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Künstliche Intelligenz in der kardialen Computertomographie

Artificial intelligence in cardiac computed tomography

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Der Kardiologe Aims and scope

Zusammenfassung

Die kardiale Computertomographie (CT) ermöglicht neben einer präzisen Quantifizierung des Koronarkalks zur Risikostratifizierung die nichtinvasive anatomische sowie funktionelle Beurteilung von Koronarstenosen und Plaquemorphologie und stellt somit ein in den heutigen Leitlinien zur Diagnostik der koronaren Herzerkrankung (KHK) etabliertes Verfahren dar. Längst ist künstliche Intelligenz (KI) Teil unseres Lebens – und doch stehen wir am Beginn einer neuen Epoche in der Herzbildgebung. Die Fortschritte in der Entwicklung der KI und die Anwendung auf dem Gebiet der kardialen CT bieten neben vielen Möglichkeiten der Bildverbesserung und -optimierung eine höhere diagnostische Genauigkeit der anatomischen und funktionellen Beurteilung der KHK. KI-Verfahren sind lernende Systeme, welche mittels komplexer Algorithmen, wie dem maschinellen Lernen (ML) zur automatisierten Detektion und Analyse relevanter Bilddatenmerkmale, eingesetzt werden und eine Charakterisierung von Behandlungs- und Krankheitsverläufen sowie die Risikostratifizierung ermöglichen. Die Anwendung von KI-Methoden stellt zentrale Anforderungen an Wissenschaftler und Kliniker, deren Berücksichtigung für Ergebnisse hoher Präzision unabdingbar ist. Vielversprechende Ergebnisse von KI-Verfahren in der kardialen CT ermöglichen eine stetig wachsende Zahl von klinischen Anwendungen und die Entwicklung zu einem unverzichtbaren diagnostischen Tool in der modernen Herzbildgebung.

Abstract

Cardiac computed tomography (CT) enables a precise quantification of coronary calcifications for risk stratification as well as noninvasive morphological and functional assessment of coronary stenosis and plaque morphology as an established diagnostic tool in current guidelines for the diagnostics of coronary artery disease (CAD). Artificial intelligence (AI) has long been part of our lives and yet we are at the beginning of a new epoch in cardiac imaging. The advances in the development of AI and the application in the field of cardiac CT imaging offer many possibilities for image improvement and optimization as well as improved diagnostic accuracy of anatomical and functional assessment of CAD. The AI procedures are learning systems, which use complex algorithms such as machine learning (ML) for automated detection and analysis of relevant features of imaging data and enable the characterization of treatment and disease progression as well as risk stratification. The application of AI methods places high demands on scientists and clinicians, which must be taken into account for results with high precision. Promising results of AI methods in cardiac CT facilitate a steadily growing number of clinical applications and the development into an indispensable diagnostic tool in modern cardiac imaging.

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Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4
Abb. 5

Abbreviations

CCTA:

Kardiale CT-Angiographie („coronary computed tomography angiography“)

CT:

Computertomographie

CT-CFD:

CT-basierte Messung der Strömungsmechanik („CT-based computional fluid dynamics“)

CT-FFR:

CT-basierte Messung der fraktionellen Flussreserve („CT-based fractional flow reserve“)

CTP:

CT-Perfusion

DL:

Deep Learning

IR:

Iterative Rekonstruktion

KHK:

Koronare Herzerkrankung

KI:

Künstliche Intelligenz

KNN:

Künstliche neuronale Netzwerke

ML:

Maschinelles Lernen

MRT:

Magnetresonanztomographie

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Authors and Affiliations

  1. Klinik für Kardiologie und Angiologie, Robert-Bosch-Krankenhaus, Stuttgart, Deutschland

    Verena Brandt

  2. Division of Cardiovascular Imaging, Department of Radiology and Radiological Science, Medical University of South Carolina, Charleston, SC, USA

    Verena Brandt &  Christian Tesche MHBA FSCCT FESC

  3. Medizinischen Klinik und Poliklinik I, Klinikum der Universität, Ludwig-Maximilians-Universität, München, Deutschland

    Christian Tesche MHBA FSCCT FESC

  4. Klinik für Innere Medizin I, St. Johannes-Hospital, Johannesstraße 9–13, 44137, Dortmund, Deutschland

    Christian Tesche MHBA FSCCT FESC

Authors
  1. Verena Brandt
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  2. Christian Tesche MHBA FSCCT FESC
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Corresponding author

Correspondence to Christian Tesche MHBA FSCCT FESC.

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Interessenkonflikt

Gemäß den Richtlinien des Springer Medizin Verlags werden Autoren und Wissenschaftliche Leitung im Rahmen der Manuskripterstellung und Manuskriptfreigabe aufgefordert, eine vollständige Erklärung zu ihren finanziellen und nichtfinanziellen Interessen abzugeben.

Autoren

V. Brandt: A. Finanzielle Interessen: gibt an, dass kein finanzieller Interessenkonflikt besteht. – B. Nichtfinanzielle Interessen: Ärztin in Weiterbildung (Abteilung für Kardiologie und Angiologie, Robert-Bosch-Krankenhaus Stuttgart), aktuell Research Fellow Department of Cardiovascular Imaging Medical University of South Carolina, USA. C. Tesche: A. Finanzielle Interessen: Rednerhonorar und nicht zweckgebundene Forschungsgelder: Siemens Healthineers, HeartFlow Inc., USA. – Rednerhonorar und Kostenerstattung (Kongressgebühren): Siemens Healthineers. – B. Nichtfinanzielle Interessen: Oberarzt, Klinik für Kardiologie, St. Johannes Hospital, Dortmund.

