Automatische Knochensegmentierung zur überlagerungsfreien Visualisierung der kardiovaskulären Anatomie von Neugeborenen und Säuglingen mittels Photon-Counting-CT

Hintergrund: Die Beurteilung komplexer angeborener Herzfehler erfordert häufig eine zur Echokardiographie ergänzende Computertomographie (CT), welche insbesondere seit der Einführung photonenzählender Detektoren (PCCT) weiter an Bildqualität und Dosiseffizienz gewonnen hat. Neben den für die Befundung entscheidenden dünnen Schichten können hierbei mittels Volumen-Rendering generierte 3D-Visualisierungen die Therapieplanung erleichtern. Diese werden jedoch regelhaft vom Skelett überlagert, das ähnliche CT-Dichtewerte wie kontrastierte Gefäße zeigt und daher nicht mittels herkömmlicher Schwellwert-basierter Methoden entfernt werden kann. Deep-Learning-Segmentierungsalgorithmen können die Ausblendung deutlich beschleunigen, stehen jedoch aufgrund der primären Nutzung von Erwachsenendaten für ihr Training bisher nur mit eingeschränkter Genauigkeit für Säuglings-CTs zur Verfügung.

Methoden: Knöcherne Strukturen wurden in 100 Thorax-CTs mit herzoptimiertem Kontrast manuell segmentiert, welche im Rahmen klinischer Indikationen an einem PCCT zwischen 2022 und 2025 bei Patienten<1 Jahr akquiriert wurden. Anschließend wurde ein hochauflösendes 3D-nnU-Net mit einem 80:20 Trainings-Validierungs-Split für 1000 Epochen trainiert und mittels 5-facher Kreuzvalidierung quantitativ evaluiert. Das Modell wurde zur automatischen Knochensegmentierung in 40 weiteren PCCT-Aufnahmen eingesetzt und qualitativ hinsichtlich Vollständigkeit und Genauigkeit bewertet.

Ergebnisse: Die quantitative Analyse zeigte einen mittleren Dice-Score von 0.955±0.006 der Kreuzvalidierung bei einer Precision von 0.959±0.011 und einem Recall von 0.959±0.008. Die vorläufige ergänzende qualitative Durchsicht bestätigte die sehr gute Leistung der Knochensegmentierung und ließ keine für die Herz- und Gefäßanatomie relevanten Abweichungen erkennen.

Fazit: Eine automatische Knochensegmentierung/-entfernung liefert präzise Ergebnisse für die herzfokussierte PCCT von Neugeborenen und Säuglingen und kann hiermit insbesondere die 3D-Visualisierung komplexer angeborener Herzfehler verbessern.

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
25. August 2025