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PO - Onko/ Gastro

Tumore und entzündliche Erkrankungen im Bauchraum

Tumore und entzündliche Erkrankungen im Bauchraum
Mittwoch, 17. Mai 2023 · 14:30 bis 15:00 Uhr
17
Mai

Mittwoch, 17. Mai 2023

14:30 bis 15:00 Uhr · Raum: ePoster-Station  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V.
Art
Poster-Session
Thema
Onkologische Bildgebung
Zielgruppe
Andere, Ärzte in Weiterbildung (AiW), Fachärzte, Ingenieure / Naturwiss., Studenten

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
Inka Ristow (Hamburg)

Ablauf

14:30 - 14:33

Vortrag (Poster)

Deep learning zur automatischen Messung des Scheinbaren Diffusionskoeffizienten (ADC) aus multizentrischen retrospektiven Ganzkörper-MRT Daten bei Patienten mit Multiplem Myelom

Nikolas Stanczyk (Heidelberg)

weitere Autoren

Markus Wennmann (Heidelberg) / Peter Neher (Heidelberg) / Kim-Celine Kahl / Marius Horger (Tübingen) / Hartmut Goldschmidt (Heidelberg) / Heinz-Peter Schlemmer (Heidelberg) / Tim Frederik Weber (Heidelberg) / Stefan Delorme (Heidelberg) / Felix Tobias Kurz (Heidelberg) / Klaus Maier-Hein (Heidelberg)

Zielsetzung

Diffusionsgewichtete Sequenzen nehmen in der Diagnostik des Multiplen Myeloms an Bedeutung zu. Ziel der Studie war die Entwicklung und Testung eines Algorithmus zur automatischen Segmentierung des Knochenmarks des Beckens aus ADC-Ganzkörperbilddaten zur automatischen und objektiven ADC-Messung.

Material und Methoden

Auf 180 Ganzkörper-ADC-Karten von 54 Patienten wurden die beiden Beckenknochen sowie das Sacrum individuell segmentiert. Auf diesen Trainingsdaten wurde anschließend ein nnU-Net zur automatischen Segmentierung trainiert, um basierend auf den automatischen Segmentierungen mittlere ADC-Werte jedes Knochens zu berechnen. Mittels Dice Scores wurde anhand von 15 Ganzkörper-MRTs aus 3 Zentren die Genauigkeit der automatischen Segmentierung ermittelt. Die Übereinstimmung der automatischen ADC-Messungen mit den Messungen der Radiologen wurde auf 3 unabhängigen Testdatensätzen mit 312 Ganzkörper-MRTs geprüft.

Ergebnisse

Das nnU-Net erzielte durchschnittliche Dice-Scores von 0.92, 0.93 und 0.85 für den rechten bzw. linken Beckenknochen und das Kreuzbein, während die Interrater Dice-Scores bei 0.86, 0.86 und 0.87 lagen. Im Vergleich der Messmethoden ergaben sich für den absolute Bias folgende Werte für den rechten bzw. linken Beckenknochen bzw. das Kreuzbein: 49x10-6mm²/s,7x10-6 mm²/s,-58x10-6 mm²/s zwischen Rater 1 & nnU-Net, 12x10-6 mm²/s,2x10-6 mm²/s,-66 x10-6 mm²/s zwischen Rater 2 & nnU-Net, 40x10-6 mm²/s,8x10-6 mm²/s,7x10-6 mm²/s zwischen Rater 1 & Rater 2.

Schlussfolgerungen

Die Übereinstimmung der automatisch gemessenen ADC-Werte mit den manuellen Messungen der Radiologen ist vergleichbar mit der Interrater-Variabilität zwischen verschiedenen Radiologen. Folglich stellt die etablierte Methode eine automatische, objektive Alternative für ADC-Messungen des Knochenmarks dar.

