Artificial intelligence‐based analysis of body composition in Marfan: skeletal muscle density and psoas muscle index predict aortic enlargement

Background: Patients with Marfan syndrome are at risk for aortic enlargement and are routinely monitored by computed tomography (CT) imaging. The purpose of this study is to analyse body composition using artificial intelligence (AI)-based tissue segmentation in patients with Marfan syndrome in order to identify possible predictors of progressive aortic enlargement. Methods: In this study, the body composition of 25 patients aged <= 50 years with Marfan syndrome and no prior aortic repair was analysed at the third lumbar vertebra (L3) level from a retrospective dataset using an AI-based software tool (Visage Imaging). All patients underwent electrocardiography-triggered CT of the aorta twice within 2 years for suspected progression of aortic disease, suspected dissection, and/or pre-operative evaluation. Progression of aortic enlargement was defined as an increase in diameter at the aortic sinus or the ascending aorta of at least 2 mm. Patients meeting this definition were assigned to the 'progressive aortic enlargement' group (proAE group) and patients with stable diameters to the 'stable aortic enlargement' group (staAE group). Statistical analysis was performed using the Mann-Whitney U test. Two possible body composition predictors of aortic enlargement-skeletal muscle density (SMD) and psoas muscle index (PMI)-were analysed further using multivariant logistic regression analysis. Aortic enlargement was defined as the dependent variant, whereas PMI, SMD, age, sex, body mass index (BMI), beta blocker medication, and time interval between CT scans were defined as independent variants. Results: There were 13 patients in the proAE group and 12 patients in the staAE group. AI-based automated analysis of body composition at L3 revealed a significantly increased SMD measured in Hounsfield units (HUs) in patients with aortic enlargement (proAE group: 50.0 +/- 8.6 HU vs. staAE group: 39.0 +/- 15.0 HU; P = 0.03). PMI also trended towards higher values in the proAE group (proAE group: 6.8 +/- 2.3 vs. staAE group: 5.6 +/- 1.3; P = 0.19). Multivariate logistic regression revealed significant prediction of aortic enlargement for SMD (P = 0.05) and PMI (P = 0.04). Conclusions: Artificial intelligence-based analysis of body composition at L3 in Marfan patients is feasible and easily available from CT angiography. Analysis of body composition at L3 revealed significantly higher SMD in patients with progressive aortic enlargement. PMI and SMD significantly predicted aortic enlargement in these patients. Using body composition as a predictor of progressive aortic enlargement may contribute information for risk stratification regarding follow-up intervals and the need for aortic repair

Effects of Artificial Intelligence-Derived Body Composition on Kidney Graft and Patient Survival in the Eurotransplant Senior Program

The Eurotransplant Senior Program allocates kidneys to elderly transplant patients. The aim of this retrospective study is to investigate the use of computed tomography (CT) body composition using artificial intelligence (AI)-based tissue segmentation to predict patient and kidney transplant survival. Body composition at the third lumbar vertebra level was analyzed in 42 kidney transplant recipients. Cox regression analysis of 1-year, 3-year and 5-year patient survival, 1-year, 3-year and 5-year censored kidney transplant survival, and 1-year, 3-year and 5-year uncensored kidney transplant survival was performed. First, the body mass index (BMI), psoas muscle index (PMI), skeletal muscle index (SMI), visceral adipose tissue (VAT), and subcutaneous adipose tissue (SAT) served as independent variates. Second, the cut-off values for sarcopenia and obesity served as independent variates. The 1-year uncensored and censored kidney transplant survival was influenced by reduced PMI (p = 0.02 and p = 0.03, respectively) and reduced SMI (p = 0.01 and p = 0.03, respectively); 3-year uncensored kidney transplant survival was influenced by increased VAT (p = 0.04); and 3-year censored kidney transplant survival was influenced by reduced SMI (p = 0.05). Additionally, sarcopenia influenced 1-year uncensored kidney transplant survival (p = 0.05), whereas obesity influenced 3-year and 5-year uncensored kidney transplant survival. In summary, AI-based body composition analysis may aid in predicting short- and long-term kidney transplant survival

