{"id":13452,"date":"2021-03-31T20:02:46","date_gmt":"2021-04-01T01:02:46","guid":{"rendered":"https:\/\/cornflowerblue-rail-980953.hostingersite.com\/?p=13452"},"modified":"2021-03-31T20:02:46","modified_gmt":"2021-04-01T01:02:46","slug":"whats-new-in-liver-imaging-german-march-2021","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/de\/whats-new-in-liver-imaging-german-march-2021\/","title":{"rendered":"What&#8217;s new in Liver Imaging (German) &#8211; March 2021"},"content":{"rendered":"<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Zielscheibenartiges Erscheinungsbild in der T2-gewichteten Bildgebung und Anzeichen einer tumorvaskul\u00e4ren Beteiligung: diagnostischer Wert f\u00fcr die Unterscheidung von HCC von anderen prim\u00e4ren Leberkarzinomen<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Cannella, R., Fraum, T.J., Ludwig, D.R. et al.<\/p>\n<p>Eur Radiol \u00a0(2021).<\/p>\n<p>Verf\u00fcgbar bei: <a href=\"https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s00330-021-07743-x\">https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s00330-021-07743-x<\/a><\/p>\n<p><strong>Schlagworte:<\/strong> Hepatozellul\u00e4res Karzinom, Intrahepatisches Cholangiokarzinom, Magnetresonanztomographie.<\/p>\n<p><strong>Klinische Fragestellung:<\/strong> K\u00f6nnen das zielscheibenartige Aussehen in der T2-gewichteten Bildgebung und Anzeichen einer Tumorgef\u00e4\u00dfbeteiligung als potenzielle LI-RADS-Merkmale verwendet werden, um HCCs von Nicht-HCC-Malignit\u00e4ten zu unterscheiden?<\/p>\n<p><strong>Vorgehen:<\/strong> Zielscheibenartiges Aussehen und Anzeichen einer Tumorgef\u00e4\u00dfinvasion wurden bei intrahepatischen Cholangiokarzinomen und kombinierten Hepatozellul\u00e4ren-Cholangiokarzinomen mit HCCs verglichen.<\/p>\n<p><strong>Methodik:<\/strong> Retrospektive Bewertung von 165 intrahepatischen Cholangiokarzinomen, 74 kombinierten Hepatozellul\u00e4ren-Cholangiokarzinomen und 136 HCCs (Kontrollgruppe). Zielscheibenartiges Aussehen und f\u00fcnf Merkmale einer Tumorgef\u00e4\u00dfinvasion (Ummauerung, Verengung, Verziehung, Okklusion und Obliteration) wurden evaluiert und ihre Sensibilit\u00e4t und Spezifit\u00e4t berechnet.<\/p>\n<p><strong>Ergebnisse:<\/strong> Das zielscheibenartige Erscheinungsbild in der T2-gewichteten Bildgebung ist sehr spezifisch f\u00fcr Nicht-HCC-Malignome (97,3%-98,2%). Gef\u00e4\u00dfverziehung und Okklusion sind die spezifischsten unter den Merkmalen der Tumorgef\u00e4\u00dfinvasion f\u00fcr nicht-HCC-Malignome (97,1%-100% bzw. 99,3%). Im Gegensatz dazu hatten vaskul\u00e4re Ummauerung und Obliteration die h\u00f6chsten Sensibilit\u00e4ten (34,3%-37,2% bzw. 25,5%-29,7%).<\/p>\n<p><strong>Schlussfolgerung:<\/strong> Das zielscheibenartige Erscheinungsbild im T2-gewichtetem Bild, Gef\u00e4\u00dfverziehung und Okklusion zeigten eine hohe Spezifit\u00e4t f\u00fcr die Differenzierung zwischen Nicht-HCC-Malignomen und HCCs.<\/p>\n<p><strong>Implikationen:<\/strong> Zielscheibenartiges Aussehen in T2-gewichteten MRT-Bildern k\u00f6nnte als potenzielles LI-RADS-Bildgebungsmerkmal f\u00fcr die LR-M-Kategorie genutzt werden.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>MRT Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) Version 2018: Auswirkungen und Reduzierung von zus\u00e4tzlichen Merkmalen<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>van der Pol CB, Dhindsa K, Shergill R, Zha N, Ferri M, Kagoma YK, Lee SY, Satkunasingham J, Wat J, Tsai S.<\/p>\n<p>Am J Roentgenol. (2021).<\/p>\n<p>Verf\u00fcgbar bei: <a href=\"https:\/\/www.ajronline.org\/doi\/10.2214\/AJR.20.23031\">https:\/\/www.ajronline.org\/doi\/10.2214\/AJR.20.23031<\/a><\/p>\n<p><strong>Schlagworte:<\/strong> Hepatozellul\u00e4res Karzinom, Magnetresonanztomographie, Systemanalyse.<\/p>\n<p><strong>Klinische Fragestellung:<\/strong> Welche Auswirkungen haben zus\u00e4tzliche Merkmale nach LI-RADS v2018 auf die MRT-Untersuchung? K\u00f6nnen diese reduziert werden, ohne die Genauigkeit von LI-RADS zu verringern?