MRT-basierte automatische Nierensegmentierung und daraus abgeleitete Marker
Kellner, E.; Sekula, P.; Lipovsek, J.; Russe, M.; Horbach, H.; Schlett, C.L.; Nauck, M.; Völzke, H.; Kröncke, T.; Bette, S.; Kauczor, H.; Keil, T.; Pischon, T.; Heid, I.M.; Peters, A.; Niendorf, T.; Lieb, W.; Bamberg, F.; Büchert, M.; Reichardt, W.; Reisert,… · Deutsches Ärzteblatt · 2024 · Heft 9 · S. 1 bis 1
Bibliografische Angaben
Zusammenfassung
Hintergrund: Die automatische und akkurate Segmentierung der Niere und ihrer Kompartimente Kortex, Medulla und Sinus ist eine Voraussetzung für die bevölkerungsweite Erforschung potenziell neuer bildgebungsbasierter Biomarker der Niere. Methode: Wir haben ein robustes Deep-Learning-Framework zur (Sub-)Segmentierung der Niere entwickelt, das auf einem hierarchischen 3-D „convolutional neural network“ (CNN) basiert. Das CNN ist für mehrskalige Probleme der kombinierten Lokalisation und Segmentierung optimiert und wurde auf abdominale Magnetresonanztomografien aus der bevölkerungsbasierten NAKO Gesundheitsstudie an…