First PACS‐integrated artificial intelligence‐based software tool for rapid and fully automatic analysis of body composition from CT in clinical routine

Background: To externally evaluate the first picture archiving communications system (PACS)-integrated artificial intelligence (AI)-based workflow, trained to automatically detect a predefined computed tomography (CT) slice at the third lumbar vertebra (L3) and automatically perform complete image segmentation for analysis of CT body composition and to compare its performance with that of an established semi-automatic segmentation tool regarding speed and accuracy of tissue area calculation. Methods: For fully automatic analysis of body composition with L3 recognition, U-Nets were trained (Visage) and compared with a conventional image segmentation software (TomoVision). Tissue was differentiated into psoas muscle, skeletal muscle, visceral adipose tissue (VAT) and subcutaneous adipose tissue (SAT). Mid-L3 level images from randomly selected DICOM slice files of 20 CT scans acquired with various imaging protocols were segmented with both methods. Results: Success rate of AI-based L3 recognition was 100%. Compared with semi-automatic, fully automatic AI-based image segmentation yielded relative differences of 0.22% and 0.16% for skeletal muscle, 0.47% and 0.49% for psoas muscle, 0.42% and 0.42% for VAT and 0.18% and 0.18% for SAT. AI-based fully automatic segmentation was significantly faster than semi-automatic segmentation (3 ± 0 s vs. 170 ± 40 s, P < 0.001, for User 1 and 152 ± 40 s, P < 0.001, for User 2). Conclusion: Rapid fully automatic AI-based, PACS-integrated assessment of body composition yields identical results without transfer of critical patient data. Additional metabolic information can be inserted into the patient’s image report and offered to the referring clinicians

Artificial intelligence-based analysis of body composition in computed tomography

