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WISS 207

Neuroradiologie VI - Aktuelles aus der Wissenschaft

Neuroradiologie VI - Aktuelles aus der Wissenschaft
Donnerstag, 18. Mai 2023 · 15:45 bis 16:40 Uhr
18
Mai

Donnerstag, 18. Mai 2023

15:45 bis 16:40 Uhr · Raum: Terrassensaal C  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V.
Art
Wissenschaftliche Sitzung
Thema
Neuroradiologie

Zertifizierungen

Der RÖKO WIESBADEN wird im Rahmen einer Kongresszertifizierung durch die LÄK Hessen bewertet. Bitte beachten Sie die Hinweise unter A bis Z.

Informationen

Moderation
Ansgar Berlis (Augsburg)
Corinna Storz (Freiburg)

Ablauf

15:45 - 15:52

Vortrag (Wissenschaft)

Auswertung der DeGIR-QS-Registerdaten zu endovaskulären Therapien von zerebralen Vasospasmen in Deutschland 2018-2021

Alexander Neumann (Lübeck)

weitere Autoren

Hannes Schacht / Jan Küchler / Ulf Jensen-Kondering / Werner Weber / Peter Schramm

Zielsetzung

Nach einer SAB sind zerebrale Vasospasmen (zVS) die häufigste Sekundärkomplikation mit erheblichem Einfluss auf den Krankheitsverlauf. Neben der systemischen Behandlung werden auch endovaskuläre Therapien (ET) durchgeführt. Diese ET (medikamentös / [+]Ballonangioplastie [BA], Stenting) werden umfangreich seit 2018 im QS-Register der DeGIR dokumentiert.

Material und Methoden

Systematische Auswertung aller im DeGIR-QS-Register anonymisiert dokumentierten ET von zVS in den Jahren 2018-2021.

Ergebnisse

3584 Patienten mit zVS aus 91 (2018), 92 ('19), 100 ('20) und 98 ('21) Zentren erhielten insgesamt 7628 ET (medianes Alter 53, 68,2 % Frauen; medikamentös: 7476 [jeweils allein Nimodipin: 6748, Papaverin: 401, Nitroglyzerin: 62, anderes Pharmakon: 239; Kombinationen: 90] / [+]BA: 756, Stenting: 176). Das Dosisflächenprodukt im Rahmen der ET betrug im Median 4069 cGycm² (medikamentös: 3850 / [+]BA: 7920 [p<0.001]). Mindestens 1 Komplikation trat in 95 der Prozeduren auf (1,2 %), insbesondere Thrombembolien (n=30) und Dissektionen (n=25) (medikamentös: 1,1 % / [+]BA: 4,2 % [p<0.001]). Die mit den ET verbundene Mortalität betrug 0,2 % (n=18). Nach ET zeigten sich in 94,2 % der Fälle Besserungen oder Beseitigungen der angiographischen zVS (medikamentös: 93,8 % / [+]BA: 98,1 % [p<0.001]). Im Vergleich der lokal applizierten Medikamente beseitigte Papaverin die angiographischen zVS häufiger (p=0,002), jüngere Patienten (<54 Jahre; p=0.002) und Männer (p<0.001) zeigten diesbez. bessere Therapieergebnisse.

Schlussfolgerungen

ET von zVS weisen eine moderate Strahlenbelastung auf und sind insgesamt komplikationsarm durchführbar. Überwiegend werden rein medikamentöse ET durchgeführt, wobei als verwendeter Wirkstoff Nimodipin dominiert. Bei (zusätzlicher) BA sind Strahlenbelastung, Komplikationsraten und das angiographische Therapieergebnis signifikant höher bzw. besser. Den vorliegenden Ergebnissen nach könnte im angiographischen Behandlungsergebnis Papaverin bei alleiniger Betrachtung der medikamentösen ET von zVS gegenüber Nimodipin Vorteile bieten.
15:52 - 15:59

Vortrag (Wissenschaft)

Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit von Deep Learning-basierter Segmentierung von Hirnaneurysmen in TOF-MRAs

