title: Evaluation of a Novel Content-Based Image Retrieval System for the Differentiation of Interstitial Lung Diseases in CT Examinations
Creators: name: Pogarell, Tobias
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024
Subjects: subject: CT
subject: ILD
subject: Interstitial Lung Disease
subject: Radiology

description: Ziel der Studie war die Bewertung der diagnostischen Genauigkeit bei der Erkennung und Differenzierung von interstitiellen Lungenkrankheiten in der Computertomographie (CT) mit Hilfe eines neuartigen inhaltsbasierten Bildabfragesystems (Content based image retrieval, CBIR), welches Bilder ähnlicher CT-Muster aus einer Datenbank mit 79 verschiedenen interstitiellen Lungenerkrankungen abgleicht. Hierfür wurde die diagnostische Genauigkeit von drei Anfängern (Studenten im praktischen Jahr) und drei Assistenzärzten (mit mindestens drei Jahren Erfahrung) bei der Auswertung von 50 verschiedenen CTs mit 10 verschiedenen bildmorphologischen Mustern (z.B. Honigwabenmuster, tree-in-bud, Milchglastrübung, Bronchiektasie usw.) und 24 verschiedenen Krankheiten (z.B. Sarkoidose, gewöhnliche interstitielle Pneumonie (UIP), unspezifische interstitielle Pneumonie (NSIP) usw.) im Vergleich zur Grundwahrheit bewertet. Die Teilnehmer bewerteten die Fälle zunächst ohne Hilfe (und ohne Rückmeldung über die Richtigkeit) und dann im Abstand von zwei Monaten in zufälliger Reihenfolge mit Hilfe des neuartigen CBIR. Um das CBIR aufzurufen, zeichneten die Teilnehmer eine “region of interest” (ROI) um das von ihnen identifizierte pathologische Lungengewebe auf axialen Lungen-CTs. Auf Grundlage dieser ROI suchte das System in der dazugehörigen Datenbank nach Bildern von Krankheiten mit ähnlichen Mustern. Um die Differentialdiagnose weiter einzugrenzen, konnten die Befundenden ein integriertes Lehrbuch (Thieme eRef) konsultieren und hatten die Möglichkeit semantische Features auszuwählen, die klinische Informationen darstellten (z.B. chronisch, infektiös, Raucherstatus usw.). Es wurde die Genauigkeit der Befunder ohne und mit CBIR-Unterstützung analysiert und die Hypothese getestet, ob und in welchem Ausmaß das CBIR die diagnostische Genauigkeit verbessert. Die Anfänger erreichten ohne Unterstützung eine Genauigkeit von 18/28/44 % und mit Unterstützung eine Genauigkeit von 84/82/90 %. Die Assistenzärzte erreichten ohne Unterstützung eine Genauigkeit von 56/56/70 % und mit Unterstützung eine Genauigkeit von 94/90/96 %. Sowohl für die einzelnen Befunder als auch für die Gesamtheit der Befunder zeigte der Vorzeichentest einen statistisch signifikanten (p &lt; 0,01) Unterschied zwischen den Beurteilungen ohne und mit Unterstützung. Für Studenten und Ärzte zeigten der Chi-²-Test und der Mann-Whitney-U-Test einen statistisch signifikanten (p &lt; 0,01) Unterschied für die Befundung ohne Unterstützung und einen statistisch insignifikanten (p &gt; 0,01) Unterschied für die Befundung mit Unterstützung. Das hier evaluierte, auf Musteranalysen beruhende CBIR bietet über die Ergänzung semantischer Elemente die Möglichkeit, die Ergebnisse nach den vorherrschenden Merkmalen einer Krankheit zu filtern und trug dazu bei, die Treffsicherheit von Anfängern und Assistenzärzten bei der CT-Diagnose interstitieller Lungenerkrankungen bedeutsam zu verbessern.