Für die maßgeschneiderten Therapien der Zukunft einer personalisierten Medizin steht die Radiologie im Mittelpunkt einer individualisierten Diagnostik. Neben der klassischen Erhebung und Beurteilung des Bildbefundes liegen in vielen Bilddatensätzen bereits heute zusätzliche Informationen vor, die für geschlechts- und andere gruppenspezifische Risikostratifikationen genutzt werden könnten. Zunehmend hat sich die Körperzusammensetzung, also die Verteilung von Muskel, Knochen und Fettgewebe im menschlichen Körper, als ein wichtiger Indikator für die individuelle körperliche Fitness und als möglicher Risikofaktor für klinische Ausgänge etabliert. Im Gegensatz zu dem weit verbreiteten Body Mass Index (BMI) lässt sich anhand der Körperzusammensetzung differenzieren, welche Gewebeanteile zum Körpergewicht beitragen. Der BMI kann nämlich keine Informationen zum Verhältnis von Fettgewebe und Muskelmasse zum individuellen Körpergewicht liefern. Folglich können zwei verschiedene Personen trotz gleichem BMI, Geschlecht und Alter eine komplett unterschiedliche Körperzusammensetzung besitzen. Da sich dank der Bildgebung die Körperzusammensetzung (im Englischen als „Body Composition“ bezeichnet) zuverlässig bestimmen lässt, ist das wissenschaftliche und klinische Interesse an einem Einsatz in der alltäglichen klinischen Routine stetig gewachsen. Bisher bleiben leider wichtige metabolische Informationen aus Bilddatensätzen häufig ungenutzt, obwohl die Analyse der Körperzusammensetzung aus der Bildgebung ohne zusätzliche Belastung für die Patienten und Patientinnen möglich ist. Die moderne Radiologie muss und will sich dieser Herausforderung stellen, um die Qualität der medizinischen Versorgung und Prävention weiter zu verbessern. Die hier vorgestellten Forschungsarbeiten leisten ein Beitrag für die Etablierung einer individualisierten Bildgebung mit ergänzenden metabolischen Informationen in der klinischen Routine. Aufgrund der demographischen Entwicklung und des steigenden Kostendrucks auf das Gesundheitssystem gewinnt die Prävention negativer Ausgänge eine zunehmende Bedeutung. Dabei kann die Radiologie der Zukunft einen Beitrag liefern, da eine zunehmende Anzahl von Personen diagnostische Bildgebung erhalten werden. Im Rahmen der CT-Bildgebung in der klinischen Routine sollen zukünftig opportunistische Screenings mögliche prognostische Parameter der Körperzusammensetzung – wie zum Beispiel Sarkopenie – detektieren und Personen mit drohender Gebrechlichkeit („Frailty“) identifizieren. In der ersten methodischen Originalarbeit wird die Voraussetzung für den Einsatz der automatisierten Analyse der Körperzusammensetzung in der klinischen Routine geschaffen, während in der zweiten methodischen Originalarbeit die Voraussetzung für die Definition eines klinischen Endpunktes geschaffen wird, um die klinische Relevanz der KI-basierten Körperzusammensetzung überprüfen zu können. Ganz im Sinne der Mehrwertinitiativen von Digital Health und der Präzisionsmedizin werden dabei mithilfe von KI bereits vorhandene, aber bisher ungenutzte Informationen aus den individuellen Bilddaten ausgewertet. In der methodischen ersten Originalarbeit wird weltweit zum ersten Mal ein bereits im PACS integrierte und KI-basiertes Netzwerk zur Analyse der Körperzusammensetzung in der CT auf Höhe des dritten Lendenwirbelkörpers mit automatischer Erkennung des dritten Lendenwirbels trainiert und validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die PACS-integrierte und automatisierte Analyse der Körperzusammensetzung mit extremer Geschwindigkeit und hoher Zuverlässigkeit möglich ist. Damit steht erstmals eine Software-Lösung zur Verfügung, die eine rasante digitale Auswertung großer Bilddatensätze zur Analyse der Körperzusammensetzung ohne zusätzlichen Datentransfer ermöglicht. Im Vergleich zu anderen bereits etablierten semi-manuellen Methoden ist es dadurch möglich, vergleichsweise große Studienkohorten zu analysieren. Dabei können ergänzende metabolische Informationen routinemäßig gewonnen werden, ohne dass dadurch weitere Belastungen für die Patienten und Patientinnen entstehen. Um die klinische Relevanz der KI-basierten Analyse der Körperzusammensetzung untersuchen zu können, werden definierte Endpunkte benötigt. Für die Festlegung des Endpunkts „progressive Aortendilatation“ der Aortenwurzel bei Personen mit Marfan-Syndrom wurde in der methodischen zweiten Originalarbeit die Messgenauigkeit der EKG-getriggerter CT-Angiographie mit der TTE verglichen. Der Vergleich der Messungen in den Bildgebungsmodalitäten CT-Angiographie und TTE erfolgte anhand von Bland-Altman-Grafiken. Die Ergebnisse zeigten, dass bei den seltenen genetischen Aortenerkrankungen große individuelle Messunterschiede vorliegen können, die ein Risiko für das Monitoring bei Personen mit Marfan-Syndrom und verwandten Erkrankungen darstellen. Hier besteht möglicherweise ein Zusammenhang zu der hohen Gefahr der Aortendissektion bzw. -ruptur beim Vorliegen einer progressiven Aortendilatation. Um eine korrekte und vergleichbare Messung der Aortenwurzel durchzuführen, kann daher die EKG-getriggerte CT-Angiographie zum Monitoring bevorzugt werden. Diese Erkenntnisse erlauben die Festlegung, dass für Definition des Endpunktes „progressive Aortendilatation“ bei Marfan-Syndrom nur die genaueren Messungen der EKG-getriggerten CT-Angiographie genutzt werden sollten. Der nun definierte Endpunkt kann für die weitere Auswertung der klinischen Relevanz der KI-basierten Körperzusammensetzung genutzt werden. In den folgenden retrospektiven Studien zum klinischen Einfluss der KI-basierten Körperzusammensetzung wurden verschiedene Studienkohorten ausgewertet. In der klinischen dritten Originalarbeit