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Das ist eine Meldung

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Refresher-Kurs mit WISS

Pädiatrische Radiologie - KI und mehr in der Kinderradiologie

Pädiatrische Radiologie - KI und mehr in der Kinderradiologie
Donnerstag, 9. Mai 2024 · 14:00 bis 15:30 Uhr
Diese Veranstaltung findet ausschließlich als Präsenzveranstaltung im Rhein-Main-Congress-Center in Wiesbaden statt. Diese Veranstaltung kann nicht über einen Stream sondern nur vor Ort besucht werden.
9
Mai

Donnerstag, 9. Mai 2024

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

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V.
Art
Refresher-Kurs mit WISS
Thema
Pädiatrische Radiologie
Zielgruppe
Ärzte in Weiterbildung (AiW), Fachärzte, Ingenieure / Naturwiss., MTR

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
Marc Steinborn (München)
Janina Patsch (Wien)

Ablauf

14:00 - 14:20

Vortrag (Fortbildung)

Dosiseinsparung durch KI im CT- ändert sich das Indikationsspektrum?

Sebastian Tschauner (Graz)

14:20 - 14:40

Vortrag (Fortbildung)

Beschleunigung des MRT durch KI - wer soll das befunden?

Sebastian Gassenmaier (Tübingen)

14:40 - 15:00

Vortrag (Fortbildung)

Künstliche Intelligenz in der Frakturdetektion bei Kindern

Irmhild Altmann-Schneider (Zürich)

15:00 - 15:05

Vortrag (Wissenschaft)

Deep Learning zur präzisen pädiatrischen Altersschätzung anhand von Orthopantomogrammen

Andreas Heinrich (Jena)

weitere Autoren

Rahel Koch (Jena)

Zielsetzung

Pädiatrische Altersschätzung ist in Bereichen wie Adoption, Immigration und Forensik von großer Bedeutung. Die manuelle Altersschätzung anhand von Orthopantomogrammen (OPGs) ist zeitaufwändig und subjektiv, wohingegen moderne künstliche neuronale Netzwerke (KNN) diesen Prozess optimieren können. Bisherige KNN-Studien verwendeten häufig eine begrenzte Anzahl von OPGs in ausschließlich guter Qualität. Das Ziel war die Entwicklung eines leistungsstarken KNN zur pädiatrischen Altersschätzung auf Basis einer umfassenden OPG-Vielfalt.

Material und Methoden

Die Studie verwendete 21.814 OPGs von 13.766 Personen im Alter von 1 bis 25 Jahren, mit einer Geschlechterverteilung von 52% männlich, 45% weiblich und 3% unbekannt. Ein individuelles KNN wurde zur Schätzung des Alters entwickelt und anhand von 16.000 OPGs trainiert, bzw. mit 4.000 OPGs validiert. Um die Genauigkeit des KNNs zu steigern, erfolgte die Angabe des Alters in Tagen. Die Leistung des Modells wurde anhand eines weiteren, unabhängigen Datensatzes von 1.814 OPGs evaluiert.

Ergebnisse

Die durchschnittliche absolute Abweichung der Altersschätzung vom tatsächlichen Alter betrug insgesamt 1,04 ± 0,87 Jahre (Median 0,83 Jahre) und zeigte eine leichte Zunahme mit steigendem Alter: 0,70 ± 0,59 Jahre (<10 Jahre), 0,77 ± 0,73 Jahre (10-14 Jahre), 0,98 ± 0,91 Jahre (14-18 Jahre), 1,18 ± 0,89 Jahre (18-22 Jahre) und 1,22 ± 0,91 Jahre (22-25 Jahre). Bei 32% der Fälle lag die Abweichung unter 6 Monaten und bei 59% unter einem Jahr. Bei 87% lag sie unter zwei Jahren, bei 97% unter drei Jahren und bei 99% unter vier Jahren. Die Genauigkeit war unabhängig vom Geschlecht (p-Wert 0,34).

Schlussfolgerungen

Die Anwendung von Deep Learning zur Schätzung des chronologischen Alters anhand pädiatrischer OPGs bietet eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit, was die Effizienz und Objektivität in verschiedenen Anwendungsgebieten erheblich steigern kann. Dieses KNN-Modell profitiert maßgeblich von der umfangreichen Datenvielfalt und performt zuverlässig bei einer breiten Palette von OPGs.
15:10 - 15:15

Vortrag (Wissenschaft)

KI-basierte Nachverarbeitung der kontrastverstärkten pädiatrischen Thorax-Computertomographie: Einfluss auf Bildqualität und Diagnosesicherheit.

Marianna Chaika (Tübingen)

weitere Autoren

Andreas Brendlin (Tübingen) / David Plajer (Tübingen) / Jürgen Schäfer (Tübingen) / Ilias Tsiflikas (Tübingen)

Zielsetzung

In dieser Studie wurde der Einfluss eines KI-Nachbearbeitungsalgorithmus zur Entrauschung in der kontrastverstärkten pädiatrischen Thorax-CT hinsichtlich der Gesamtbildqualität, der Diagnosesicherheit, der Organschärfe und des Bildkontrasts untersucht.

Material und Methoden

In diese retrospektive Single-Center-Studie wurden Untersuchungen von Januar 2015 bis März 2022 eingeschlossen. Zwei Radiologen nahmen verblindet eine subjektive Bewertung der Bildqualität, der Bildschärfe, des Kontrasts und der fallbezogenen diagnostischen Sicherheit vor. Die statistische Analyse erfolgte anhand eines paarweisen Post-hoc-Tests. Darüber hinaus wurde der Einfluss des Befunders und des Rekonstruktionsmodus auf die subjektiven Beurteilungselemente mittels multilinearer Regression bewertet.

Ergebnisse

Insgesamt wurden 100 Patienten (Durchschnittsalter 6,3 ± 5,4 (SD) Jahre; 57 männlich) ausgewertet. Der paarweise Post-hoc Test ergab signifikante Verbesserungen der subjektiven Bildqualität und der diagnostischen Sicherheit der entrauschten gegenüber der ursprünglichen Datensätze (p<0,001). Es fand sich kein signifikanter Unterschied in der Bildschärfe (p=0,060). Der Kontrast wurde in den entrauschten Datensätzen signifikant schlechter bewertet (p<0,001). In der Regressionsanalyse verbesserte der Rekonstruktionsmodus signifikant die Bildqualität, die Diagnosesicherheit und die Bildschärfe (B >= 0,212; p<0,001) und verringerte signifikant den Kontrast (B=-0,616; p<0,001). Es gab jedoch keine signifikanten Unterschiede zwischen den Bewertungen beider Befunder (B = 0,00; p>0,999).

Schlussfolgerungen

Der untersuchte KI-basierte Nachverarbeitungsalgorithmus verbessert die Bildqualität und die Diagnosesicherheit in der kontrastverstärkten pädiatrischen Thorax-CT signifikant, ohne die Organschärfe zu beeinträchtigen. Allerdings führt er zu einem signifikanten Kontrastabfall im Vergleich zu den Originalbildern. Diese Methode könnte demnach wesentlich in der Zukunft zur Dosisreduktion in der pädiatrischen Thorax-CT beitragen.
15:15 - 15:30

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