Zusammenfassung
Die Diagnostik der zervikalen intraepithelialen Neoplasien (CIN) der Cervix uteri
stützt sich derzeit auf die Zytologie, dem individuellen Erfahrungsschatz des Untersuchers
in der Kolposkopie und letztlich auf die histologische Diagnostik. Ein von uns prototypisch
entwickeltes System der Computer-assistierten Diagnose für die Kolposkopie erzielt
bei einer automatischen Analyse von Bildbefunden eine höhere Sicherheit gegenüber
der gängigen Diagnostik der Kolposkopie von 80 % (Sensitivität: 85 %, Spezifität:
75 %). Untersucht wurde in dieser Pilotstudie die Fragestellung ob ein solches CAD-System
prinzipiell die Beurteilung des Untersuchers positiv unterstützen und damit die Gesamtdiagnostik
verbessern kann. Im Rahmen einer Observerstudie wurden 24 digitalisierte kolposkopische
Aufnahmen von Patientinnen der Dysplasiesprechstunde durch 21 Studienteilnehmer beurteilt.
Unter den Studienteilnehmern waren 8 Experten mit einer kolposkopischen Erfahrung
von mehr als 4 Jahren sowie 13 Nicht-Experten mit einer Erfahrung unter 4 Jahren.
Alle Studienteilnehmer hatten im Rahmen eines Kolposkopiekurses die gleichen Grundlagen
erworben bzw. aufgefrischt. Es wurde eine organisierte Beurteilung der Bilder ohne
und mit in Anspruchnahme des CAD-Prototypen durchgeführt. Es zeigte sich eine höhere
Varianz bei den Nicht-Experten im Gegensatz zu den Experten. Die Sicherheit bei der
Befundung der Bilder zeigt eine Gesamtverbesserung nach Inanspruchnahme des CAD-Systems
(Nicht-Experten: mittlere Sensitivität von 76 % auf 82 %, mittlere Spezifität von
62 % auf 65 %, Experten: mittlere Sensitivität von 73 % auf 79 %, mittlere Spezifität:
69 %). 85 % der Teilnehmer empfanden durch die Benutzung des CAD-System eine höhere
Befundungssicherheit. 76 % der Teilnehmer meinten die Befundung schneller durchführen
zu können. Das untersuchte CAD-System besitzt in seiner derzeitigen Entwicklungsstufe
eine unterstützende Funktion in der weiterführenden Diagnostik der zervikalen intraepithelialen
Neoplasien (CIN) und könnte potenziell zur Verbesserung der Befundung beitragen.
Abstract
The diagnosis of cervical intraepithelial neoplasias (CIN) of the Cervix uteri is
currently based on cytology, individual experience of the colposcopic examiner and
finally on the histological diagnosis. A novel developed prototypic system of computer-assisted
diagnosis (CAD) for colposcopy yields high mean classification results of 80 % (sensitivity:
85 %, specifity: 75 %) based on an image based analysis (compared to the common diagnostic
practice in colposcopy). Within this pilot study, the question was examined, if such
a CAD system is in principle apt to enhance and support the assessment of the examiner
and thus possibly improves the total diagnosis. With the context of an observer study
24 digitized colposcopic images of patients from the dysplasia consultation were assessed
by 21 study participants. Among them were 8 experts with a colposcopic experience
of more than 4 years and 13 non-experts with an experience less than 4 years. All
study participants had acquired or refreshed the same colposcopic fundamentals in
a workshop. All images were assessed in an organized way without and with the support
of the prototypic CAD-system. As result, a higher diagnostic variance was seen for
non-experts in comparison to the experts. An increase of confidence could be observed
for the use of the CAD-system (Non-experts: mean sensitivity from 76 % to 82 %, mean
specifity: from 62 % to 65 %; experts: mean sensitivity from 73 % to 79 %, mean specifity:
69 %). 85 % of the participants felt a higher confidence during the assessment while
using the CAD-system. 76 % of the participants stated, they were able to perform the
assessment in a shorter time. In its current development state, the applied CAD-System
could have a supportive function within the continuative colposcopy of he cervical
intra-epithelial neoplasias (CIN) and could thus potentially support and improve the
colposcopic assessment.
Schlüsselwörter
Computer-assistierte Diagnostik (CAD) - Pilotstudie - Kolposkopie - CIN
Key words
computer-assisted diagnosis (CAD) - pilot study - colposcopy - CIN
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