Lungenfunktion per CT bestimmen: Eine selbstlernende Software macht es möglich

Autor: Dr. Angelika Bischoff

CT bei Verdacht auf COPD (links) und darübergelegtes qCT (rechts).
 Blau: Areale mit gefangener Luft, rot: Gefäße. © Deutsche Röntgengesellschaft

Aus den Datenmassen moderner Computertomographen lässt sich mehr rausholen als die üblichen Schwarzweißbilder. Informationen zur Lungenfunktion beim COPD-Patienten zum Beispiel. Möglich machen das neuronale Netze.

Gestartet hat die Computertomographie (CT) ihre Karriere als „einfaches“ Röntgenverfahren: Eine konventionelle Software wertet Dichteunterschiede auf den einzelnen Aufnahmen aus und ermittelt für die relevanten Bereiche Durchschnittswerte. Damit lassen sich dann auf dem CT-Bild die Lage und der Aufbau der Organe anhand von Helligkeitsunterschieden darstellen.

Die quantitative Computertomographie (qCT) geht weiter und interpretiert jeden einzelnen Bildpunkt separat als Gitterpunkt im dreidimensionalen Raum. Das kann etwa bei der COPD wertvolle zusätzliche Informationen liefern, wie Dr. Joshua Gawlitza, Universität Mannheim, auf dem 99. Deutschen Röntgenkongress berichtete: „Mit der qCT können wir die schlecht belüfteten Lungenareale erkennen.“ Selbst Rückschlüsse auf die Lungenfunktion sind mit dem Verfahren möglich.

Dazu füttern die Forscher ein neuronales Netzwerk mit qCT-Parametern wie dem Lungenvolumen, der mittleren Lungendichte und dem Anteil schlecht belüfteter Areale. „Die Software errechnet die Lungenfunktion anhand unterschiedlicher Modelle und bildet einen Mittelwert. Den vergleichen wir dann mit den Ergebnissen aus der Bodyplethysmographie, dem Goldstandard.“ Erste Ergebnisse zeigen, dass die so erhaltenen Lungenfunktionsparameter FEV1/VC oder RV/TLC nur um etwa 10 % von den Werten der Ganzkörperplethysmographie abweichen.

Quelle: Pressemitteilung – Deutschen Röntgengesellschaft