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Semiautomatische Detektion von Skelettbefall im PET/CT bei Kindern und Jugendlichen mit Hodgkin-Lymphom

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Algorithmus zur semiautomatischen Detektion von pathologischen, skelettalen Mehranreicherungen in der 18F-FDG-PET entwickelt, der gleichzeitig als Grundlage für die Ermittlung des metabolischen, skelettalen Tumorvolumens diente.
Hierzu wurden PET/CT-Datensätze von Kindern und Jugendlichen, die an einem Hodgkin-Lymphom erkrankt waren und im Zeitraum von 2007 bis 2013 in der EuroNet-PHL-C1-Studie behandelt wurden, analysiert. Bei 142 Kindern war im Rahmen einer zentralen Referenzbeurteilung im PET/CT ein Skelettbefall diagnostiziert und dokumentiert worden. Auf dieser Basis (Goldstandard) erfolgte die Testung verschiedenster Methoden, von denen sich die nachfolgende als die am besten geeignete erwies:
Als Referenzregion zur Bestimmung eines physiologischen Stoffwechselniveaus im Skelett (SUVmean) wurde eine 15 bis 30 ml große VOI in einem nach visueller Einschätzung nicht tumorbefallenen Wirbelkörper (meist LWK 4) platziert. Auf Grundlage des damit ermittelten physiologischen Skelettstoffwechselniveaus identifizierte das Suchprogramm skelettale Läsionen, sofern diese einen SUV > (SUVmean + 2,5 SD) aufwiesen. Dieser in das Programm implementierte Algorithmus wurde an den PET/CT-Datensätzen der 142 Patienten mit visuell detektiertem Skelettbefall validiert.
Dabei wurde ein Skelettbefall bei 130 von 142 Patienten (Sensitivität auf Patientenebene von 91,5 Prozent) programmbasiert korrekt diagnostiziert. Von 1015 visuell erfassten skelettalen Läsionen wurden 774 durch das Suchprogramm richtig erkannt (Sensitivität auf Regionenebene von 76,3 Prozent). Von 5375 nicht befallenen Regionen wurden 5137 korrekterweise auch nicht als Läsionen durch das Programm angezeigt (Spezifität auf Regionenebene von 95,6 Prozent). Das Ausmaß das Skelettbefalls in Form des metabolischen, skelettalen Tumorvolumens wurde mit dem ereignisfreien Überleben und dem Gesamtüberleben verglichen: Es ergab sich keine Korrelation.
Die Arbeit umfasst 156 Seiten, 59 Abbildungen, 31 Tabellen und 96 Literaturangaben.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:34121
Date03 June 2019
CreatorsEpstude, Maximilian
ContributorsKluge, Regine, Kurch, Lars, Kobe, Carsten, Hirsch, Wolfgang, Universität Leipzig
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
Typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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