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Ziel: Zur Diagnose eines Mammakarzinoms wird zunehmend die Kontrastmittel-gestütze dynamische MRT [Ref. 1], [Ref. 2], [Ref. 3], [Ref. 4] der weiblichen Brust eingesetzt. Die hauptsächlichen Nachteile liegen in der mittleren Spezifität der Methode und im Zeitaufwand für die Auswertung durch den klinischen Experten. In diesem Beitrag wird ein Software Prototyp zur vollautomatischen Diagnose (CAD) des Mammakarzinoms vorgestellt.

Material und Methoden: Die Software führt auf zeitlich varianten 3D-Volumendaten eine Bildverarbeitungspipeline bestehend aus Bewegungskorrektur, Segmentierung, Berechnung von dynamischen und morphologischen Merkmalen sowie Klassifizierung der Merkmale durch Neuronale Netze aus. Die Registrierung der Volumendaten erfolgt durch eine Verallgemeinerung des 2D-Lucas-Kanade-Feature Trackers [Ref. 5], [Ref. 6]. Die Segmentierung erfolgt schwellwertbasiert. Hierbei wird der Schwellwert aufgrund der unterschiedlich starken KM-Anreicherungen adaptiv ermittelt.

Anschließend erfolgt die Extraktion von dynamischen und morphologischen Parametern. Hierbei werden sowohl klassische Parameter (Länge, mittlere SI, Durchmesser, Verhältnis Oberfläche zu Volumen, fraktale Dimension, u.a.), sowie auch abstrakte Parameter ermittelt. Zu diesen Parametern zählen statistische Momente der ersten bis dritten Ordnung, sowie Linearkombinationen dieser [Ref. 7]. Ein Least-Square-Fit der KM-Dynamik an ein nichlineares, physikalisches Modell für die Boluskinetik erlaubt die akkurate Extraktion kinetischer Parameter [Ref. 8].

Die Klassifikation der segmentierten Läsionen in Artefakte, benigne Tumoren und maligne Tumoren anhand der automatisch ermittelten Merkmale geschieht mit selbstreflexiven Feed-Forward Neuronalen Netzen, welche zuvor unter Verwendung von modifizierten Backpropagation Lernregeln [Ref. 6], [Ref. 9] trainiert wurden.

Ergebnisse: Die klinische Validierung erfolgt anhand histologisch gesicherter Datensätze von 104 Patientinnen mit insgesamt 89 malignen und 56 benignen Läsionen. Es konnte eine Sensitivität und eine Spezifität von 95% und 92% für die malignen Läsionen bestimmt werden.

Schlussfolgerungen: Das vorgestellte System detektiert, evaluiert und differenziert gut- und bösartige Läsionen ohne jegliche Benutzerinteraktion und ist damit als computerisierte Zweitmeinung (Computer Diagnosis) verwendbar. Die Performance erlaubt eine zeitnahe Systemantwort zur Untersuchung.