Rofo 2021; 193(03): 276-288
DOI: 10.1055/a-1244-2775
Heart

Die Internationale Radiomics-Plattform – eine Initiative der Deutschen und Österreichischen Röntgengesellschaften – Erste Anwendungsbeispiele

Artikel in mehreren Sprachen: English | deutsch
Daniel Overhoff
1   Department of Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Center Mannheim, Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University, Germany
,
Peter Kohlmann
2   Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS, Bremen, Germany
,
Alex Frydrychowicz
3   Department of Radiology and Nuclear Medicine, University Hospital Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Germany
,
Sergios Gatidis
4   Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University-Hospital Tübingen, Germany
,
Christian Loewe
5   Department of Radiology, Medical University of Vienna, Austria
,
Jan Moltz
2   Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS, Bremen, Germany
,
Jan-Martin Kuhnigk
2   Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS, Bremen, Germany
,
Matthias Gutberlet
6   Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Leipzig Heart Centre University Hospital, Leipzig, Germany
,
H. Winter
7   Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Hannover Medical School, Hannover, Germany
,
Martin Völker
8   German Roentgen Society „Deutsche Röntgengesellschaft“, Berlin, Germany
,
Horst Hahn
2   Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS, Bremen, Germany
,
Stefan O. Schoenberg
1   Department of Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Center Mannheim, Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University, Germany
,
Vorstandskommission Radiomics und Big data:
,
Vorstand der Deutschen Röntgengesellschaft:
,
Präsidium der Österreichischen Röntgengesellschaft:
› Institutsangaben

Zusammenfassung

Ziel Die DRG-ÖRG-IRP (Deutsche Röntgengesellschaft-Österreichische Röntgengesellschaft Internationale Radiomics-Plattform) stellt eine web-/cloudbasierte Radiomics-Plattform auf Grundlage einer öffentlich-privaten Partnerschaft dar. Sie bietet die Möglichkeit der gemeinsamen Nutzung von Daten, Annotation, Validierung und Zertifizierung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, Radiomics-Analyse und integrierten Diagnostik. In einer ersten Proof-of-Concept-Studie soll die automatisierte Myokardsegmentation sowie die automatisierte myokardiale Late-Gadolinum-Enhancement (LGE)-Detektion mittels radiomischer Bildmerkmale für Myokarditis-Datensätze evaluiert werden.

Material und Methoden Die DRG-ÖRP-IRP kann zur Erstellung qualitätsgesicherter, strukturierter Bilddaten in Kombination mit klinischen Daten und anschließender integrierter Datenanalyse genutzt werden und zeichnet sich durch die folgenden Leistungskriterien aus: Nutzungsmöglichkeit multizentrischer vernetzter Daten, automatisiert berechnete Qualitätsparameter, Bearbeitung von Annotationsaufgaben, Konturerkennung mittels herkömmlicher Verfahren sowie Verfahren der künstlichen Intelligenz und der Möglichkeit einer gezielten Einbindung von Algorithmen.

In einer ersten Studie wurde ein anhand kardialer CINE-Datensätze vortrainiertes neuronales Netz zur Segmentierung von PSIR-Datensätzen evaluiert. In einem zweiten Schritt wurden radiomische Bildmerkmale zur segmentalen Detektion von LGE der gleichen Datensätze, welche multizentrisch über die IRP zu Verfügung gestellt wurden, angewendet.

Ergebnisse Erste Ergebnisse zeigen die Vorteile (Datentransparenz, Zuverlässigkeit, breite Einbindung aller Mitglieder, kontinuierliche Evolution sowie Validierung und Zertifizierung) dieses plattformbasierten Ansatzes auf. In der Proof-of-Concept-Studie konnte im Vergleich zur Segmentierung des Myokards durch den Experten das neuronale Netzwerk einen Dice-Koeffizienten von 0,813 nachweisen. Im Rahmen der segmentbasierten myokardialen LGE-Detektion ergab sich ein AUC von 0,73 bzw. ein AUC von 0,79 nach Ausschluss von Segmenten mit unsicherer Annotation.

Die Auswertung und Bereitstellung der Daten findet auf der IRP unter Berücksichtigung der FAT-Kriterien (Fairness, Accountability, Transparency) sowie FAIR-Kriterien (findable, accessible, interoperable, reusable) statt.

Schlussfolgerung Es konnte gezeigt werden, dass die DRG-ÖRP-IRP als Kristallisationspunkt für die Generierung weiterer Einzel- und Verbundprojekte genutzt werden kann. Die Durchführung von quantitativen Analysen mit Verfahren der künstlichen Intelligenz wird hierbei durch den Plattformansatz der DRG-ÖRP-IRP erheblich erleichtert, da vorab trainierte neuronale Netze integriert und wissenschaftliche Gruppen vernetzt werden können.

In einer ersten Proof-of-Concept-Studie zur automatisierten Segmentation des Myokards sowie zur automatisierten myokardialen LGE-Detektion konnten diese Vorteile erfolgreich angewendet werden.

