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Automated analysis of confocal laser endomicroscopy images to detect head and neck cancer
Den weltweiten Goldstandard zur DignitĂ€tsbestimmung auffĂ€lliger Schleimhaut-lĂ€sionen des oberen Aerodigestivtraktes (OADT) stellt die invasive Entnahme von Gewebeproben zur Begutachtung durch einen Pathologen dar. LĂ€sst sich histologisch ein maligner Tumor nachweisen, handelt es sich in ĂŒber 90% der FĂ€lle um ein Plattenepithelkarzinom (PEC) der SchleimhĂ€ute (Pai und Westra 2009). Die visuelle und endoskopische Untersuchung erfolgt aktuell sowohl ambulant als auch wĂ€hrend Tumoroperationen im klinischen Alltag nur mit WeiĂlicht. Eine langjĂ€hrige klinische Erfahrung und genaue Kenntnis der Anatomie sind daher zwingend notwendig, da eine frĂŒhzeitige Diagnose entscheidend fĂŒr die Behandlungsstrategie und die Chancen auf Heilung der Patienten ist. Es handelt sich hier um eine stark untersucherabhĂ€ngige Methode, die keine unmittelbare histologische Aussage zu SchleimhautverĂ€nderungen im OADT treffen kann (Ambrosch 1996). Deshalb werden seit Jahrzehnten weltweit verschiedene innovative optische Bildgebungsverfahren in der Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde (HNO-Heilkunde) zur besseren Detektion und Abgrenzung von Tumoren entwickelt. Das ideale Ziel der einzelnen Verfahren ist non-invasiv und in Echtzeit im Sinne einer âoptischen Biopsieâ wĂ€hrend ambulanter Untersuchungen oder bei Operationen definitive Aussagen ĂŒber GewebeverĂ€nderungen zu treffen (Volgger et al. 2013a, Arens et al. 2016). Bisher wird noch kein optisches Diagnoseverfahren im klinischen Alltag angewendet (Betz et al. 2016). Eine relativ neue Technik stellt in diesem Zusammenhang die konfokale
Endomikroskopie (CLE) dar. Im Vergleich zu anderen Fachdisziplinen wie beispielsweise der Gastroenterologie wurden in der HNO-Heilkunde nur wenige Arbeiten publiziert, die die CLE zur Erkennung von PEC verwendet (Abbaci et al. 2014, Goetz et al. 2011). Es wurde bisher gezeigt, dass diese optische Technik zu diesem Zweck ein gewisses Potential besitzt. Quantitativ messbare Kriterien, die eine eindeutige Unterscheidung zwischen Tumorgewebe und gesunder Schleimhaut ermöglich, wurden aber noch nicht bestimmt (Thong et al. 2012, Volgger et al. 2013a). UnabhĂ€ngig von einander kommen verschiedene Studien zu dem Schluss, dass bei der Betrachtung von CLE-Aufnahmen Unterschiede in der Architektur der ZellverbĂ€nde und in der ZellgröĂe von Tumoren im Vergleich zu gesunder Schleimhaut auffallend sind (Pogorzelski et al. 2012, Haxel et al. 2010). In der zugrunde liegenden publizierten Orginalarbeit wird unseres Wissens der weltweit erste automatisierte Bilderkennungsalgorithmus zur Detektion von PEC im OADT anhand von CLEBilder vorgestellt. Die vorgelegte Arbeit ist zudem die weltweit erste Publikation, die quantitativ messbare Bilddaten in CLE-Bildern erhebt. Sie beweist, dass sowohl die Architektur der oberflĂ€chlichen ZellverbĂ€nde als auch die ZellgröĂe in CLE-Bilder valide Kriterien sind, anhand derer ein PEC von gesunder Schleimhaut unterschieden werden kann. DarĂŒber hinaus wurden bei der Studie indirekt zahlreiche Daten ĂŒber die generelle ZellgröĂe und Gewebestruktur von PEC und gesunder Schleimhaut des OADT erhoben. Die prospektive Observationsstudie wurde in der Klinik fĂŒr Hals-Nasen-Ohrenheilkunde am