Deep-Learning bessert Reliabilität von DCE-MRT-Sequenzen bei diffusen Gliomen

DCE-MRT-Sequenzen (DCE: dynamic contrast-enhanced) sind ein wertvolles Werkzeug, wenn der Grad eines Astrozytoms nach der neuen Klassifikation der Weltgesundheitsorganisation diagnostiziert werden soll. Darüber hinaus kann es eine Pseudoprogression und strahlentherapeutisch bedingte Effekte von einer echten Tumorprogression abgrenzen.

Fazit

Die aus DCE-MRT-Sequenzen generierten pharmakokinetischen Kartierungen mit einer Deep Learning Modell, das sich auf die räumlich-zeitliche Auflösung der Aufnahmen stützt, zeigt eine mindestens vergleichbare Reliabilität wie die konventionellen DSC-Sequenzen, so die Autoren, ohne Beeinträchtigung der Gliom-G. Dazu kommt eine deutlich verkürzte Nachbearbeitungszeit. Insgesamt können diese Daten zu einer höheren Zuverlässigkeit der quantitativen Bildgebung und Therapieplanung führen.

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
17. Dezember 2025