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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-74357
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2015/7435/


Detektionsgenauigkeit von Koronarplaques und Reproduzierbarkeit von Koronarplaquequantifizierungen mittels 256-Zeilen-Computertomographie unter Verwendung einer automatischen Koronarplaqueanalysesoftware

Accuracy of coronary artery plaque detection and reproducibility of plaque quantification using an automatic plaque analysis software with a 256-MSCT scanner

Quitzke, Marcus

pdf-Format:
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SWD-Schlagwörter: Computertomografie , ct , Reproduzierbarkeit , Koronare Herzkrankheit
Freie Schlagwörter (Deutsch): Quantifizierung , Koronarplaques , Koronaranalysesoftware
Freie Schlagwörter (Englisch): reproducibility of plaque quantification , coronary artery disease
Basisklassifikation: 44.85 , 44.64
Institut: Medizin
DDC-Sachgruppe: Medizin, Gesundheit
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Lund, Gunnar (Prof. Dr.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 08.06.2015
Erstellungsjahr: 2014
Publikationsdatum: 23.07.2015
Kurzfassung auf Deutsch: In der vorliegenden Arbeit wurde die Genauigkeit einer automatischen Koronarplaqueanalysesoftware zur Plaqueerkennung und Quantifizierung in der CTKA untersucht.
Es wurden zunächst die Ergebnisse der automatischen Plaqueerkennung von zehn Patientin durch zwei Befunder im Konsensus überprüft. Als nächstes führten die Befunder unabhängig voneinander eine automatische Quantifizierung verschiedener Plaqueparameter (Plaquefläche, Plaquevolumen und Plaquelast) durch. Anschließend hatten die Befunder die Möglichkeit, die automatisch erstellten Konturen nach individuellem Ermessen zu ändern und die Quantifizierung zu wiederholen. Die Messwerte der automatischen und der manuell adjustierten Quantifizierung wurden erfasst und Interobserver-Übereinstimmungen wurden verglichen. Die automatische Plaquedetektion führte zu einer hohen Rate an falsch-positiven (82 von 114, 71,9 %) und auch falsch-negativen Plaquebefunden (20 von 52, 38,5 %).
Eine Plaquequantifizierung ohne manuelle Befunder-Interaktion zeigte eine gute Übereinstimmung der beiden Befunder ohne Nachweis einer systematischen Abweichung. Hierbei betrugen die relativen Unterschiede zwischen den Befundern +0,9 ±16 % für die Plaquefläche, -3,3 ±33,8% für das Plaquevolumen und +5 ±16,1 % für die Plaquelast. Nach Anpassung der Plaquekonturen fand sich jedoch eine reduzierte Übereinstimmung der Plaqueparameter mit einer systematischen Überschätzung der Plaquefläche von +25 ± 24,8 % (p < 0,00 vs. nicht-angepasste Konturen), des Plaquevolumens von +20 ± 40,4 % (p < 0,00) und der Plaquelast von +13,9 ± 27,8 % (p < 0,08 vs. nicht-angepasste Konturen). Somit nahm die Reproduzierbarkeit der Messwerte nach dieser manuellen Befunder-Interaktion ab.
Die hohe Anzahl an falsch-positiven und falsch-negativen Plaqueerkennungen stellt eine Limitation der Software dar, die eine genaue Überprüfung der Softwareergebnisse erfordert. Es findet sich eine gute Übereinstimmung der Plaquedimensionen zwischen den beiden Befundern, wenn keine manuelle Anpassung der automatisch generierten Plaquekonturen durchgeführt wird. Die Anpassung der Konturen führt zu einer deutlichen Verschlechterung der Übereinstimmung zwischen den beiden Befundern und sollte deswegen vermieden werden.
Kurzfassung auf Englisch: In this study the accuracy of an automatic coronary plaque analysis software was evaluated for plaque detection and plaque quantification in coronary CT angiography.
First, two observers verified in consensus the automatically detected plaques of ten patients by the software. Second, the observers independently obtained an autoamtic plaque quantification of different plaque dimensions (plaque area, plaque volume and plaque burden). Then, each observer was able to manually adjust the automatically generated plaque contours based on the own discretion and to repeat the plaque quantifcation. The measurements of automated and manual adjusted quantification were noted and interobserver agreements were evaluated.
The automated plaque detection yielded a high rate of of false-positive (82 of 114, 71.9 %) and false-negative (20 of 52, 38.5 %) plaque findindings. The automated plaque quantification without manual interaction provided a good interobserver agreement without evidence of systematic deviation. The relative differences of automated quantification between the two observers were +0.9 ± 16.0% for plaque area, -3.3 ± 33.8% for plaque volume and +5.0 ± 16.1% for plaque burden, respectively. After plaque contour adjustment, the interobserver agreement decreased with a systematic overestimation of +25.0 ± 24.8% for plaque area (p<0.00), of +20.0 ± 40.4 % (p < 0,00) for plaque volume and of +13.9 ± 27.8 % for plaque burden (P<0.08) compared to the automatic approach.Thus, the quantification reproducibility decreased after manual observer-dependant interaction. The high rate of false-positive and false-negative plaque findings represents a limitation of the software, which requires a careful revision of the software marked lesions. A good interobserver agreement is found between the two observers when no manual adjustment of the automatically generated plaque contours is obtained. Adjustment of plaque contours markedly reduces the interobserver agreement and should be refrained.

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