Native CT des Thorax eines Patienten mit COPD. MPR-Visualisierung der Lungenanatomie und Emphysemcluster (links) und detaillierte Diagramme und Grafiken (rechts). Die absoluten Volumina und die relativen Low-attenuation-Volumina (25 %) wurden für beide Lungen sowie für jeden Lungenlappen angegeben. aview COPD berechnete den D-Slope mit -3,96. Dieser Wert wird als Durchmesser der Emphysemcluster betrachtet, aufgetragen gegen die kumulative Anzahl der Läsionen auf einer Log-Log-Skala. Die Steigung (Slope) dieser linearen Beziehungen wird berechnet, wobei eine steilere Steigung eine kleinere Emphysemgröße anzeigt.
Die chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) ist weltweit die dritthäufigste Todesursache. Es ist allgemein anerkannt, dass die CT-Bildgebung dabei hilft, die Krankheit zu quantifizieren. Bislang galt der Lungenfunktionstest als diagnostischer Goldstandard. In jüngster Zeit zeigt die AI ihr volles Potenzial, um die Diagnose und Visualisierung der grundlegenden COPD-Pathologien in der Schnittbildgebung umfassend zu unterstützen.
Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen Corelines aview COPD, einen AI-Assistenten zur detaillierten Darstellung von COPD in CT-Studien der Lunge.
Warum aview COPD wichtig ist und wie es arbeitet
Der AI-Assistent klassifiziert und analysiert quantitativ zwei COPD-Phänotypen, nämlich den Atemwegstyp und den Emphysemtyp. Diese automatische Segmentierungssoftware ermöglicht die schnelle Analyse und Visualisierung der Lunge, der Lungenlappen sowie der Atemwege und Blutgefäße. Die Ergebnisse werden durch 2D- und 3D-Bilder, intuitive Diagramme und detaillierte Grafiken dargestellt. Ein wichtiges Feature ist die Verlaufskontrolle der Krankheit im CT-Follow-up. Daher kann aview COPD als Biomarker für die Diagnose und Lungenfunktion dienen. Dieser AI-Assistent kann sowohl für einzelne Patienten als auch in großen Abteilungen für Pulmonologie eingesetzt werden. Dieser AI-Assistent kann sowohl für einzelne Patienten als auch in großen pulmologischen Abteilungen eingesetzt werden.
Wer profitiert
Patienten, Ärzte und Radiologen profitieren von der klaren Beschreibung der wichtigsten COPD-Muster und der Verlaufskontrolle der Krankheit. Insbesondere die 2D- und 3D-Visualisierung der Lunge, der Lungenlappen, der Atemwege und der Blutgefäße ist eine willkommene Hilfe für die interdisziplinäre und Patientenkommunikation.
Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy
Coreline gibt die Analyseübereinstimmung des AI-Assistenten für Emphysem, Atemwege und Air trapping mit 99 %, 96 % bzw. 99 % an. aview COPD bietet eine Vielzahl von MPR-Bildern, Diagrammen und Grafiken, für die Darstellung der pulmonalen Anatomie und Krankheit sowie des Verteilungsmuster der COPD. Interessant ist die Analyse und Darstellung von Emphysemclustern mithilfe des D-Slope (Steigungswert) durch Anwendung einer dreidimensionalen, größenbasierten Emphysemclustertechnik. Zur Berechnung des D-Slope wird der Durchmesser des Emphysemclusters gegen die kumulative Anzahl der Läsionen auf einer Log-Log-Skala aufgetragen. Die Steigung (D-Slope) dieser linearen Beziehungen wird berechnet, wobei eine steilere Steigung (Anstieg des absoluten D-Werts) eine geringere Emphysemgröße anzeigt. Die Segmentierung der Atemwege und Lungengefäße, die Morphologie und Pathologie der Atemwegswände und deren Durchmesser werden anhand von 3D-Bildern und detaillierten Tabellen dargestellt. Die Analyse der Interlobia ist aus unserer Sicht nur bedingt hilfreich. Insgesamt verbessern die visualisierten Inhalte das Verständnis der Lungenmorphologie und -pathologie. Wir sind der Ansicht, dass aview COPD die Workload der Radiologen verringern und gleichzeitig die professionelle Effizienz steigern kann.
Wir haben aview COPD außerdem zusammen mit aview LCS evaluiert, welches zur Erkennung und Quantifizierung von Lungenrundherden in CT-Studien entwickelt wurde. Erfahren Sie mehr in unserem KI-Assistentenmenü!
Die wissenschaftliche Evidenz
Hwang HJ, Lee SM, Seo JB, Lee JS, Kim N, Lee SW, Oh YM. New Method for Combined Quantitative Assessment of Air-Trapping and Emphysema on Chest Computed Tomography in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Comparison with Parametric Response Mapping. Korean J Radiol. 2021 Oct;22(10):1719-1729.
Hwang HJ, Seo JB, Lee SM, Kim N, Yi J, Lee JS, Lee SW, Oh YM, Lee SD. Visual and Quantitative Assessments of Regional Xenon-Ventilation Using Dual-Energy CT in Asthma-Chronic Obstructive Pulmonary Disease Overlap Syndrome: A Comparison with Chronic Obstructive Pulmonary Disease. Korean J Radiol. 2020 Sep;21(9):1104-1113.
Daten zum Upload auf Radailogy
Native Low-dose-CT-Studien des Thorax jeden CT- Geräteherstellers, axiale Reformationen, Schichtdicke und Rekonstruktionsintervall jeweils 1,0 mm, Lungen-Rekonstruktionskernel