AI based segmentation of the prostate

Magnetic resonance imaging (MRI) provides increasingly reliable imaging of prostate cancer (PCa) and can improve the detection of lesions and the performance of targeted biopsies. In this regard, segmentation of the prostate in the MRI dataset is critical for several tasks, including the creation of three-dimensional models, e.g., for navigational purposes when planning biopsies or interventional therapies, for planning radiotherapy, for improved volume estimation to assess disease progression, and for automated detection of prostate zones and PCa. However, segmentation by hand is very time-consuming, making an automated machine-based solution desirable. Methods: For this project, a data set of 158 MRI examinations of the prostate was compiled, which meet the technical requirements of the PIRADS V2.1 standard. These included 102 patients with histologically confirmed prostate carcinoma and an image morphological finding of PIRADS 4 or higher. The examinations were then divided into a training data set and a test data set. Both datasets were manually segmented by two subject matter experts with several years of experience in uroradiological imaging, firstly annotating the anatomy and zonal divisions and secondly annotating the tumor regions. Furthermore, a deep learning model was developed and trained on the segmentation of anatomy and tumor region using the training dataset. Subsequently, the agreement of the segmentations of the experts among themselves and the agreement of the segmentations of the model with those of the experts were compared on the test data set. Results: The agreement between the segmentations of the two experts was highest for the central zone, followed by the peripheral zone and lowest for the tumor region. A similar picture was seen for the segmentations of the model. There was no significant difference in the agreement between the model and the respective experts 1 and 2. However, a worse agreement between the model to the experts compared to the interrater agreement between the experts could be observed. Conclusion: Although the deep learning model used for this Thesis for prostate anatomy segmentation and tumor region detection and segmentation could not quite reach the human expert standard, a perspective and great potential for further research and progress in this area of medical image analysis can still be seen. Automated segmentations and tumor detection may facilitate and accelerate clinical workflow and improve future diagnostics and therapies. In the context of further technical advances, a similar quality and safety as long-time trained human experts can be expected.Die Magnetresonanztomographie (MRT) ermöglicht eine zuverlässige Darstellung von Prostatakrebs (PCa) und kann die Erkennung von Läsionen und die Durchführung gezielter Biopsie verbessern. Die Segmentierung der Prostata im MRT Datensatz ist dabei für viele Aufgaben von entscheidender Bedeutung, u. a. für die Erstellung dreidimensionaler Modelle, z. B. zu Navigationszwecken bei der Planung von Biopsien oder interventionellen Therapien, für die Planung einer Strahlentherapie, für eine verbesserte Volumenschätzung zur Beurteilung des Krankheitsverlaufs und für die automatisierte Erkennung der Anatomie und von PCa. Eine Segmentierung von Hand ist jedoch zeitaufwändig, weshalb eine automatisierte maschinelle Lösung erstrebenswert ist. Methoden Es wurde ein Datensatz von insgesamt 158 MRT Untersuchungen der Prostata zusammengestellt, welche den technischen Anforderungen des PI-RADS V2.1 Standards entsprechen. Hierunter befanden sich 102 Patienten mit histologisch gesicherten Prostatakarzinomen und einem bildmoprhologischen Befund von PI-RADS 4 oder höher. Die Untersuchungen wurden daraufhin auf einen Trainingsdatensatz und einen Testdatensatz aufgeteilt. Beide Datensätze wurden händisch durch zwei Experten mit mehrjähriger Erfahrung in uroradiologischer Bildgebung segmentiert, wobei zum einen die zonale Anatomie und zum anderen die Tumorregionen annotiert wurden. Des Weiteren wurde ein Deep Learning Modell entwickelt und mit Hilfe des Trainingsdatensatzes auf die Segmentierung der Anatomie und der Tumorregion trainiert. Anschließend wurde am Testdatensatz die Übereinstimmung der Segmentierungen der Experten untereinander sowie die Übereinstimmung der Segmentierungen des Modells mit denen der Experten verglichen. Ergebnisse Die Übereinstimmung zwischen den Segmentierungen der beiden Experten war am höchsten für die zentrale Drüse, gefolgt von der peripheren Zone und am niedrigsten für die Tumorregion. Ein ähnliches Bild zeigte sich auch für die Segmentierungen desModells. Es bestand kein signifikanter Unterschied in der Übereinstimmung zwischen dem Modell und den jeweiligen Experten 1 und 2. Es konnte jedoch eine schlechtere Übereinstimmung zwischen dem Modell zu den Experten gegenüber der Interrater Übereinstimmung zwischen den Experten festgestellt werden. Schlussfolgerung Obgleich das verwendete Deep Learning Modells für die Segmentierung der Prostataanatomie sowie der Segmentierung der Tumorregion nicht ganz den menschlichen Expertenstandard erreichen konnte, lässt sich dennoch eine Perspektive und großes Potential für weitere Forschung und Fortschritte in diesem Bereich der medizinischen Bildanalyse erkennen. Automatisierte Segmentierungen und Tumordetektionen können den klinischen Arbeitsfluss erleichtern und beschleunigen sowie zukünftige Diagnostik und Therapien verbessern. Im Rahmen weiterer technischer Fortschritte ist eine ähnliche Qualität und Sicherheit wie langjährig antrainierte menschliche Experten erwartbar

