Automatisierte Segmentierung der Aorta abdominalis in MRT-Daten der NAKO-Studie

Abstract

Die Auswertung großer medizinischer Bilddatensätze stellt aufgrund der Komplexität und des Umfangs der Daten eine erhebliche Herausforderung dar. Dies gilt im Speziellen auch für das Thema dieser Arbeit: die Vermessung und Formanalyse der Aorta abdominalis (AA) im Rahmen der Nationalen Kohorte (NAKO- Kohortenstudie). Ziel dieser Arbeit war die Implementierung und Evaluation einer Deep Learning (DL)-basierten vollautomatisierten Segmentierung und Formanalyse der AA auf nativen MRT-Daten der NAKO. Aus insgesamt 30.000 MR-Datensätzen wurden n=100 randomisiert für das Training (n=70) und die Testung und Validierung (n=30) des Algorithmus ausgewählt. Durch manuelle Annotation wurden hierauf Trainings- und Validierungsdaten erzeugt. Anschließend konnte durch Einsatz von DL in Form eines Convolutional Neuronal Network (CNN) die vollautomatisierte Segmentierung und Formanalyse der AA durchgeführt werden. Ausgewertet wurden sowohl qualitative als auch quantitative Parameter; die manuelle Segmentierung und Diametermessung diente dabei als Referenz. Die Auswertung der Ergebnisse der automatisierten Segmentierungen und der Diametermessungen erfolgte mittels t-Tests für gepaarte Stichproben und Bland-Altman-Analysen. Die Auswertung ergab gute Ergebnisse bezüglich der automatisierten Segmentierung und Formanalyse. In lediglich einem der 30 Testdatensätzen kam es zu einer signifikanten Fehlsegmentierung. Der mittlere Dice-Score für die automatisierte Segmentierung der Gefäßmasken lag über 0,9 (Maximalwert 1). Die automatisierten Diametermessungen im Rahmen der automatischen Formanalyse zeigten nur geringfügige Abweichungen zur manuellen Referenz. Automatisierte Bildanalysestrategien sind für die Auswertung großer Kohortendatensätze unerlässlich. Wir haben einen vollautomatischen Algorithmus zur robusten Segmentierung und Formanalyse der abdominellen Aorta in nativen MRT-Bildern entwickelt. Auf diese Weise lassen sich reproduzierbare und standardisierte Messungen des vaskulären Phänotyps der abdominellen Aorta durchführen.