Computerunterstützte Gewebedifferenzierung bei der Skelettmuskelsonographie

Zusammenfassung

Ein aus zwei Komponenten bestehendes diagnostisches System einer bildgebenden und computerunterstützten Differenzierung unterschiedlicher neuromuskulärer Erkrankungen wird vorgestellt. Zunächst wird die Myosonographie mittels streng standardisierter Grauwerttechnik durchgeführt. Verglichen mit Histologie und Molekulargenetik können hierdurch mit einer Gesamttreffsicherheit von 63/72 (88 %) die Duchenne-Muskeldystrophie, spinale Muskelatrophie, hereditäre sensomotorische Neuropathie und Myositis sowie Muskelgesunde klassifiziert werden. Um den subjektiven Ultraschallbefund untersucherunabhängig zu objektivieren, wurde am gleichen Probandenkollektiv doppelblind das Verfahren der computergestützten Bild-Texturanalyse angewendet. Mit Hilfe der ermittelten Texturparameter, welche die Bildhelligkeit sowie vor allem die Mikro- und Makrostruktur der Geweberegion charakterisieren, war es möglich, mit einer Sensitivität von 77 bis 94 % und Spezifität von 81 bis 98 % gleichfalls eine zutreffende Klassifikation vorzunehmen. Beide Komponenten ergänzen sich somit zu einem qualitativ neuen diagnostischen System, das zusammen mit molekulargenetischen Methoden in ausgewählten Fällen die Histologie entbehrlich macht.

Computer-Supported Tissue Characterization in Ultrasound Images of Neuromuscular Diseases

A new diagnostic system combining conventional gray-scale ultrasonography (US) and computer-assisted texture analysis of sonograms makes it possible to differentiate more easily between specific neuromuscular diseases. The first step involves myosonography with strictly standardized US. In a group of 72 patients with histologically and molecular-genetically confirmed diagnosis 63 patients (88 %) were diagnosed by conventional US as having Duchenne's muscular dystrophy, spinal muscular atrophy, hereditary sensomotor neuropathy or inflammatory myopathy. Secondly, in a double blind setting computer-assisted texture analysis was used on the same sample of subjects. Tissue Texture can be characterized by the brightness as well as the micro- and macro-structure of the tissue. The use of these parameters leads to a sensitivity of 77 to 94 % and a specificity of 81 to 98 %. In conclusion, the combination of both techniques allows us to avoid invasive diagnostic procedures in a substantial group of patients.

Skelettmuskulatur - Neuromuskuläre Erkrankungen - Differenzialdiagnose - Sonographie - Mustererkennung - Computergestützte Texturanalyse

Musculoskeletal System - Neuromuscular disease - Differential diagnosis - Ultrasonography - Computer-assisted texture Analysis

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