Rofo 2025; 197(S 01): S60
DOI: 10.1055/s-0045-1802841
Abstracts
Vortrag (Wissenschaft)
Qualitätsmanagement

Effektivität eines integrierten Qualitätssicherungsprotokolls zur Genauigkeit der Lungensegmentierung in einer multizentrischen Studie

Authors

  • R E Fischbach

    1   Universitätsklinikum Frankfurt, Radiologie, Frankfurt

  • E Frodl

    2   Uniklinik Frankfurt, Radiologie, Frankfurt

  • B Lassen-Schmidt

    1   Universitätsklinikum Frankfurt, Radiologie, Frankfurt

  • T Penzkofer

    4   Charite Berlin, Radiologie, Berlin

  • J Dietz

    5   Uniklinik Frankfurt

  • T Vogl

    2   Uniklinik Frankfurt, Radiologie, Frankfurt

  • A Bucher

    2   Uniklinik Frankfurt, Radiologie, Frankfurt
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Zielsetzung Untersuchung des Einflusses eines in den Segmentierungsablauf integrierten Qualitätssicherungsprotokolls (QAP) auf die Genauigkeit und Konsistenz der Lungensegmentierung in CT-Scans. Ziel war es, die Segmentierungsgenauigkeit und -Konsistenz zu überwachen und so die Qualität von Trainingsdatensätzen zu sichern.

Material und Methoden In dieser retrospektiven Multicenter-Studie, Teil des RACOON-Projekts, nahmen 73 Segmentierende aus 36 Kliniken teil. Sie führten voxelgenaue Segmentierungen (Labels: Milchglas-Trübung [GGO], Konsolidierung [CONS]) in drei Runden (R1: 0%, R2: 50%, R3: 100%) durch. Die Segmentierungen wurden auf Genauigkeit und Inter-Reader Konsistenz evaluiert (Dice-Koeffizienten und RMSD). Eine Umfrage bewertete die Erfahrungen der Leser. Statistische Analyse erfolgte mittels lineare mixed Modells.

Ergebnisse Zwischen Juli 2021 und Juni 2022 wurden 2961 Bildserien im gesamten Datensatz annotiert, von denen 519 im Rahmen unseres QAP analysiert wurden (R1: 205, R2: 171, R3: 143). Die meisten Segmentierenden (57%) hatten geringe Segmentierungserfahrung (mittlere Erfahrung: 25%, Experten: 17%). Die Segmentierungsperformance für beide Labels verbesserte sich über die Zeit, wobei der mittlere SDC von 0,376±0,214 auf 0,584±0,340 für GGO (p<0,0001) und von 0,313±0,301 auf 0,556±0,311 für CONS (p<0,0001) anstieg. Auch die RMSD-Verbesserungen waren für GGO signifikant (von 8,18±3,28 auf 6,04±6,47, p<0,0001) und für CONS (von 4,83±2,25 auf 3,96±4,25, p=0,0009). Die durchschnittliche Zeit verringerte sich um 25% (von 96,6±77,5 Min. auf 78,01±65,9 Min., p=0,02558). Es bestand keine signifikante Korrelation zwischen der vorherigen Segmentierungserfahrung und der Qualitätsverbesserung für GGO (p=0,9622) und CONS (p=0,9685).

Schlussfolgerungen Ein integriertes QAP liefert wertvolle Qualitätsmetriken und reduziert die Abhängigkeit von Expertenüberprüfungen. In multizentrischen Studien sichert ein QAP effektiv die Datenqualität und unterstützt die kontinuierliche Überwachung der Segmentierungsleistung.



Publication History

Article published online:
25 March 2025

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