Wissenschaftliche Leitung

Die vollständige Erklärung zum Interessenkonflikt der Wissenschaftlichen Leitung finden Sie am Kurs der zertifizierten Fortbildung auf www.springermedizin.de/cme.

Der Verlag

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Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.

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Wissenschaftliche Leitung

Eckart Fleck, Berlin

CME-Fragebogen

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Ein 55-jähriger, asymptomatischer Patient kommt zu Ihnen und wünscht eine Abklärung in Bezug auf das Vorliegen einer koronaren Herzerkrankung (KHK). Welches der folgenden diagnostischen Verfahren in Kombination mit Methoden der künstlichen Intelligenz dient als Test für das Vorliegen einer KHK mit direkter Kalkquantifizierung sowie hoher Risikostratifizierung?

Fahrradergometrie

Kalzium-Scoring

Stressechokardiographie

Magnetresonanztomographie (MRT) Late-Enhancement

Szintigraphie

Was ist kein gängiger KI(künstliche Intelligenz)-Algorithmus?

Random Forest

Convolutional neural network

Deep neuronal network

Ada Boost

Trade Boost

In welchem Fall eignet sich die Anwendung von Verfahren künstlicher Intelligenz nicht?

Automatisierte Plaquedetektion und -klassifizierung

Individuelle kardiovaskuläre Risikostratifizierung

Quantifizierung einer hämodynamisch relevanten koronaren Herzerkrankung (KHK) mittels Computertomographie-basierter Messung der fraktionellen Flussreserve (CT-FFR)

Auswahl geeigneter Stentgrößen

Risikostratifizierung unerwünschter Ereignisse („adverse events“, Outcomeprädiktion) nach kardiochirurgischen Interventionen

Durch welche der folgenden Aussagen ist die Möglichkeit der Dosisreduktion in der Computertomographie (CT) gegeben?

Rekonstruktion vollständiger Projektionen

Rekonstruktion hochaufgelöster Bilddaten aus Daten geringerer Schichtdicke

Rekonstruktion aus Mehrfachprojektionen

Rekonstruktion von Pseudo-CT-Bildern

Verwendung nicht-EKG(Elektrokardiogramm)-getriggerter Röhrenstrommodulation

Was ist der Unterschied zwischen schwachen und generellen/starken Verfahren mit künstlicher Intelligenz (KI)?

Eine Stärke starker KI-Verfahren liegt in der Erkennung von Texten sowie der Auswertung von Bildern.

Die schwache KI besitzt keine explizite Fähigkeit, selbstständig im universellen Sinne zu lernen, ihre Lernfähigkeiten sind auf das Trainieren von Erkennungsmustern reduziert.

Die schwache KI kann selbstständig Aufgabenstellungen erkennen und definieren.

Die Stärke schwacher KI-Verfahren liegt in der Fähigkeit, Kombinationen unterschiedlicher Charakteristika analysieren zu können.

Im Gegenteil zu schwacher KI sind starke KI-Verfahren in der Lage, menschliche Gegner im Schach zu schlagen.

Was ist keine CT(Computertomographie)-basierte Technik zur Evaluation der hämodynamischen Relevanz von Koronarstenosen?

CT-basierte Messung der fraktionellen Flussreserve mit maschinellem Lernen (CT-FFRML)

Statische CT-Perfusion

CT-basierte Messung der fraktionellen Flussreserve mit numerischer Strömungsmechanik (CT-FFRCFD)

High-pitch-Akquisition

Dynamische CT(Computertomographie)-Perfusion

Was zeichnet „deep learning“ (DL) aus?

Es kann im Gegensatz zu maschinellem Lernen keine intelligenten Entscheidungen treffen.

Die Existenz weniger Neuronen‑/Zwischenschichten zwischen Ein- und Ausgabeschicht.

Die Fähigkeit, durch künstliche neuronale Netze (KNN) unstrukturierte Daten verarbeiten zu können.

DL nutzt kleine bis große strukturierte Datenmengen.

DL selbst kann keine geeigneten Unterscheidungsmerkmale identifizieren.

Was ermöglichen Methoden maschinellen Lernens in der kardialen CT(Computertomographie)-Bildgebung nicht?

Automatische Detektion und Segmentierung diagnoserelevanter Muster

Automatische Berechnung der ursprünglichen Rohdatensätze

Automatische Identifikation von Prognoseprädiktoren

Automatisierte Kalkquantifizierung

Automatisierte Identifikation hämodynamischer Strömungsverhältnisse

Welche der folgenden Aussagen ist keine zentrale Anforderung bei Anwendung von KI(künstliche Intelligenz)-Methoden?

Verwendung qualitätsgesicherter validierter Daten

Eindeutig voneinander getrennte Trainings‑, Validierungs- und Testdatensätze

Ausreichende Datenqualität und -quantität

Die Validierung mittels einfacher Trainingsdatensätze

Vermeidung von Bias und Overfitting

Welche der folgenden Aussagen zu „unüberwachtem Lernen/unsupervised learning“ trifft zu?

Beim unüberwachten Lernen sind Input- und Outputdaten vorgegeben.

Unüberwachte Lernansätze benötigen Beispieldaten mit Zielvariablen.

Eine Performancesteigerung ist bereits anhand geringer Daten möglich.

Eine Methode des unüberwachten Lernens ist die Erweiterung der Dimension der Datenerfassung.

Unüberwachtes Lernen ist eine Methode maschinellen Lernens, ohne im Voraus bekannte Zielwerte. Es erfolgt die selbständige Erkennung von Mustern und Zusammenhängen.

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Brandt, V., Tesche, C. Künstliche Intelligenz in der kardialen Computertomographie. Kardiologe 15, 655–668 (2021). https://doi.org/10.1007/s12181-021-00511-7

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