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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
Highlight 302
Radiologie und IT - Nachhaltigkeit Hardware: Green IT, Strom, etc.
27
MaiVeranstaltungsdetails
- Veranstalter
- Deutsche Röntgengesellschaft e.V
- Art
- Highlight-Sitzung
- Thema
- IT/ Bildverarbeitung / Software
Zertifizierungen
Informationen
- Moderation
- Stephan Ellmann (Erlangen)
Marc Kämmerer
Theresa Rüttinger (Erlangen)
Ablauf
14:00 - 14:15
Vortrag (Fortbildung)
Green IT: eine Einführung
Volker Lindenstruth
14:15 - 14:30
Vortrag (Fortbildung)
Energieeinsparpotentiale: einfache Beispiele aus der Praxis
Nils Wegner (Stuttgart)
14:30 - 14:45
Vortrag (Fortbildung)
Green IT in KI und Supercomputing
Alex Lemm
14:45 - 14:50
Vortrag (Wissenschaft)
Kontrastmittelreduktion in der MRT mit Deep Learning unter Verwendung eines Generative Adversarial Networks in einer experimentellen Tierstudie
Johannes Haubold (Essen)
Zielsetzung
Reduktion von leberspezifischen Kontrastmittel(CM) in der MRT durch virtuelle Kontrastverstärkung mittels Generative Adversarial Networks(GAN) in einem Großtiermodell.
Material und Methoden
Zu drei verschiedenen Zeitpunkten wurden 20 gesunde Göttinger Minischweine einer MRT mit reduzierter Kontrastmitteldosis (lowCM, 0,005mmol/kg, Gadoxetat) und Standarddosis (standardCM; 0,025mmol/kg) (120 Untersuchungen) unterzogen, die eine arterielle, portalvenöse, venöse, 20min und 30min hepatobiliäre Kontrastphase enthielt. Ein Tier musste wegen unvollständiger Untersuchungen ausgeschlossen werden. Drei von 19 Tieren wurden nach dem Zufallsprinzip ausgewählt und für die Validierung zurückbehalten (18 Untersuchungen). Die verbleibenden 16 Tiere (96 Untersuchungen) wurden verwendet, um das GAN für eine Bild-zu-Bild-Konvertierung von lowCM zu standardCM zu trainieren. Anschließend wurden ROI-Messungen in der abdominellen Aorta, der Vena cava inferior, der Pfortader, dem Leberparenchym und der autochthonen Rückenmuskulatur durchgeführt und die CNR berechnet. Zusätzlich wurden in einem visuellen Turing-Test (VTT) die Daten der standardCM und der virtuellen Standarddosis (virtualCM) drei radiologischen Fachärzten vorgeführt, die entscheiden mussten, ob sie beide Datensätze als identisch eingestuft hätten und welche Bilder von der standardCM-Untersuchung stammten.
Ergebnisse
Die CNR erhöhte sich signifikant (P<0,0001) in allen Kontrastphasen und unterschied sich nicht signifikant von den standardCM-Untersuchungen (19,8±6,2 lowCM, 34,6±9,8 virtualCM, 38,5±12,8 standardCM). Beim VTT gaben die Prüfer im Durchschnitt an, dass die Sequenzen von standardCM und virtualCM in 96 % der Untersuchungen als identisch eingestuft werden. Die Prüfer konnten in 61 % der Fälle die standardCM-Sequenz als solche identifizieren.
Schlußfolgerungen
Diese Machbarkeitsstudie an gesunden Minischweinen zeigt, dass die Menge an hepatobiliärem Kontrastmittel in der MRT bei vergleichbarer Bildqualität um 80 % reduziert werden kann.
Teilnahme Young Investigator Award
14:50 - 14:55
Vortrag (Wissenschaft)
Kontrastmittelreduzierung in der Computertomographie mit Deep Learning unter Verwendung eines Generative Adversarial Networks in einer experimentellen Tierstudie
Johannes Haubold (Essen)
Zielsetzung
Verringerung der Dosis von jodhaltigem Kontrastmittel (CM) beim Abdomen CT in einem Großtiermodell durch virtuelle Kontrastverstärkung mit Hilfe von Generative Adversarial Networks (GAN).
Material und Methoden
20 gesunde Göttinger Minischweine unterzogen sich dreimal einer mehrphasigen Abdomen CT mit niedriger(lowCM; 100mgl/kg) und Standard(standardCM; 350mgl/kg) Kontrastmitteldosis(120 Untersuchungen), die eine frühe arterielle, späte arterielle, portal-venöse und venöse Kontrastphase enthielten. Ein Tier musste wegen unvollständiger Untersuchungen ausgeschlossen werden. Von 19 Tieren wurden drei zufällig ausgewählt und für die Validierung zurückgehalten (18 Untersuchungen). Mit den verbleibenden 16 Tieren (96 Untersuchungen) wurde das GAN für eine Bild-zu-Bild-Umwandlung von lowCM zu standardCM trainiert. Anschließend wurden ROI-Messungen in der abdominellen Aorta, der Vena cava inferior, der Pfortader, dem Leberparenchym und der autochthonen Rückenmuskulatur durchgeführt und die CNR berechnet. Darüber hinaus wurden die standardCM und die virtuellen hochgerechneten Daten (virtualCM) in einem visuellen Turing-Test (VTT) drei radiologischen Fachärzten demonstriert, die entscheiden mussten, ob sie Bilder aus beiden Untersuchungen identisch befundet hätten und welche Bilder von der standardCM Untersuchung stammen.
Ergebnisse
Der mittlere CNR stieg durch die GAN basierte Kontrastverstärkung in allen Kontrastphasen signifikant an (P<0,0001) und unterschied sich nicht signifikant von der standardCM Untersuchung (1,4±1,0 lowCM, 5,0±4,8 virtualCM, 5,1±5,7 standardCM). Der VTT ergab, dass die Bilder der standardCM und der virtuellenCM bei im Durchschnitt 93 % der Untersuchungen identisch befundet worden wären. Die Prüfer konnten die standardCM Daten in 80 % der Fälle als solche identifizieren.
Schlußfolgerungen
Diese Machbarkeitsstudie an gesunden Minischweinen zeigt, dass die Menge an CM für das CT Abdomen mit Hilfe der GAN-basierten Kontrastverstärkung bei vergleichbarer Bildqualität um etwa 71,4 % reduziert werden kann.
Teilnahme Young Investigator Award
14:55 - 15:05
Diskussion
Diskussion
15:05 - 15:20
Vortrag (Fortbildung)
Rohstoffe und Recycling in der Radiologie: Beitrag der Industrie
Michael Loser (Forchheim)
15:20 - 15:30
Diskussion
Diskussion
Häufige Fragen
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Aufzeichnungen der Webinare auf conrad, der interaktiven Lernplattform der DRG
Zugriff auf die Aufzeichnungen der Webinare auf conrad, der interaktiven Lernplattform der DRG, ist ausschließlich den DRG-/VMTB-Mitgliedern vorbehalten. Die Verfügbarkeit einer Webinar-Aufzeichnung wird nicht garantiert. Voraussetzung ist die Zustimmung der Referentin/des Referenten. Alle Aufzeichnungen werden bis zum 31.12.2024 abrufbar sein.
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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.