

Das „Cardio
Analysis Tool“
markiert Arterienverengungen
und
Verkalkungen automatisch.
Grundlage
des Verfahrens
sind mit einem
CT-Scanner gewonnene
Aufnahmen
des Herzens.
Foto: Fraunhofer IGD
Grundlage des Verfahrens ist eine Aufnahme des Herzens mit einem Computertomografen (CT-Scanner). Dabei wird das Kontrastmittel in die Armvenen gespritzt und verteilt sich selbst im Körper. Das „Cardio Analysis Tool“ unterstützt die Forscher auf Basis der CT-Daten bei der Diagnose. In einem ersten Schritt extrahiert ein spezieller Segmentierungsalgorithmus die Arterie aus dem Gesamtbild. Dazu markiert der Arzt lediglich Anfangs- und Endpunkt der Arterie im Bild sowie einen weiteren Punkt im Verlauf des Gefäßes, die Segmentierung erfolgt daraufhin automatisiert. Im zweiten Schritt vermisst die Software die extrahierte Arterie, vergleicht deren lokalen Durchmesser mit der Umgebung und findet so Unregelmäßigkeiten im Verlauf. Als Analyseergebnis erhält der Arzt ein dreidimensionales Bild der Arterie, in dem sämtliche Verengungen und zusätzlich Verkalkungen markiert sind.
In zwei klinischen Tests an der Universitätsklinik Frankfurt/Main wurde untersucht, ob die Software bereits für den klinischen Alltag geeignet ist. Dabei haben die Wissenschaftler die Qualität des Systems im Vergleich zur herkömmlichen Koronarangiografie und im Vergleich zur manuellen Analyse der CT-Daten untersucht.
Das Resultat: Die CT-Geräte liefern so hochwertige Bilder, dass sie problemlos für die Diagnose von Stenosen eingesetzt werden können. Der Vergleich zwischen manueller und automatisierter Analyse ergab außerdem, dass die Software Veränderungen ebenso gut aufdeckt wie ein Arzt und mehr als doppelt so schnell eine Diagnose ermöglicht wie die manuelle Untersuchung. Die automatisierte Analyse von CT-Daten ist somit im Vergleich zur herkömmlichen Koronarangiografie für den Patienten wesentlich schonender, da sie nicht invasiv vorgenommen wird, und sie bedeutet für den Arzt eine deutliche Zeit- und damit Kostenersparnis. Die Ergebnisse wurden 2006 in der medizinischen Fachzeitschrift „European Radiology“ veröffentlicht. Das Verfahren hat den „JDI Best Paper Award 2006, 2nd“ der Society of Imaging Informatics in Medicine erhalten. EB
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