Deep Learning Convolutional Neural Network Reconstruction and Radial k-Space Acquisition MR Technique for Enhanced Detection of Retropatellar Cartilage Lesions of the Knee Joint

OBJECTIVES To assess diagnostic performance of standard radial k-space (PROPELLER) MRI sequences and compare with accelerated acquisitions combined with a deep learning-based convolutional neural network (DL-CNN) reconstruction for evaluation of the knee joint. METHODS Thirty-five patients undergoing MR imaging of the knee at 1.5 T were prospectively included. Two readers evaluated image quality and diagnostic confidence of standard and DL-CNN accelerated PROPELLER MR sequences using a four-point Likert scale. Pathological findings of bone, cartilage, cruciate and collateral ligaments, menisci, and joint space were analyzed. Inter-reader agreement (IRA) for image quality and diagnostic confidence was assessed using intraclass coefficients (ICC). Cohen's Kappa method was used for evaluation of IRA and consensus between sequences in assessing different structures. In addition, image quality was quantitatively evaluated by signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) measurements. RESULTS Mean acquisition time of standard vs. DL-CNN sequences was 10 min 3 s vs. 4 min 45 s. DL-CNN sequences showed significantly superior image quality and diagnostic confidence compared to standard MR sequences. There was moderate and good IRA for assessment of image quality in standard and DL-CNN sequences with ICC of 0.524 and 0.830, respectively. Pathological findings of the knee joint could be equally well detected in both sequences (κ-value of 0.8). Retropatellar cartilage could be significantly better assessed on DL-CNN sequences. SNR and CNR was significantly higher for DL-CNN sequences (both p < 0.05). CONCLUSIONS In MR imaging of the knee, DL-CNN sequences showed significantly higher image quality and diagnostic confidence compared to standard PROPELLER sequences, while reducing acquisition time substantially. Both sequences perform comparably in the detection of knee-joint pathologies, while DL-CNN sequences are superior for evaluation of retropatellar cartilage lesions

Diagnostic performance of deep learning-based reconstruction algorithm in 3D MR neurography

OBJECTIVE The study aims to evaluate the diagnostic performance of deep learning-based reconstruction method (DLRecon) in 3D MR neurography for assessment of the brachial and lumbosacral plexus. MATERIALS AND METHODS Thirty-five exams (18 brachial and 17 lumbosacral plexus) of 34 patients undergoing routine clinical MR neurography at 1.5 T were retrospectively included (mean age: 49 ± 12 years, 15 female). Coronal 3D T2-weighted short tau inversion recovery fast spin echo with variable flip angle sequences covering plexial nerves on both sides were obtained as part of the standard protocol. In addition to standard-of-care (SOC) reconstruction, k-space was reconstructed with a 3D DLRecon algorithm. Two blinded readers evaluated images for image quality and diagnostic confidence in assessing nerves, muscles, and pathology using a 4-point scale. Additionally, signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratios (CNR) between nerve, muscle, and fat were measured. For comparison of visual scoring result non-parametric paired sample Wilcoxon signed-rank testing and for quantitative analysis paired sample Student's t-testing was performed. RESULTS DLRecon scored significantly higher than SOC in all categories of image quality (p < 0.05) and diagnostic confidence (p < 0.05), including conspicuity of nerve branches and pathology. With regard to artifacts there was no significant difference between the reconstruction methods. Quantitatively, DLRecon achieved significantly higher CNR and SNR than SOC (p < 0.05). CONCLUSION DLRecon enhanced overall image quality, leading to improved conspicuity of nerve branches and pathology, and allowing for increased diagnostic confidence in evaluation of the brachial and lumbosacral plexus

Messung der Glukoseabsorption mittels 13C-Atemgastest als Marker für die intestinale Funktionalität bei Intensivpatienten

