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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.
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.