Computergestützte Diagnose und künstliche Intelligenz in der klinischen Bildgebung
Die computergestützte Diagnose (CAD) dringt rasch in den Mainstream der Radiologie ein. Es ist bereits Teil der routinemäßigen klinischen Arbeit zur Erkennung von Brustkrebs mit Mammogrammen geworden. Die Computerausgabe wird als “zweite Meinung” verwendet, um die Bildinterpretationen von Radiologen zu unterstützen. Der Computeralgorithmus besteht im Allgemeinen aus mehreren Schritten, die Bildverarbeitung, Bildmerkmalsanalyse und Datenklassifizierung unter Verwendung von Werkzeugen wie künstlichen neuronalen Netzen (ANN) umfassen können. In diesem Artikel werden wir diese und andere aktuelle Prozesse untersuchen, die als “künstliche Intelligenz” bezeichnet werden.” Ein Element der CAD, die zeitliche Subtraktion, wurde angewendet, um Intervalländerungen zu verstärken und unveränderte Strukturen (z. B. normale Strukturen) zwischen 2 aufeinanderfolgenden radiologischen Bildern zu unterdrücken. Um Fehlregistrierungsartefakte auf den zeitlichen Subtraktionsbildern zu reduzieren, wurde eine nichtlineare Bildverzerrungstechnik zum Abgleichen des vorherigen Bildes mit dem aktuellen entwickelt. Die Entwicklung der zeitlichen Subtraktionsmethode begann mit Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, wobei die Methode anschließend auf die Computertomographie des Brustkorbs (CT) und nuklearmedizinische Knochenscans angewendet wurde. Die Nützlichkeit der zeitlichen Subtraktionsmethode für Knochenscans wurde durch eine Beobachterstudie gezeigt, in der sich die Lesezeiten und die diagnostische Genauigkeit signifikant verbesserten. Eine weitere prospektive klinische Studie bestätigte, dass das zeitliche Subtraktionsbild von Radiologen als “zweite Meinung” mit vernachlässigbaren schädlichen Auswirkungen verwendet werden kann. ANN wurde erstmals 1990 zur computergestützten Differentialdiagnose interstitieller Lungenerkrankungen bei CAD eingesetzt. Seitdem ist ANN in CAD-Schemata zur Erkennung und Diagnose verschiedener Krankheiten in verschiedenen Bildgebungsmodalitäten weit verbreitet, einschließlich der Differentialdiagnose von Lungenknoten und interstitiellen Lungenerkrankungen in der Thoraxradiographie, CT und Positionsemissionstomographie / CT. Es ist wahrscheinlich, dass CAD in Bildarchivierungs- und Kommunikationssysteme integriert wird und zum Standard für diagnostische Untersuchungen im klinischen Arbeitsalltag wird.