Schon seit langem ist der Darm mit seinen vielfältigen Funktionen in den Fokus der Intensivmedizin gerückt. Zu seinen Funktionen gehören unter anderem die Aufnahme von Nährstoffen und die Barrierefunktion gegen verschiedenste Noxen. Mit dem „gut-associated lymphoid tissue“ stellt der Darm das größte Lymphorgan des Körpers dar. Das intestinale Mikrobiom sorgt für eine physiologische Darmflora und verhindert unter anderem die Überwucherung durch pathogene Keime. Entsprechend gravierend sind die Folgen einer gestörten intestinalen Funktion. Brechen die Funktionen von Epithel, darmeigenem Immunsystem und Mikrobiom zusammen, wird der Darm zum „motor of critical illness“. Über die Schritte Translokation pathogener Bakterien und Freisetzung von toxischen Mediatoren und Zytokinen kommt es zum Vollbild des multiplen Organversagens. In Folge von Motilitätsstörungen und Absorptionsstörungen ist auch eine ausreichende enterale Ernährung nicht mehr möglich. Die klinische Beurteilung der gastrointestinalen Funktion ist auch heute noch eher intuitiv-empirisch als objektiv-messbar. Es gibt aktuell kein validiertes Diagnostiktool. Da die Glukoseabsorption ein aktiver, energieabhängiger Prozess ist, stellt sie einen sensiblen und frühzeitigen Indikator für Störungen der Enterozytenfunktion dar. In der vorliegenden Arbeit wurden zwei Fragestellungen formuliert: 1. Ist die enterale Nährstoffabsorption, gemessen an der Glukoseabsorption, beim kritisch kranken Patienten im Vergleich zum Gesunden vermindert? Und wenn ja, in welchem Ausmaß? 2. Kann die Glukoseabsorption beim kritisch kranken Patienten mit einem Atemgastest gemessen werden? Die Messung der Glukoseabsorption erfolgte mittels Isotopen-markierter 13C-Glukose. Dazu wurde 25 beatmeten Intensivpatienten und 20 gesunden Probanden jeweils 200 mg 13C-Glukose enteral verabreicht. Über einen Zeitraum von fünf Stunden wurden Blut- und Atemgasproben entnommen. Aus den Atemgasproben wurde anhand eines nicht dispersiven Infrarotspektrometers die zu 13CO2 verstoffwechselte 13C-Glukose als Maß für die Gukoseabsorption gemessen. Diese Atemgaswerte wurden den 13C-Glukose Konzentrationen in den Blutproben, die mittels Gaschromatographie und Massenspektrometrie gemessen wurden, gegenübergestellt. Der im Blut gemessene Absorptionsanteil der 13C-Glukose war bei den Patienten im Vergleich zu den Probanden um 36% reduziert. Der Absorptionsanteil zwischen den einzelnen Patienten variierte mit Werten von 5,5% bis 99% erheblich. Auch die Absorptionsrate war bei den Intensivpatienten im Vergleich zu den Probanden reduziert, d.h. der Zeitpunkt maximaler Absorption war verzögert. Die über die Atemgasproben gemessene Glukoseabsorption der Intensivpatienten war ebenfalls deutlich reduziert im Vergleich zu den Probanden. Es fand sich eine enge Korrelation zwischen der mit dem Atemgastest gemessenen Glukoseabsorption und der über die Plasmaproben ermittelten Glukoseabsorption (absorbierter Anteil) (r=0,835, P<0,001). Die vorliegende Studie zeigt, dass die Glukoseabsorption bei Intensivpatienten im Vergleich zu gesunden Probanden deutlich reduziert ist. Der 13C-Glukose Atemgastest wurde im Rahmen der vorliegenden Studie erstmals an Intensivpatienten getestet. Trotz des heterogenen Patientenkollektivs waren die 13CO2-Atemgaswerte ein zuverlässiger Marker für die Glukoseabsorption. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie sind vielversprechend und legen nahe, dass der Atemgastest geeignet sein könnte, nicht-invasiv und eventuell bettseitig die Enterozytenfunktion zu beurteilen. Mit dem Atemgastest könnte die Ernährungstherapie individuell, verlaufs- und funktionsangepasst gesteuert werden. Sowohl Verschlechterungen wie Verbesserungen der intestinalen Funktion könnten damit möglicherweise frühzeitig erkannt werden

Enhanced bone assessment of the shoulder using zero-echo time MRI with deep-learning image reconstruction

OBJECTIVES To assess a deep learning-based reconstruction algorithm (DLRecon) in zero echo-time (ZTE) MRI of the shoulder at 1.5 Tesla for improved delineation of osseous findings. METHODS In this retrospective study, 63 consecutive exams of 52 patients (28 female) undergoing shoulder MRI at 1.5 Tesla in clinical routine were included. Coronal 3D isotropic radial ZTE pulse sequences were acquired in the standard MR shoulder protocol. In addition to standard-of-care (SOC) image reconstruction, the same raw data was reconstructed with a vendor-supplied prototype DLRecon algorithm. Exams were classified into three subgroups: no pathological findings, degenerative changes, and posttraumatic changes, respectively. Two blinded readers performed bone assessment on a 4-point scale (0-poor, 3-perfect) by qualitatively grading image quality features and delineation of osseous pathologies including diagnostic confidence in the respective subgroups. Quantitatively, signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) of bone were measured. Qualitative variables were compared using the Wilcoxon signed-rank test for ordinal data and the McNemar test for dichotomous variables; quantitative measures were compared with Student's t-testing. RESULTS DLRecon scored significantly higher than SOC in all visual metrics of image quality (all, p < 0.03), except in the artifact category (p = 0.37). DLRecon also received superior qualitative scores for delineation of osseous pathologies and diagnostic confidence (p ≤ 0.03). Quantitatively, DLRecon achieved superior CNR (95 CI [1.4-3.1]) and SNR (95 CI [15.3-21.5]) of bone than SOC (p < 0.001). CONCLUSION DLRecon enhanced image quality in ZTE MRI and improved delineation of osseous pathologies, allowing for increased diagnostic confidence in bone assessment

Internal Thoracic Vein Tumor Thrombus From Sternal Melanoma Metastasis on 18 F-FDG PET/CT

We present 18 F-FDG PET/CT findings of an internal thoracic vein tumor thrombus from melanoma in a 76-year-old woman. Restaging 18 F-FDG PET/CT shows a progressive disease with an internal thoracic vein tumor thrombus from a sternal bone metastasis. Although cutaneous malignant melanoma may metastasize to any body part, a direct tumor invasion of veins and the formation of a tumor thrombus represent an extremely rare complication