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Radiologie und IT - Wer soll das Befunden? - Visualisierung in der CT

Radiologie und IT - Wer soll das Befunden? - Visualisierung in der CT
Donnerstag, 26. Mai 2022 · 17:30 bis 19:00 Uhr
26
Mai

Donnerstag, 26. Mai 2022

17:30 bis 19:00 Uhr · Raum: Forum 1.3  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V
Art
Refresher-Kurs
Thema
Bildverarbeitung/ IT/ Software

Zertifizierungen

Informationen

Moderation
Matthias May (Erlangen)
Hatem Alkadhi

Ablauf

17:30 - 17:45

Vortrag (Fortbildung)

Ich hab da schon mal was vorbereitet: Organbasierte Rekonstruktionen

Christine Hauer (Erlangen)

17:45 - 18:00

Vortrag (Fortbildung)

Was sagt denn die KI: Automatisierte Detektion und Bewertung

Markus Kopp (Erlangen)

18:00 - 18:15

Vortrag (Fortbildung)

Messungen: vom Lineal zum Volumen

Joshua Felix Michael Gawlitza (München)

18:15 - 18:30

Vortrag (Fortbildung)

Zusatznutzen von Dual-Energy

Hatem Alkadhi

18:30 - 18:35

Vortrag (Wissenschaft)

Feasibility of artificial intelligence–supported assessment of bone marrow infiltration using dual-energy computed tomography in patients with evidence of monoclonal protein

Philipp Fervers (Köln)

weitere Autoren

Florian Fervers / Jonathan Kottlors / Philipp Lohneis / Philip Pollmann-Schweckhorst / Hasan Zaytoun / Miriam Rinneburger / David Maintz / Nils Große-Hokamp

Zielsetzung

To demonstrate the feasibility of an automated, non-invasive approach to estimate bone marrow (BM) infiltration of multiple myeloma (MM) by dual-energy computed tomography (DECT) after virtual non-calcium (VNCa) post-processing.

Material und Methoden

Individuals with MM and monoclonal gammopathy of unknown significance (MGUS) with concurrent DECT and BM biopsy between May 2018 and July 2020 were included in this retrospective observational study. Two pathologists and three radiologists reported BM infiltration and presence of osteolytic bone lesions, respectively. Bone mineral density (BMD) was quantified CT-based by a CE-certified software. Automated spine segmentation was implemented by a pre-trained convolutional neural network. The non-fatty portion of BM was defined as voxels > 0 HU in VNCa. For statistical assessment, multivariate regression and receiver operating characteristic (ROC) were conducted.

Ergebnisse

Thirty-five patients (mean age 65 ± 12 years; 18 female) were evaluated. The non-fatty portion of BM significantly predicted BM infiltration after adjusting for the covariable BMD (p = 0.007, r = 0.46). A non-fatty portion of BM > 0.93% could anticipate osteolytic lesions and the clinical diagnosis of MM with an area under the ROC curve of 0.70 [0.49–0.90] and 0.71 [0.54–0.89], respectively. Our approach identified MM-patients without osteolytic lesions on conventional CT with a sensitivity and specificity of 0.63 and 0.71, respectively.

Schlußfolgerungen

Automated, AI-supported attenuation assessment of the spine in DECT VNCa is feasible to predict BM infiltration in MM. Further, the proposed method might allow for pre-selecting patients with higher pre-test probability of osteolytic bone lesions and support the clinical diagnosis of MM without pathognomonic lesions on conventional CT


Publication: Fervers P, Fervers F, Kottlors J, Lohneis P, Pollman-Schweckhorst P, Zaytoun H, et al. Feasibility of artificial intelligence–supported assessment of bone marrow infiltration using dual-energy computed tomography in patients with evidence of monoclonal protein — a retrospective observational study. Eur Radiol 2021 [Internet]. 2021 Dec 18 [cited 2022 Jan 12];1:1–11. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-021-08419-2
.

Teilnahme Young Investigator Award

18:55 - 19:15

Diskussion

Diskussion

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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.

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