Analyse der Lungenrundherderkennungsrate mit Hilfe von synthetischen Radiografien

Zielsetzung Es sollen die Positionen in der Lunge ermittelt werden, an denen die Wahrscheinlichkeit für nicht detektierte Lungenrundherde erhöht ist.

Material und Methoden Ein öffentliches Datenset von CT Scans wurde verwendet, um synthetische Radiografien mit Lungenrundherden zu berechnen. Hierbei wurde für jeden Scan zunächst eine automatische Lungensegmentierung durchgeführt. Danach wurde ein segmentierter Rundherd in die Lunge jedes CT Scans eingesetzt. Mithilfe eines Frameworks zur CT Rekonstruktion wurde nun eine Vorwärtsprojektion durchgeführt um eine realistische, synthetische Radiografie mit Rundherd für jeden CT Scan zu simulieren. Mit den erzeugten Radiografien wurde eine Readerstudie mit drei Radiologen durchgeführt. Die zugrundeliegende Aufgabe war hierbei die Markierung der Rundherde in der erzeugten Radiografie, und die Detektionsrate der Radiologen wurde bestimmt.

Ergebnisse In 137 Bildern mit 209 eingefügten Rundherde wurden im Durchschnitt 192,6±4,71 Rundherde richtig erkannt, 16,3±4,71 Rundherde übersehen und 20,1±20,07 Rundherde als falsch positive markiert. Die nicht erkannten Rundherde befanden sich hauptsächlich paramediastinal.

Schlußfolgerungen Unser Framework ermöglicht eine detaillierte Analyse der Performance von Radiologen, da aufgrund der synthetisch erzeugten Radiografien jeweils eine eindeutige korrekte Antwort verfügbar ist. In unserer Studie zeigte sich v.a. die Identifizierung von Rundherden in paramediastinalen Positionen als erschwert, was durch das Vorhandensein von stärker absorbierendem Gewebe in diesem Bereich erklärt werden kann. Das klinische Training könnte verbessert werden, indem für jeden Radiologen ein personalisiertes Trainingsset mit Röntgenbildern erstellt wird, das vermehrt Rundherde an diagnostisch schwierigen Stellen enthält.