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Thoraxradiologie VI - Pulmonalarterien

Thoraxradiologie VI - Pulmonalarterien
Freitag, 27. Mai 2022 · 08:00 bis 09:30 Uhr
27
Mai

Freitag, 27. Mai 2022

08:00 bis 09:30 Uhr · Raum: Terrassensaal D  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V
Art
Refresher-Kurs
Thema
Thoraxradiologie

Zertifizierungen

Informationen

Moderation
Sebastian Ley (München)
Sabine Dettmer (Hannover)

Ablauf

08:00 - 08:20

Vortrag (Fortbildung)

Akute Lungenarterienembolie

Sebastian Ley (München)

Kurzzusammenfassung

Die akute Lungenembolie (LE) hat eine hohe Inzidenz von 39-115/100.000 Personen und ist das dritthäufigste Kardiovaskuläre Erkrankung. Dies führt zu ca. 370.000 Todesfällen und bei einer Mehrzahl der Patienten wird die Erkrankung nicht rechtzeitig erkannt. Aufgrund der unspezifischen Symptome ist die klinische Diagnosestellung schwierig und Hilfe durch Bildgebung ist gefragt. Vor allem die Angiographie mittels Computertomographie (CTA) ist das Verfahren der Wahl, um LE zu diagnostizieren. Zeichen von akuten thrombembolischen Ereignissen sind von Kontrastmittel umspülte Thromben oder wandadhärente Thromben mit einem spitzen Winkel zum Gefäß.
Weitere wichtige Zeichen sind Hinweise auf eine Rechtsherzbelastung, welche mit einem schlechteren Outcome assoziiert sind. Hierfür sind das PA/Aorta Verhältnis zu bestimmen, eine Vergrößerung des rechten Herzens und Rückstrom von KM in die V. cava inferior/Lebervenen.
Durch den Verschluss der PA kann es peripher zu Lungeninfarkten kommen, welche sich als dreieckige, subpleurale Konsolidierungen darstellen.
Neben der CTA ist die Ventilations-/Perfusionsszintigraphie ein etabliertes Verfahren zum Ausschluss einer LE. Die klassische Pulmonalisangiographie wird in den Leitlinien eher als „historischer Goldstandard“ beurteilt.
Noch nicht in den Leitlinien empfohlen ist die MRT, welche mittels MRA, MR Perfusion und Herz-Funktion theoretisch eine morphologische und funktionelle Evaluation erlaubt. In einzelnen Zentren ist das Verfahren gut und zuverlässig durchführbar. Allerdings haben Querschnittsstudien gezeigt, dass die Technik in Durchführung und Beurteilung doch komplexer ist als die Einzelstudien haben erwarten lassen.

Lernziele

- Bildgebung bei akuter Lungenembolie: Was, wann, wie
- Morphologische Zeichen einer akuten LE
- Identifikation von Nebenbefunden
08:20 - 08:40

Vortrag (Fortbildung)

Chronische Lungenarterienembolie

Karl-Friedrich Kreitner (Mainz)

08:40 - 08:45

Vortrag (Wissenschaft)

CT-Features in der CTEPH - Relevanz sowie KI-basierte Prädiktionsmodelle klinisch relevanter Endpunkte

Joshua Felix Michael Gawlitza (München)

weitere Autoren

Arno Bücker (Homburg) / Sebastian Ziegelmayer (München) / Heinrike Wilkens (Homburg) / Peter Fries (Homburg) / Jonas Stroeder (Lübeck)

Zielsetzung

Im Statement der Fleischner Gesellschaft zur pulmonalarteriellen Hypertonie (PAH) ergeben sich trotz bekannter Korrelationen von CT-Parametern zur pulmonalen Hämodynamik Hürden: 1. Unklarheit der Relevanz einzelner CT-Parameter, 2. Insuffizienz des oft prädiktiv verwendeten Tr. pulmonalis Durchmessers, 3. Unzulänglichkeit CT-abgeleiteter Prädiktionsmodelle.
Ziel der Studie war es alle gängigen CT-Parameter an einer Kohorte von Patienten mit chronisch thrombembolischer PAH (CTEPH) in Zusammenschau mit dem Rechtsherzkatheter auf ihre Relevanz hin zu evaluieren. Zusätzlich wurden erstmalig KI-Algorithmen zur Prädiktion eingesetzt.

Material und Methoden

Von 129 diagnostizierten CTEPH-Patienten mit präoperativem Rechtsherzkatheter sowie Kardio-CT wurden 17 qualitative (z.B. Vorhofdurchmesser) und quantitative (z.B. KM-Rückstau) CT-Parameter sowie 4 Werte aus dem Rechtsherzkatheter (z.B. Pulmonalissättigung) für die Analyse herangezogen.
Neben multiparametrischer Statistik standen machine learning Modelle zur Prädiktion aus den CT-Daten im Vordergrund.

