Titelaufnahme

Titel
Automatisierte Läsionserkennung in der MRT
Weitere Titel
Automated lesion detection MRI
VerfasserHartmann, Bruno
Betreuer / BetreuerinSalomonowitz, Gabriele
Erschienen2016
Datum der AbgabeMärz 2016
SpracheDeutsch
DokumenttypBachelorarbeit
Schlagwörter (DE)Automatisierte Läsionserkennung im MRT / Computer-unterstützte Diagnose / CAD im MRT / CAD Mammographie-MRT / CAD Programme im MRT / Computer-unterstützte Detektion in der Mammographie
Schlagwörter (EN)Automated lesion detection MRI / Computer-aided diagnosis / CAD in MRI / CAD breast MRI / CAD Programs in MRI / Computer aided detection in mammography
Zugriffsbeschränkung
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Die automatisierte Läsionserkennung oder auch „computer aided detc-tion“ (CAD) hat sich in den letzten Jahren auch auf das Feld der Mag-netresonanztomographie vorgewagt und dort vor allem in der Mamm-adiagnostik beeindruckende Ergebnisse erzielen können. Die CAD geht auf Visionäre, aus dem“Kurt Rossmann Laboratories for Radio-logic Image Research“ zurück, die in den 1960ern Jahren das Potenzial dieser Technologie nur erahnen konnten, das ihre Kollegen Jahrzehnte später heben sollten. Die CAD ist nur so gut wie ihre Einzelteile, auf die im Detail eingegangen werden. Die erste Forschungsfrage betrifft die Sensitivität dieser Software, die anhand der etabliertesten Form von CAD-Systemen beantwortet wird. Hierbei kommt zum Vorschein, dass die dynamischen (morphologischen) Veränderungen im Untersu-chungsgebiet mit die wertvollsten Daten darstellen, die vom MRT ge-liefert werden und vom CAD-Programm verwertet werden. Anhand der dynamischen Anreicherungssequenz wird gezeigt, dass von diesen Daten ein erhöhter diagnostischer Wert ausgeht. Durch die Präsentati-on verschiedener anderer Auswertungsparameter in dieser Arbeit, so-wohl statischer als auch dynamischer Natur, kann das zukünftige Po-tenzial und der Nutzen dieser Technologie erahnt werden. Durch die Fähigkeiten automatisiert einen Report erstellen zu können oder die erhaltenen Bilder einer Vorselektion zu unterziehen stoßt die CAD auch in das Feld des verbesserten „Workflowmanagements“ vor, denn die Entlastung der Radiologeninnen ist eines der Verkaufsargumente. Dadurch kann die wichtigste Ressource, der Radiologe, die Radiolo-gin, entlastet werden und in weiterer Folge bessere und auch mehr Be-funde anfertigen. Die Anwendungsgebiete für die alltägliche klinische Verwendung weiten sich immer mehr aus. In der Praxis jedoch sind sie noch immer auf die Mammadiagnostik beschränkt. Die Hersteller be-mühen sich darum immer mehr quantifizierbare Messwerte liefern zu können um zukünftige Programme mit mehr Daten zu versorgen, die die Auswertungsergebnisse der computer-aided-detection weiter ver-bessern.

Zusammenfassung (Englisch)

In recent years the technique of Computer Aided Detection, or CAD for short, has more and more entered the domain of Magnetic Reso-nance Imaging. The first CAD-Systems were envisioned in the 1960s by engineers at the Kurt Rossman Laboratories for Radiologic Image Research in Chicago, followed by decades of research and work around the world. In this paper we survey the current state of CAD-Systems. First we look at the sensitivity of the most established forms of CAD-Systems, where we find the most valuable data generated by an MR-machine are morphological and dynamically changing meas-urements of an area under investigation, and using dynamic enhance-ment sequences we are able to demonstrate the extraordinary diagnos-tic value of this data. Through this and other parameters, both dynamic and static in origin, we aim to show potential and future applications for this technology. We also examine the capability of CAD-Systems to automatically generate reports and preselect specific images for fur-ther inspection. These semi-automation features all seek to simplify and speed up the workflow in radiology departments, relieving radiol-ogists and helping them deliver more and better diagnoses. Finally we look at how CAD-Systems are currently used in the field, and while today the most viable area is mammography we expect that through the ever increasing amount of available data, research and computing power the influence of CAD will rise in all aspects of medical imaging.