Pubblicazioni

In un recente articolo di MED Engineering abbiamo riassunto il nostro processo di sviluppo e convalida delle soluzioni AI in ambito radiologico e abbiamo fornito una previsione circa i futuri traguardi.

Il testo completo è disponibile qui (in Tedesco): MEDeng 3 2020In questa pagina offriamo uno sguardo sui metodi di sviluppo delle nostre soluzioni AI e presentiamo una selezione delle pubblicazioni più rilevanti.

In un recente articolo di MED Engineering abbiamo riassunto il nostro processo di sviluppo e convalida delle soluzioni AI in ambito radiologico e abbiamo fornito una previsione circa i futuri traguardi.

Il testo completo è disponibile qui (in Tedesco): MEDeng 3 2020

Sulla base degli scan dei pazienti affetti da Alzheimer e dei controlli su pazienti sani dello studio MIRIAD, si è comparato il potere di mdbrain contro l’oro accademico standard Freesurfer (Harvard Medical School) rispetto alle loro rispettive capacità di distinguere i pazienti sani da quelli malati. Considerati i risultati volumetrici dell’ippocampo e del lobo temporale in un range predeterminato, mdbrain ha dimostrato un grado di sensibilità di 1.0 e di specificità dello 0.91. È stata dunque riscontrata la superiorità di mdbrain rispetto a Freesurfer, per quanto la differenza non sia risultata significativa a livello statistico.

Questi risultati sono stati presentati per la prima volta all’ECR 2020. La pubblicazione integrale dei dati è attualmente in preaparazione.

mdbrain detektiert Hippokampus Atrophie

La precisione dell’analisi volumetrica di mdbrain è stata valutata sulla base degli esami di 24 pazienti con sclerosi epilettogena dell’ippocampo confermata istologicamente. L’atrofia è stata rilevata correttamente con una specificità del 100% e una sensibilità del 96%, mentre la soluzione BrainMorphometry della suite Siemens Syngovia, utilizzata per il confronto, ha dimostrato una sensibilità del 36%.

Questi risultati sono stati presentati per la prima volta da Anna-Lena Mayer (University Hospital Erlangen) al neuroRAD Congress 2021. La pubblicazione integrale è attualmente in preparazione.

Sulla base degli esami di 35 pazienti con diagnosi clinica confermata di demenza (frontotemporale o Alzheimer) e sulla base dei controlli di 20 pazienti sani, si è studiato come la soluzione volumetrica di mdbrain influenza la precisione diagnostica. In generale, è stato riscontrato un incremento della precisione delle diagnosi rispetto ai dati forniti dalla soluzione AI, per cui l’effetto si è dimostrato più decisivo quanto più basso era il livello di addestramento radiologico.

Questi risultati sono stati presentati per la prima volta da Jan Rudolph (LMU Munich) al neuroRAD Congress 2021

Sulla base delle scansioni 3D-MRI di pazienti con sclerosi multipla dello studio LITMS, abbiamo confrontato le prestazioni di mdbrain a due strumenti accademici standard (LST e SLS). In sintesi, possiamo dimostrare che mdbrain ha funzionato meglio di LST e di SLS, in particolare per quanto riguarda le lesioni più piccole, traducibili in un punteggio F1 migliore.

Questi risultati sono stati presentati per la prima volta all’EAN 2020. La pubblicazione integrale è attualmente in preaparazione.

Nota: Questo studio è stato condotto con una versione precedente di mdbrain. Le versioni più recenti includono algoritmi migliorati.

Sulla base di studi condotti su 101 pazienti con diagnosi confermate di sclerosi multipla (SM) secondo i criteri McDonald, è stato studiato il modo in cui il modulo lesioni di mdbrain rileva correttamente e classifica a livello regionale le lesioni infiammatorie. È stato utilizzato il giudizio esperto di tre neuroradiologi come standard. Allo stesso tempo, è stato studiato se iuna metodologia orientata verso algoritmi completamente basati su DeepLearning risultasse vantaggiosa per incrementare la precisione circa il rilevamento delle lesioni. I risultati hanno mostrato miglioramenti significativi, in particolare nella sensibilità, in tutte le regioni analizzate, con un potenziale di miglioramento nell’area delle lesioni infratentoriali.

Questi risultati sono stati presentati per la prima volta da Stefan Hock (Erlangen University Hospital) al neuroRAD Congress 2021.

Nota: l’attuale versione di mdbrain è stata ulteriormente migliorata rispetto alla qualità della definizione di questo lavoro!

I punteggi semiquantitativi MTA, Erica o MtPA vengono ampiamente utilizzati in radiologia mentre mancano ancora metodi rapidi e automatizzati per quantificare le regioni di interesse del cervello. Prendendo come esempio la diagnostica PSP (paralisi sopranucleare progressiva), l’analisi volumetrica del mesencefalo di mdbrain è stata confrontata con i classici punteggi MtPR. Utilizzando il nostro approccio volumetrico potremmo ottenere valori di AUC ancora più elevati, per quanto non statisticamente significativi. Questi risultati sono stati generati in modo completamente automatico in meno di 5 minuti dalle immagini MPRAGE.

Questi risultati sono stati presentati per la prima volta all’ECR 2021. È prevista una pubblicazione integrale che include ulteriori dati in merito allo studio.

Nei centri di radiologia riscontriamo spesso il pregiudizio secondo cui l’esecuzione di sequenze 3D-T1 come parte del protocollo standard richieda troppo tempo, rendendo impossibile l’analisi volumetrica del cervello su base quotidiana. Un gruppo di lavoro della TU (Munich) ha sfatato questo mito. Le scansioni MRI del cervello degli stessi pazienti sono state analizzate da mdbrain e Freesurfer utilizzando diversi fattori di compressione, sfruttando la funzione di rilevamento compresso (CS) di Philips-Scannern. Fino a un fattore CS di 8, i valori generati da mdbrain sono risultati solidi e con tempi di acquisizione dell’immagine inferiori a 3 min…

Link alla pubblicazione integrale qui.