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In unserer retrospektiven Studie wurden dynamische Szintigraphie-Datensätze kindlicher Nieren unterschiedlicher renaler Pathologie mittels künstlicher neuronaler Netze (Vektorquantisierung)untersucht. Das Ziel war eine exaktere Partialfunktionsberechnung zu erreichen, als dies mit den konventionellen Methoden (Algorithmus nach Oberhausen) bisher möglich ist. Der Ansatz der Vektorquantisierung liegt in der Differenzierung der Parenchym- und Nierenbeckenkelchsystem-Zeitreihen. Hiermit kann die Partialfunktion ausschließlich anhand des Parenchyms berechnet werden. Wir unterteilten unser Patientenkollektiv in drei Gruppen: Patienten mit regelrechtem Abfluss beidseits (Gruppe 1), Patienten mit einseitiger funktioneller Abflussstörung (Gruppe 2), Patienten mit einseitiger obstruktiver Abflussstörung (Gruppe 3). Im Vergleich der Ergebnisse der Vektorquantisierung mit der Methode nach Oberhausen zeigten sich für Gruppe 1 und 2 keine signifikanten Unterschiede. Mit der Vektorquantisierung wurde die Partialfunktion der obstruktiven Niere schlechter bewertet als mit der konventionellen Methode. Zusätzlich bestimmten wir die Bildpunkte der Gesamtniere, des Nierenbeckenkelchsystems und des Parenchyms. In der Gruppe 3 konnte gezeigt werden, dass die Zunahme der Gesamtgröße der obstruktiven Niere durch eine Vergrößerung des Nierenbeckenkelchsystems durch Dilatation ausschlaggebend war. Dies kann in der konventionellen Technik zu einer Überschätzung der Partialfunktion bei Hydronephrosen führen. Die Vektorquantisierung verspricht eine exaktere Bestimmung der Partialfunktion, was im Hinblick auf die Therapieoptionen von großer Bedeutung sein kann.

Hintergrund: Die MRT ist eine hochsensitive Methode zur Erkennung von Herdbefunden der weiblichen Brust. Ein Nachteil liegt jedoch in einer hohen Rate an falsch positiven Befunden. Hier stellte sich die Frage, ob der Einsatz von Computerverfahren auf der Basis der Vektorquantisierung eine diagnostische Hilfestellung leisten kann, insbesondere ob eine Verbesserung der Dignitätsbeurteilung durch eine Subdifferenzierung der Bildpunkte innerhalb einer KM-aufnehmenden Läsion erreicht werden kann. Ziel der Arbeit war es, die konventionellen Auswertetechniken der dynamischen MRT mit einem computergestützten Ansatz, basierend auf einer Klassifikation der Kontrastmitteldynamik mittels neuronaler Netze, zu vergleichen. Dieses Auswerteprogramm zur Analyse von Signalintensitätszeitreihen wurde in der Bildverarbeitungsgruppe des Instituts für Klinische Radiologie entwickelt. Methode: Dieses neuartige Auswerteverfahren wurde erstmals bei einem größeren Patientenkollektiv eingesetzt. Dafür wurden 399 Patientinnen mit mammographisch unklarem Befund (BIRADS 3) im Zeitraum von 1997 bis 2003 mittels dynamischer MRT untersucht. Aus diesem Kollektiv wurden alle Herdbefunde (n=92) für den Methodenvergleich ausgewählt, die einen initialen Signalanstieg > 50% nach Gabe von Kontrastmittel aufwiesen. Die Befunde wurden mit dem histologischen Ergebnis korreliert oder in einigen Fällen durch Nachuntersuchungen über mehr als 18 Monate als benigne verifiziert. Zunächst wurden die MR-Mammographien mit einer im klinischen Alltag gebräuchlichen Auswertemethode ausgewertet. Dabei wurde die Kontrastmitteldynamik nach den von Kuhl et al. publizierten Kriterien (Radiology 1999) klassifiziert. In einem weiteren Auswerteschritt wurden zusätzlich zur Kontrastmitteldynamik auch morphologische Kriterien mit einbezogen und ein Punktescore gebildet (Göttinger-Score). Bei der Vektorquantisierung wurden die Signalintensitätskurven aller Bildpunkte eines mehr als 50 % KM-aufnehmenden Herdes in 4 prototypische Kurvenverläufe (sog. Code-buchvektoren) subdifferenziert. Als weiteres Ergebnis der Vektorquantisierung erhielt man sog. Cluster-Zuordnungskarten, auf denen die zu einem Codebuchvektor gehörigen Pixel morphologisch dem Herdbefund in der Brust zugeordnet werden konnten. Auf der Basis der Codebuchvektoren wurde eine erneute Klassifikation der Herdbefunde vorgenommen, wobei wiederum die Klassifikation des Kurventyps nach Kuhl und der Göttinger Score als Grundlage dienten. Ergebnisse: Bei der Beurteilung der Signalintensitätsverläufe ergab sich in dem selektierten Patientengut für die konventionelle Auswertung eine Sensitivität von 70,5%, eine Spezifität von 68,3%, sowie eine Genauigkeit von 70,0%. Mit der Vektorquantisierung wurde eine Sensitivität von 82,3%, eine Spezifität von 68,3% und eine Genauigkeit von 76,1% erzielt. Demnach war durch die Vektorquantisierung bei unveränderter Spezifität eine Verbesserung der Sensitivität und damit eine höhere Genauigkeit zu beobachten. Unter Einbeziehung morphologischer Kriterien für die Herdcharakterisierung, ergab sich in Anlehnung an den Göttinger Score bei der konventionellen Auswertung eine Sensitivität von 62,7%, eine Spezifität von 70,7%, sowie eine Genauigkeit von 66,3%. Bei der Clusteranalyse betrug die Sensitivität 82,3%, die Spezifität 53,5% und die Genauigkeit 69,6%. Demzufolge war unter Berücksichtigung der morphologischen Kriterien keine Verbesserung der Dignitätsbeurteilung bei den überwiegend kleinen Herdbefunden zu erreichen. Um die Reproduzierbarkeit der Methode zu überprüfen, wurde die Interobservervariabilität einerseits in Bezug auf die Herdsegmentierung und Vektorquantisierung, andererseits in Bezug auf die visuelle Klassifikation der Kurvenverläufe untersucht. Dabei fand sich eine gute Übereinstimmung zwischen verschiedenen Auswertern. Schlussfolgerung: In einem schwierigen Patientengut mit mammographisch unklaren, vorwiegend kleinen Herdbefunden, war die Vektorquantisierung der konventionellen Auswertetechnik von dynamischen MR-Mammographien in Bezug auf die Dignitätsbeurteilung überlegen. Die Vektorquantisierung könnte daher als Grundlage für eine automatisierte Auswertung für MR-Mammographien dienen.