Deep-Learning-Algorithmus zur Diagnostik zerebraler Aneurysmen auf CTA-Bildern

Zerebrale Aneurysmen sind für ungefähr 80 %–90 % nicht traumatischer subarachnoidaler Blutungen (SAB) ursächlich verantwortlich. Erstlinien-Untersuchungsmethode zum Nachweis ist normalerweise die CT-Angiografie (CTA) als schnell zugängliche und kosteneffektive Technik mit hoher Sensitivität und Spezifität. Yang et al. entwickelten einen Deep-Learning-Algorithmus zur Unterstützung bei der Entdeckung zerebraler Aneurysmen auf CTA-Bildern.

Fazit

Nach Meinung der Autor/-innen unterstützte ihr Algorithmus Radiolog/-innen dabei, eine höhere Entdeckungsrate zerebraler Aneurysmen auf CTA-Bildern zu erzielen. In zukünftigen Studien sollte eine Segmentierung der Aneurysmen erfolgen, um Größe und Form multidimensional zu erfassen. Die Generalisierbarkeit des Algorithmus müsse mit multizentrischen externen Daten validiert werden.

Publication History

Article published online:
06 July 2021