<\/p>\n<p><strong>Vorgehen:<\/strong> Die diagnostische Gegenauigkeit der LI-RADS-Kategorien wurde mit und ohne zus\u00e4tzliche Merkmale berechnet. Machine-Learning Algorithmen wurden verwendet, um nicht n\u00fctzliche Nebenmerkmale zu identifizieren.<\/p>\n<p><strong>Methodik:<\/strong> Retrospektive Auswertung von 222 Leberl\u00e4sionen f\u00fcr das Vorhandensein oder Fehlen von Haupt- und zus\u00e4tzlichen MRT-Merkmalen nach LI-RADS v2018. Die LI-RADS-Kategorien und ihre jeweilige diagnostische Genauigkeit mit und ohne zus\u00e4tzliche Merkmale wurden ermittelt. Machine-Learning Algorithmen wurden verwendet, um nicht n\u00fctzliche zus\u00e4tzliche Merkmale zu identifizieren. Performancemetriken von LI-RADS-Kategorien basierend auf verschiedenen Kombinationen von zus\u00e4tzlichen Merkmalen wurden anschlie\u00dfend berechnet.<\/p>\n<p><strong>Ergebnisse:<\/strong> Der Prozentsatz der HCCs unterschied sich nicht signifikant, wenn man Hauptmerkmale allein oder mit zus\u00e4tzlichen Merkmalen verwendet. F\u00fcnf nicht n\u00fctzliche zus\u00e4tzliche Merkmale wurden identifiziert: Corona-Anreicherung, Knoten-in-Knoten, Mosaik-Architektur, Blutprodukte in der L\u00e4sion und vermehrter Fettnachweis in der L\u00e4sion.<\/p>\n<p><strong>Schlussfolgerung \/Implikationen:<\/strong> \u00a0Mehrere zus\u00e4tzliche Merkmale k\u00f6nnen aus LI-RADS v2018 f\u00fcr die MRT entfernt werden, ohne die diagnostische Genauigkeit zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Deep Learning mit 3D-Konvolutionalem neuronalen Netzwerk zur nichtinvasiven Vorhersage mikrovaskul\u00e4rer Invasion beim hepatozellul\u00e4ren Karzinom<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Zhang Y, Lv X, Qiu J, Zhang B, Zhang L, Fang J, Li M, Chen L, Wang F, Liu S, Zhang S.<\/p>\n<p>J Magn Reson Imaging \u00a0(2021).<\/p>\n<p>Verf\u00fcgbar bei: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27538\">https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27538<\/a><\/p>\n<p><strong>Schlagworte:<\/strong> Hepatozellul\u00e4res Karzinom, Magnetresonanztomographie, Deep Learning, Mikrovaskul\u00e4re Invasion.<\/p>\n<p><strong>Klinische Fragestellung:<\/strong> Pr\u00e4operative Vorhersage der mikrovaskul\u00e4ren Invasion bei HCC.<\/p>\n<p><strong>Methodik:<\/strong> Kontrastverst\u00e4rkte MR-Studien von 237 Patienten mit pathologisch best\u00e4tigtem HCC nach chirurgischer Resektion wurden als Trainingsset f\u00fcr vier Deep-Learning-Modelle verwendet. Drei Modelle basierten jeweils auf einer einzigen MR-Sequenz. Das vierte Fusionsmodell kombinierte die drei MR-Sequenzen. Diese Modelle wurden verwendet, um das Vorhandensein oder Fehlen einer mikrovaskul\u00e4ren Invasion vorherzusagen.<\/p>\n<p><strong>Ergebnisse:<\/strong> Die h\u00f6chste Vorhersagegenauigkeit wurde durch das Fusionsmodell mit 71% im Validierungsdatensatz erreicht mit einer Sensitivit\u00e4t von 55% und einer Spezifit\u00e4t von 81%.<\/p>\n<p><strong>Schlussfolgerung \/Implikationen:<\/strong> Deep Learning kann zur pr\u00e4operativen Vorhersage einer mikrovaskul\u00e4ren Invasion bei Patienten mit HCC verwendet werden.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5><span style=\"color: #3366ff;\"><strong>Automatisierte Analyse multiparametrischer Magnetresonanztomographie\/Magnetresonanz-Elastographie zur Vorhersage der nichtalkoholischen Steatohepatitis<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Dzyubak B, Li J, Chen J, Mara KC, Therneau TM, Venkatesh SK, Ehman RL, Allen AM, Yin M.<\/p>\n<p>J Magn Reson Imaging \u00a0(2021).<\/p>\n<p>Verf\u00fcgbar bei: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27549\">https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27549<\/a><\/p>\n<p><strong>Schl\u00fcsselw\u00f6rter:<\/strong> MRE, NASH, PDFF, Lebersteifigkeit.