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Lebersegmentierung – vollautomatisch und präzise?

Dr. med. Ghaneh Fananapazir und Dr. med. Daniel T. Boll
Institut für Radiologie am Duke University Medical Center, Durham, North Carolina, USA

Die Bestimmung des Lebervolumens mittels manueller Segmentierung ist mühsam und zeitaufwändig und erfordert für gewöhnlich mehr als 30 Minuten Nachbearbeitungszeit. Manuelle Messverfahren haben auch den Nachteil einer beträchtlichen Interobserver- und Intraobserver-Variabilität. Diese Defizite bei den manuellen Segmentierungstechniken führten zur Entwicklung von halbautomatischen, interaktiven Segmentierungsverfahren. Damit ließen sich zwar Verbesserungen bei der Genauigkeit der Lebervolumetrierung erzielen, die neuen halbautomatischen, interaktiven Segmentierungstechniken wiesen aber immer noch größere Messabweichungen auf und benötigten nach wie vor erhebliche Nachbearbeitungszeiten für die Auswertung der Daten.

Daher ist eine Grundanforderung an jedes quantitative Messverfahren, Datensätze mit größtmöglicher Genauigkeit und Präzision zu liefern, die als reproduzierbare und standardisierbare Biomarker verwendet werden können - wie etwa Lebervolumina -, und in der Folge als verlässliche Bezugsnormen zur Beurteilung der Entwicklung einer Erkrankung sowohl in klinischen Studien als auch in Längsschnittvergleichen zum Einsatz kommen. In jüngster Zeit setzten Institutionen wie etwa die Quantitative Imaging Biomarkers Alliance (QIBA) und das American College of Radiology Imaging Network (ACRIN) Initiativen zum Identifizieren von Quellen für Messabweichungen, die zur Gesamtfehlerquote bei Volumenmessungen beitragen.

Diese Standardisierungsinitiativen sind extrem wichtig, um eine von den jeweiligen Bildgebungs- und Auswertungsplattformen, klinischen Forschungszentren und Aufnahmezeitpunkten unabhängige Vergleichbarkeit von Aufnahmen zu ermöglichen. Ziel ist die Standardisierung aller Faktoren, die zu Messfehlern beitragen, und die Begrenzung des intra-individuellen Abweichungskoeffizienten auf einen Wert von unter 20%. Das heißt, wenn sich bei Patienten die Messwerte um mehr als 40% verändern, kann dies eindeutig dem Fortschreiten der Krankheit und / oder der Wirksamkeit der Therapie zugeschrieben werden.

Dieses White Paper hat den Zweck, die Leistungsfähigkeit einer vollautomatischen Lösung für die Auswertung von MD-CT-gestützten Bilddatensätzen bei der Segmentierung der gesamten Leber sowie bei der sogenannten Dual-seed-Segmentierung der Leberlappen zu evaluieren und auch zu bewerten, ob eine vollautomatische und präzise Leber- und Leberlappensegmentierung für In-vivo-Patientenkollektive möglich ist.

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ÖRG News 02/2014 - Philips Leber-Segmentierungslösung als innovatives Diagnostiktool


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