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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
PO 201
Neuro mal anders
26
MaiVeranstaltungsdetails
- Veranstalter
- Deutsche Röntgengesellschaft e.V
- Art
- Poster-Session
- Thema
- Neuroradiologie
Zertifizierungen
Informationen
- Moderation
- Michael Forsting (Essen)
Ablauf
11:15 - 11:18
Vortrag (Poster)
Adaptationsmechanismen des Zentralen Nervensystems während eines schweren normobaren Hypoxie-Trainings und die anschließende Regeneration
Sven-Erik Sönksen (Hamburg)
Zielsetzung
Tierversuche haben das therapeutische Potenzial von schwerer Umgebungshypoxie für mitochondriale und neurodegenerative Krankheiten aufgezeigt. Allerdings bestehen Unklarheiten bezüglich der individuellen Anpassungsmechanismen des zentralen Nervensystems (ZNS) an die Hypoxie.
Material und Methoden
Zur Untersuchung der Auswirkungen von Hypoxie auf die kognitive Leistung und zerebrale Morphologie, führten wir bei zwei gesunde Berufsbergsteiger (Teilnehmer A und B) eine 35-tägige Studie mit 14 aufeinanderfolgenden Tagen durch, an denen sie Sauerstoff-Konzentrationen zwischen 8% und 8,8% ausgesetzt waren. Beide Profi-Bergsteiger wurden zu insgesamt sieben Zeitpunkten
zerebralen Magnetresonanztomographie und zu 27 Zeitpunkten mit einer Testbatterie untersucht, die ein Spektrum kognitiver Bereiche abdeckt.
zerebralen Magnetresonanztomographie und zu 27 Zeitpunkten mit einer Testbatterie untersucht, die ein Spektrum kognitiver Bereiche abdeckt.
Ergebnisse
Beide Probanden zeigten Symptome der Höhenkrankheit. Während die kognitive Leistung durch die hypoxischen Bedingungen weitgehend unbeeinflusst blieb, waren morphologische MRI Veränderungen deutlich. Das Volumen der weißen Substanz nahm zu (max.: A: 4,3% ± 0,9%; B: 4,5% ± 1,9%), während die Volumina der grauen Substanz (A: -1,5% ± 0,8%; B: -2,5% ± 0,9%) und Liquorvolumen (A: -2,7% ± 2,4%; B: -5,9% ± 8,2%) abnahmen. Außerdem verringerten sich die Anzahl (A: 11 bis 17; B: 26 bis 126) und das Volumen (A: 140%; B: 285 %) der Hyperintensitäten der weißen Substanz unter Hypoxie zugenommen, waren aber nach einer 3,5-monatigen Erholungsphase vollständig verschwunden.
Schlußfolgerungen
Anhaltende Hypoxie mit therapeutischem Potenzial war verbunden mit morphologischen ZNS-Veränderungen, die sich nach 3,5 Monaten der Erholung vollständig zurückbildeten. Die kognitiven Leistungen waren unter Hypoxie weitgehend unbeeinflusst, was auf eine Unabhängigkeit zwischen den morphologischen und funktionellen Auswirkungen schwerer normobarer Hypoxie auf das ZNS hinweist.
11:18 - 11:21
Vortrag (Poster)
Leistungstest eines Deep-Learning-Algorithmus zur Erkennung von intrakraniellen Blutungen und erster Anwendungsversuch unter klinischen Bedingungen
Philipp Gruschwitz (Würzburg)
Zielsetzung
Evaluation der diagnostischen Qualität eines Deep-Learning-basierten Algorithmus unter Verwendung einer Dense-U-Net-Architektur zur Erkennung von intrakraniellen Blutungen (ICH) in nativen Computertomographie-(CT)-Untersuchungen des Schädels.
Material und Methoden
Retrospektiv wurde ein annähernd homogen verteiltes Kollektiv mit insgesamt 872 craniellen CT-Untersuchungen (362 mit vorliegender ICH) erstellt. Die Beurteilungen des Algorithmus wurden analysiert und mit dem nochmals kontrollierten radiologischen Befund (Konsensus 2 Befunder als Goldstandard) verglichen. Daneben wurde die Leistungsfähigkeit des Algorithmus im klinischen Ablauf getestet. Insgesamt 100 CT-Untersuchungen des Schädels (11 mit vorliegender ICH) wurden gleichzeitig durch den Deep-Learning-Algorithmus und einen Radiologen während der klinischen Routine befundet. Hierbei wurde die Zeit bis zum ersten von einem klinischen Kollegen einsehbaren, nicht supervidierten Ergebnis gemessen. Zuletzt untersuchten wir die diagnostische Gesamtleistung von Radiologen und dem Algorithmus in Kombination im Sinne einer Kontrollanwendung.
Ergebnisse
Im retrospektiven Datensatz erkannte der Deep-Learning-Algorithmus eine vorliegende ICH mit einer Sensitivität von 91,4%, einer Spezifität von 90,4% und einer Gesamtgenauigkeit von 91,0%. Im klinischen Ablauf war der Algorithmus im Vergleich zum vorläufigen Bericht des zugewiesenen Radiologen signifikant schneller (24 ± 2 s vs. 613 ± 658 s, p < 0,001). Bei Verwendung des Algorithmus als Kontrollanwendung zusätzlich zum Bericht des befundenden Radiologen wurde im Testkollektiv eine Sensitivität von 100 % erreicht.
Schlußfolgerungen
Diese Befundgenauigkeit und die kurze Bearbeitungszeit demonstrieren das immense Potenzial von Deep-Learning-Algorithmen für den Einsatz als Triage-Anwendung um auffällige Befunde schneller zu Sichten sowie kontrollierenden Überprüfung der radiologischen Befunde zur Steigerung der Befundgenauigkeit.
11:21 - 11:30
Diskussion
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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.