Eine neue automatisierte Methode zur Segmentierung von rezidivierten coilierten Aneurysmen aus dreidimensionalen Rotationsangiographie‑Bildern (3D‑RA) wurde vorgestellt. Die Methode soll die präoperative Planung unterstützen, indem sie relevante morphologische Parameter liefert.
Methodik
Das Verfahren basiert auf der nnU‑Net‑Architektur, die für die gleichzeitige Segmentierung des Gefäßbaums, der Coil‑Masse und des rezidivierten Lumens trainiert wurde. Die Trainingsdaten stammten aus einer Kohorte von Patienten, die bereits eine endovaskuläre Coil‑Behandlung erhalten hatten.
Quantitative Nachbearbeitung
Nach der Segmentierung erfolgt ein quantitativer Nachbearbeitungsschritt, der Kennzahlen wie den Abstand zwischen Coil und Hals, das Volumen der Rezidivierung und den maximalen Halsdurchmesser berechnet. Diese Kennzahlen gelten als entscheidend für die Bewertung der Clip‑Durchführbarkeit.
Ergebnisse
In den durchgeführten Tests zeigte das Modell eine hohe Übereinstimmung mit manuellen Referenzsegmentierungen, gemessen an gängigen Metriken wie dem Dice‑Koeffizienten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die automatisierte Analyse reproduzierbare Messungen liefert.
Limitationen und Ausblick
Die Studie umfasst eine begrenzte Fallzahl, wodurch weitere Validierungen in größeren Kohorten notwendig sind. Dennoch unterstreichen die vorläufigen Befunde das Potenzial, den Arbeitsaufwand für die manuelle Auswertung zu reduzieren.
Klinische Implikationen
Durch die Integration der Methode in klinische Workflows könnten Neurochirurgen schneller entscheiden, ob ein chirurgischer Clip erforderlich ist, und somit die Behandlungsstrategie optimieren.
Zukünftige Entwicklungen
Die Autoren planen, das System mit zusätzlichen Bildmodalitäten zu erweitern und die Robustheit gegenüber unterschiedlichen Bildqualitäten zu prüfen.
Dieser Bericht basiert auf Informationen von PLOS ONE, lizenziert unter Creative Commons BY 4.0 (Open Access). Wissenschaftliche Inhalte, offen zugänglich.
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