T2-gewichtete axiale (oben links) und sagittale (unten links) MRT der Lendenwirbelsäule eines Patienten mit Rückenschmerzen, Schwäche der unteren Gliedmaßen und Parästhesien. Bandscheibenextrusion links (rot) auf Höhe L4/L5 mit Impingement des linken L4-Nervs (pink) und diskreter rezessaler Verlagerung der linken L5-Nervenwurzel (pink). T2-gewichtete axiale (oben rechts) und sagittale (oben links) MRT eines Patienten mit Schwäche der linken unteren Extremität und starken Rückenschmerzen. Links-paramedianer Prolaps (rot), Duralsackkompression (hellblau), rezessale Bedrängung der linken L5-Nervenwurzel (rosa). Keine Kompression der foraminalen Nerven (rosa). Retrolisthese Grad I.
Die MRT der Lendenwirbelsäule ist eine der häufigsten radiologischen Untersuchungen überhaupt. Vier von fünf Menschen haben sie im Laufe ihres Lebens. Die Präzision in der Befunderstellung und die Ergebnisübermittlung von Radiologen an Patienten und Kliniker sind die wichtigsten Erfolgsfaktoren für jede optimale Therapie.
Mit grosser Freude präsentieren wir Ihnen CoLumbo, einen AI-Assistenten für die MRT der Lendenwirbelsäule.
Was CoLumbo ist und wie es arbeitet
CoLumbo spart Zeit und erhöht die Genauigkeit bei der Erkennung der häufigsten Pathologien der Lendenwirbelsäule.
MRT-Befunde der Lendenwirbelsäule werden berichtet und visualisiert. Es unterstützt den Wissenstransfer von Radiologen zu Patienten und Ärzten. Darüber hinaus werden alle Befunde in umfassenden, standardisierten Berichten festgehalten und können als integraler, automatisch ausfüllender Bestandteil des Befundberichts verwendet werden.
Wer profitiert
Patienten, Kliniker und Radiologen durch eine detailliertere und genauere Diagnose mit anschließend verringerter Wahrscheinlichkeit einer suboptimalen Therapie oder Operation. Genaue automatische Messungen und eine klare farbige Darstellung aller Befunde verringern die Notwendigkeit, MRT-Befunde von Hand zu messen.
Unsere eigene Erfahrung bei Radailogy
Wir haben CoLumbo über viele Monate eingehend studiert. Hier teilen wir einige unserer Ergebnisse mit Ihnen:
Dieser AI-Assistent unterstützt die Erkennung von Bandscheibenvorfall, Bandscheibenvorwölbung, zentraler Spinalkanalstenose, Nervenwurzelimpingement, reduzierter Wirbel- und Bandscheibenhöhe, Hypo- und Hyperlordose sowie Spondylolisthese und Pseudolisthese. Bei der aktuellen CoLumbo-Version empfehlen wir die fachärztliche Begutachtung der foraminären Nervenwurzelirritation.
Die wissenschaftliche Evidenz
CoLumbo erzielte in der klinischen Forschung hervorragende Ergebnisse in Bezug auf die Genauigkeit zur Erkennung und Kennzeichnung von Bandscheiben (100 %), der Erkennung von Bandscheibenherniation (87%; 95% KI: 0,84, 0,89), Extrusion (86%; 95% KI: 0,84, 0,89), Bulging (76%; 95% KI: 0,73, 0,78), Spinalkanalstenose (98%; 95% KI: 0,97, 0,99), Nervenwurzelkompression (91%; 95% KI: 0,89, 0,92) und Spondylolisthese (87,61%; 95% KI: 85,26, 89,21).
Lehnen NC, Haase R, JFaber J, Rüber T, Vatter H, Radbruch A, Schmee FC. Detection of Degenerative Changes on MR Images of the Lumbar Spine with a Convolutional Neural Network: A Feasibility Study. Diagnostics 2021; 19;11(5):902
Daten zum Upload auf Radailogy
1-3 Tesla MRT, T2 axial und sagittal 2D und 3D, Schichtdicke 3,45-5 mm