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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? - Thorax, Abdomen und Mamma
4
JuniVeranstaltungsdetails
- Veranstalter
- Deutsche Röntgengesellschaft e.V
- Art
- Refresher-Kurs
- Thema
- IT/ Bildverarbeitung / Software
Zertifizierungen
2 CME Punkte der Kategorie A
Akademie
Informationen
- Moderation
- Matthias May (Erlangen)
Theresa Rüttinger (Erlangen) - Moderation
- Matthias Dietzel (Erlangen)
Ablauf
13:15 - 13:30
Vortrag (Fortbildung)
KI-Anwendungen in der Thorax-Bildgebung
Theresa Rüttinger (Erlangen)
13:30 - 13:35
Vortrag (Wissenschaft)
KI als Co-Pilot: Inhaltsbasierte Bildsuche zur Erkennung seltener Krankheiten in der Thorax-CT
Mathias Meetschen (Essen)
Zielsetzung
Ziel dieser Studie ist es, die Auswirkungen des neu entwickelten Similar Patient Search (SPS) Web Service auf die Diagnosegenauigkeit von Assistenzärzten zu untersuchen. SPS unterstützt die Befundung komplexer Lungenerkrankungen in der Computertomographie (CT).
Material und Methoden
SPS ist eine bildbasierte Suchmaschine, die einen schnellen Zugriff auf Bilder mit ähnlichem Muster aus einer großen Datenbank von vordiagnostizierten Fällen ermöglicht. Die Fälle sind dabei mit klinischen Referenzinhalten aus einer Wissensdatenbank verknüpft (https://eref.thieme.de). Die Referenzdatenbank wurde unter Verwendung von 13658 definierten Regions of Interest (ROIs) aus Thorax-CT-Scans von 621 Patienten erstellt, die 69 Lungenerkrankungen umfasst. Zur Evaluation bewerteten fünf radiologische Assistenzärzte 50 CT-Scans ohne SPS und drei Monate später mit SPS. Die Assistenzärzte durften maximal drei Diagnosen pro Fall auswählen.
Ergebnisse
Ohne SPS erreichten die Assistenzärzte eine durchschnittliche Punktzahl von 17.6±5.0. Durch den Einsatz von SPS konnte die Punktzahl um 81.8% (auf 32.0±9.5) gesteigert werden. Die Verbesserung der Punktzahl pro Fall war hoch signifikant (0.35 vs. 0.64 p=0.0001). Wenn SPS verwendet wurde, benötigten die Assistenzärzte durchschnittlich 205.9±350.6 Sekunden pro Fall. Dies war um 21.9% länger als ohne SPS. In der zweiten Hälfte der Fälle, nachdem die Assistenzärzte mit SPS besser vertraut waren, verringerte sich dieser Zeitanstieg auf 7%.
Schlußfolgerungen
Die Diagnosegenauigkeit der Assistenzärzte bei der Befundung komplexer Thorax-CTs konnte mit Hilfe des ML basierten SPS Web Service mit integrierten klinischen Referenzinhalten um über 80% gesteigert werden.
13:35 - 13:40
Diskussion
Diskussion
13:40 - 13:55
Vortrag (Fortbildung)
KI-Anwendungen in der Abdominellen Bildgebung
Daniel Truhn (Aachen)
13:55 - 14:00
Vortrag (Wissenschaft)
Anwendung eines neuronalen Netzwerks zur landkartenähnlichen Segmentierung und Visualisierung der diskontinuierlichen Fibroseverteilung in Gd-EOB-DTPA-verstärkten Leber-MRT
Niklas Verloh (Freiburg)
Zielsetzung
Ziel dieser Arbeit war es zu evaluieren, inwieweit es Möglich ist, mithilfe von neuronalen Netzwerken das Leberparenchym anhand kontrastmittelverstärkter Magnetresonanztomographie zu segmentieren und eine Aussage über den Grad der Leberfibrose / -zirrhose auf Voxel-Ebene zu treffen.
Material und Methoden
In diese retrospektive Studie wurden 175 Untersuchungen mit histologisch bestimmtem Leberfibrose / -zirrhosegrad (Ishak Score) als Ground Truth eingeschlossen. Die T1-gewichteten VIBE-Sequenzen der nativen, arteriellen, spätarteriellen, portalvenösen und der hepatobiliären Phase wurden semi-automatisch segmentiert und co-registriert. Den Segmentierungen wurde der entsprechende Ishak-Score zugeordnet. In einem Kreuzvalidierungsverfahren wurden insgesamt 5 Modelle eines Convolutional Neural Networks mit UNet-Architektur trainiert, wobei der Datensatz jeweils in stratifizierte Trainings- (n=125) und Validierungs- (n=30) Datensätze unterteilt wurde. Zusätzlich wurde ein Testdatensatz (n=20) vorgehalten, welcher Untersuchungen enthielt, die weder in Trainings- noch Validierungskohorte enthalten waren.
