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27. MÄRZ bis 26. JUNI 2022 | Digital
25.-27. MAI 2022 | RheinMain CongressCenter | Wiesbaden
25.-27. MAI 2022 | RheinMain CongressCenter | Wiesbaden
VIELFALT LEBEN - ZUKUNFT GESTALTEN
Refresher-Kurs
KI höher, schneller, weiter - was kommt, was bleibt? - Neuroradiologie
4
JuniVeranstaltungsdetails
- Veranstalter
- Deutsche Röntgengesellschaft e.V
- Art
- Refresher-Kurs
- Thema
- IT/ Bildverarbeitung / Software
- Zielgruppe
- Andere, Ärzte in Weiterbildung (AiW), Fachärzte, Ingenieure / Naturwiss.
Zertifizierungen
2 CME Punkte der Kategorie A
Akademie
Informationen
- Moderation
- Matthias May (Erlangen)
Daniel Pinto dos Santos (Köln)
Michael Forsting (Essen)
Ablauf
10:15 - 10:30
Vortrag (Fortbildung)
Wie nachhaltig ist KI? Welche Evidenz gibt es?
Aljoscha Burchardt
Kurzzusammenfassung
In meinem Vortrag werde ich ganz kurz die Grundzüge von KI erläutern und dann auf einige eigene Arbeiten und daraus abgeleitete Einsichten eingehen, die den Einsatz von KI im medizinischen Alltag betreffen.
Lernziele
Begrifflichkeit KI
Herausforderungen beim Einsatz von KI
Herausforderungen beim Einsatz von KI
10:30 - 10:45
Vortrag (Fortbildung)
KI-Anwendungen in der Neuro-Bildgebung
Michael Forsting (Essen)
10:45 - 10:50
Vortrag (Wissenschaft)
Diagnostische Leistung eines künstlich intelligenten Algorithmus in einer neuen Gerätegeneration der Computertomographie
Jonas Kiefer (Erlangen)
Zielsetzung
Intrakranielle Blutungen erfordern eine sofortige Diagnose, um das Überleben der Patienten zu sichern. Die Computertomographie ist die Methode der Wahl in Notfallsituationen. Selbst kleine Läsionen können lebensbedrohliche Auswirkungen haben und sollten nicht übersehen werden. Unser Ziel war es, die Leistung des ersten in einen Scanner integrierten Algorithmus basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) zur Erkennung von Hirnblutungen in der klinischen Routine auszuwerten.
Material und Methoden
Diese retrospektive Studie umfasst 249 konsekutive native Schädel-CT-Scans. Die automatische Erkennung von Hirnblutungen wurde in allen Fällen als separater Rekonstruktionsauftrag berechnet. Als Referenz diente der radiologische Befund, der stets von einem Assistenzarzt für Radiologie erstellt und von einem erfahrenen Radiologen fertiggestellt wurde. Die Statistik wurde als diagnostische Genauigkeit durchgeführt.
Ergebnisse
Die Erkennung von Hirnblutungen wurde bei allen Patienten und in den Befunden der Radiologen erfolgreich durchgeführt. Der KI-Algorithmus und die Referenz stimmten in 92 % der Fälle überein. Unter den 34 positiven Fällen wurde nur ein falsch negativer Fall festgestellt. Allerdings erwiesen sich 19 positive Erkennungen als falsch positiv. Aus den Errechnungen der diagnostischen Leistung ergab sich eine Sensitivität von 63,5 % (95 % CI, 50,5 % - 76,5 %), eine Spezifität von 99,5 % (95 % CI, 98,5 % - 100 %), ein positiver prädiktiver Wert von 97,1 % (95 % CI, 91,4 % - 100 %) und ein negativer prädiktiver Wert (NPV) von 91,2 % (95 % CI, 87,4 % - 95,0 %). Der einzige falsch negative Fall war eine sehr kleine Läsion von 0,4x0,2 mm Größe. Bei mehr als der Hälfte der falsch-positiven Fälle war die Bildqualität aufgrund von schlechter Positionierung oder Bewegung beeinträchtigt (n=11). Die korrigierte Sensitivität nach Ausschluss dieser Fälle betrug 80,5 % (korr. NPV 96,1 %).
Schlußfolgerungen
Die Ausführung des in den Scanner integrierten KI-Nachweises von Hirnblutungen ist schnell und stabil. Die diagnostische Genauigkeit hat einen hohen negativen und positiven prädiktiven Wert und eine sehr hohe Spezifität. Allerdings resultieren viele falsch positive Befunde in einer eher mäßigen Sensitivität. Die eingeschränkte Bildqualität in der Notfallsituation durch Positionierungs- und Compliance-Probleme könnte der Grund für diese Abweichung von den publizierten Testdatensätzen sein.