Entwicklung einer Radiomics-Signatur sowie eines Deep Learning Algorithmus für die Prädiktion von signifikanten Prostatakarzinomen

Das Prostatakarzinom (PCa) ist weltweit die häufigste maligne Tumorerkrankung und die zweithäufigste tumorbezogene Todesursache des Mannes. Die Diskrepanz zwischen hoher Inzidenz und Prävalenz und niedriger Mortalität begründet die Notwendigkeit, sicher zwischen klinisch signifikanten und indolenten PCa zu differenzieren. Bisherige Diagnosemethoden gewährleisten nicht in ausreichendem Maße die präzise Charakterisierung. Durch die Anwendung von Radiomics zusammen mit künstlicher Intelligenz (KI), i.e. Machine Learning, an multiparametrischen MRT (mpMRT) sollen Prädiktionen zur klinischen Signifikanz von PCa möglich werden. Hierzu wurden die Schritte einer Radiomics- bzw. Machine Learning-Pipeline an mpMRT von 297 Patienten durchgeführt. Die Support Vector Machine (SVM) erbrachte bei der Klassifikation in „benigne Läsion“ oder „PCa“ eine AUC = 0,86. Es wurden zusätzlich ein zonaler Radiomics- und ein Deep Learning-Ansatz exploriert. Der zonale Ansatz erbrachte im Vergleich zum nicht-zonalen Ansatz schlechtere Ergebnisse (AUC = 0,75). Beim Deep Learning-Klassifikationssystem wurde ein Sequence-Model angewandt (AUC = 0,81, vs. PI-RADS: AUC = 0,77). Diese Studie zeigt, dass aus mpMRT prädiktive Radiomics Features abgeleitet werden können, und kann dazu beitragen, eine zuverlässige Radiomics-Signatur und einen Machine Learning- bzw. Deep Learning-Algorithmus zur Prädiktion signifikanter PCa für den klinischen Alltag zu entwickeln

Die Teilung geistiger Arbeit per Computer: Eine Kritik der digitalen Transformation

Der Band untersucht den Prozess der Digitalisierung im Hinblick auf seine gesellschaftliche Bedeutung für die Menschen von seiner technischen Basis aus. Dies geschieht in Anlehnung an die Mediatisierungsforschung in drei Schritten: In einer historischen Perspektive wird herausgearbeitet, wie die Idee des Computers im 19. Jahrhundert entsteht und für welche Zwecke der Apparat erfunden wird, nämlich von Charles Babbage als ein Instrument zur Teilung geistiger Arbeit des Menschen mit der Maschine. Weiter wird umrissen, wie die ersten tatsächlich gebauten Computer ab den 1940er Jahren entstehen und sich entwickeln, darüber der Prozess der Digitalisierung als der heutige Mediatisierungsschub in Gang kommt und wie sich sein gewaltiges Potenzial in Alltag, Kultur und Gesellschaft entfaltet. In einer gesellschaftlichen und kulturellen Perspektive geht es dann darum, wie der Computer als Basis der Digitalisierung in die Gesellschaft funktional eingebettet wird und was der symbolische Apparat Computer für den Menschen, verstanden als 'Animal Symbolicum' (Cassirer) leisten kann. Die Menschen transformieren den Apparat in ein Medium und verwenden ihn primär für Kommunikation und Information. Die Ökonomie ihrerseits kontrolliert die Technik, die Programmierung, die Vernetzung und die Daten - und damit auch die Verwendung sowie die weitere technische Entwicklung der Menschheit. Die Ambivalenz dieses Wandels - einerseits ein gigantisches Potenzial, andererseits eine Bedrohung für Selbstbestimmung, Demokratie und Menschenrechte - wird so deutlich. Diese Ambivalenz knüpft daran an, dass der Computer als Instrument einer Teilung geistiger Arbeit verwendet werden kann, ganz analog wie die Maschinen im 18. und 19. Jahrhundert erst auf der Teilung produktiver körperlicher Arbeit entwickelt wurden, dann aber in den Kapitalismus von heute führten. In einer technischen Perspektive wird vor diesem Hintergrund der Computer dann in seiner technischen und operativen Struktur analysiert und von daher auf sein Potenzial geschlossen. Im Unterschied zum Menschen beherrscht der Computer ca. zwei Dutzend Basisbefehle, und jedes Computerprogramm ruft komplexe Kombinationen davon auf. Dabei transformieren die Planer*innen und Programmierer*innen ihre Intelligenz in den Computer. Die Vermenschlichung des Computers bleibt Ideologie. Die Datenuniversen, die entstehen, beschränken sich auf behavioristische Verhaltensdaten und deren Verwertung. Was heute unter KI firmiert, sind automatisierte, meist mittels wahrscheinlichkeitstheoretisch basierter Optimierung arbeitende Programme auf Basis gigantischer Datenvorräte, die komplexe Möglichkeiten berücksichtigen, aber trotzdem immer nur abarbeiten, was ihnen vorgegeben wird. In einem abschließenden Kapitel werden drei Richtungen skizziert, wohin sich digital mediatisierte Gesellschaften auf dieser Basis entwickeln können - es liegt an uns allen, wohin die Reise langfristig gehen wird