Highlight 302

Radiologie und IT - Nachhaltigkeit Hardware: Green IT, Strom, etc.

Radiologie und IT - Nachhaltigkeit Hardware: Green IT, Strom, etc.
Freitag, 27. Mai 2022 · 14:00 bis 15:30 Uhr
27
Mai

Freitag, 27. Mai 2022

14:00 bis 15:30 Uhr · Raum: Forum 1.3  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V
Art
Highlight-Sitzung
Thema
Bildverarbeitung/ IT/ 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)

weitere Autoren

Benedikt Michael Schaarschmidt (Essen) / Yan Li (Essen) / Jens Matthias Theysohn (Essen) / Johannes Maximilian Ludwig (Essen) / Michael Forsting (Essen) / Felix Nensa (Essen) / Gregor Jost (Berlin) / Hubertus Pietsch (Berlin) / René Hosch (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)

weitere Autoren

Felix Nensa (Essen) / Hubertus Pietsch (Berlin) / Michael Forsting (Essen) / Benedikt Michael Schaarschmidt (Essen) / Yan Li (Essen) / Jens Matthias Theysohn (Essen) / Johannes Maximilian Ludwig (Essen) / Gregor Jost (Berlin) / René Hosch (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

15:20 - 15:30

Diskussion

Diskussion

Häufige Fragen

Erst anmelden, dann teilnehmen!

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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.