Deep Learning in der Erkennung seltener Frakturen – Entwicklung eines „Deep Convolutional Neural Network“ (DCNN) am Beispiel der Azetabulumfraktur

Zusammenfassung

Hintergrund Die automatische Frakturerkennung mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ist derzeit ein wichtiges Thema in der unfallchirurgischen und radiologischen Forschung. Vor allem bei der Nutzung von „Deep Convolutional Neural Networks“ (DCNN) ist allerdings üblicherweise eine große Anzahl an Trainingsdatensätzen erforderlich, um gute Erkennungsraten zu erzielen, weswegen diese Methoden bisher i. d. R. an sehr häufigen Frakturen und an Röntgenbildern angewendet werden. Demgegenüber stellen seltene Frakturen wie die Azetabulumfraktur (AF) eine Herausforderung für neuronale Netzwerke dar. Ziel dieser Pilotstudie war es daher, einen Algorithmus zu entwickeln, mit dessen Hilfe AF anhand von CT-Bildern zuverlässig automatisch erkannt werden können.

Methodik Patienten mit einer einseitigen AF wurden aus dem monozentrischen Beckenregister der BG Unfallklinik Tübingen über einen Zeitraum von 01/2003 bis 12/2019 identifiziert. Patienten, bei denen CT-Datensätze im DICOM-Format vorlagen, wurden weiterverarbeitet. Die automatische Weiterverarbeitung beinhaltete die Anonymisierung sowie verschiedene Methoden der Knochenextraktion, der „Data Augmentation“ (DA) sowie des Global Average Poolings (GAP), um die Datensätze für das Training des auf Basis von Med3D erstellten DCNN vorzubereiten.

Ergebnisse Von insgesamt 2340 Patienten mit einer Beckenfraktur erlitten 654 eine AF. Nach Weiterverarbeitung der Datensätze konnten 159 Datensätze für das Training verwendet werden. 80% davon wurden als Trainingsdatensätze randomisiert, 20% wurden als Testdatensätze randomisiert. Durch die Techniken der DA und des GAP konnte die Erkennungsrate des DCNN trotz der geringen Zahl an Trainingsdatensätzen von 58,8 auf 82,8% gesteigert werden.

Schlussfolgerung Die Erkennungsrate unseres DCNN ist trotz der im Vergleich niedrigen Zahl an Trainingsdatensätzen vergleichbar mit Literaturangaben bei häufigeren Frakturen. Die Techniken der Knochenextraktion, verbunden mit der DA und der GAP, helfen bei selten auftretenden Frakturen, die Erkennungsraten eines DCNN zu erhöhen. Mit den Techniken und dem DCNN aus dieser Pilotstudie soll in einer Multicenterstudie an einer größeren Anzahl an Datensätzen die Möglichkeit einer automatischen Klassifizierung von AF untersucht werden.

Schlüsselwörter

Azetabulumfraktur - künstliche Intelligenz - Machine Learning - DCNN - Frakturerkennung

^* geteilte Erstautorenschaft

^** geteilte Letztautorenschaft

Publication History

Article published online:
26 July 2021

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