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GMS Current Posters in Otorhinolaryngology - Head and Neck Surgery

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie e.V. (DGHNOKHC)

ISSN 1865-1038

Sonohistologie - Ultraschall und künstliche Intelligenz zur Dignitätsbestimmung von Speicheldrüsentumoren?

Poster

  • corresponding author Frank Gottwald - HNO-Klinik Universität Erlangen, Erlangen, Deutschland
  • Johannes Zenk - HNO-Klinik Universität Erlangen, Erlangen, Deutschland
  • Alessandro Bozzato - HNO-Klinik Universität Erlangen, Erlangen, Deutschland
  • U. Scheipers - Institut für Hochfrequenztechnik der Ruhruniversität Bochum, Bochum, Deutschland
  • H. Ermert - Institut für Hochfrequenztechnik der Ruhruniversität Bochum, Bochum, Deutschland
  • Heinrich Iro - HNO-Klinik Universität Erlangen, Erlangen, Deutschland

GMS Curr Posters Otorhinolaryngol Head Neck Surg 2005;1:Doc076

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/journals/cpo/2005-1/cpo000076.shtml

Veröffentlicht: 6. Dezember 2005

© 2005 Gottwald et al.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielfältigt, verbreitet und öffentlich zugänglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Zusammenfassung

Trotz Weiterentwicklungen der B-Bild-Sonographie, des Farbdopplers und der Kontrastmittelanwendung im Ultraschall können bis heute keine sicheren Dignitätsbestimmungen von Speicheldrüsentumoren durch den Ultraschall erfolgen. In der Regel erfolgt eine histologische Sicherung.

Bei der „Sonohistologie“ werden die Primärdaten des Ultraschalls am Gerät abgeleitet und diese auf charakteristische Muster untersucht. Eine eigens entwickelte lernende Software („künstliche Intelligenz“) kann die histologischen Gewebecharakteristika diesen Daten zuordnen und bei weiteren Untersuchungen wiedererkennen.

In einer Vorstudie wurde an 17 Fällen die Verdachtsdiagnose der Parotistumoren anhand des B-Bildes zugeordnet und die Primärdatensätze gesichert. Alle Patienten wurden einer Parotidektomie unterzogen, die Tumoren histologisch aufgearbeitet. Anschließend lernte das System mit den Daten und den Histologien von 12 Fällen die Diagnosefindung. An 5 weiteren Datensätzen wurde geprüft, wie die Diagnose der Software und die Histologie übereinstimmen.

Trotz der geringen Anzahl der Lehrfälle stimmte die histologische Diagnose mit der sonohistologisch bestimmten bei 80% (4/5) der Fälle überein.

Diese Unersuchung zeigt, dass die „Sonohistologie“ eine vielversprechende Methode zur Dignitätsbestimmung mittels Ultraschall sein könnte. Es folgt eine Untersuchung an einem großen Kollektiv.