gms | German Medical Science

27. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie
und Arbeitstagung der Arbeitsgemeinschaft Deutschsprachiger Audiologen, Neurootologen und Otologen

Deutsche Gesellschaft für Audiologie e. V. und ADANO

19. - 21.03.2025, Göttingen

Vergleich der Wachstumsrate von Vestibularisschwannomen anhand manueller und CNN-Volumenbestimmung zwischen einem watch and wait- und Radiatio-Patientenkollektiv

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Ann-Kathrin Rauch - Universitätsklinik Freiburg, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, Freiburg, Deutschland
  • Johanna Mattinger - Universitätsklinik Freiburg, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, Freiburg, Deutschland
  • Philipp Arnold - Universitätsklinik Freiburg, Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Freiburg, Deutschland
  • Till Fabian Jakob - Universitätsklinik Freiburg, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, Freiburg, Deutschland
  • Susan Arndt - Universitätsklinik Freiburg, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, Freiburg, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Audiologie e. V. und ADANO. 27. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie und Arbeitstagung der Arbeitsgemeinschaft Deutschsprachiger Audiologen, Neurootologen und Otologen. Göttingen, 19.-21.03.2025. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2025. Doc089

doi: 10.3205/25dga089, urn:nbn:de:0183-25dga0894

Published: March 18, 2025

© 2025 Rauch et al.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. See license information at http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.


Outline

Text

Einleitung: Ziel der Studie war die Untersuchung des manuell vs. durch ein konvolutionales neuronales Netz (CNN) segmentierten Volumens von Vestibularisschwannomen (VS) und Untersuchung der mittels CNN ermittelten Wachstumsrate für ein watch- und wait (w/w) vs. Radiatio-Patientenkollektiv.

Methoden: Retrospektiv wurden präinterventionelle kraniale MRT T1 mit KM-Sequenzen von Patienten mit VS ausgewertet (n=66 Patienten in w/w mit 177 MRT-Aufnahmen, n=24 Patienten in Radiatio-Gruppe mit n=90 MRT-Aufnahmen) und manuell bzw. mittels CNN Deep Neural Patchwork segmentiert. Zur Berechnung der Übereinstimmung der manuellen und der CNN-Tumorsegmentierung wurde der DICE-Sørensen-Koeffizient bestimmt, wobei 0 eine absolute Verschiedenheit und 1 eine absolute Übereinstimmung bedeutet. Es wurde ein t-Test für unabhängige Stichproben durchgeführt. Von den 24 bestrahlten Patienten wurden n=19 konventionell und n=5 stereotaktisch bestrahlt.

Ergebnisse: Das mittlere manuell bestimmte Tumorvolumen betrug bei den Patienten der w/w-Gruppe 468 Mikroliter (mm3, initiales MRT 506 mm3, jeweils aktuellstes MRT 719 mm3) und der Radiatio-Gruppe 720 mm3 (mm3, initiales MRT 743 mm3, jeweils aktuellstes MRT 764 mm3). Der Dice-Score zu dem CNN-segmentierten Gesamt-Tumorvolumen (intra- und extrameataler Anteil) betrug 0,9027 (berechnet anhand von n=137 MRT-Aufnahmen). Dabei wurde für 92 Aufnahmen des w/w- und für 49 Aufnahmen des Radiatio-Kollektivs bezogen auf das Gesamt-Tumorvolumen bezogen auf die als klinisch signifikant definierten Änderungen des Tumorvolumens mit -20% < 0 ≤ +20% ein stabiler Befund festgestellt [1]. Für 64 Aufnahmen der w/w-Gruppe sowie 15 Aufnahmen der Radiatio-Gruppe wurde ein signifikantes Wachstum > 20% pro Jahr und für jeweils 21 Aufnahmen der w/w- und Radiatio-Gruppe eine signifikante Schrumpfung (< -20% pro Jahr) des VS festgestellt. Die Bestimmung der Wachstumsrate via manueller vs. CNN-Segmentierung war nicht verschieden (p>0,05). Die mittlere Wachstumsrate war für das w/w-Kollektiv mit 24,02% signifikant größer als für das Radiatio-Kollektiv mit 2,97% (p = 0,0248). Die mittlere Nachbeobachtungszeit zwischen erstem und letztem MRT war zwischen den Gruppen nicht verschieden (p > 0,05) und betrug in der w/w Gruppe 3,1 (Min. 0,13/Max 17,2) Jahre und in der Radiatio-Gruppe 3,5 (Min. 0,27/Max 10,1) Jahre.

Diskussion: Bei gutem DICE-Score kann ein CNN zukünftig eine ressourcensparende Alternative zur manuellen Segmentierung für die Bestimmung von Volumen und Wachstumsrate von VS darstellen. Die individuelle Wachstumsrate kann in Kenntnis bisheriger Ergebnisse zur Risikostratifizierung [2] verwendet werden, um ein weiteres Tumorwachstum bzw. Intervention genauer zu prognostizieren. Die CNN-Ergebnisse sollten zukünftig in Zusammenschau mit der individuellen Symptomatik sowie potenziellen Einflussfaktoren wie Alter, Geschlecht und Wuchsform (zystisch vs. solide) weiter untersucht werden.


Literatur

1.
Lawson McLean AC, McLean AL, Rosahl SK. Evaluating vestibular schwannoma size and volume on magnetic resonance imaging: An inter- and intra-rater agreement study. Clin Neurol Neurosurg. 2016 Jun;145:68-73. DOI: 10.1016/j.clineuro.2016.04.010 External link
2.
Marinelli JP, Schnurman Z, Killeen DE, Nassiri AM, Hunter JB, Lees KA, Lohse CM, Roland JT Jr, Golfinos JG, Kondziolka D, Link MJ, Carlson ML. Stratifying Risk of Future Growth Among Sporadic Vestibular Schwannomas. Otol Neurotol. 2023 Aug 1;44(7):e519-e524. DOI: 10.1097/MAO.0000000000003934 External link