Nachgedruckt von Investigative Radiology, doi: 10.1097/RLI.0000000000000932, mit Erlaubnis von Kluwer Law International.
14:33 - 14:36

Vortrag (Poster)

KI Modell zur Erkennung vom klinisch signifikanten Prostatakarzinom mit zonenspezifischen Querschnitts-MRT-Labels

Piotr Woznicki (Würzburg)

weitere Autoren

Sarah Schenk (Köln) / Niklas Westhoff (Mannheim) / Dominik Nörenberg (Mannheim) / Manuel Ritter (Bonn) / Ulrike Attenberger (Bonn) / Thorsten Bley (Würzburg) / Bettina Baeßler

Zielsetzung

Ziel dieser Studie war es, einen neuartigen Ansatz zur KI-unterstützten Erkennung von klinisch signifikanter Prostatakarzinome (PCa) auf mpMRT zu entwickeln. Im Unterschied zu dem häufig gewählten Ansatz, die Index-Läsion zu segmentieren und das Modell darauf zu trainieren, PCa-verdächtige Läsionen zu detektieren, verwenden wir einen Ansatz basierend auf der zonalen Anatomie der Prostata auf ganzen 2D-Schichtent.

Material und Methoden

Insgesamt 239 Patienten mit Verdacht auf PCa, bei denen zwischen Juni 2014 und August 2018 eine mpMRT der Prostata akquiriert wurde, wurden retrospektiv in die Studie eingeschlossen. Sie wurden nach dem Zufallsprinzip in je eine Trainings- (n=164), Validierungs- (n=27) und Testkohorte (n=48) aufgeteilt. Die periphere und Transitionalzone wurden in jeder 2D-Schicht (T2w und ADC-Map) manuell segmentiert. Basierend auf dem radiologischen Bildbefund in Zusammenschau mit der Histopathologie (Target- und systematische Biopsie) wurde im Konsens zwischen einem erfahrenen Radiologen und Urologen das Vorhandensein eines PCa in der jeweiligen Schicht definiert. Insgesamt wurden 2159 Querschnitte segmentiert und gelabelt.
Wir trainierten ein DenseNet121-Modell, welches anschließend als Freature-Extraktor verwendet wurde. Extrahierte Merkmale dienten als Eingabe für ein Sequenzmodell, das auf einer RNN-Architektur für die Modellierung auf Studienebene basierte.

Ergebnisse

Unser Modell erreichte eine mittlere AUC von 0,75 ± 0,04 auf dem Testset, verglichen mit einer mittleren AUC von 0,76 ± 0,06 für die PI-RADS und 0,59 ± 0,12 für die PSA-Dichte. Es schnitt besser ab als ein Deep-Learning-Modell, das durchgehend auf das gesamte Prostatavolumen trainiert wurde (mittlere AUC = 0.68, p = 0.02).

Schlussfolgerungen

Das vorgeschlagene Modell, das sowohl mit Labels auf 2D-Schichten als auch auf Studienebene trainiert wurde, erzielte eine gute und mit dem menschlichen Reader vergleichbare Performance bei der Klassifizierung von PCa in mpMRI und übertraf das Modell, das nur mit Labels auf Studienebene trainiert wurde.

Zustimmung der Ethikkommission
Diese Studie wurde am 21.06.2018 von der Ethikkommission II der Universität Heidelberg genehmigt (Genehmigungs-Nr. 2018-846R-MA).
14:36 - 14:39

Vortrag (Poster)

Prostatakrebspatienten mit erhöhtem Body-Mass-Index zeigen ein besseres Gesamtüberleben unter PSMA-gerichteter Radioligandentherapie

Patrick W. Mihatsch (Würzburg)

weitere Autoren

Philipp E. Hartrampf (Würzburg) / Anna Katharina Seitz (Würzburg) / Lilja B. Solnes, M.D., M.B.A. (Baltimore, USA) / Steven P. Rowe, M.D., Ph.D. (Baltimore, USA) / Martin G. Pomper, M.D., Ph.D. (Baltimore, USA) / Hubert Kübler (Würzburg) / Thorsten A. Bley (Würzburg) / Andreas K. Buck (Würzburg) / Rudolf A. Werner (Würzburg)

Zielsetzung

Die vorliegende retrospektive Studie hatte das Ziel, den Einfluss der Körperkomposition auf das Gesamtüberleben (OS) von Prostatakrebs (PC)-Patienten zu untersuchen, welche sich einer auf das prostataspezifische Membranantigen (PSMA) gerichteten Radioligandentherapie (RLT) unterzogen hatten.