Teilnahme Young Investigator Award
10:50 - 10:55
Diskussion
Diskussion
10:55 - 11:00
Vortrag (Wissenschaft)
Ein multimodales 2D Convolutional Neural Network mit 3 Eingängen zur Detektion von Multiple-Sklerose Läsionen
Florian Raab (Regensburg)
Zielsetzung
Entwicklung eines vollautomatischen, zuverlässigen und schnellen Werkzeugs zur Segmentierung von Multiple-Sklerose Läsionen für multimodale MRT-Scans mit Hilfe von Deep Learning.
Material und Methoden
ISBI 2015 longitudinal MS lesion segmentation Challenge Daten (Modalitäten: FLAIR, T1-w, T2-w. Ein Scanner, fünf Probanden. Vier bis fünf Scans/Proband).
MICCAI 2016 MSSeg Challenge (Modalitäten: FLAIR, T1-w, T2-w. Drei Scanner, fünf Probanden je Scanner). Die automatische Segmentierung wird mit einem Convolutional Neural Network (CNN) erzielt.
MICCAI 2016 MSSeg Challenge (Modalitäten: FLAIR, T1-w, T2-w. Drei Scanner, fünf Probanden je Scanner). Die automatische Segmentierung wird mit einem Convolutional Neural Network (CNN) erzielt.
Ergebnisse
Das CNN erreicht einen Score von 92,66 in der ISBI Challenge mit einem Dice-Sørensen-Koeffizienten (DSC) von 64,16%, einer läsionsbezogenen true-positive rate (LTPR) von 55,06% und einer läsionsbezogenen false-positive rate (LFPR) von 19,61%. Die 5-fold cross-validation auf dem ISBI-Trainingsdatensatz ergibt einen DSC von 77,42%, eine LTPR von 74,80% und eine LFPR von 28,70%. Die auf den ISBI Daten trainierte Architektur erreicht bei den MICCAI Daten einen DSC von 67,58%, eine LTPR von 63,74% und eine LFPR von 59,91%. Durch transfer-learning verbessert sich die Performance zu einem DSC von 71,61%, einer LTPR von 71,39% und einer LFPR von 53,37%.
Schlußfolgerungen
Die Arbeit stellt eine robuste, vollautomatische Methode zur Segmentierung von Läsionen bei Multipler Sklerose für mehrere MRT-Modalitäten vor und erreicht die beste Leistung unter den bisher veröffentlichten 2D-basierten Ansätzen im Rahmen der ISBI-Challenge von 2015. Die Scanner-invarianz, bezogen auf den DSC, ist vergleichbar mit anderen publizierten state-of-the-art Methoden. Nach nur fünf Epochen transfer-learning erreicht die Architektur eine Performance, die im Bereich der manuellen Segmentierungen liegt. Die Segmentierung eines vollständigen Schädels mit drei MR-Modalitäten benötigt nur ca. 20 Sekunden Rechenzeit auf einer NVIDIA RTX3090.
11:00 - 11:05
Diskussion
Diskussion
11:05 - 11:10
Vortrag (Wissenschaft)
Deep Learning zur automatisierten Zahnklassifizierung und -segmentierung von Orthopantomogrammen
Andreas Heinrich (Jena)
Zielsetzung
Künstliche neuronale Netze bieten ein großes Potenzial für die automatische Klassifizierung und Segmentierung von radiologischen Bildern. Regionsbasierte neuronale Netze (R-CNNs) sind universelle Frameworks für die Segmentierung von Objekten. Ein Mask R-CNN wird bereits in zahlreichen Anwendungen in der Industrie eingesetzt. Ziel dieser Studie war es, eine automatisierte Analyse von Orthopantomogrammen (OPGs) zu realisieren, welche automatisiert Zahnstatus und des Vorhandenseins von Zahnfüllungen und Implantaten analysiert.
Material und Methoden
Ein Mask-R-CNN wurde implementiert, um Begrenzungsrahmen, Objektklassen und Segmentierungsmasken für alle Instanzen der Objekte im OPG zu erzeugen. Als Eingabedaten wurden 32 Zähne, Zahnfüllungen und Implantate auf 250 OPGs manuell markiert. Die Zähne wurden segmentiert und nach der Notation der FDI World Dental Federation klassifiziert. Das Netz wurde mit 200 OPGs trainiert und mit 50 OPGs evaluiert.