Somit zeigt sich, dass sich mittels der DRG-ÖRP-IRP strategische Ziele interdisziplinär umsetzen, konkrete alltagstaugliche Proof-of-Concept-Beispiele aufzeigen sowie möglichst partizipativ unter Einbindung aller Gruppierungen eine Vielzahl an Einzel- und Verbundprojekten realisieren lassen.

Kernaussagen:

  • Die DRG-ÖRG-IRP ist eine web-/cloudbasierte Radiomics-Plattform auf Grundlage einer öffentlich-privaten Partnerschaft.

  • Die DRG-ÖRG-IRP ist nutzbar für die Erstellung qualitätsgesicherter, strukturierter Bilddaten in Kombination mit klinischen Daten und anschließender integrierter Datenanalyse.

  • Erste Ergebnisse zeigen die Anwendbarkeit linksventrikulärer myokardialer Segmentierung mittels neuronalen Netzwerks und segmentbasierte LGE-Detektion mittels radiomischer Bildmerkmale.

  • Die DRG-ÖRG-IRP bietet die Möglichkeit der Integration vorab trainierter neuronaler Netze und Vernetzung wissenschaftlicher Gruppen.

Zitierweise

  • Overhoff D, Kohlmann P, Frydrychowicz A et al. The International Radiomics Platform – An Initiative of the German and Austrian Radiological Societies. Fortschr Röntgenstr 2021; 193: 276 – 288



Publikationsverlauf

Eingereicht: 02. Juni 2020

Angenommen: 17. Juli 2020

Artikel online veröffentlicht:
26. November 2020

© 2020. Thieme. All rights reserved.

