Intraoperative onlinebildgesteuerte Biopsien auf Basis eines Deep-Learning-Algorithmus zur automatischen Detektion von Kopf-Hals-Karzinomen mittels Real-Time Nah-Infrarot ICG-Fluoreszenz-Endoskopie

Einleitung:

Goldstandard in der Diagnostik und Chirurgie von Kopf-Hals-Karzinomen ist die Untersuchung mit Weißlicht. Dies bedingt eine unzureichende Tumor-Erkennungsrate bei kleinen Tumoren und vor allem bei großen Tumoren eine unbefriedigende Abgrenzbarkeit zur gesunden Umgebung. Folgen sind eine hohe Rezidivrate von 10 – 30% und die hierdurch bedingte erhöhte Mortalität. Die digitale Bildverarbeitung verspricht eine besser Tumor- und Tumorrand-Erkennung.

Material und Methoden:

Im Rahmen regulärer Tumorendoskopien von Kopf-Hals-Tumoren erfolgten mit einer interaktiv entwickelten Live-Software bildgesteuerte Biopsien mittels eines Deep-Learning-Algorithmus unter Real-Time Nah-Infrarot ICG-Fluoreszenz-Endoskopie. Die Software wurde offline anhand der Ergebnissen der histopathologischen Untersuchung der Biopsien in annotierten Bilddaten trainiert.

Ergebnisse:

Die Accuracy im Trainingsumfeld des Algorithmus anhand der histopathologisch annotierten Bilddaten von 22 Patienten mit der „leave-one-out“-Methode betrug bestenfalls 0,78. Fälschlich annotierte Bildartefakte stellen derzeit noch das größte Problem da. Daher kann derzeit eine bildgesteuerte Biopsie nur mit übereinstimmender klinischer Einschätzung erfolgen.

Schlussfolgerungen:

Intraoperativ ergab sich bislang noch keine Verbesserung in der Erkennung und Abgrenzbarkeit der Tumoren zur gesunden Schleimhaut im Vergleich zur klinischen Einschätzung durch einen erfahrenen Chirurgen. Die standardisierte Daten von 22 Patienten sind bei Weitem nicht ausreichend. Ob sich der stetig zunehmende Fortschritt in der digitalen Bildverarbeitung für die Behandlung von Kopf-Hals-Tumoren nutzbarmachen lässt, muss in wesentlich größeren, multizentrischen Studien anhand wesentlich größerer Datenmengen geklärt werden.

Publication History

Publication Date:
23 April 2019 (online)