Neue Ansätze zu nichtinvasiven computergestützten Klassifikation diffuser Lebererkrankungen

Einleitung: Zunehmend werden nichtinvasive Verfahren zur Klassifikation von Lebergeweben im Ultraschallbild eingesetzt. Insbesondere zur Fibroseerkennung sind mehrere Verfahren zur Elastizitätsmessung in der Evaluation, wobei Entzündung und Verfettung nicht erfasst werden können. Ziel dieser Untersuchung war die erstmalige klinische Erprobung der vor ca. 30 Jahren formulierten These, das Lebergewebe als frequenzabhängiger Filter einsetzbar ist. Hierfür bieten sich die auf verschiedene Frequenzen umschaltbaren Breitbandschallköpfe für den Einsatz in der modernen Texturanalyse an.

Methodik: Bei 90 Patienten (50m, 40w) mit Leberbiopsieindikation wurden die Biopsien nach Scheuer, Ishak-Score und Verfettungsgrad (von 2 Pathologen) klassifiziert. Zusätzlich wurden standardisiert für 3, 4,2 und 6MHz je 6–8 Regions of Interest (je 1000Pixel) mit und ohne Referenz-Gewebephantom (QC 180–0,75 ref) abgespeichert und auf absolute und phantombezogen relative Parameter (264 Texturparameter: Histogramm, räumliche Variationskoeffizienten, Fraktale) untersucht. Zur Klassifikation wurde die Diskriminazanalyse (Cross validation) eingesetzt.

Ergebnisse: Geringe und signifikante Fibrose (Scheuer 0+1 gegen 2–4) ließ sich mit einer Sensitivität (Sens) 93% und einer Spezifität (Spez) von 92% detektieren, Scheuer 0+1 vs. 2+3 vs. 4 mit korrekter Gesamtklassifikation von 80,6%(Sens 80%, Spez 81%). Verfettungen ließen sich in einer Dreierstufung zu 90% (Sens 90%, Spez 96%), mit der Frage Verfettung ja/nein sogar zu 96,7% (Sens 97%, Spez. 94%) detektieren. Selbst Entzündung keine/gering vs. stark war mit 95,2% (Sens. 95%, Spez. 100%) möglich. Alle Untersuchungen erforderten den Einsatz einer Gewebephantomeichung (bis 15% Reklassifikationsgewinn) und den gleichzeitigen Einsatz von 3, 4,2 und 6Mhz Datensätzen (bis 17% Reklassifikationsverlust bei nur einer Frequenz). Verfettungen und Entzündungen wurden durch Texturparameter der räumlichen Homogenität und Histogrammform, Fibrosen besonders durch Fraktale erkannt.

Schlussfolgerung: Durch computerunterstützte Texturanalyse ist es erstmals gelungen mit dem erheblichen Aufwand von 3 Schallkopffrequenzen und Gewebephantomen simultan Fibrose, Verfettung und Entzündung zu klassifizieren.