In:
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren, Georg Thieme Verlag KG, Vol. 193, No. 04 ( 2021-04), p. 437-445
Abstract:
Ziele Ziel der Studie war es, einen Algorithmus zur Abschätzung von Größe und Gewicht der Patienten vor einer Computertomografie (CT) zu entwickeln und dessen Genauigkeit im klinischen Alltag zu evaluieren. Material und Methoden Mit einer über dem Patiententisch montierten 3D-Kamera wurden Tiefenbilder von 200 Patienten aufgenommen und zusammen mit den Referenzwerten einer geeichten Waage und eines Maßbandes zum Trainieren eines maschinellen Lernalgorithmus verwendet. Dies erfolgte über die Anpassung eines Patienten-Avatars an die aufgenommenen Oberflächeninformationen. Der so entstandene automatische Algorithmus wurde dann prospektiv im klinischen Alltag an 101 Patienten angewandt und die Ergebnisse mit den gemessenen Referenzwerten, den Patientenangaben sowie den Schätzwerten durch das technische und ärztliche Personal verglichen. Der Body-Mass-Index wurde aus den erhobenen Werten für jeden Patienten mit der WHO-Formel berechnet. Um die Auswirkungen auf die Kontrastmittelmenge bei gewichtsabhängiger Dosierung abschätzen zu können, wurde eine Toleranz von 5 kg definiert. Ergebnisse Die Unterschiede zwischen den erhobenen Werten für Größe, Gewicht und BMI waren für alle Methoden nicht signifikant (p 〉 0,83). Die genauesten Werte für das Gewicht wurden aus der Patientenangabe (R² = 0,99), gefolgt von der automatischen Erfassung über die 3D-Kamera (R² = 0,89), erzielt. Abschätzungen durch das medizinische Personal waren deutlich ungenauer (Radiologe: R² = 0,78; MTRA: R² = 0,77). Eine gewichtsabhängige Kontrastmitteldosierung mit den Werten der automatischen Abschätzung wäre im Vergleich zur Dosierung anhand der Referenzmessungen in 65 % der Fälle identisch gewesen. Analog wären bei einem Vorgehen basierend auf Schätzwerten des Personals 49 % der Patienten identisch dosiert worden. Schlussfolgerung Die automatisierte Abschätzung von Größe und Gewicht mit einer 3D-Kamera kann durch ein digitales Zwillingsmodell mit hoher Präzision für die Untersuchungsplanung in der Computertomografie verwendet werden. Kernaussagen: Zitierweise
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
1438-9029
,
1438-9010
Language:
English
Publisher:
Georg Thieme Verlag KG
Publication Date:
2021
detail.hit.zdb_id:
2031079-1
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