Ergebnisse
Das Netzwerk konnte erfolgreich unbekannte OPGs hinsichtlich des FDI-Zahnschemas annotieren und zuverlässig für die weitergehende Analyse segmentieren. Die Implementierung erreichte eine Genauigkeit von 0,98±0,03, eine Trefferquote von 0,96±0,06 und einen F1-Score von 0,97±0,04 für die Identifizierung der Begrenzungsrahmen. Für die Segmentierung wurde eine mittlere durchschnittliche Genauigkeit von 0,91±0,01 aller Masken mit Schnittmenge über 50% zu den tatsächlichen Masken (mean average precision, mAP@50), sowie für alle Masken eine Genauigkeit von 0,95±0,04, eine Trefferquote von 0,49±0,03 und einen F1-Score von 0,65±0,04 erreicht.
Schlußfolgerungen
Mit nur wenigen Bildern kann ein effektives künstliches neuronales Netz auf OPGs zur automatischen Zahnklassifizierung mit FDI-Notation und zur Zahnsegmentierung trainiert werden, welches für weitergehende Ziele wie bspw. die objektive Altersschätzung eingesetzt werden kann. Zudem kann die Methode auch für die Segmentierung weiterer Anwendungsfelder und Modalitäten erweitert werden.
11:10 - 11:15
Diskussion
Diskussion
11:15 - 11:20
Vortrag (Wissenschaft)
Voxelomics: Identifikation zerebraler Biosignaturen in der multispektralen MRT.
Alexander German
Zielsetzung
Bis heute gilt das von Fischl et al. in ihrer bahnbrechenden Arbeit formulierte Dogma (Neuron, 33:341-55, 2002): "...es ist offensichtlich, warum kein globales Klassifikationsschema erfolgreich Strukturen voneinander unterscheiden kann, die nur auf der Intensitätsinformation basieren - es gibt einen viel zu großen Überlapp zwischen den Klassenverteilungen". Ziel unserer Studie war es, dennoch die Realisierbarkeit einer globalen Hirnklassifikation und der Identifikation zerebraler MR-Biosignaturen mittels „Voxelomics“, d.h. auf Basis Voxel-intrinsischer MR-Merkmale, zu evaluieren ohne die heute übliche Verwendung von Atlanten.
Material und Methoden
Von 38 Probanden wurden anhand hochaufgelöster 7 T MPRAGE- und QSM-Bilder Segmentierungen der Gehirne in 102 anatomischen Regionen durchgeführt. Eine CEST-MRT und eine Diffusions-QTI-MRT wurden mit linearen, planaren und sphärischen b-Tensoren aufgenommen. Für jedes Voxel wurden die lokalen QTI- und CEST-Parameter, diffusionsgewichteten Signale und z-Spektrumswerte aus den Bildern extrahiert, mittels FSL-FLIRT koregistert, auf den MPRAGE-Raum interpoliert und in einem 2D-Array gespeichert. Die Datensätze wurden dann permutiert, normalisiert und enthielten keine räumlichen Informationen mehr. Damit wurde ein dichtes neuronales Netzwerk trainiert und verwendet, um eine voxelweise Vorhersage zerebraler Biosignaturen zu ermöglichen.
Ergebnisse
Die Grenzen des Thalamus, der Capsula interna und der Basalganglien sind in der voxelweisen Segmentierung noch glatter als in der Goldstandard-Segmentierung; allerdings sind die kortikalen Grenzen stärker gestreut. Die Klassifizierungs-Genauigkeit war 60%.
Schlußfolgerungen
In Erweiterung früherer Arbeiten haben wir neuartige CEST- und Diffusions-Kontraste in den Eingabedatenraum aufgenommen. Obwohl atlasbasierte Klassifizierungsansätze die beobachtete Genauigkeit noch übertreffen, deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass einzigartige Merkmale von Hirnregionen nicht nur durch die Histologie, sondern auch durch MR-Voxelomics erkennbar sind.
Teilnahme Young Investigator Award
11:20 - 11:25
Diskussion
Diskussion
11:25 - 11:30
Vortrag (Wissenschaft)
Linear Multi-scale Modeling von diffusionsgewichteter MRT-Bildgebung zur mikrostrukturellen Charakterisierung von Gewebe in vivo
Barbara Wichtmann (Bonn)
Zielsetzung
Evaluation von Linear Multi-scale Modeling (LMM), einem neuen DWI Modell zur umfassenden Beschreibung der Gewebemikrostruktur, inkl. Volumenfraktionen, Zellgröße und -orientierung. Durch Berücksichtigung von nicht-Gaußscher Diffusion soll die Spezifität für Diffusion in intra- und extrazellulären Wasserkompartimenten erhöht werden.