Georg Thieme Verlag KG
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

 
  • References

  • 1 Coroller TP, Grossmann P, Hou Y. et al CT-based radiomic signature predicts distant metastasis in lung adenocarcinoma. Radiother Oncol 2015; 114: 345-350 . doi:10.1016/j.radonc.2015.02.015
  • 2 Vaidya P, Bera K, Gupta A. et al CT derived radiomic score for predicting the added benefit of adjuvant chemotherapy following surgery in stage I, II resectable non-small cell lung cancer: a retrospective multicohort study for outcome prediction. The Lancet Digital Health 2020; 2: e116-e128
  • 3 Coroller TP, Agrawal V, Narayan V. et al Radiomic phenotype features predict pathological response in non-small cell lung cancer. Radiotherapy and Oncology 2016; 119: 480-486
  • 4 Lambin P, Leijenaar RTH, Deist TM. et al Radiomics: the bridge between medical imaging and personalized medicine. Nat Rev Clin Oncol 2017; 14: 749-762 . doi:10.1038/nrclinonc.2017.141
  • 5 Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H. Radiomics: images are more than pictures, they are data. Radiology 2016; 278: 563-577
  • 6 Sanduleanu S, Woodruff HC, de Jong EEC. et al Tracking tumor biology with radiomics: A systematic review utilizing a radiomics quality score. Radiother Oncol 2018; 127: 349-360 . doi:10.1016/j.radonc.2018.03.033
  • 7 Baessler B, Weiss K, Pinto Dos Santos D. Robustness and Reproducibility of Radiomics in Magnetic Resonance Imaging: A Phantom Study. Invest Radiol 2019; 54: 221-228 . doi:10.1097/rli.0000000000000530
  • 8 Hahn HK. Radiomics & Deep Learning: Quo vadis?. Forum 2020; 35: 117-124 . doi:10.1007/s12312-020-00761-8
  • 9 Bundesministerium für Bildung und Forschung. Forschungscampus. Im Internet (Stand: 20.05.2020): https://www.forschungscampus.bmbf.de
  • 10 Klein J, Wenzel M, Romberg D. et al QuantMed: Component-based deep learning platform for translational research. In, Medical Imaging 2020: Imaging Informatics for Healthcare, Research, and Applications: International Society for Optics and Photonics 2020; 113180U
  • 11 MEVIS Fraunhofer. Deep Learning in Medical Imaging. Im Internet (Stand: 20.05.2020): https://www.mevis.fraunhofer.de/en/solutionpages/deep-learning-in-medical-imaging.html
  • 12 grand-challenge.org. Grand Challenges in Biomedical Image Analysis. Im Internet (Stand: 20.05.2020): https://grand-challenge.org/
  • 13 Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. In, International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention Springer; 2015: 234-241
  • 14 Zou KH, Warfield SK, Bharatha A. et al Statistical validation of image segmentation quality based on a spatial overlap index. Acad Radiol 2004; 11: 178-189 . doi:10.1016/s1076-6332(03)00671-8
  • 15 van Griethuysen JJM, Fedorov A, Parmar C. et al Computational Radiomics System to Decode the Radiographic Phenotype. Cancer Res 2017; 77: e104-e107 . doi:10.1158/0008-5472.Can-17-0339
  • 16 Schönberger D. Artificial intelligence in healthcare: a critical analysis of the legal and ethical implications. International Journal of Law and Information Technology 2019; 27: 171-203
  • 17 Wilkinson MD, Dumontier M, Aalbersberg IJ. et al The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific data. 2016 3.
  • 18 Grothues F, Moon JC, Bellenger NG. et al Interstudy reproducibility of right ventricular volumes, function, and mass with cardiovascular magnetic resonance. American heart journal 2004; 147: 218-223
  • 19 Maceira A, Prasad S, Khan M. et al Normalized left ventricular systolic and diastolic function by steady state free precession cardiovascular magnetic resonance. Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance 2006; 8: 417-426
  • 20 Avendi M, Kheradvar A, Jafarkhani H. A combined deep-learning and deformable-model approach to fully automatic segmentation of the left ventricle in cardiac MRI. Medical image analysis 2016; 30: 108-119
  • 21 Ngo TA, Lu Z, Carneiro G. Combining deep learning and level set for the automated segmentation of the left ventricle of the heart from cardiac cine magnetic resonance. Medical image analysis 2017; 35: 159-171
  • 22 Codella NC, Weinsaft JW, Cham MD. et al Left ventricle: automated segmentation by using myocardial effusion threshold reduction and intravoxel computation at MR imaging. Radiology 2008; 248: 1004-1012
  • 23 Mahnken AH, Muhlenbruch G, Koos R. et al Automated vs. manual assessment of left ventricular function in cardiac multidetector row computed tomography: comparison with magnetic resonance imaging. European radiology 2006; 16: 1416-1423 . doi:10.1007/s00330-006-0226-1
  • 24 Zwanenburg A, Vallières M, Abdalah MA. et al The Image Biomarker Standardization Initiative: standardized quantitative radiomics for high-throughput image-based phenotyping. Radiology 2020; 295: 191145
  • 25 Lurz P, Luecke C, Eitel I. et al Comprehensive Cardiac Magnetic Resonance Imaging in Patients With Suspected Myocarditis: The MyoRacer-Trial. J Am Coll Cardiol 2016; 67: 1800-1811 . doi:10.1016/j.jacc.2016.02.013
  • 26 Ferreira VM, Schulz-Menger J, Holmvang G. et al Cardiovascular Magnetic Resonance in Nonischemic Myocardial Inflammation: Expert Recommendations. J Am Coll Cardiol 2018; 72: 3158-3176 . doi:10.1016/j.jacc.2018.09.072
  • 27 Bernard O, Lalande A, Zotti C. et al Deep Learning Techniques for Automatic MRI Cardiac Multi-Structures Segmentation and Diagnosis: Is the Problem Solved?. IEEE Trans Med Imaging 2018; 37: 2514-2525 . doi:10.1109/TMI.2018.2837502
  • 28 Huang S, Liu J, Lee LC. et al An image-based comprehensive approach for automatic segmentation of left ventricle from cardiac short axis cine MR images. J Digit Imaging 2011; 24: 598-608 . doi:10.1007/s10278-010-9315-4
  • 29 Liu H, Hu H, Xu X. et al Automatic left ventricle segmentation in cardiac MRI using topological stable-state thresholding and region restricted dynamic programming. Acad Radiol 2012; 19: 723-731 . doi:10.1016/j.acra.2012.02.011
  • 30 Tao Q, Piers SR, Lamb HJ. et al Automated left ventricle segmentation in late gadolinium-enhanced MRI for objective myocardial scar assessment. J Magn Reson Imaging 2015; 42: 390-399 . doi:10.1002/jmri.24804
  • 31 Zabihollahy F, White JA, Ukwatta E. Convolutional neural network-based approach for segmentation of left ventricle myocardial scar from 3D late gadolinium enhancement MR images. Med Phys 2019; 46: 1740-1751 . doi:10.1002/mp.13436
  • 32 Baessler B, Luecke C, Lurz J. et al Cardiac MRI and Texture Analysis of Myocardial T1 and T2 Maps in Myocarditis with Acute versus Chronic Symptoms of Heart Failure. Radiology 2019; 292: 608-617 . doi:10.1148/radiol.2019190101
  • 33 Langlotz CP, Allen B, Erickson BJ. et al A Roadmap for Foundational Research on Artificial Intelligence in Medical Imaging: From the 2018 NIH/RSNA/ACR/The Academy Workshop. Radiology 2019; 291: 781-791 . doi:10.1148/radiol.2019190613
  • 34 Deutsche Röntgengesellschaft (DRG) e.V. Radiomics in der Radiologie. Im Internet (Stand: 22.05.2020): https://www.drg.de/de-DE/3601/radiomics/
  • 35 Recht MP, Dewey M, Dreyer K. et al Integrating artificial intelligence into the clinical practice of radiology: challenges and recommendations. European radiology 2020; DOI: 10.1007/s00330-020-06672-5.