Osteoporose ist eine verbreitete Erkrankung in Deutschland. Laut Bone Evaluation Study ergaben sich hierzulande hochgerechnet etwa 6,3 Mio. Osteoporose-Betroffene. Die Zahl der Neuerkrankungen wurde auf 885.000 jährlich geschätzt. Doch nach wie vor bleibe die Krankheit oft unerkannt, so der Bundesselbsthilfeverband für Osteoporose. Und 80 Prozent der Osteoporosepatienten seien Frauen, was oft am gesunkenen Östrogenspiegel nach den Wechseljahren liege. Auch insgesamt baut sich im Alter die Knochensubstanz vieler Menschen ab. Die WHO geht davon aus, dass sich die Anzahl der Knochenbrüche aufgrund von Osteoporose bis 2050 weltweit vervierfachen werde. In nicht seltenen Fällen kommt es auch zu Brüchen an den Wirbelkörpern. Mittels Röntgenuntersuchung oder Computertomografie (CT) könnten Wirbelfrakturen zwar nachgewiesen werden, aber dazu komme es nicht immer, so die Wissenschaftler/-innen an der der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU). Zum Beispiel weil das CT aus anderen Gründen gemacht und ein Wirbelbruch im Alltagsstress in der Klinik übersehen werde.
Software soll helfen
Zur Verbesserung der Osteoporose-Diagnostik haben Forscherinnen und Forscher um Professor Claus-Christian Glüer von der Sektion Biomedizinische Bildgebung der Klinik für Radiologie und Neuroradiologie am Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH), Campus Kiel, und des Molecular Imaging North Competence Center (MOIN CC), nun eine Software entwickelt. Das Programm verwende Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und könne damit automatisch auf Computertomografien, die aus den verschiedensten Gründen aufgenommen werden, Hinweise auf Osteoporose und prognostisch ungünstige Wirbelbrüche erkennen. Die neuesten Ergebnisse stellte der Doktorand der Arbeitsgruppe Eren Yilmaz kürzlich bei der Konferenz „SPIE Medical Imaging“ in San Diego, Kalifornien, vor und publizierte sie im Tagungsband Proceedings of SPIE (Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, SPIE). Gefördert wurden die Arbeiten im Forschungsschwerpunkt Kiel Life Science (KLS) der CAU durch die Projekte ARTEMIS vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und KI-RAD vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.
Nutzung von neuronalen Netzen
Oft würden CT-Bilder vom Brustkorb aufgenommen, um zum Beispiel die Lunge anzuschauen. Die Wirbelsäule sei zwar auf dem Bild zu sehen, werde aber nicht geprüft, weil vielleicht ein anderes Problem im Vordergrund stehe. „Unser Programm kann bei solchen Untersuchungen im Hintergrund laufen. Es schaut sich automatisch die Wirbelsäule an und gibt einen Hinweis auf Frakturen der Wirbelkörper, die ansonsten vielleicht nicht entdeckt worden wären“, erklärt Erstautor Yilmaz. Das sei wichtig, denn das Vorhandensein von Wirbelfrakturen erhöhe das Risiko weiterer Brüche erheblich. Die Software arbeite mit sogenannten neuronalen Netzen. An 159 CT-Bildern der Wirbelsäule, die aus sieben Krankenhäusern Deutschlands stammten, wurde die KI getestet. Erfahrenen Radiologinnen und Radiologen begutachteten zuvor die Bilder und entdeckten 170 Frakturen. „90 Prozent der Fälle mit Frakturen klassifizierte das neuronale Netz korrekt sowie 87 Prozent der Wirbel ohne Frakturen“, berichtet Yilmaz.
Unterscheidung nach Schweregrad
Darüber hinaus könne das Programm aber nicht nur Brüche erkennen, sondern auch zwischen milden Frakturen (Grad 1) und schwereren (Grad 2 oder höher) unterscheiden. „Diese Diagnostik ist für Abschätzung der zukünftigen Frakturrisikos entscheidend“, betont Yilmaz. Dies gelte insbesondere auch für Hüftfrakturen, die gerade im Alter mit hoher Einschränkung von Lebensqualität und erhöhter Sterblichkeit einhergehen. Laut Deutscher Gesellschaft für Orthopädie und Unfallchirurgie erleiden etwa 160.000 Menschen jährlich eine Schenkelhalsfraktur. „Wir entwickeln somit ein Frühwarnsystem zur Prävention schwerwiegender Konsequenzen von Osteoporose.“ Für den generellen Einsatz in der Klinik sei die Technik noch nicht verfügbar. Sie solle aber in absehbarer Zeit zumindest für Forschungszwecke eingesetzt werden können.
Quelle: CAU
Artikel teilen
