Neuronales Netzwerks verbessert Klassifizierung von Low-Grade-Gliomen

Die Klassifizierung molekularer Subtypen von Gliomen niedrigen Malignitätsgrades mittels Diffusionstensor-Bildgebung (DTI) hat einen wesentlichen prognostischen Wert, erfordert jedoch derzeit langwierige, nicht standardmäßige Akquisitionen. Daher wollten US-amerikanische Onkologen untersuchen, ob mithilfe eines neuronalen Netzwerks die Klassifizierung auch gelingt, wenn die fraktionelle Anisotropie aus DTI-Teilmengen in 3 Richtungen berechnet wird.

Fazit

Aus dem DiffNet-neuronalen Netzwerk abgeleitete FA-Schätzungen, basierend auf 3-Richtungs-DTI-Scans, liefern einen Mehrwert bei der Klassifizierung des molekularen Status von Low-Grade-Gliomen im Vergleich zum alleinigen ADC-Wert, so das Autorenteam.

Publication History

Article published online:
06 May 2020