Radiograph Assessment with artificial intelligence Software

Basierend auf konventionellen, kostengünstigen planaren Röntgenbilder wurde eine neuartige und vollautomatische Lösung, IB Lab LAMA, für den objektiven Messungen von Längen und Winkeln von AP Ganzbein Röntgenbilder sowie die Beurteilung von Knieausrichtung umgesetzt. Diese soll nun in vergleich zu klinschen Messungen und Beurteilungen, die mittels klinische Anwendungen (z.B. TraumaCad oder mediCAD) von Experten (vor allem Radiologen/Radiologinnen bzw. Orthopäden/Orthopädinnen) erfasst werden, weiter entwickelt sowie validiert werden. Bei der Bewertung von Deformitäten der unteren Extremitäten und der Knieausrichtung sind AP Ganzbeinröntgenbilder nötig. Die präoperative Planung, sowie die prä- und postoperative Bewertung von Beingeometrie-Korrekturen benötigen AP Ganzbeinröntgenbilder um relevante Achsen, Längen und Winkeln zu messen. Solche Korreturen sind "Open Wedge High Tibia Osteotomy" (OWHTO)[1], "Double-Level Osteotomy" (DLO)[2], sowie Kniegelenksprothese [3]. Die Problematik in der Messung von Längen und Winkeln sowie die Beurteilung von Knieausrichtung anhand Ganzbeinröntgenbildern liegt im speziellen in der Befunder-abhängigen Bewertung und der Zeitdauer für die Erfassung. Die Messungen und Beurteilungen erfordert vom Befunder die Einsetzung von spezialisierten Anwendungen und viel Übung und unterliegt starken intra- und interpersonellen Schwankungen. Es gibt auch eine Vielfalt von Ganzbeinspezifischen Messungen, die oft nicht bei jedem Befund berücksichtigt werden, weil sie wegen Zeitdauer oder technische Begrenzungen der vorhandenen Anwendungen nicht ersucht werden. Um erstmalig eine Befunder-unabhängige (und für die Verlaufkontrolle vergleichbare) Ganzbeinröntgen Befundung zu ermöglichen, soll IB Lab LAMA in den vorhandenen Bilddaten Distanzen und Winkeln automatisch messen, davon die Knieausrichtung bewerten, und gleichbedeutend einer ärztlichen Befundung einer Ärztin/einem Arzt als Ergebnis vorlegen. Der Ärztin/dem Arzt wird dabei entscheidend geholfen, da IB Lab LAMA ein Wiederholgenauigkeit des Resultats bietet und sich die Zeit für eine Befundung durch IB Lab LAMA auf ein Bruchteil der aktuellen Zeit reduziert wird. Dies ist im Interesse der Ärztinnen/e aber auch der Patientinnen/en und soll sinnvoll entlasten. Eine Verbesserung der Behandlungsqualität soll dadurch kostengünstig und ohne zusätzlichen Anschaffungen von Röntgensystemen umgesetzt werden. IB Lab LAMA basiert auf komplexen Deep Learning Algorithmen um die radiologischen Merkmalen anhand von Röntgenaufnahmen zu analysieren und zu bewerten. State-of-the-art Deep Learning Tools werden dafür durch interne Forschung speziell weiterentwickelt und auf Knochenkrankheiten angepasst. IB Lab LAMA führt vollautomatisch eine Analyse des Nativradiologische Bilder durch und macht die radiographische Auswertung ohne Störung des Workflows im normalen Arbeitsumfeld verfügbar. Dieser Antrag wird eingereicht, um IB Lab LAMA durch klinische Bild- und Befunddaten zu trainieren und validieren. Jedes Bild fürs Training wird voll anonymisiert zur Verfügung gestellt inklusive relevanter Befunddaten. Jedes Bild für die Validierung wird annotiert und anonymisiert zur Verfügung gestellt un von Radiologinnen/en bzw. Orthopädinnen/Orthopäden mit den Messungen von Distanzen und Winkeln sowie mit Knieausrichtungsbeurteilung mittles klinischen Anwendungen wie z.B. TraumaCad oder mediCAD. Zur Beurteilung werden folgende Messungen herangezogen: Winkeln: - mechanischer lateraler distaler Tibia Winkel (mLDTA) - mechanischer lateraler proximaler Femur Winkel (mLPFA) - mechanischer lateraler distaler Femur Winkel (mLDFA) - mechanischer medialer proximaler Tibia Winkel (mMPTA) - anatomischer lateraler distaler Femur Winkel (aLDFA) - medialer proximaler Femur Winkel (MPFA) - hip-knee-ankle Winkel (HKA) - anatomischer Femur Achse - Tibia Achse (aFA-TA) - mechanischer Femur Achse - Tibia Achse (mFA-TA) - anatomischer mechanischer Winkel (AMA) - joint-line convergence Wingel