Sonohistologie - Ultraschall und künstliche Intelligenz zur Dignitätsbestimmung von Speicheldrüsentumoren?

Trotz Weiterentwicklungen der B-Bild-Sonographie, des Farbdopplers und der Kontrastmittelanwendung im Ultraschall können bis heute keine sicheren Dignitätsbestimmungen von Speicheldrüsentumoren durch den Ultraschall erfolgen. In der Regel erfolgt eine histologische Sicherung.Bei der "Sonohistologie" werden die Primärdaten des Ultraschalls am Gerät abgeleitet und diese auf charakteristische Muster untersucht. Eine eigens entwickelte lernende Software ("künstliche Intelligenz") kann die histologischen Gewebecharakteristika diesen Daten zuordnen und bei weiteren Untersuchungen wiedererkennen.In einer Vorstudie wurde an 17 Fällen die Verdachtsdiagnose der Parotistumoren anhand des B-Bildes zugeordnet und die Primärdatensätze gesichert. Alle Patienten wurden einer Parotidektomie unterzogen, die Tumoren histologisch aufgearbeitet. Anschließend lernte das System mit den Daten und den Histologien von 12 Fällen die Diagnosefindung. An 5 weiteren Datensätzen wurde geprüft, wie die Diagnose der Software und die Histologie übereinstimmen.Trotz der geringen Anzahl der Lehrfälle stimmte die histologische Diagnose mit der sonohistologisch bestimmten bei 80% (4/5) der Fälle überein.Diese Unersuchung zeigt, dass die "Sonohistologie" eine vielversprechende Methode zur Dignitätsbestimmung mittels Ultraschall sein könnte. Es folgt eine Untersuchung an einem großen Kollektiv

Ultrasonic Tissue Characterization – Assessment of Prostate Tissue Malignancy in vivo using a conventional Classifier based Tissue Classification Approach and Elastographic Imaging

Abstract- In this paper we present the development of a combined system which is able to exploit the benefits of two methods used for tissue characterization, strain imaging and tissue classification using a trainable classification system. Our system is able to acquire in vivo multi-compression rf-data for the calculation of the tissue strain, i.e. the elastic properties of tissue, induced by tissue compression. At the same time a Neuro-Fuzzy classification system is used to map the tissue malignancy. In vivo Classification results and in vivo strain images are presented. The images of the two new modalities are compared to demonstrate the advantages and restrictions of both methods

Prostate Tissue Texture Feature Extraction for Suspicious Regions Identification on TRUS Images

In this work, two different approaches are proposed for region of interest (ROI) segmentation using transrectal ultrasound (TRUS) images. The two methods aim to extract informative features that are able to characterize suspicious regions in the TRUS images. Both proposed methods are based on multi-resolution analysis that is characterized by its high localization in both the frequency and the spatial domains. Being highly localized in both domains, the proposed methods are expected to accurately identify the suspicious ROIs. On one hand, the first method depends on a Gabor filter that captures the high frequency changes in the image regions. On the other hand, the second method depends on classifying the wavelet coefficients of the image. It is shown in this paper that both methods reveal details in the ROIs which correlate with their pathological representations. It was found that there is a good match between the regions identified using the two methods, a result that supports the ability of each of the proposed methods to mimic the radiologist’s decision in identifying suspicious regions. Studying two ROI segmentation methods is important since the only available dataset is the radiologist’s suspicious regions, and there is a need to support the results obtained by either one of the proposed methods. This work is mainly a preliminary proof of concept study that will ultimately be expanded to a larger scale study whose aim will be introducing an assisting tool to help the radiologist identify the suspicious regions