Auf dem Kongress der Radiologischen Gesellschaft Nordamerikas (RSNA 2019) in Chicago, USA, stellt Siemens Healthineers zwei auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Software-Assistenten vor, die Radiologen bei Magnetresonanztomographie (MRT)-Untersuchungen der Körperregionen Gehirn und Prostata von Routinetätigkeiten entlasten können. AI-Rad Companion Brain MR für die Morphometrie segmentiert automatisch das Gehirn auf MRT-Bildern, misst das Volumen der Gehirnareale und weist Normabweichungen in Reports aus, die Neurologen für Diagnostik und Therapie nutzen. Beide neuen Anwendungen sind auf MRT-Scannern verschiedener Hersteller einsetzbar und stehen Radiologen auf teamplay, der cloud-basierten Healthcare-Plattform von Siemens Healthineers, zur Verfügung. In diesem Beitrag stellen wir Ihnen den AI-Rad Companion Brain MR für die Morphometrie vor.

BU: Der AI-Rad Companion Brain MR für die Morphometrie von Siemens Healthineers segmentiert automatisch das Gehirn auf MRT-Bildern, misst das Volumen der Gehirnareale und weist Normalabweichungen in Reports aus, die Neurologen für Diagnostik und Therapie nutzen. 

Foto: Siemens Healthineers

AI-Rad Companion Brain MR für die Morphometrie

Der AI-Rad Companion Brain MR für die Morphometrie dient zur Hirnvolumetrie, die in der klinischen Praxis beispielsweise bei Verdacht auf Demenz durchgeführt wird. Dabei wird auf MRT-Bildern in verschiedenen Segmenten des Gehirns das Volumen der grauen Substanz (Nervenzellen), der weißen Substanz (Verbindung der Nervenzellen) und der Hirnflüssigkeit gemessen und mit Normalvolumina vergleichen. Schrumpfungstendenzen der Hirnvolumina können auf Erkrankungen wie Alzheimer, Parkinson oder sonstige dementielle Krankheiten hinweisen. Die Segmentierung sowie der Abgleich mit der Norm erfolgen bisher üblicherweise händisch oder halbautomatisch.

KI-Algorithmen helfen

Mit Hilfe von KI-Algorithmen kann der AI-Rad Companion Brain MR für die Morphometrie auf MRT-Bildern automatisch circa 50 Gehirnsegmente erkennen, deren Volumen messen und die Ergebnisse mit den Daten in einer normativen Referenzdatenbank für die Hirnmorphometrie vergleichen, die von der Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)¹ bereitgestellt wird. Die Ergebnisse lässt der AI-Rad Companion Brain MR für die Morphometrie in einen Report einfließen, in dem Normabweichungen automatisch markiert werden. Radiologen können damit der Neurologie-Abteilung objektive, quantitative und für Entscheidungen zu Differentialdiagnose und Therapiemanagement relevante Daten zur Verfügung stellen. Zusätzlich kann die Patientenversorgung verbessert werden, indem Reports schneller, standardisiert und evidenzbasiert erstellt werden können.

Laut Alzheimer’s Disease International² leben derzeit weltweit über 50 Millionen Menschen mit einer Demenz. Bis zum Jahr 2030 könnten bereits mehr als 75 Millionen betroffen sein, im Jahr 2050 sogar 131,5 Millionen³. Es wird also immer wichtiger werden, dementielle Erkrankungen frühzeitig zu erkennen, um mit entsprechenden Therapien den Verlauf eventuell zu verlangsamen, so der Hersteller.

„Mit den neuen KI-basierten Assistenten erweitern wir unser Angebot für die Diagnostik, um unseren Kunden zu helfen die Effizienz zu steigern und die Qualität der Patientenversorgung zu erhöhen. Wir sind davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz sowohl Ärzte bei der Bewältigung ihrer Arbeitslast unterstützen als auch dem Patienten nützen kann, indem sie zu einer verbesserten, patienten-fokussierten Entscheidungsfindung beiträgt. Das haben wir bereits gezeigt, als wir die erste Applikation von AI-Rad Companion, speziell für die Computertomographie der Brust, vorgestellt haben, Auf dem RSNA 2019 präsentieren wir zusätzliche AI-Rad Companion-Anwendungen für MRT-Untersuchungen in den Körperregionen Gehirn und Prostata. Weitere Applikationen in der Produktfamilie AI-Rad Companion werden für die Radiographie sowie für die Radio-Onkologie folgen“, sagte Peter Körte, Leiter Digital Health bei Siemens Healthineers.

Literatur:

¹ _{Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)}

²_{Alzheimer’s Disease International (ADI)} 

³_{Quelle: https://www.alz.co.uk/research/statistics}

Erstellt nach einer Pressemitteilung von Siemens Healthineers, Erlangen, 1.12.2019