Ergebnisse
Das trainierte Modell war sowohl in der Lage, den Testdatensatz mit einer hohen Genauigkeit zu segmentieren (DICE = 0,95), als auch den Grad der Leberfibrose zu bestimmen. Die Genauigkeit dieses Mehrklassen-Klassifikationsproblems (Ishak-Score 0-6) lag für den Testdatensatz bei 0,7, die Fläche unter der ROC-Kurve betrug 0,74. Betrachtet man Vorhersagen, welche um maximal eine Stufe vom histologisch bestimmten Ishak-Score abweichen, erhöht sich die Genauigkeit auf 0,85. Eine Visuelle Kontrolle zeigte, dass das Modell jedem Voxel einen eigenen Fibrose-Score zuordnet und somit eine lokalisationsabhängige Bestimmung des Fibrosegrades erlaubt.
Schlußfolgerungen
Die Bestimmung des Fibrose- bzw. Zirrhosegrades auf Basis der mehrphasigen, Gd-EOB-DTPA-verstärkten Leber-MRT scheint mithilfe künstlicher Intelligenz möglich. Prospektive Untersuchungen müssen die Verlässlichkeit dieses Modells im klinischen Setting klären.
Teilnahme Young Investigator Award
14:05 - 14:10
Vortrag (Wissenschaft)
Vorhersage der postoperativen Pancreasfistel nach Pancreaskopfresektion; eine Radiomics-basierte Analyse
Jens-Peter Kühn (Dresden)
Zielsetzung
Die Studie evaluiert den Stellenwert der präoperativen CT-Bildgebung in der Vorhersage einer postoperativen Pancreasfistel (POPF) nach Pankreaskopfresektion mit Hilfe einer Radiomics-basierten Analyse.
Material und Methoden
Eingeschlossen wurden 148 Patienten, welche am Studienzentrum im Zeitintervall von 2012-2019 eine Pankreaskopfresektion erhielten. Innerhalb von 10 Tagen nach der Operation wurde das Auftreten einer klinisch relevanten POPF (Grad B/C) dokumentiert (n=48 Patienten, 32%). Zwei Radiologen mit mehrjähriger Erfahrung in medizinischer Bildgebung annotierten im präoperativen kontrastmittelgestützten CT folgende Strukturen: gesundes Parenchym, Pathologie, arterielles System, portalvenöses System, Pankreasgang und Gallenwege. Im Folgenden wurde ein Radiomics basiertes Risikomodell mit Hilfe von insgesamt 9760 Bildparametern für das Auftreten einer POPF entwickelt und dessen Performance evaluiert.
Ergebnisse
Insbesondere Volumen- und Texturparameter des gesunden Pankreasparenchyms und des Pankreasganges spielen in der präoperativen Vorhersage der POPF eine Rolle. Unser Modell zeigt eine gute Zuverlässigkeit in der Vorhersage der POPF (AUC: 0,78). Parameter der arteriellen und venösen Gefäße sowie Texturdetails der eigentlichen Pankreaspathologie spielen in der Modellerstellung eine untergeordnete Rolle.
Schlußfolgerungen
Radiomics basierte Algorithmen erlauben mit Hilfe der präoperativen Bildgebung eine Vorhersage der postoperativen Pankreasfistel nach Pankreaskopfresektion.
14:10 - 14:15
Diskussion
Diskussion
14:15 - 14:30
Vortrag (Fortbildung)
KI-Anwendungen in der Mamma-Bildgebung
Matthias Dietzel (Erlangen)
14:30 - 14:35
Vortrag (Wissenschaft)
Klinische Entscheidungshilfe für das axilläre Lymphknoten-Staging bei neu diagnostizierten Brustkrebspatientinnen auf der Grundlage von 18F-FDG PET/MRI und maschinellem Lernen
Janna Sophia Morawitz (Düsseldorf)
Zielsetzung
1. Untersuchung der diagnostischen Genauigkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens und von erfahrenen Radiologen bei der Erkennung von axillären Lymphknotenmetastasen bei primärem Brustkrebs in MRT und PET/MRT, 2. Beurteilung, welche morphologischen und metabolischen Lymphknotenmerkmale in MRT und PET/MRT am aussagekräftigsten sind, um die Lymphknotendignität zu bestimmen, 3. Bestimmung, ob ein angepasster Schwellenwert die Sensitivität von PET/MRT zum Ausschluss eines Lymphknotenbefalls mit ausreichender Sicherheit erhöhen kann, um negativen Patientinnen ein invasives Verfahren wie SLNB zu ersparen.
Material und Methoden
303 Patienten aus drei Zentren wurden in diese prospektive Studie eingeschlossen. Die (PET/)MRT-Datensätze wurden hinsichtlich der axillären Lymphknoten ausgewertet. Die Histopathologie der axillären Lymphknoten diente als Referenzstandard. Zur Bewertung der diagnostischen Leistung wurden Sensitivität, Spezifität, positiver und negativer prädiktiver Wert und die Genauigkeit berechnet. Die diagnostischen Leistung wurden mittels McNemar-Test verglichen.
