Evaluation der dynamischen kontrastverstärkten Magnetresonanzmammographie mittels künstlicher Neuronaler Netze zur Dignitätsbeurteilung mammographisch unklarer Herdbefunde

Hintergrund: Die MRT ist eine hochsensitive Methode zur Erkennung
von Herdbefunden der weiblichen Brust. Ein Nachteil liegt jedoch in
einer hohen Rate an falsch positiven Befunden. Hier stellte sich
die Frage, ob der Einsatz von Computerverfahren auf der Basis der
Vektorquantisierung eine diagnostische Hilfestellung leisten kann,
insbesondere ob eine Verbesserung der Dignitätsbeurteilung durch
eine Subdifferenzierung der Bildpunkte innerhalb einer
KM-aufnehmenden Läsion erreicht werden kann. Ziel der Arbeit war
es, die konventionellen Auswertetechniken der dynamischen MRT mit
einem computergestützten Ansatz, basierend auf einer Klassifikation
der Kontrastmitteldynamik mittels neuronaler Netze, zu vergleichen.
Dieses Auswerteprogramm zur Analyse von Signalintensitätszeitreihen
wurde in der Bildverarbeitungsgruppe des Instituts für Klinische
Radiologie entwickelt. Methode: Dieses neuartige Auswerteverfahren
wurde erstmals bei einem größeren Patientenkollektiv eingesetzt.
Dafür wurden 399 Patientinnen mit mammographisch unklarem Befund
(BIRADS 3) im Zeitraum von 1997 bis 2003 mittels dynamischer MRT
untersucht. Aus diesem Kollektiv wurden alle Herdbefunde (n=92) für
den Methodenvergleich ausgewählt, die einen initialen Signalanstieg
> 50% nach Gabe von Kontrastmittel aufwiesen. Die Befunde wurden
mit dem histologischen Ergebnis korreliert oder in einigen Fällen
durch Nachuntersuchungen über mehr als 18 Monate als benigne
verifiziert. Zunächst wurden die MR-Mammographien mit einer im
klinischen Alltag gebräuchlichen Auswertemethode ausgewertet. Dabei
wurde die Kontrastmitteldynamik nach den von Kuhl et al.
publizierten Kriterien (Radiology 1999) klassifiziert. In einem
weiteren Auswerteschritt wurden zusätzlich zur
Kontrastmitteldynamik auch morphologische Kriterien mit einbezogen
und ein Punktescore gebildet (Göttinger-Score). Bei der
Vektorquantisierung wurden die Signalintensitätskurven aller
Bildpunkte eines mehr als 50 % KM-aufnehmenden Herdes in 4
prototypische Kurvenverläufe (sog. Code-buchvektoren)
subdifferenziert. Als weiteres Ergebnis der Vektorquantisierung
erhielt man sog. Cluster-Zuordnungskarten, auf denen die zu einem
Codebuchvektor gehörigen Pixel morphologisch dem Herdbefund in der
Brust zugeordnet werden konnten. Auf der Basis der Codebuchvektoren
wurde eine erneute Klassifikation der Herdbefunde vorgenommen,
wobei wiederum die Klassifikation des Kurventyps nach Kuhl und der
Göttinger Score als Grundlage dienten. Ergebnisse: Bei der
Beurteilung der Signalintensitätsverläufe ergab sich in dem
selektierten Patientengut für die konventionelle Auswertung eine
Sensitivität von 70,5%, eine Spezifität von 68,3%, sowie eine
Genauigkeit von 70,0%. Mit der Vektorquantisierung wurde eine
Sensitivität von 82,3%, eine Spezifität von 68,3% und eine
Genauigkeit von 76,1% erzielt. Demnach war durch die
Vektorquantisierung bei unveränderter Spezifität eine Verbesserung
der Sensitivität und damit eine höhere Genauigkeit zu beobachten.
Unter Einbeziehung morphologischer Kriterien für die
Herdcharakterisierung, ergab sich in Anlehnung an den Göttinger
Score bei der konventionellen Auswertung eine Sensitivität von
62,7%, eine Spezifität von 70,7%, sowie eine Genauigkeit von 66,3%.
Bei der Clusteranalyse betrug die Sensitivität 82,3%, die
Spezifität 53,5% und die Genauigkeit 69,6%. Demzufolge war unter
Berücksichtigung der morphologischen Kriterien keine Verbesserung
der Dignitätsbeurteilung bei den überwiegend kleinen Herdbefunden
zu erreichen. Um die Reproduzierbarkeit der Methode zu überprüfen,
wurde die Interobservervariabilität einerseits in Bezug auf die
Herdsegmentierung und Vektorquantisierung, andererseits in Bezug
auf die visuelle Klassifikation der Kurvenverläufe untersucht.
Dabei fand sich eine gute Übereinstimmung zwischen verschiedenen
Auswertern. Schlussfolgerung: In einem schwierigen Patientengut mit
mammographisch unklaren, vorwiegend kleinen Herdbefunden, war die
Vektorquantisierung der konventionellen Auswertetechnik von
dynamischen MR-Mammographien in Bezug auf die Dignitätsbeurteilung
überlegen. Die Vektorquantisierung könnte daher als Grundlage für
eine automatisierte Auswertung für MR-Mammographien dienen.