Computer-gestützte Diagnose des Pleuramesothelioms im Frühstadium anhand der 3D CT-Daten - Systementwicklung und Validierung

Status:

abgeschlossen 03/2013

Zielsetzung:

Die frühzeitige Erkennung des pleuralen Mesothelioms bei asbestexponierten Personen erfordert regelmäßige Vorsorgeuntersuchungen. Pleuraverdickungen können hierfür als Indikator bei der Untersuchung thorakaler 3D CT-Daten festgestellt werden. Die Verlaufskontrolle und das dabei detektierte Verdickungswachstum ermöglichen einen Hinweis auf die mögliche Entwicklung des pleuralen Mesothelioms. Eine manuelle Befundung gestaltet sich zeitaufwendig und die Ergebnisse unterliegen einer Inter- und Intra-Readervariabilität. Um dem beobachteten Anstieg der pleuralen Mesotheliome zu begegnen, wurde ein computer-gestütztes System zur automatischen Detektion von pleuralen Verdickungen entwickelt. Mit diesem kann die Veränderung der Verdickungen quantitativ und reproduzierbar dokumentiert werden.

Aktivitäten/Methoden:

Grundlage der Verdickungs-Detektion bilden die speziell für diesen Zweck entwickelten Techniken wie automatisierte Schwellwertverfahren, Wahrscheinlichkeitsmodelle, Morphologie- und Multiskalenanalyse. Nach einer optionalen manuellen Durchsicht können die detektierten Verdickungen zweier Zeitpunkte miteinander verglichen werden. Um diese automatische Verlaufskontrolle zu realisieren, wird eine 3D oberflächenbasierte Registrierungstechnik angewendet. Diese überlagert die Lungenbilder beider Zeitpunkte unter Berücksichtigung des segmentierten Lungengewebes durch Minimierung des Bildfehlers. Dies ermöglicht die Zuordnung der Verdickungen zwischen verschiedenen Zeitpunkten. Hierbei werden zum einen die extrahierte relative Positionsinformationen der Verdickungen und zum anderen Informationen über das enthaltene Gewebe genutzt, um die Verdickungspaare über zwei Zeitpunkte hinweg zuzuordnen. Es wurde eine Benutzeroberfläche implementiert, welche die Befundung der Datensätze zweier Zeitpunkte, deren Korrektur sowie Dokumentation ermöglicht. Für die Evaluierungen in drei Etappen wurden insgesamt 20 Datensätze in Betrachtung gezogen.

Ergebnisse:

Die Evaluierung der Detektionen zeigte, dass 73 % der gefundenen Verdickungen korrekt detektiert werden. Die vollautomatische Zuordnung der Verdickungen ist in 95 % der Fälle korrekt.

Die abschließende Evaluierung des finalen Systems bestätigt quantitativ, dass Progredienz mit Hilfe des Softwaresystems zuverlässig bestimmt werden kann. Im Vergleich zur vollständig manuellen Befundung zeigte sich, dass Progredienz, die von mindestens zwei Begutachtern erkannt wurde, in zwei Fällen nicht durch die Software erkannt werden konnte. In drei Fällen wird jedoch Progredienz, welche von nur einem oder keinem Begutachter manuell erkannt wurde, signalisiert.

Die Ergebnisse der vollautomatischen Befundung und deren Korrektur durch einen Experten reduzieren die Inter-Reader-Variabilität. Das vollautomatische Softwaresystem ermöglicht dem Befunder erstmals die Veränderungen pleuraler Verdickungen quantitativ erfassbar und reproduzierbar zu dokumentieren. Die Software liefert somit einen Mehrwert bzgl. Reproduzierbarkeit und Sensitivität bei der Erkennung von Progredienz. Durch die intuitive Benutzerführung und Automatisierung wird sich die benötigte Befundungsdauer in der Praxis reduzieren. Das entwickelte System ist ein hilfreiches Werkzeug zur frühzeitigen Erkennung der Erkrankung in der Vorsorgeuntersuchung. Für den Fall einer bereits bestehenden Krankheit hilft es, den Verlauf der Krankheit quantitativ zu dokumentieren.

Stand: