TY - THES A1 - Steffens, Viola Juliane T1 - Endovaskuläre Behandlung intrakranieller Aneurysmen: Therapie und Verlaufsuntersuchungen - eine Single-Center-Studie - T1 - Endovascular treatment of intracranial aneurysms: therapy and follow-up study- a single-center-study- N2 - In den letzten Jahren wird verbreitet das Coiling, die endovaskuläre Technik zur Behandlung von intrakraniellen Aneurysmata genutzt. Hierbei werden mittels eines Mikrokatheters Platinspiralen unter Durchleuchtung in das Aneurysma platziert. Aufgrund dieser minimal invasiven Methode und positiver Ergebnisse in verschiedenen Studien ist es heute eine Alternative zum bisherigen chirurgischen Clipping, das immer mehr in den Hintergrund gedrängt wurde. In der vorliegenden Studie wird die Rate der periinterventionellen Komplikationen (wie Coildislokationen und Gefäßverschlüsse), der Zusammenhang zwischen der Rekanalisation und der Aneurysmagröße, der Packungsdichte, der verwendeten Spiralen, sowie der Lokalisation des Aneurysmas untersucht. Ziel ist es das Verhältnis der Okklusion des Aneurysmas zu den oben genannten Faktoren zu klären. Im retrospektiven Teil der Studie werden Aneurysmen von 198 Patienten und im prospektiven Anteil 100 Patienten mit 101 Aneurysmen eingeschlossen. Im Anschluss werden die Ergebnisse mit ähnlichen oder vergleichbaren Daten der Literatur, wie z. B. die ISAT und deren Folgestudien, diskutiert. Ein direkter Vergleich war nicht möglich, da diese Studien weitaus größere Patientenanzahlen beinhalteten. N2 - Endovascular treatment of intracranial aneurysms: therapy and follow-up study- a single-center-study- KW - Intrakranielles Aneurysma KW - Aneurysmen KW - intrakraniell KW - endovaskulär KW - aneurysms KW - intracranial KW - endovascular Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-74839 ER - TY - JOUR A1 - Pennig, Lenhard A1 - Hoyer, Ulrike Cornelia Isabel A1 - Krauskopf, Alexandra A1 - Shahzad, Rahil A1 - Jünger, Stephanie T. A1 - Thiele, Frank A1 - Laukamp, Kai Roman A1 - Grunz, Jan-Peter A1 - Perkuhn, Michael A1 - Schlamann, Marc A1 - Kabbasch, Christoph A1 - Borggrefe, Jan A1 - Goertz, Lukas T1 - Deep learning assistance increases the detection sensitivity of radiologists for secondary intracranial aneurysms in subarachnoid hemorrhage JF - Neuroradiology N2 - Purpose To evaluate whether a deep learning model (DLM) could increase the detection sensitivity of radiologists for intracranial aneurysms on CT angiography (CTA) in aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). Methods Three different DLMs were trained on CTA datasets of 68 aSAH patients with 79 aneurysms with their outputs being combined applying ensemble learning (DLM-Ens). The DLM-Ens was evaluated on an independent test set of 104 aSAH patients with 126 aneuryms (mean volume 129.2 ± 185.4 mm3, 13.0% at the posterior circulation), which were determined by two radiologists and one neurosurgeon in consensus using CTA and digital subtraction angiography scans. CTA scans of the test set were then presented to three blinded radiologists (reader 1: 13, reader 2: 4, and reader 3: 3 years of experience in diagnostic neuroradiology), who assessed them individually for aneurysms. Detection sensitivities for aneurysms of the readers with and without the assistance of the DLM were compared. Results In the test set, the detection sensitivity of the DLM-Ens (85.7%) was comparable to the radiologists (reader 1: 91.2%, reader 2: 86.5%, and reader 3: 86.5%; Fleiss κ of 0.502). DLM-assistance significantly increased the detection sensitivity (reader 1: 97.6%, reader 2: 97.6%,and reader 3: 96.0%; overall P=.024; Fleiss κ of 0.878), especially for secondary aneurysms (88.2% of the additional aneurysms provided by the DLM). Conclusion Deep learning significantly improved the detection sensitivity of radiologists for aneurysms in aSAH, especially for secondary aneurysms. It therefore represents a valuable adjunct for physicians to establish an accurate diagnosis in order to optimize patient treatment. KW - aneurysms KW - aneurysmal subarachnoid hemorrhage KW - CT angiography KW - deep learning KW - convolutional neural networks Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-308117 SN - 0028-3940 SN - 1432-1920 VL - 63 IS - 12 ER -