Detektion, Risikostratifizierung und Therapiemonitoring des hepatozellulären Karzinoms mittels Deep Learning auf Basis von Iodkarten der Dual-Energy Computertomographie

• Antragsteller: Dr. Simon Lennartz
• Fachliche Zuordnung: Nuklearmedizin, Strahlentherapie, Strahlenbiologie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 426969820

Primäre Krebserkrankungen der Leber stellen weltweit die sechsthäufigste Krebsart und insgesamt die vierthäufigste Krebstodesursache dar, wobei das hepatozelluläre Karzinom (HCC) hieran mit ca. 80% den größten Anteil hat. Für die Diagnosestellung des HCC mittels dynamischer, kontrastmittelverstärkter Computertomographie (CT) bzw. Magnetresonanztomographie existieren festgelegte Kriterien (LI-RADS), bei denen unter anderem die Tumorperfusion zur Diagnosestellung herangezogen wird. Diese lässt sich durch die präzise Quantifizierung iodhaltigen Kontrastmittels mit der so genannten Dual-Energy-CT genauer als mit herkömmlichen CT-Rekonstruktionen bestimmen. Mehrere Arbeiten konnten zeigen, dass dies die Diagnostik des HCC verbessern kann, insbesondere in Situationen, in denen die herkömmliche Diagnostik an ihre Grenzen stößt, wie beispielsweise bei sehr kleinen Tumoren. Auch bei der Beurteilung des Therapieansprechens nach lokal ablativen Therapien mittels Mikrowellenablation, Radiofrequenzablation oder transarterieller Chemoembolisation konnte für die Iodquantifizierung ein Zusatznutzen aufgezeigt werden. Als eine weitere Schlüsseltechnologie halten fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens zunehmend Einzug in verschiedenste Teilbereiche der Radiologie. Eine dieser Methoden, das so genannte Deep Learning, konnte auch in der Diagnostik des HCC bereits vielversprechende Ergebnisse erzielen. Im vorgestellten Projekt sollen quantitative Iodkarten verschiedener Dual-Energy-Scanner in mehrere Deep-Learning-Modelle überführt werden, um die Kombination dieser beiden Technologien hinsichtlich ihres diagnostischen Nutzens für Detektion und Differenzierung des HCC sowie dessen Risikostratifizierung und Therapiemonitoring bei Patienten mit lokal ablativer Therapie zu eruieren.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Dushyant Sahani, Ph.D.