of the black square in (A). Histograms show a reduction of pixels bellows -950 HU.

Table 1: Discovery CT750 HD means, standard errors of the mean and P values

Lung volume Emphysema index Mean lung density Minimal lung density

Litres P value % P value HU P value HU P value

FBP 2.474 ± 0.073 3.570 ± 0.53 -883.3 ± 3.93 -947.8 ± 3.27

ASiR-20 2.476 ± 0.074 >0.99 3.287 ± 0.52 0.02 -883.2 ± 3.92 >0.99 -943.5 ± 3.29 <0.0001 ASiR-40 2.476 ± 0.074 >0.99 3.047 ± 0.50 <0.0001 -883.1 ± 3.91 >0.99 -938.8 ± 3.30 <0.0001 ASiR-60 2.477 ± 0.074 >0.99 2.854 ± 0.50 <0.0001 -883.0 ± 3.91 >0.99 -934.2 ± 3.33 <0.0001 ASiR-80 2.477 ± 0.073 >0.99 2.683 ± 0.49 <0.0001 -883.4 ± 3.84 >0.99 -930.2 ± 3.33 <0.0001 ASiR-100 2.476 ± 0.074 >0.99 2.640 ± 0.48 <0.0001 -883.9 ± 3.84 >0.99 -925.3 ± 3.37 <0.0001 MBIR 2.479 ± 0.073 0.68 2.387 ± 0.48 <0.0001 -882.6 ± 3.90 0.23 -925.9 ± 3.60 <0.0001

Hounsfield units (HU); FBP (filtered back projection); ASiR (Adaptive Statistical Iterative Reconstruction); MBIR (Model-based iterative reconstruction)

LEGEND

Summary of lung volume, emphysema index, mean and minimal densities found with different levels of IR on the Discovery CT750 HD unit. Lung volumes were stable, whereas the emphysema index decreased with the use of IR. Mean lung density was not modified by IR, whereas minimal lung density was.

Table 2: SOMATOM Definition Flash means, standard errors of the mean and P values

Lung volume Emphysema index Mean lung density Minimal lung density

Litres P value % P value HU P value HU P value

FBP 2.354 ± 0.072 3.13 ± 0.59 -883.3 ± 3.93 -939.2 ± 3.53

SAFIRE-1 2.355 ± 0.071 0.3941 2.77 ± 0.58 0.0013 -883.2 ± 3.92 >0.99 -934.2 ± 3.46 0.0027 SAFIRE-2 2.355 ± 0.072 0.3417 2.48 ± 0.58 <0.0001 -883.1 ± 3.91 >0.99 -928.4 ± 3.47 <0.0001 SAFIRE-3 2.355 ± 0.072 0.2912 2.25 ± 0.58 <0.0001 -883.0 ± 3.91 >0.99 -922.7 ± 3.35 <0.0001 SAFIRE-4 2.357 ± 0.072 0.0572 2.10 ± 0.58 <0.0001 -883.4 ± 3.84 >0.99 -917.4 ± 3.58 <0.0001 SAFIRE-5 2.356 ± 0.072 0.2224 2.00 ± 0.58 <0.0001 -883.9 ± 3.84 >0.99 -912.0 ± 3.65 <0.0001 Hounsfield units (HU); FBP (filtered back projection); SAFIRE (Sinogram Affirmed Iterative Reconstruction)

LEGEND

Summary of lung volume, emphysema index, mean and minimal densities found with different levels of IR on the SOMATOM Flash Definition unit. Lung volumes were stable, whereas the emphysema index decreased with the use of IR. Mean lung density was not modified by IR, whereas minimal lung density was.

Table 3: Bias and 95% confidence interval of emphysema index related to FBP according to Bland-Altman analysis

Discovery

CT750 HD ASiR-20 ASiR-40 ASiR-60 ASiR-80 ASiR-100 MBIR

BIAS 0.28 0.52 0.72 0.89 0.93 1.18

95% CI -0.45 –

1.02 -0.88 –

1.93 -1.24 –

2.67 -1.81 –

3.59 -1.86 –

3.72 -2.55 – 4.92 SOMATOM

Definition Flash

SAFIRE-1 SAFIRE-2 SAFIRE-3 SAFIRE-4 SAFIRE-5

BIAS 0.36 0.65 0.88 1.03 1.13

95 %CI -0.42 – 1.13 -0.81 – 2.10 -1.13 – 2.89 -1.43 – 3.48 -1.61 – 3.86 FBP (filtered back projection) ; ASiR (Adaptative Statistical Iterative Reconstruction) ; MBIR (Model-based iterative reconstruction) ; SAFIRE (Sinogram Affirmed Iterative Reconstruction) ; CI (confidence interval)

LEGEND

The Bland-Altman analysis showed an increase of the bias (ranging from 0.28 to 1.18) and a widening of the 95 % confidence interval (ranging from 1.47 to 7.47) with any levels of IR compared to FBP.

Table 4: Emphysema index by emphysema subtypes

Reader 1 None CLE PSE PLE

Discovery CT750 HD unit 0.35 ± 0.07 4.92 ± 1.00 1.77 ± 0.80 NA SOMATOM Definition Flash unit 0.40 ± 0.12 6.76 ± 1.73 1.97 ± 1.57 37.1 Reader 2

Discovery CT750 HD unit 0.28 ± 0.05 5.45 ± 1.15 1.73 ± 0.50 NA SOMATOM Definition Flash unit 0.21 ± 0.07 5.74 ± 1.43 2.30 ± 1.33 37.1 CLE: centrilobular emphysema; PSE: paraseptal emphysema; PLE: panlobular

emphysema; NA: not available

LEGEND

Emphysema index corresponding to emphysema classification by each reader. Please, note that both readers were unable to detect emphysema below 0.5%.

Figure 1

Figure 2

Figure 3

Figure 4

Figure 5