Material und Methoden

Bei 171 PC-Patienten wurde der Body-Mass-Index (BMI, in kg/m²) vor Einleitung einer RLT bestimmt. Zudem wurden anhand einer CT-Bildgebung diverse Körperkompositionsparameter bestimmt (gesamtes, subkutanes und viszerales Fettgewebe; Fläche des M. psoas major auf Höhe von L3-4). „Sarkopenie“ wurde anhand des Psoas-Muskel-Indexes definiert. Unter Einbezug der Körperkomposition und weiterer klinischer Parameter (u.a. Gleason-Score, CRP, LDH und Hämoglobin) erfolgte eine Überlebenszeitanalyse mittels Kaplan-Meier-Kurven und Cox-Regressionen. Zur Bewertung der Anpassungsgüte wurde der Konkordanz-Index (C-Index) nach Harrell verwendet.

Ergebnisse

98 Patienten (57 %) wiesen einen erhöhten BMI auf, 65 Patienten (38 %) erfüllten die Kriterien einer Sarkopenie. Verglichen mit Patienten mit einem BMI < 25 (OS von 8 Monaten) erreichten übergewichtige (25 ≥ BMI > 30) und adipöse Männer (BMI ≥ 30) ein längeres OS von 14 Monaten (HR 0,63, P=0,03) bzw. 13 Monaten (HR 0,47, P=0,004). Das Vorliegen einer Sarkopenie beeinflusste das OS hingegen nicht (11 vs. 12 Monate; HR 1,4, P=0,09). In univariaten Analysen waren die meisten der Körperkompositionsparameter mit dem OS verknüpft, für den BMI zeigte sich hierbei der höchste C-Index. In der multivariaten Analyse waren neben dem BMI (HR 0,91, P=0,006) auch CRP (HR 1,09, P<0,001), LDH (HR 1,08, P<0,001) und das Intervall von Erstdiagnose bis RLT (HR 0,95, P=0,02) signifikante Prädiktoren für das OS.

Schlussfolgerungen

Ein erhöhter BMI, d.h. das Vorliegen vermehrter Fettreserven, beeinflusst das OS von PC-Patienten unter RLT positiv. Zukünftige Studien könnten untersuchen, inwieweit eine BMI-Modifikation, z.B. mittels hochkalorischer Diät vor/unter RLT, das OS verbessern kann.
14:39 - 14:42

Vortrag (Poster)

Dynamik des CT-Kontrastmittel-Enhancements im duktalen Pankreaskarzinom als Prädiktor für das progressionsfreie Überleben

Alina Barlemann (Heidelberg)

weitere Autoren

Sherif Abdou Mohamed (Heidelberg) / Verena Steinle (Heidleberg) / Tobias Nonnenmacher (Heidelberg) / Michelle Güttlein (Heidelberg) / Hans-Ulrich Kauczor (Heidelberg) / Miriam Klauß (Heidelberg) / Philipp Mayer (Heidelberg)

Zielsetzung

Ziel der Studie war es, bei Patienten mit duktalem Pankreaskarzinom (PaKa) die Assoziation der Dynamik des Tumor-Enhancements im multiphasischen CT mit dem progressionsfreien Überleben nach Tumorresektion zu evaluieren.

Material und Methoden

Es wurden retrospektiv PaKa-Patienten eingeschlossen mit 1) Tumorresektion ohne neoadjuvante Therapie zwischen 01/2011 und 10/2021 2) präoperativer 3-Phasen-CT-Untersuchungund 3) Follow-up bis zum Progress (lokal oder systemisch) oder für mindestens 2 Jahre.
Mit Horos (LGPL-3.0) wurden die CT-Phasen coregistriert. Kreisförmige ROIs wurden platziert in die zentralen Tumoranteile auf der axialen Schicht der maximalen Tumorausdehnung, sowie in das Aortenlumen und die CT-Dichtewerte wurden für alle Phasen extrahiert. Jeweils wurde die Enhancement-ratio des Tumors (Tumor_pv- Tumor_art)/(Tumor_art-Tumor_nativ ) berechnet und auf das Enhancement der Aorta normalisiert.