Marius Vach (Düsseldorf)

weitere Autoren

Luisa Wolf (Düsseldorf) / Daniel Arvid Weiß (Düsseldorf) / Vivien Ivan (Düsseldorf) / Julian Caspers (Düsseldorf) / Christian Rubbert (Düsseldorf)

Zielsetzung

Die Segmentierung von Strukturen ist ein wichtiger Schritt in der automatischen Bildanalyse. In den letzten Jahren haben sich hierfür Deep-Learning-basierte Ansätze durchgesetzt. Es ist jedoch wenig über die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse und die Übertragbarkeit solcher Modelle bekannt. Ziel dieser Arbeit war es zu untersuchen, inwiefern die Deep-Learning-basierte Segmentierung von Hirnaneurysmen in Time-of-Flight MR-Angiographien (TOF-MRAs) reproduzierbar ist und sich auf MRTs anderer Hersteller übertragen lässt.

Material und Methoden

TOF-MRAs von 282 Patienten (209 Frauen, 59±16 Jahre, 296 Aneurysmen) wurden in diese retrospektive Studie eingeschlossen. Der Datensatz wurde in einen Trainingsdatensatz mit Siemens-MRTs aus unserem Institut (n=213), einen Validationsdatensatz mit externen Siemens-MRTs (n=37) und einen Testdatensatz mit MRTs anderer Hersteller (n=32, 13 GE, 16 Philips, 3 Hitachi) unterteilt. „DeepMedic“ wurde als Software-Bibliothek verwendet. Die Ergebnisse wurden mit denen einer vorherigen Publikation mit dem gleichen neuronalen Netz und den gleichen Parametern verglichen. Zudem wurden die Ergebnisse des Validations- und Testdatensatzes miteinander verglichen.

Ergebnisse

Unser Modell zeigte zur vorherigen Publikation eine verbesserte Sensitivität (0.95 vs. 0.85) und einen verbesserten Dice Score (0.65±0.25 vs. 0.47±0.28). Die Ergebnisse zwischen den externen Siemens-MRTs und denen anderen Herstellern unterschieden sich nicht signifikant (p=0,49). Feldstärke, Aneurysmavolumen und -lokalisation beeinflussten die Genauigkeit der Segmentierung nicht signifikant.

Schlussfolgerungen

Die Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit von Deep-Learning-Modellen ist ein wichtiger Faktor für den Einsatz im klinischen Alltag. Die Ergebnisse einer vorherigen Veröffentlichung konnten in einem neuen Kollektiv übertroffen werden. Zudem konnte gezeigt werden, dass ein Segmentierungsmodell, welches anhand von Bildern eines MRT-Herstellers trainiert wurde, sich auf Bilder anderer Hersteller übertragen lässt.

Teilnahme Young Investigator Award

15:59 - 16:06

Vortrag (Wissenschaft)

Evaluation der striatalen Atrophie bei Patienten mit Chorea Huntington unter Verwendung einer automatisierten Atrophieabschätzung in strukturellen MRT mit "veganbagel"

Luisa Wolf (Düsseldorf)

weitere Autoren

Christian Rubbert (Düsseldorf) / Daniel Weiß (Düsseldorf) / Vivien Ivan (Düsseldorf) / Marius Vach (Düsseldorf) / Christian Hartmann (Düsseldorf) / Silja Kannenberg (Düsseldorf) / Ann Carolin Hausmann (Düsseldorf) / Bernd Turowski (Düsseldorf) / Julian Caspers (Düsseldorf)

Zielsetzung

Volumetrische Methoden zur Detektion regionaler Hirnvolumenunterschiede sind aufgrund der aufwendigen Postprozessierung zeitintensiv und erfordern Expertise. Studienziel war die Detektion regionaler Hirnvolumenunterschiede mittels automatisierter Atrophiekarten bei Patienten mit Chorea Huntington durch die am Universitätsklinikum Düsseldorf entwickelte Open Source Software veganbagel.

