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Krebsfrüherkennung unter Nutzung des hyperspektralen Imagings – Evaluation nach Fehlerkorrektur in Bilderstellung und Auswertung
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Authors
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Wiebke Laffers
- Universität Bonn, Klinik für HNO-Heilkunde/Chirurg, Bonn
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Stephan Westermann
- Klinik für HNO-Heilkunde/Chirurgie, Universitätsklinik Bonn, Bonn
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Bianca Regeling
- Laboratory for Climatology and Remote Sensing, Fachbereich Geographie, Universität, Marburg
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Ron Martin
- Klinik für HNO-Heilkunde/Chirurgie, Universitätsklinik Bonn, Bonn
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Boris Thies
- Laboratory for Climatology and Remote Sensing, Fachbereich Geographie, Universit, Marburg
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Andreas Otto Heinrich Gerstner
- Hals-, Nasen-, Ohrenklinik, Klinikum Braunschweig, Braunschweig
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Friedrich Bootz
- Klinik für HNO-Heilkunde/Chirurgie, Universitätsklinik Bonn, Bonn
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Nina Alexa Müller
- Klinik für HNO-Heilkunde/Chirurgie, Universitätsklinik Bonn, Bonn
| Published: | April 13, 2017 |
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Hintergrund: Krebsfrüherkennung stellt einen immensen Faktor in der Prognose von Krebserkrankungen dar. Bei rein visueller Inspektion wird auch bei gut einsehbaren Schleimhäuten (Mundhöhle, Oropharynx) die Verdachtsdiagnose oft zu spät bei dann bereits fortgeschrittenem Stadium gestellt. Hyperspektrales Imaging könnte entscheidend zur nicht invasiven Krebsfrüherkennung unter Nutzung üblicher Endoskope beitragen.
Material und Methoden: Bei 85 Pat. wurde im Rahmen einer geplanten Endoskopie ein hyperspektrales Imaging mittels eines starren 0°-Endoskops, eines Monochromators und einer Hyperspektralkamera in der Mundhöhle bzw. im Oropharynx durchgeführt. Klinisch suspekt imponierende Läsionen sowie gesunde Schleimhautareale wurden händisch in den erstellten Bildstapeln markiert und mittels einer speziellen Software einer Klassifikation unterzogen. Die Ergebnisse wurden ohne Übertragung (innerhalb desselben Pat.) sowie mit Übertragung (auf einen anderen Pat.) miteinander korreliert.
Ergebnisse: Es zeigten sich mehrere Fehlerquellen, wie z.B. Bewegungsartefakte, Spiegelungen und Fehler in der Datenspeicherung, die eine Auswertung der Bildstapel erschwerten. Unter Weiterentwicklung der Software konnten diese Fehler größtenteils behoben werden. Die Korrelation der Klassifikation ergab ohne Übertragung eine Sensitivität von 88-100% sowie eine Spezifität von 81-100%, mit Übertragung eine Sensitivität von 47-96% sowie eine Spezifität von 87-99%.
Schlussfolgerung: Diese Studie konnte erneut zeigen, dass hyperspektrales Imaging ein hohes Potential hat, unter Nutzung üblicher Endoskope zur nicht invasiven Krebsfrüherkennung beizutragen. Weitere Studien zur Validierung sowie die Fortentwicklung der Software zur suffizienten automatisierten Fehlerkorrektur sind allerdings notwendig.
Unterstützt durch: Deutsche Krebshilfe
Der Erstautor gibt keinen Interessenkonflikt an.