Material und Methoden
Daten: Zur Validierung von LMM wurden Monte-Carlo-Diffusionssimulationen in synthetisch generierten Zellen unterschiedlicher Größe und Orientierung durchgeführt. Anschließend wurden multi-Shell-/multi-Diffusionszeit-DWI-Daten des Gehirns von 16 gesunden Probanden (39 ± 18 Jahre alt) an einem dedizierten 3T Scanner (max. Gradientenstärke 300mT/m, max. Slew-Rate 200T/m/s) akquiriert. Der max. b-Wert betrug 17.800s/mm^2.
Datenanalyse: LMM beschreibt das DWI-Signal als lineare Kombination unterschiedlich großer nicht-Gaußscher und Gaußscher Diffusionskompartimente. Die errechneten Volumenfraktionen, Zell-/Faserorientierungen und -größen wurden mit den Simulationsdaten verglichen und zur Charakterisierung verschiedener Hirnregionen und ihrer Konnektivität genutzt.
Datenanalyse: LMM beschreibt das DWI-Signal als lineare Kombination unterschiedlich großer nicht-Gaußscher und Gaußscher Diffusionskompartimente. Die errechneten Volumenfraktionen, Zell-/Faserorientierungen und -größen wurden mit den Simulationsdaten verglichen und zur Charakterisierung verschiedener Hirnregionen und ihrer Konnektivität genutzt.
Ergebnisse
LMM-Ergebnisse stimmten mit den simulierten Zellorientierungen/-größen von 2-14µm überein. Gegenüber einem rein Gaußschen-Modell konnte LMM deutliche Unterschiede im Diffusionsverhalten verschiedener anatomischer Hirnregionen erfassen und diese damit differenzieren: ~70% nicht-Gaußsche Diffusion in dicht gepackten, myelinisierten Nervenfasern der weißen Substanz, ~70% Gaußsche, gehinderte Diffusion im Kortex, freie Diffusion im Ventrikel. LMM erlaubte eine größenspezifische Traktographie von Projektions-, Kommissural- und Assoziationsfasern. Gruppengemittelte Axondurchmesserkarten zeigten bekannte relative Axongrößenunterschiede mit z.B. 0,5-1µm größeren Axonen im kortikospinalen Trakt im Vergleich zum Umgebungsgewebe.
Schlußfolgerungen
Die Berücksichtigung nicht-Gaußscher Diffusion im LMM Modell ermöglicht eine detaillierte Charakterisierung der Gewebemikrostruktur zur Entwicklung von Gewebesignaturen.
Teilnahme Young Investigator Award
11:30 - 11:35
Diskussion
Diskussion
Häufige Fragen
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Fortbildungspunkte (CME) / Teilnahmebescheinigung
Alle wissenschaftlichen Fortbildungsveranstaltungen werden bei der Landesärztekammer (LÄK) Berlin zertifiziert. Die Landesärztekammer vergibt 1 CME-Punkt pro Lehreinheit (45 Minuten), somit rechnen wir mit der Vergabe von 2-CME Punkten pro 90 Minuten-Session.
Wenige Tage nach einem Live-Webinar erhalten Sie den Nachweis über Ihre Teilnahme per E-Mail. Darin werden auch die CME-Punkte ausgewiesen.
Bitte beachten Sie: Um Ihre Teilnahmedaten automatisch an die LÄK übermitteln zu können, benötigen wir Ihre Einheitliche Fortbildungsnummer (EFN). Diese können Sie bei Ihrem Mitgliedsantrag oder der Veranstaltungsanmeldung (Online-Anmeldeformular) angeben oder uns vor Teilnahme an den Webinaren per E-Mail an kongress@drg.de schicken.
Die automatische Übermittlung erfolgt ab dem Zeitpunkt des Vorliegens der EFN. Für zurückliegende Teilnahmebescheinigungen müssen Sie diese selbstständig bei der LÄK einreichen. Liegt uns Ihre EFN nicht vor, müssen Sie Ihre Teilnahmebescheinigung bei der zuständigen LÄK, bei der Ihr Fortbildungspunktekonto geführt wird, selbstständig einreichen.
CME-Punkte werden nur für Live-Webinare, jedoch nicht für das Ansehen der Aufzeichnungen auf conrad, der interaktiven Lernplattform der DRG, vergeben.