SavedAdd your journal

Journals / Tüberküloz ve Toraks / 2021 / Cilt: 69 - Sayı: 3

Quantitative computed tomography analysis of emphysema severity and distribution in chronic obstructive lung disease, correlation with clinical findings

Kronik obstrüktif akciğer hastalığında bilgisayarlı tomografide amfizem miktarı ve dağılımının kantitatif yöntemlerle değerlendirilmesi ve klinik bulguları ile korelasyonu

Emin DEMİREL
Ersin GÜNAY
Aydın BALCI
Furkan KAYA
Esra ÖZGÜL
Eranıl ASLAN
Pages
338–348
Publication Date
2022-11-06
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The %LAA-910 method showed significant correlation with forced expiratory volume in one second (FEV1) compared to other densitometric parameters (p=

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Introduction: This study aimed to evaluate the correlation between different densitometric parameters on chest computed tomography (CT) and pulmonary function tests (PFT) of patients with emphysema-predominant chronic obstructive pulmonary disease (COPD).
📊
Key Findings & Data:Materials and Methods: A retrospective evaluation was made of 56 patients with COPD.
💡
Conclusion & Impact:The %LAA-910 method showed significant correlation with forced expiratory volume in one second (FEV1) compared to other densitometric parameters (p=
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Introduction: This study aimed to evaluate the correlation between different densitometric parameters on chest computed tomography (CT) and pulmonary function tests (PFT) of patients with emphysema-predominant chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Materials and Methods: A retrospective evaluation was made of 56 patients with COPD. The lungs were segmented into nine sections. Normal and emphysematous parenchyma were measured using low attenuation area percentage (%LAA), percentile density (PD), and mean lung density (MLD) parameters. The effects of emphysema distribution on PFT were evaluated using %LAA, PD, MLD, kurtosis and skewness methods. Results: Fifty-six patients, all diagnosed with COPD, were evaluated. The %LAA-910 method showed significant correlation with forced expiratory volume in one second (FEV1) compared to other densitometric parameters (p=

Özet

Giriş: Çalışmamızda amfizem predominant tip kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH) olan hastaların toraks bilgisayarlı tomografi (BT) tetkiklerinde farklı kantitatif parametreleri kullanarak solunum fonksiyon testi ile korelasyonunu arasındaki ilişkiyi değerlendirmeyi amaçladık. Materyal ve Metod: Çalışmamız retrospektif olarak gerçekleştirildi. Çalışmaya KOAH tanısı olan 56 hastası dahil edildi. Toraks BT görüntüleri dokuz bölgeye segmente edildi. Ayrılan zonlarda normal parankim ve amfizem alanların vokselleri kantitatif ölçümler ile düşük atenüasyonlu alan yüzdesi (%LAA), persentil dansite değeri (PD), ortalama akciğer dansitesi (MLD) olarak ölçüldü. %LAA metodunda farklı Hounsfield Unit (HU) değerlerinin duyarlılığını belirlemek için -950 HU, -925 HU, -910 HU eşik değerleri kullanıldı. PD metodunda farklı eşik değerlerinin duyarlılığını belirlemek için PD 10 ve PD 15 eşik değerleri kullanıldı. Hastaların histogram analizi yapılarak skewness ve kurtosis değerleri ölçüldü. Kantitatif parametrelerden %LAA, PD, MLD, kurtosis ve skewness değerleri kullanılarak hastanın amfizemin dağılımının SFT üzerine etkisi araştırıldı. Tüm akciğer %LAA -950, %LAA -925, %LAA -910, persentil 10, persentil 15 ve MLD değerlerinin GOLD ABCD evrelemesini öngörmede tanısal karar verdirici özellikleri ROC eğrisi analiziyle incelendi. Bulgular: Tüm segmentler değerlendirildiğinde dansitometrik değerlerden LAA% -910 diğer parametrelere kıyasla zorlu ekspirasyonun birinci saniyesinde atılan volümü (FEV1) ile daha yüksek korelasyon gösterdi (p=

🔖

Cite This Article

DEMİREL, E., GÜNAY, E., BALCI, A., KAYA, F., ÖZGÜL, E., ASLAN, E. (2022). Quantitative computed tomography analysis of emphysema severity and distribution in chronic obstructive lung disease, correlation with clinical findings. Tüberküloz ve Toraks, Cilt: 69 - Sayı: 3, 338–348. https://ajindex.com/articles/618280

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Weinberger ES. Principles of Pulmonary Medicine. 7th ed. Elsevier, 2017
  2. Fujimoto K, Kitaguchi Y, Kubo K, Honda T. Clinical analysis of chronic obstructive pulmonary disease phenotypes classified using high-resolution computed tomography. Respirology 2006; 11(6): 731-40
  3. Lim JU, Kim EK, Lim SY, Lee JH, Lee JS, Lee SD, et al. Mixed phenotype of emphysema and airway wall thickening ıs associated with frequent exacerbation in chronic obstructive pulmonary disease patients. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis 2019; 14: 3035-42
  4. Camiciottoli G, Orlandi I, Bartolucci M, Meoni E, Nacci F, Diciotti S, et al. Lung CT densitometry in systemic sclerosis: correlation with lung function, exercise testing, and quality of life. Chest 2007; 131(3): 672-81
  5. Lynch DA. Progress in Imaging COPD, 2004 - 2014. Chronic Obstr Pulm Dis 2014; 1(1): 73-82
  6. Parr DG, Dirksen A, Piitulainen E, Deng C, Wencker M, Stockley RA. Exploring the optimum approach to the use of CT densitometry in a randomised placebo-controlled study of augmentation therapy in alpha 1-antitrypsin deficiency. Respir Res 2009; 10(1): 75
  7. Mascalchi M, Camiciottoli G, Diciotti S. Lung densitometry: why, how and when. J Thorac Dis 2017; 9(9): 3319‐45
  8. Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease. Global Strategy for Prevention, Diagnosis, and Management of COPD. www.goldcopd.org (2018)
  9. Fedorov A, Beichel R, Kalpathy-Cramer J, Finet J, Fillion- Robin J-C, Pujol S, et al. 3D Slicer as an Image Computing Platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic Resonance Imaging 2012; 30(9): 1323-41
  10. Bankier AA, De Maertelaer V, Keyzer C, Gevenois PA. Pulmonary emphysema: subjective visual grading versus objective quantification with macroscopic morphometry and thin-section CT densitometry. Radiology 1999; 211(3): 851-8
  11. Gevenois PA, De Vuyst P, de Maertelaer V, Zanen J, Jacobovitz D, Cosio MG, et al. Comparison of computed density and microscopic morphometry in pulmonary emphysema. Am J Respir Crit Care Med 1996; 154(1): 187-92
  12. Müller NL, Staples CA, Miller RR, Abboud RT. “Density mask”. An objective method to quantitate emphysema using computed tomography. Chest 1988; 94(4): 782-7
  13. Wang Z, Gu S, Leader JK, Kundu S, Tedrow JR, Sciurba FC, et al. Optimal threshold in CT quantification of emphysema. Eur Radiol 2013; 23(4): 975-84
  14. Stoel BC, Stolk J. Optimization and standardization of lung densitometry in the assessment of pulmonary emphysema. Invest Radiol 2004; 39(1