wurden Personen mit Marfan-Syndrom eingeschlossen, die noch keinen operativen Aortenersatz aufwiesen und innerhalb von zwei Jahren eine Verlaufskontrolle mittels EKG-getriggerter CT-Angiographie erhalten hatten. Aus den bereits vorhandenen Bilddaten wurde die Körperzusammensetzung mittels der neu etablierten KI-basierten Methode analysiert. Es zeigte sich, dass bei Personen mit Marfan-Syndrom eine erhöhte Muskeldichte und ein größerer Psoasmuskel-Index die progressive Aortendilatation vorhersagen können. Da diese bildbasierten Biomarker der Muskulatur mit dem Grad des Trainings korrelieren, kann die Analyse der Körperzusammensetzung dazu beitragen, negative Prädiktoren für eine potenziell lebensbedrohliche, progressive Aortendilatation zu identifizieren und Empfehlungen zum Lebensstil und OP-Zeitpunkt auszusprechen. In der klinischen vierten Originalarbeit wurde der Einfluss der KI-basierten Körperzusammensetzung bei Empfängern aus dem „Eurotransplant Senior Program“ untersucht, das älteren Empfängern Nierentransplantate von älteren Organspendenden zuweist. Die retrospektive Studie konnte einen Einfluss der KI-basierten Körperzusammensetzung auf das zensierte und unzensierte (= nicht zensiert für Tod) Kurzzeit- und Langzeitüberleben der Nierentransplantate belegen. Interessanterweise ist das Kurzzeitüberleben der Nierentransplante stärker von einer reduzierter Muskelmasse beeinflusst, während das Langzeitüberleben der Nierentransplantate stärker durch eine erhöhte viszerale Fettmasse negativ beeinflusst wird. Eine mögliche Erklärung könnte darin bestehen, dass perioperative Komplikationen bei Sarkopenie häufiger auftreten, während vermehrtes Fettgewebe mit einer Verschlechterung der Nierenfunktion assoziiert ist. Im Gegensatz zum Transplantatüberleben, wurde das Überleben der meist multimorbiden Empfänger durch die KI-basierte Körperzusammensetzung nicht beeinflusst. Die frühzeitige Identifikation möglicher Risikofaktoren anhand der Bildgebung könnte helfen, durch Präventionsmaßnahmen das Überleben der Nierentransplantate in Zukunft zu verbessern. Die Identifikation von bildbasierten Biomarkern hat auch in der Onkologie eine große Bedeutung, da sie helfen könnten durch Präzisionsmedizin klinische Ausgänge zu verbessern. Daher wurde in der klinischen fünften Originalarbeit der Einfluss der KI-basierten Körperzusammensetzung auf das Überleben bei Krebserkrankten mit Pankreaskarzinom untersucht. In dieser retrospektiven Studie wurden die Daten der initialen CT-Bildgebung genutzt, um die Körperzusammensetzung zum Zeitpunkt der Diagnose mittels KI-basierter Analyse auszuwerten. Die Auswertung ergab, dass vor allem bei Krebserkrankten, die eine chirurgische Behandlung erhielten, die Muskelmasse ein wichtiger prognostischer Biomarker ist. Im Verlauf von drei Jahren wurde das Vorhandensein von Sarkopenie und reduzierter Muskelmasse zu einem ebenso bedeutsamen negativen Prädiktor für das Überleben wie die chirurgische Behandlung. Aufgrund der geringen Lebenserwartung bei Patienten und Patientinnen mit Pankreaskarzinom unterstreichen die Ergebnisse, dass die Körperzusammensetzung einen gewichtigen Einfluss auf die Lebenserwartung haben könnte. Eine mögliche Erklärung könnte darin liegen, dass onkologische Patienten und Patientinnen häufig an Kachexie leiden und die intensive Chemotherapie die körperlichen Reserven stark beansprucht. Die Detektion von Erkrankten mit dem Risikofaktor Sarkopenie könnte hilfreich sein, um z.B. durch individuelle Trainingsprogramme und proteinreiche Ernährung die Widerstandskraft zu stärken. Aufgrund der vorgelegten methodischen Originalarbeiten konnten erstmals eine PACS-integrierte Analyse der Körperzusammensetzung auf Höhe des dritten Lendenwirbelkörpers etabliert werden und deren Einfluss bei einem definierten Endpunkt bestimmt werden. Die folgenden klinischen Studien nutzten bereits vorhandene Bilddaten, deren metabolische Informationen bisher nicht genutzt werden konnten. Dabei wurde deutlich, dass die KI-basierte Analyse der Körperzusammensetzung aus CT-Bildgebung in der klinischen Routine ohne größeren Aufwand möglich ist. Die gewonnenen Erkenntnisse vermögen wegen der potenziell lebensbedrohlichen progressiven Aortendilatation bei Personen mit Marfan-Syndrom, dem großen Mangel an Spendern von Nierentransplantaten und der schlechten Prognose bei Krebserkrankten mit Pankreaskarzinom einen relevanten klinischen Beitrag leisten. Durch die Automatisierung und Implementation der Analyse bereits vorhandener, aber bisher noch nicht genutzter Informationen aus der Bildgebung kann die KI-basierte Analyse der Körperzusammensetzung individuelle metabolische Informationen bereitstellen, ohne dass dadurch eine zusätzliche Belastung für die Patienten und Patientinnen entsteht. Die gewonnen Informationen stehen prinzipiell allen Disziplinen der Medizin zur Verfügung und können genutzt werden, um die Prävention zu stärken. Zum Beispiel könnte durch die prä-operative Identifikation von gebrechlichen Personen mit Sarkopenie durch präventiv gezieltes Training oder präventiv proteinreiche Ernährung der Erfolg der Operation optimiert werden. Im Kontext von Digital Health und Präzisionsmedizin kann die Anwendung dieser neuen digitalen Medizintechnologie zur KI-basierten Analyse der Körperzusammensetzung die Effizienz der Gesundheitsversorgung durch die Detektion von Risikofaktoren in der klinischen Routine verbessern und dadurch Therapieplanungen individueller und wirkungsvoller gestalten. Die zusätzlichen metabolischen Informationen sind bereits in der Bildgebung vorhanden und können ohne zusätzliche Belastung für die Patienten und Patientinnen für eine Verbesserung des Gesundheitssystems genutzt werden