<\/p>\n<p><strong>Klinische Frage:<\/strong> Automatisierte Analyse von Steatose und Lebersteifigkeit und Vorhersage von NASH mittels MRT.<\/p>\n<p><strong>Vorgehen:<\/strong>\u00a0 Die manuelle Analyse der Protonendichtefettfraktion (PDFF) und der Lebersteifigkeit in MR-Studien wurde mit einer vollautomatischen maschinellen Lernanalyse verglichen. Ein weiteres Modell wurde entwickelt, um NASH vorherzusagen.<\/p>\n<p><strong>Methodik:<\/strong> Prospektive Bewertung von 83 erwachsenen Patienten mit Adipositas und MR-Elastographie (MRE) bzw. chemical Shift MRT (CS-MRT). Alle Patienten hatten eine Leberbiopsie zur Diagnose einer NASH. PDFF und Lebersteifigkeit wurden von zwei Radiologen manuell berechnet. Ein automatisierter Algorithmus wurde f\u00fcr die automatisierte Region-of-Interest-Auswahl und Berechnung von PDFF und Lebersteifigkeit entwickelt. Ein weiteres Modell wurde erstellt, um die pathologisch diagnostizierte NASH basierend auf der Lebersteifigkeit und PDFF vorherzusagen.<\/p>\n<p><strong>Ergebnisse:<\/strong> Die \u00dcbereinstimmung zwischen den automatisierten Messungen und den Radiologen war hoch (R<sup>2<\/sup> = 0,87 f\u00fcr Steifigkeit und R<sup>2<\/sup> = 0,99 f\u00fcr PDFF). Die Fl\u00e4che unter der ROC-Kurve f\u00fcr das NASH-Vorhersagemodell betrug 0,87.<\/p>\n<p><strong>Schlussfolgerung \/Implikationen:<\/strong> \u00a0NASH kann mit einem auf Lebersteifigkeit und PDFF MRT basierten, automatisierten maschinellen Algorithmus mittels MRE bzw. CS-vorhergesagt werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Zielscheibenartiges Erscheinungsbild in der T2-gewichteten Bildgebung und Anzeichen einer tumorvaskul\u00e4ren Beteiligung: diagnostischer Wert f\u00fcr die [&hellip;]","protected":false},"author":3,"featured_media":2951,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"footnotes":""},"categories":[214],"tags":[],"class_list":["post-13452","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-unkategorisiert"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>What&#039;s new in Liver Imaging (German) - March 2021 - ACORE<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"What&#039;s new in Liver Imaging (German) - March 2021 - ACORE\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Zielscheibenartiges Erscheinungsbild in der T2-gewichteten Bildgebung und Anzeichen einer tumorvaskul\u00e4ren Beteiligung: diagnostischer Wert f\u00fcr die [&hellip;]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"ACORE\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2021-04-01T01:02:46+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/ct-scan-workstation-with-ct-whole-abdomen-background_t20_ZVGWkj.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2030\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1457\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Abdelrahman\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Abdelrahman\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/\",\"url\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/\",\"name\":\"What's new in Liver Imaging (German) - March 2021 - ACORE\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/ct-scan-workstation-with-ct-whole-abdomen-background_t20_ZVGWkj.jpg\",\"datePublished\":\"2021-04-01T01:02:46+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/#\/schema\/person\/75293c6e4870f3aa293e1394c53df6b7\"},\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/ct-scan-workstation-with-ct-whole-abdomen-background_t20_ZVGWkj.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/ct-scan-workstation-with-ct-whole-abdomen-background_t20_ZVGWkj.jpg\",\"width\":2030,\"height\":1457},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/whats-new-in-liver-imaging-march-2021\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/staging-hub.acoredu.com\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"What&#8217;s new in Liver Imaging (German) &#8211; 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