Ergebnisse

Die stärksten Korrelationen (r= 0.5, p=<0.0001) konnten für Durchmesser der li. Pulmonalarterie zum pulmonalarteriellen Mitteldruck, Quotient aus re. Vorhof/li. Ventrikel zur Pulmonalissättigung sowie kurzer Achse des re. Atriums zum atrialen Mitteldruck gezeigt werden. Patienten mit Kontrastmittelrückstau in die Lebervenen zeigten hoch-signifikant geringere Sauerstoffsättigungen bzw. höhere pulmonale Mitteldrücke. Das random forest Modell erreichte in der Prädiktion des pulmonalen Mitteldrucks eine AUC von 0.82, in der Pulmonalissättigung von 0.74. KM-Rückstau war gemäß correlation-based filtering neben den Achsenquotienten der wichtigste Prädiktor.

Schlußfolgerungen

Neben dem pulmonalarteriellen Durchmesser stellen Achsenquotienten die relevantesten CT-Parameter dar, während die Bedeutung der qualitativen Features bis dato in ihrer prädiktiven Relevanz unterschätzt wurde. Maschinelle Lernalgorithmen erlauben hierbei eine Prädiktion klinisch relevanter Endpunkte.

Teilnahme Young Investigator Award

08:45 - 08:50

Vortrag (Wissenschaft)

Deep Learning-basierte Synthese virtueller monoenergetischer Bilder zur Optimierung einer automatisierten Detektion von Lungenarterienembolien in konventionellen CT-Scans

Matthias Fink (Heidelberg)

weitere Autoren

Constantin Seibold (Karlsruhe) / Hans-Ulrich Kauczor (Heidelberg) / Rainer Stiefelhagen (Karlsruhe) / Jens Kleesiek (Essen)

Zielsetzung

Unser Ziel war die Entwicklung eines Deep Learning (DL)-Modells, das virtuell-monoenergetische Bilder (VMI) auf Grundlage der spektralen Dual-Energy CT-Pulmonalisangiographie (DE-CTPA) erzeugt, um die automatische Detektion von Lungenarteriemembolien (LAE) in konventionellen Single-Energy CT-Scans zu verbessern.

Material und Methoden

Hierfür haben wir zwei Datensätze verwendet: unseren institutseigenen DE-CTPA-Datensatz (D1), der die arterielle Serie und die korrespondierenden VMI-Serie bei 40 keV mit 7.892 Bildpaaren umfasste und ein 10%-Subset der RSNA Pulmonary Embolism Detection Challenge von 2020 (Datensatz D2), das aus 161.253 polyenergetischen Bildern mit dichotomen schichtweisen Annotationen (LAE/keine LAE) bestand. Wir trainierten ein 9-Block-ResNet-Encoder-Decoder-Netzwerk auf D1, das VMI der polyenergetischen CT-Scans aus D2 erzeugt, welche wiederum in ein ResNet50-Netzwerk für die LAE-Klassifizierungsaufgabe eingespeist wurden. Die Ergebnisse unserer synthetischen VMI wurden mittels Peak-Signal-to-Noise-Ratio (PSNR) und Structural Similarity Index Measure (SSIM) bewertet. Die Evaluation der LAE-Detektion erfolgte mittels AUC.

Ergebnisse

Unser DL-Modell erzielte hochwertige visuelle VMI-Synthesen mit Rekonstruktionsergebnissen von 0.984 ± 0.002 (SSIM) und 41.706 ± 0.547 (PSNR). Die LAE-Detektion unseres Modells wies eine AUC von 0.84 auf und schnitt im Vergleich zu anderen DL-Ansätzen (AUCs von bis zu 0.81) besser ab.

Schlußfolgerungen

Die Erzeugung synthetischer VMI aus konventionellen CT-Scans kann die automatische LAE-Detektion verbessern und bietet einen ökonomischen Ansatz zur Optimierung der LAE-Diagnostik in Zentren ohne Zugang zur Dual-Energy-Technik. Zudem könnte der Einsatz des DL-Modells zu einer Verbesserung der diagnostischen Qualität konventioneller CTPAs mit suboptimaler Kontrastierung der Lungenarterien beitragen.

Teilnahme Young Investigator Award

08:50 - 09:00

Diskussion

Diskussion

09:00 - 09:20

Vortrag (Fortbildung)

Sonstige Ursachen pulmonaler Hypertonie

Sabine Dettmer (Hannover)

09:20 - 09:30

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.