Vergleich der Klassifikationsleistung eines Systems zur computer-assistierten Diagnostik des Urothelkarzinoms der Harnblase anhand zystoskopischer Weißlicht- und Fluoreszenz-Aufnahmen

Durch den Einsatz der fluoreszenzbasierten Zystoskopie kann die Detektionsrate von Urothelkarzinomen der Harnblase verbessert werden [1]. Daher wurde ein System zur computer-assistierten Diagnose (CAD) entwickelt, das auf einer bimodalen Datenbank aus Weißlicht- und Fluoreszenzaufnahmen der Blase und Verfahren der Farbtexturanalyse basiert. Es wurde die Klassifikationsleistung dieses Systems bestimmt und verglichen mit den Ergebnissen erzielt auf einer reinen Weißlicht- bzw. Fluoreszenzdatenbank.

Die bimodale Datenbank besteht aus 105 Bildpaaren. Ein Bildpaar setzt sich aus einer Weißlicht- und einer korrespondierenden Fluoreszenzaufnahme zusammen und enthält eine manuell markierte Region, die einer von drei Klassen zugeordnet ist: „normal“ (45 Regionen), „Urocystitis“ (26 Regionen), „Tumor“ (34 Regionen). Die Zuordnung zur Klasse „Urocystitis“ und „Tumor“ stützt sich auf den histologischen Befund. Für jede Region wurden verschiedene geometrische Merkmale sowie Farbtextur-Merkmale auf der zugehörigen Weißlicht- und Fluoreszenzaufnahme berechnet. Anschließend erfolgte eine Selektion eines optimierten Merkmalssatzes hinsichtlich maximaler Gesamtklassifikationsrate. Diese wurde mit dem „Leaving-One-Out“ Verfahren mit einer „Support-Vector-Machine“ als Klassifikator [2] bestimmt. Zum Vergleich erfolgte die Selektion und Bestimmung der Klassifikationsraten auf Merkmalen berechnet zum einen nur auf den Weißlicht- und zum anderen nur auf den Fluoreszenzaufnahmen.

In der Tabelle sind die Klassifikationsraten des CAD-Systems für die drei verschiedenen Merkmalssätze angegeben. Die Klassifikationsrate berechnet sich dabei aus der Anzahl der richtig klassifizierten Regionen einer Klasse dividiert durch die Gesamtanzahl der Regionen dieser Klasse.

Tab.1: Klassifikationsraten des CAD-Systems

Modalität	Gesamtrate	Rate "normal"	Rate "Urocystitis"	Rate "Tumor"
Weißlicht	69%	82%	54%	62%
Fluoreszenz	71%	87%	54%	65%
Weißlicht kombiniert mit Fluoreszenz	81%	93%	62%	79%

Von Interesse ist hier der relative Vergleich der Raten. Eine Validierung der absoluten Werte an einer unabhängigen Testdatenbank steht noch aus. Es zeigt sich, dass die Klassifikation basierend auf den Weißlichtdaten die geringsten Raten liefert. Mit einer Kombination aus Weißlicht- und Fluoreszenzdaten konnten hingegen die höchsten Raten erzielt werden.

Gefördert im Rahmen der internen Programme der Fraunhofer Gesellschaft, Fördernummer MAVO 817775.

Literaturverzeichnis:

[1] Jocham D., Stepp H., Waidelich R.: Photodynamic Diagnosis in Urology: State of the Art. European urology, 53 (2008) 1138–1150

[2] Chang C.-C. and Lin C.-J.: LIBSVM: a library for support vector machines. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2:27:1–27:27, 2011