Ergebnisse

Insgesamt wurden 93 Patienten eingeschlossen, von denen bei 73 Patienten ein Tumorrezidiv innerhalb von 2 Jahren nach Tumorresektion detektiert wurde (Gruppe 1), und 20 Patienten welche nach 2 Jahre rezidivfrei waren (Gruppe 2).
Das mittlere progressionsfreie Überleben nach Tumorresektion für alle Patienten war 20,6 ±24,4 Monate. (Gruppe 1:10,0 ±5,8 Monate, Gruppe 2 59,0 ±27,5 Monate).
Die mittlere Enhancement ratio für alle Patienten war 0,0076 ± 0,0095; (Gruppe 1: 0,0087 ± 0,0102 und Gruppe 2: 0,0035 ± 0,0044).
Es zeigte sich eine moderate negative Spearman Rangkorrelation zwischen der Enhancement-Ratio und der progressionsfreien Überlebenszeit (r=-0,21 p=0,04), sowie ein signifikanter Unterschied der Enhancement-Ratios zwischen Gruppe 1 und Gruppe 2 (p=0,02, Mann-Whitney U Test).

Schlussfolgerungen

PaKa-Patienten mit hoher Enhancement-Ratio haben ein erhöhtes Risiko für ein Tumorrezidiv innerhalb von 2 Jahren nach Tumorresektion. Die Identifikation dieser Patienten könnte nützlich sein für die Planung adjuvanter Therapien und der Nachsorge-Untersuchungen.
14:42 - 14:45

Vortrag (Poster)

Body composition predictors of severe Crohn's disease based on Magnetic Resonance Index of Activity

Felix Barajas Ordonez (Aachen)

weitere Autoren

Bohdan Melekh (Magdeburg) / Alexey Surov / Maciej Pech (Magdeburg)

Zielsetzung

This study aimed at retrospectively assessing body composition parameters and creeping fat (CrF) on opportunistic MRE scans as predictors of Crohn's disease (CD)'s activity based on the Magnetic Resonance Index of Activity (MaRIA).

Material und Methoden

114 CD patients who underwent MRE between June 2010 and April 2020 were retrospectively assessed. The semi-automated body composition segmentation, the qualitative evaluation of CrF, and MaRIA were performed. Based on their MaRIA score, patients were divided into two groups: mild-to-moderate disease (MaRIA <11, n=50) and severe disease (MaRIA ≥ 11, n=64). MRE parameters were analyzed between both groups.

Ergebnisse

The severe disease group exhibited higher serum C-reactive protein (CRP) levels compared to the mild-to-moderate disease group (p=<0.001). In the mild-to-moderate disease group, a higher proportion of patients had a body mass index (BMI) ≥ 25 (kg/m2) (32.0%) compared to the severe disease group (16.5%) (p=0.04). The subcutaneous adipose tissue index (SATI) was significantly higher in the mild-to-moderate disease group (p= 0.04). The visceral to subcutaneous adipose tissue (VAT/SAT) ratio tended to be higher in the severe disease group (p = 0.09). There was no significant difference between both groups regarding total adipose tissue index (TATI) (p= 0.10), visceral adipose tissue index (VATI) (p = 0.51), intramuscular adipose tissue index (IMATI) (p = 0.38), skeletal muscle index (SMI) (p=0.83), and sarcopenia (p=0.75). In the multivariate analysis, CrF was significantly associated with severe disease (odds ratio [OR] 11.50, 95% confidence interval [CI] 3.13 – 42.17; p=<0.001). Additionally, a BMI ≥ 25 (kg/m2) was protective against severe disease (OR: 0.34, 95% CI 0.12 – 0.95; p= 0.04).

Schlussfolgerungen

CrF is significantly associated with CD activity.
14:45 - 15:00

Diskussion

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