AI in Radiology: Where are we today in Multiple Sclerosis Imaging? - Eichinger, Paul; Zimmer, Claus; Wiestler, Benedikt (RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren, 2020)
Background MR imaging is an essential component in managing patients with Multiple sclerosis (MS). This holds true for the initial diagnosis as well as for assessing the clinical course of MS. In recent years, a growing number of computer tools were developed to analyze imaging data in MS. This review gives an overview of the most important applications with special emphasis on artificial intelligence (AI).Methods Relevant studies were identified through a literature search in recognized databases, and through parsing the references in studies found this way. Literature published as of November 2019 was included with a special focus on recent studies from 2018 and 2019.Results There are a number of studies which focus on optimizing lesion visualization and lesion segmentation. Some of these studies accomplished these tasks with high accuracy, enabling a reproducible quantitative analysis of lesion loads. Some studies took a radiomics approach and aimed at predicting clinical endpoints such as the conversion from a clinically isolated syndrome to definite MS. Moreover, recent studies investigated synthetic imaging, i. e. imaging data that is not measured during an MR scan but generated by a computer algorithm to optimize the contrast between MS lesions and brain parenchyma.Conclusion Computer-based image analysis and AI are hot topics in imaging MS. Some applications are ready for use in clinical routine. A major challenge for the future is to improve prediction of expected disease courses and thereby helping to find optimal treatment decisions on an individual level. With technical improvements, more questions arise about the integration of new tools into the radiological workflow.Key Points: Citation FormatHintergrund MRT-Untersuchungen sind ein zentraler Baustein in der Diagnostik bei Multipler Sklerose (MS). Dies gilt sowohl für das Erstereignis wie auch für die Verlaufsbeurteilung. In den vergangenen Jahren wurden zunehmend Algorithmen zur Analyse von MRT-Daten bei MS entwickelt. Diese Übersichtsarbeit stellt die wesentlichen Anwendungsfelder unter besonderer Berücksichtigung von Algorithmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) vor.Methoden Relevante Studien wurden durch eine Literatursuche in anerkannten Datenbanken sowie durch Querverweise in so gefundenen Studien identifiziert. Dabei wurde Literatur berücksichtigt, die bis November 2019 erschienen war, ein besonderes Augenmerk lag auf kürzlich erschienenen Studien aus den Jahren 2018 und 2019.Ergebnisse Viele Studien haben Lösungen zur optimierten Läsionsvisualisierung oder der Segmentierung von Läsionen entwickelt. Hier liegen bereits Werkzeuge vor, die diese Aufgaben mit hoher Genauigkeit bewerkstelligen können und damit mittelbar eine reproduzierbare, quantitative Auswertung der Läsionslast ermöglichen. Einige Arbeiten gingen einem Radiomics-Ansatz nach und untersuchten die Vorhersage klinischer Endpunkte, z. B. die Konversion von einem klinisch isolierten Syndrom zu definitiver MS. Zuletzt liegen erste Arbeiten vor, die synthetisch erstellte Bildgebung untersuchen, also solche Bilder, die basierend auf tatsächlich gemessenen MRT-Sequenzen von Maschinenlernalgorithmen generiert werden und die Kontraste zwischen Läsionen und normalem Hirnparenchym optimieren.Schlussfolgerung Computerunterstützte Bildanalyse und KI sind hochaktuelle Themen in der MS-Bildgebung. Einzelne Anwendungen sind dabei bereits jetzt prinzipiell in der klinischen Routine einsetzbar. Eine wesentliche Herausforderung für die Zukunft besteht vor allem darin, bessere Prädiktionen klinischer Verläufe und entsprechende Hilfestellungen in der Findung einer optimalen Therapie auf patientenindividueller Ebene bereitzustellen. Außerdem rücken durch die Erfolge auf technologischer Ebene zunehmend Fragen über die Integration in klinisch-radiologische Abläufe in den Vordergrund.Kernaussagen:Zitierweise
Keywords: multiple sclerosis; artificial intelligence; MR-imaging; radiomics; segmentation