Material und Methoden

Mit der Software veganbagel wurden farbkordierte Atrophiekarten anhand von vorhandenen, nativen T1-Sequenzen von 47 Patienten mit Chorea Huntington erstellt (23 Frauen und 24 Männer, mittleres Alter bei Untersuchung 50.8 Jahre). Eine visuelle Rating-Skala (Stufen 0 bis 3) wurde verwendet, um das Ausmaß der striatalen Atrophie zu objektivieren und mit einer bezüglich Alter und Geschlecht passenden gesunden Kontrollgruppe sowie den etablierten Messverfahren FH/CC und CC/IT zu vergleichen. Ebenfalls wurde das Ausmaß der Atrophie in Korrelation zum klinischen Schweregrad beurteilt.

Ergebnisse

Die Atrophiekarten zeigten signifikant mehr regionale Hirnvolumenunterschiede im Striatum bei Patienten mit Chorea Huntington im Vergleich zur Kontrollgruppe (p < 0.001). Das Ausmaß der Atrophie korreliert mit dem klinischen Schweregrad der Erkrankung, gemessen an der Anzahl an Triplet-Repeats (p= 0.029, r= 0.4).
Nach Dichotomisierung anhand der Rating-Skala (>= 1) weist veganbagel eine höhere Spezifität (95.7% vs. 87.2%), aber etwas geringere Sensitivität (97.8% vs. 100%) im Vergleich zu FH/CC und CC/IT auf.

Schlussfolgerungen

Veganbagel ist mittels automatisierter Atrophieschätzung in der Lage, regionale Hirnvolumenunterschiede des Striatums bei Patienten mit Chorea Huntington zuverlässig zu erkennen und kann ein einfaches und schnelles Hilfsmittel der radiologischen Beurteilung der striatalen Atrophie und somit eine gute Alternative zu bekannten Messverfahren sein. Inwiefern sich dieser Ansatz für die präklinische Erkennung und Überwachung der Krankheit eignet, sollte in größeren prospektiven Studien geprüft werden.
16:06 - 16:13

Vortrag (Wissenschaft)

Präzise Segmentierung des Putamens bei Multipler System Atrophie mittels eines Deep Neural Patchworks

Stephan Rau (Freiburg)

weitere Autoren

Alexander Rau (Freiburg) / Nils Schroeter (Freiburg) / Michel Rijntjes (Freiburg) / Fabian Bamberg (Freiburg) / Wolfgang Jost (Wolfach) / Maxim Zaitsev (Freiburg) / Cornelius Weiller (Freiburg) / Horst Urbach (Freiburg) / Marco Reisert (Freiburg) / Maximilian F. Russe (Freiburg)

Zielsetzung

Bei neurodegenerativen Erkrankungen ist die präzise Segmentierung atropher Strukturen nach wie vor eine Herausforderung. Aus diesem Grund haben wir Deep Neural Patchwork (DNP) trainiert, das Putamen bei multipler Systematrophie (MSA), Parkinson-Krankheit (PD) und gesunden Kontrollen zu segmentieren und dessen Leistung mit etablierten Segmentierungsalgorithmen verglichen.

Material und Methoden

Wir schlossen retrospektiv Patienten mit MSA und PD sowie gesunde Kontrollpersonen ein. Anhand von manuellen Segmentierungen des Putamens als Referenzstandard wurde das DNP trainiert, wobei die Kohorte randomisiert in einen Trainings- (N=131) und einen Testsatz (N=120) aufgeteilt wurde. Die Leistung des DNP wurde mit Putamensegmentierungen verglichen, die mit Automatic Anatomic Labelling, Freesurfer und Fastsurfer ermittelt wurden. Zur Validierung wurde die diagnostische Genauigkeit der resultierenden Segmentierungen bei der Abgrenzung von MSA gegenüber Morbus Parkinson und gesunden Kontrollen bewertet.

Ergebnisse

Insgesamt wurden 251 Probanden (61 Patienten mit MSA, 158 Patienten mit Morbus Parkinson und 32 gesunde Kontrollpersonen) mit einem Durchschnittsalter von 61,5+-8,8 Jahren einbezogen. Im Vergleich zum DNP (Dice-Koeffizient 0,96) stellten wir eine signifikant schwächere Leistung für AAL3 (0,72; p<,001), Freesurfer (0,82; p<,001) und Fastsurfer (0.84, p<,001) fest. Dies wurde durch die überlegene diagnostische Wertigkeit des DNP in der Unterscheidung von MSA gegenüber PD und HC (AUC 0,93) gegenüber dem AUC von 0,88 für AAL3 (p=0,02), 0,86 für Freesurfer (p=0,048) und 0,85 für Fastsurfer (p=0,04) untermauert.

