Automatic texture-based analysis in ultrasound imaging of ovarian masses

Ziel: Evaluierung automatischer Texturanalysen (ATA) in der Ultraschallbildgebung von Ovarialbefunden und Vergleich mit der subjektiven Einschätzung von Untersuchern mit unterschiedlichen Graden an klinischer Erfahrung. Material und Methoden: Insgesamt 105 Ultraschallbilder von malignen Ovarialtumoren, funktionellen Zysten und Dermoid-Zysten wurden sowohl durch ATA als auch subjektiv von 36 Untersuchern mit 4 verschiedenen Graden an klinischer Erfahrung analysiert. Die Untersuchergruppen bestanden aus 9 unerfahrenen sowie 8 erfahreneren Assistenzärzten (Level-I-Untersucher), 11, nicht auf den Ultraschall spezialisierten Oberärzten (Level-II-Untersucher) und 8 Experten (Level-III-Untersucher) mit Schwerpunkt im Bereich des gynäkologischen Ultraschalls. Cohens Kappa, Youdens-Indices, Sensitivität und Spezifität wurden sowohl für die ATA als auch für jeden Untersucher berechnet. Ergebnisse: ATA erzielte signifikant bessere Ergebnisse als die beiden Gruppen von Assistenzärzten (Kappa = 0,62; p = 0,02 im Vergleich zu den unerfahrenen Untersuchern und p < 0,01 für Level-I-Untersucher). Die Unterschiede zu den Level-II-Untersuchern erreichte keine statistische Signifikanz (p = 0,27). Die signifikant besten Ergebnisse wurden von den Level-III-Untersuchern erzielt (Kappa = 0,70; p < 0,01 im Vergleich zu ATA). Für die Klassifikation von funktionellen Zysten (Youdens-Indices von 0,73 bis 0,85), ergaben sich sowohl mit ATA als auch in der subjektiven Beurteilung die besten Werte, wohingegen die schlechtesten Ergebnisse für die Detektion von Dermoid-Zysten (Youdens-Indices von 0,28 bis 0,55) erreicht wurden. Schlussfolgerung: ATA erreichte signifikant bessere Ergebnisse als Untersucher mit einem niedrigen und mittleren Grad an klinischer Erfahrung und zeigt damit sein Potenzial im Rahmen der klinischen Ausbildung und als diagnostische Hilfestellung für unerfahrene Untersucher