Complications of cochlear implants with MRI scans in different body regions: type, frequency and impact

Key points 1. Technical and procedural compliance with CI guidelines does not necessarily ensure safe examination. 2. High proportion of severe and mild complications for non-cranial examinations. 3. Need for extended informed consent for patients with CI. 4. Indications for MRI examinations with CI should still be handled with care

Influence of Baseline CT Body Composition Parameters on Survival in Patients with Pancreatic Adenocarcinoma

Pancreatic cancer is the seventh leading cause of cancer death in both sexes. The aim of this study is to analyze baseline CT body composition using artificial intelligence to identify possible imaging predictors of survival. We retrospectively included 103 patients. First, the presence of surgical treatment and cut-off values for sarcopenia and obesity served as independent variates. Second, the presence of surgery, subcutaneous adipose tissue (SAT), visceral adipose tissue (VAT), and skeletal muscle index (SMI) served as independent variates. Cox regression analysis was performed for 1-year, 2-year, and 3-year survival. Possible differences between patients undergoing surgical versus nonsurgical treatment were analyzed. Presence of surgery significantly predicted 1-year, 2-year, and 3-year survival (p = 0.01, &lt;0.001, and &lt;0.001, respectively). Across the follow-up periods of 1-year, 2-year, and 3-year survival, the presence of sarcopenia became an equally important predictor of survival (p = 0.25, 0.07, and &lt;0.001, respectively). Additionally, increased VAT predicted 2-year and 3-year survival (p = 0.02 and 0.04, respectively). The impact of sarcopenia on 3-year survival was higher in the surgical treatment group (p = 0.02 and odds ratio = 2.57) compared with the nonsurgical treatment group (p = 0.04 and odds ratio = 1.92). Fittingly, a lower SMI significantly affected 3-year survival only in patients who underwent surgery (p = 0.02). Especially if surgery is performed, AI-derived sarcopenia and reduced muscle mass are unfavorable imaging predictors