Ergebnisse
Es gab keine signifikanten Unterschiede in der diagnostischen Leistung von Radiologen und maschinellem Lernalgorithmus bei MRT (p=0,671) und PET/MRT (p=0,683). Das wichtigste Lymphknotenmerkmal war die Traceraufnahme (Verhältnis SUVmax Lymphknotens/SUVmax Aorta ascendens, ≥1,3-fach des mediastinalen Blutpools), gefolgt von der Lymphknotengröße (≥7,5 mm).
Schlußfolgerungen
Die diagnostische Leistung eines Random-Forest-Klassifikators bei der Erkennung von axillären Lymphknotenmetastasen ist mit der eines erfahrenen Radiologen vergleichbar. Eine Größe von 7,5 mm und eine Tracer-Aufnahme vom 1,3-fachen des mediastinalen Blutpools sind die wichtigsten Merkmale zur Bestimmung der Dignität eines Lymphknotens. Durch Anpassung des Schwellenwerts kann die Sensitivität des Random-Forest-Klassifikators so erhöht werden, dass 54,5% der Patienten ein invasives Verfahren wie eine SLNB erspart werden kann.
Teilnahme Young Investigator Award
14:35 - 14:40
Vortrag (Wissenschaft)
Vergleich der diagnostischen Leistung des 18F-FDG PET/MRT, des MRT und der konventionellen Bildgebung beim N- und M-Staging des neu diagnostizierten Mammakarzinoms
Janna Sophia Morawitz (Düsseldorf)
Zielsetzung
Vergleich der diagnostischen Leistung von 18F-FDG-PET/MRT, MRT, und konventionellem Staging (CT, Axillasonographie und Knochenszintigraphie) für das N- und M-Staging bei neu diagnostiziertem Brustkrebs.
Material und Methoden
Insgesamt wurden 208 Patientinnen (Alter 53,5±12) mit neu diagnostiziertem Brustkrebs prospektiv in diese Studie eingeschlossen. Alle Patientinnen erhielten ein 18F-FDG PET/MRT, ein thorakoabdominelles CT, eine Knochenszintigraphie und eine axilläre Sonographie. Die Datensätze wurden hinsichtlich Anzahl, Art und Lokalisation der Läsionen ausgewertet. Die Histopathologie und die Follow-Up Bildgebung diente als Referenzstandard. Mittels McNemar-Test wurde die diagnostische Leistung der Modalitäten verglichen.
Ergebnisse
Das konventionelle Staging zeigte eine Sensitivität von 80,9%, einer Spezifität von 99,2%, einen PPV von 98,6% und einen NPV von 87,4%. Die entsprechenden Ergebnisse für die MRT waren 79,6%, 100%, 100% und 87,0% und für die 18F-FDG-PET/MRT 86,5%, 94,1%, 91,7% und 90,3%, was eine signifikant bessere Sensitivität der 18F-FDG-PET/MRT bei der Detektion nodal positiver Patientinnen zeigte (PET/MRT vs. konv. Bildgebung p<0.0001 und PET/MRT vs. MRT p=0,0005).
Im M-Stagings zeigte das konventionelle Staging eine Sensitivität von 83,3%, eine Spezifität von 98,5%, einen PPV von 85,7% und einen NPV von 100%. Die entsprechenden Ergebnisse für MRT waren 100%, 98,5%, 80,0% und 100% und für das 18F-FDG-PET/MRT 100,0%, 98,9%, 85,7% und 100,0%. Es zeigten sich keine signifikaten Unterschiede zwischen konv. Stagingergebnissen und 18F-FDG PET/MRT bzw. zwischen MRT und PET/MRT (p=0.705 und p=0.157).
Im M-Stagings zeigte das konventionelle Staging eine Sensitivität von 83,3%, eine Spezifität von 98,5%, einen PPV von 85,7% und einen NPV von 100%. Die entsprechenden Ergebnisse für MRT waren 100%, 98,5%, 80,0% und 100% und für das 18F-FDG-PET/MRT 100,0%, 98,9%, 85,7% und 100,0%. Es zeigten sich keine signifikaten Unterschiede zwischen konv. Stagingergebnissen und 18F-FDG PET/MRT bzw. zwischen MRT und PET/MRT (p=0.705 und p=0.157).
Schlußfolgerungen
18F-FDG-PET/MRI erkennt Lymphknotenmetastasen bei signifikant mehr Patientinnen, was zu einer besseren diagnostischen Leistung von 18F-FDG-PET/MRI im Vergleich zur alleinigen MRT und zum konventionellen Staging bei primären Brustkrebspatientinnen führt. Es zeigten sich keine signifikanten Unterschiede beim M-Staging.
Teilnahme Young Investigator Award
14:40 - 14:45
Diskussion
Diskussion
Häufige Fragen
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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.
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