UniversitĂ€tsklinikum Jena durchgefĂŒhrt. Teilnehmer der Studie waren 12 Patienten mit klinischem Verdacht eines PEC. Die CLE-Bilder wurden nach intravenöser (i. v.) Applikation von Fluorescein in vivo wĂ€hrend diagnostischer Panendoskopien aufgezeichnet. An allen untersuchten SchleimhautlĂ€sionen wurden direkt im Anschluss Biopsien entnommen. Zwei Gruppen mit einerseits histologischem Nachweis eines PEC (Tumorgruppe n=5) und andererseits mit gesunder Schleimhaut (Kontrollgruppe n=7) wurden gebildet. Die Auswertung der CLE-Aufnahmen sowie die Annotation relevanter Bildsequenzen und Bildareale erfolgte mit medizinischem Expertenwissen. Darauf aufbauend wurden im nĂ€chsten Schritt mit Methoden der digitalen Bilderkennung quantitativ messbare Bilddaten identifiziert. Die Analyse mit spezifischen Bilderkennungsverfahren (âautomated cell border segmentation, distance mapâ) ergab statistische Werte der ZellgröĂen in den beiden Gruppen. Anhand dieser Informationen erfolgte das Training des Algorithmus mit der âleave-two-patients-outâ- Methode (Hyperlink zum öffentlich zugĂ€nglichen technischen Report: http://www.inf-cv.unijena. de/microscopyanalysis). Unser Algorithmus ist in der Lage mit einer SpezifitĂ€t von 0.85 ± 0.14 und einer SensitivitĂ€t von 0.72 ± 0.13 CLE-Bilder von PEC von gesunder Schleimhaut zu unterscheiden. Um die Aussagen des Algorithmus korrekt zu bewerten ist bei der Anwendung
dieses optischen Verfahrens medizinisches Expertenwissen notwendig. Die Weiterentwicklung zur âonlineâ-Anwendung im Sinne einer âoptischen Biopsieâ als ErgĂ€nzung zur WeiĂlichtuntersuchung erscheint realistisch, wenn gröĂere klinische Studien folgen
Hospitalization for epistaxis: a population-based healthcare research study in Thuringia, Germany
Purpose!#!Epistaxis is the most common ENT emergency. The aim was to determine population-based data on severe epistaxis needing inpatient treatment.!##!Methods!#!Retrospective population-based cohort study in the federal state Thuringia in 2016 performed on all 840 inpatients treated for epistaxis in otolaryngology departments (60.1% male, median age: 73Â years; 63.9% under anticoagulation). The association between patients' and treatment characteristics and longer inpatient stay (â„â4Â days) as well as readmission for recurrent epistaxis was analyzed using univariable and multivariable statistics.!##!Results!#!The overall incidence of epistaxis needing inpatient treatment was higher for men (42 per 100,000) than for women (28 per 100,000). The highest incidence was reached for menâ>â85Â years (222 per 100,000). Most important independent predictors for longer inpatient stay were localization of the bleeding not in the anterior nose (ORâ=â2.045; CIâ=â1.534-2.726), recurrent bleeding during inpatient treatment (ORâ=â2.142; CIâ=â1.508-3.042), no electrocoagulation (ORâ=â2.810; CIâ=â2.047-3.858), and blood transfusion (ORâ=â2.731; CIâ=â1.324-5.635). Independent predictors for later readmission because of recurrent epistaxis were male gender (ORâ=â1.756; CIâ=â1.155-2.668), oral anticoagulant use (ORâ=â1.731; CIâ=â1.046-2.865), and hereditary hemorrhagic telangiectasia (ORâ=â13.216; CI 5.102-34.231).!##!Conclusions!#!Inpatient treatment of epistaxis seems to be variable in daily routine needing standardization by clinical guidelines and strategies to shorten inpatient treatment and to reduce the risk of readmission