Diagnostic performance of PI-RADS version 2.1 compared to version 2.0 for detection of peripheral and transition zone prostate cancer

The purpose of this study is to compare diagnostic performance of Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) version (v) 2.1 and 2.0 for detection of Gleason Score (GS)>= 7 prostate cancer on MRI. Three experienced radiologists provided PI-RADS v2.0 scores and at least 12 months later v2.1 scores on lesions in 333 prostate MRI examinations acquired between 2012 and 2015. Diagnostic performance was assessed retrospectively by using MRI/transrectal ultrasound fusion biopsy and 10-core systematic biopsy as the reference. From a total of 359 lesions, GS >= 7 tumor was present in 135 lesions (37.60%). Area under the ROC curve (AUC) revealed slightly lower values for peripheral zone (PZ) and transition zone (TZ) scoring in v2.1, but these differences did not reach statistical significance. A significant number of score 2 lesions in the TZ were downgraded to score 1 in v2.1 showing 0% GS >= 7 tumor (0/11). The newly introduced diffusion-weighted imaging (DWI) upgrading rule in v2.1 was applied in 6 lesions from a total of 143 TZ lesions (4.2%). In summary, PI-RADS v2.1 showed no statistically significant differences in overall diagnostic performance of TZ and PZ scoring compared to v2.0. Downgraded BPH nodules showed favorable cancer frequencies. The new DWI upgrading rule for TZ lesions was applied in only few cases

CT Body Composition of Sarcopenia and Sarcopenic Obesity: Predictors of Postoperative Complications and Survival in Patients with Locally Advanced Esophageal Adenocarcinoma

Background: To assess the impact of body composition imaging biomarkers in computed tomography (CT) on the perioperative morbidity and survival after surgery of patients with esophageal cancer (EC). Methods: Eighty-five patients who underwent esophagectomy for locally advanced EC after neoadjuvant therapy between 2014 and 2019 were retrospectively enrolled. Pre- and postoperative CT scans were used to assess the body composition imaging biomarkers (visceral (VAT) and subcutaneous adipose tissue (SAT) areas, psoas muscle area (PMA) and volume (PMV), total abdominal muscle area (TAMA)). Sarcopenia was defined as lumbar skeletal muscle index (LSMI) = 30 were considered obese. These imaging biomarkers were correlated with major complications, anastomotic leakage, postoperative pneumonia, duration of postoperative hospitalization, disease-free survival (DFS), and overall survival (OS). Results: Preoperatively, sarcopenia was identified in 58 patients (68.2%), and sarcopenic obesity was present in 7 patients (8.2%). Sarcopenic patients were found to have an elevated risk for the occurrence of major complications (OR: 2.587, p = 0.048) and prolonged hospitalization (32 d vs. 19 d, p = 0.040). Patients with sarcopenic obesity had a significantly higher risk for postoperative pneumonia (OR: 6.364 p = 0.018) and a longer postoperative hospital stay (71 d vs. 24 d, p = 0.021). Neither sarcopenia nor sarcopenic obesity was an independent risk factor for the occurrence of anastomotic leakage (p > 0.05). Low preoperative muscle biomarkers (PMA and PMV) and their decrease (Delta PMV and Delta TAMA) during the follow-up period significantly correlated with shorter DFS and OS (p = 0.005 to 0.048). Conclusion: CT body composition imaging biomarkers can identify high-risk patients with locally advanced esophageal cancer undergoing surgery. Sarcopenic patients have a higher risk of major complications, and patients with sarcopenic obesity are more prone to postoperative pneumonia. Sarcopenia and sarcopenic obesity are both subsequently associated with a prolonged hospitalization. Low preoperative muscle mass and its decrease during the postoperative follow-up are associated with lower DFS and OS