Charakterisierung atherosklerotischer Plaques am Beispiel der A. carotis mittels Histologie, CT und semiautomatischer Farbcodierung

Auf der Suche nach dem „vulnerablen Plaque“, der ein besonders hohes Risiko für Schlaganfall und Herzinfarkt besitzt, findet momentan ein Paradigmenwechsel statt. Anstelle des klassischen Stenosegrades gewinnt die Darstellung der Plaquemorphologie zunehmend an Bedeutung. Fragestellung: Ziel dieser Arbeit ist es, die Fähigkeiten eines modernen 16-Kanal-CT hinsichtlich der Auflösung des Plaqueinneren bei Atherosklerose der Karotiden zu untersuchen und den Halo-Effekt in vivo zu erforschen. Methoden: Für die Studie wurden von 28 Patienten mit bekannter, symptomatischer Karotisstenose vor der gefäßchirurgischen Intervention CT-Bilder angefertigt, die nachfolgend mit der Histologie der Gefäßpräparate korreliert wurden. Auf diese Weise konnten die mikroskopisch identifizierten Lipidkerne im CT-Bild eingezeichnet und hinsichtlich ihrer Fläche und Dichtewerte evaluiert werden. In einem weiteren Schritt führten 2 Radiologen in Unkenntnis der histologischen Ergebnisse unabhängig voneinander eine Befundung durch und markierten mutmaßliche Lipidkerne. Zudem wurden sowohl in der verblindeten als auch in der histologiekontrollierten Auswertung die Plaquetypen anhand der AHA-Klassifikation bestimmt. Ein dritter Befundungsdurchgang geschah unter Zuhilfenahme einer von uns entwickelten Software, die CT-Bilder farbkodiert um die Detektion der Lipidkerne zu verbessern. Anhand der Farbkodierung wurde zudem ein Indexwert errechnet, der eine objektive Zuordnung zur AHA-Klassifikation ermöglichen sollte. Von 6 Patienten wurde zusätzlich noch eine native CT-Aufnahme angefertigt, die durch MPR exakt an die Kontrastmittelserie angeglichen wurde. Auf diese Weise konnte der Halo-Effekt, der die Plaqueanteile im lumennahen Bereich überstrahlt, quantifiziert und charakterisiert werden. Ergebnisse: Während die Einstufung in die AHA-Klassifikation sowohl durch den Befunder als auch durch den Softwarealgorithmus eine hohe Korrelation mit der Histologie aufweist (Typ IV/Va: 89 %, Typ Vb: 70 %, Typ Vc: 89 %, Typ VI: 55 %), ist die Detektion der Lipidkerne in beiden Fällen nicht ausreichend gut und die Befunderabhängigkeit zu groß (Cohens Kappa: 18 %). Eine Objektivierung der AHA-Klassifikation der Plaques durch Indexberechnung nach Farbkodierung scheint möglich, wenn auch dem Befunder nicht überlegen. Die fibröse Kappe kann nicht abgegrenzt werden, da Überstrahlungseffekte des Kontrastmittels dessen HU-Werte verfälschen. Dieser Halo-Effekt zeigte sich im Median 1,1 mm breit mit einer Standardabweichung von 0,38 mm. Eine Abhängigkeit von der Kontrastmitteldichte im Gefäßlumen konnte dabei nicht nachgewiesen werden. Der Halo-Effekt fiel im Median um -106 HU/mm ab, bei einer Standardabweichung von 33 HU/mm. Schlussfolgerung: Die CT-Technologie zeigt sich, was die Darstellung von einzelnen Plaquekomponenten angeht, den bekannten Fähigkeiten der MRT noch unterlegen, insbesondere in Bezug auf die fibröse Kappe. Ihre Fähigkeiten liegen bisher eher in der Einstufung von Plaques in eine grobe Klassifikation, angelehnt an die der AHA. Die klinische Relevanz dessen jedoch gilt es in Zukunft in größeren Studien weiter zu untersuchen. Auch lässt die Weiterentwicklung der Computertomographie auf eine zukünftig höhere Auflösung der Plaquemorphologie hoffen.

Software zur automatischen Tumordiagnose in der funktionalen MRT der weiblichen Brust

In den westlichen Industrieländern ist das Mammakarzinom der häufigste bösartige Tumor der Frau. Sein weltweiter Anteil an allen Krebserkrankungen der Frau beläuft sich auf etwa 21 %. Inzwischen ist jede neunte Frau bedroht, während ihres Lebens an Brustkrebs zu erkranken. Die alterstandardisierte Mortalitätrate liegt derzeit bei knapp 27 %.rnrnDas Mammakarzinom hat eine relative geringe Wachstumsrate. Die Existenz eines diagnostischen Verfahrens, mit dem alle Mammakarzinome unter 10 mm Durchmesser erkannt und entfernt werden, würden den Tod durch Brustkrebs praktisch beseitigen. Denn die 20-Jahres-Überlebungsrate bei Erkrankung durch initiale Karzinome der Größe 5 bis 10 mm liegt mit über 95 % sehr hoch.rnrnMit der Kontrastmittel gestützten Bildgebung durch die MRT steht eine relativ junge Untersuchungsmethode zur Verfügung, die sensitiv genug zur Erkennung von Karzinomen ab einer Größe von 3 mm Durchmesser ist. Die diagnostische Methodik ist jedoch komplex, fehleranfällig, erfordert eine lange Einarbeitungszeit und somit viel Erfahrung des Radiologen.rnrnEine Computer unterstützte Diagnosesoftware kann die Qualität einer solch komplexen Diagnose erhöhen oder zumindest den Prozess beschleunigen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer vollautomatischen Diagnose Software, die als Zweitmeinungssystem eingesetzt werden kann. Meines Wissens existiert eine solche komplette Software bis heute nicht.rnrnDie Software führt eine Kette von verschiedenen Bildverarbeitungsschritten aus, die dem Vorgehen des Radiologen nachgeahmt wurden. Als Ergebnis wird eine selbstständige Diagnose für jede gefundene Läsion erstellt: Zuerst eleminiert eine 3d Bildregistrierung Bewegungsartefakte als Vorverarbeitungsschritt, um die Bildqualität der nachfolgenden Verarbeitungsschritte zu verbessern. Jedes kontrastanreichernde Objekt wird durch eine regelbasierte Segmentierung mit adaptiven Schwellwerten detektiert. Durch die Berechnung kinetischer und morphologischer Merkmale werden die Eigenschaften der Kontrastmittelaufnahme, Form-, Rand- und Textureeigenschaften für jedes Objekt beschrieben. Abschließend werden basierend auf den erhobenen Featurevektor durch zwei trainierte neuronale Netze jedes Objekt in zusätzliche Funde oder in gut- oder bösartige Läsionen klassifiziert.rnrnDie Leistungsfähigkeit der Software wurde auf Bilddaten von 101 weiblichen Patientinnen getested, die 141 histologisch gesicherte Läsionen enthielten. Die Vorhersage der Gesundheit dieser Läsionen ergab eine Sensitivität von 88 % bei einer Spezifität von 72 %. Diese Werte sind den in der Literatur bekannten Vorhersagen von Expertenradiologen ähnlich. Die Vorhersagen enthielten durchschnittlich 2,5 zusätzliche bösartige Funde pro Patientin, die sich als falsch klassifizierte Artefakte herausstellten.rn