Schlussfolgerungen

Durch die Verwendung eines DNP kann eine genaue Segmentierung des Putamens erreicht werden, selbst wenn eine erhebliche Atrophie vorliegt. Dies ermöglicht eine präzisere Extraktion von Bildgebungsparametern oder Formmerkmalen aus dem Putamen in relevanten Patientenkohorten.

Teilnahme Young Investigator Award

16:13 - 16:20

Vortrag (Wissenschaft)

Natives Photon Counting CCT: Bildqualität der Monoenergetischen Rekonstruktionen in Abhängigkeit der keV Stufe, der Iterativen Rekonstruktion sowie Einfluss der Schädelkalotte

Arwed Michael (Minden)

weitere Autoren

Denise Schönbeck (Minden) / Matthias Michael Woeltjen (Minden) / Jan Boriesosdick (Minden) / Iram Shahzadi (Minden) / Jan Robert Kröger (Minden) / Christoph Mönninghoff (Minden) / Sebastian Horstmeier (Minden) / Julius Henning Niehoff (Minden) / Jan Borggrefe (Minden)

Zielsetzung

Native CCTs gehören zu den am häufigsten durchgeführten CT Untersuchungen. Die mittels Photon Counting CT (PCCT) akquirierten spektralen Informationen ermöglichen die Anfertigung virtuell monoenergetischer Rekonstruktionen (MER). Gleichzeitig kann das Bildrauschen mithilfe von Quantum Iterative Reconstructions (QIR) reduziert werden. In dieser Studie soll die Bildqualität der MER in Abhängigkeit des keV Level, der QIR Stufe evaluiert und der Einfluss der Schädelkalotte untersucht werden, um die optimale Rekonstruktion für die klinische Anwendung zu ermitteln.

Material und Methoden

Insgesamt wurden 51 native PCCT (NAEOTOM Alpha, Siemens Healthineers) Untersuchungen des Schädels retrospektiv ausgewertet. In einer quantitativen Analyse wurden ROIs der grauen und weißen Substanz in unterschiedlichen Hirnrealen in sämtlichen keV Leveln und QIR Stufen hinsichtlich Signal, Noise, Signal-to-Noise-Ratio (SNR) und Contrast-to-Noise-Ratio (CNR) ausgewertet. Ebenso wurde die Entfernung zur Schädelkalotte der ROIs in die Analyse einbezogen. Eine subjektive Bewertung ausgewählter MER durch mehrere Radiologen folgte im Anschluss.

Ergebnisse

Signal und Noise unterscheiden sich in den meisten ROIs signifikant zwischen unterschiedlichen keV Stufen (p<0,0001). Die CNR hat ein fokales Maximum bei 66 keV und ein absolutes Maximum bei höherer keV, je nach ROI und QIR Stufe leicht unterschiedlich gelegen. Mit steigender QIR Stufe wurde außer direkt unterhalb der Schädelkalotte eine signifikante Reduktion des Noise erreicht (p<0,0001). Die Schädelkalotte hat einen starken Einfluss auf das Signal, nicht jedoch auf den Noise der grauen Substanz (p<0,0001). Im subjektiven Reading wird die 60keV MER am besten bewertet.

Schlussfolgerungen

Das gewählte keV Level der MER und die QIR Stufe haben einen signifikanten Einfluss auf Bildqualität. Die 60 keV und 66 keV MER mit hoher QIR Stufe scheinen gegenwärtig am besten geeignet für die klinische Anwendung. Die Schädelkalotte hat starken Einfluss auf die Darstellung der angrenzenden Hirnsubstanz – in MER mit niedrigem keV Level kommt es hier vermehrt zu Inhomogenitäten.
16:20 - 16:40

Diskussion

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