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Das ist eine Meldung

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Refresher-Kurs

Forensische Radiologie I - Verborgene Beweise - Spur der Knochen - Forensische Bildgebung und innovative Rekonstruktionstechniken

Forensische Radiologie I - Verborgene Beweise - Spur der Knochen - Forensische Bildgebung und innovative Rekonstruktionstechniken
Donnerstag, 17. April 2025 · 17:45 bis 19:15 Uhr
17
Apr

Donnerstag, 17. April 2025

17:45 bis 19:15 Uhr · ZoomWebinar  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V.
Art
Refresher-Kurs
Thema
Forensische Radiologie
Zielgruppe
Andere, Ärzte in Weiterbildung (AiW), Fachärzte, Ingenieure / Naturwiss.

Zertifizierungen

2 CME-Punkte Kategorie A

Informationen

Das ist eine Veranstaltung der AG Forensische Radiologie.

Anwesenheiten

Moderation
Dietrich Stoevesandt (Halle)

Ablauf

17:45 - 18:00

Vortrag (Fortbildung)

Wichtige Darstellungsmöglichkeiten in der forensischen Bildgebung inkl. Angiographie (Teil I)

Sarah Heinze (Graz)

18:00 - 18:15

Vortrag (Fortbildung)

Gewalt gegen den Hals (Zungenbein, Kehlkopf)

Dietrich Stoevesandt (Halle)

18:15 - 18:30

Vortrag (Fortbildung)

Knochendefekte durch stumpfe/scharfe Gewalt

Astrid Krauskopf

18:30 - 18:45

Vortrag (Fortbildung)

Knochendefekt durch Schuss/Hitze & Co.

Andreas Bucher (Frankfurt)

18:45 - 18:50

Vortrag (Wissenschaft)

Automatische Personenidentifikation anhand eines einzelnen kranialen CT-Bildes

Andreas Heinrich (Jena)

Zielsetzung

Die Computer Vision (CV) ahmt das menschliche Sehen nach und ermöglicht theoretisch den Abgleich radiologischer Bilder aus aktuellen Untersuchungen mit einer klinischen Bilddatenbank, um unbekannte Patienten oder verstorbene Personen automatisiert zu identifizieren. Ziel dieser Studie ist es, das Potenzial der CV-basierten Personenidentifikation anhand einzelner CT-Bilder von kranialen Computertomographie (CCT)-Untersuchungen zu evaluieren.

Material und Methoden

In der Studie wurden 819 kraniale CCT-Untersuchungen von 722 Personen analysiert. Der Fokus lag auf einzelnen CT-Schichten aus sechs anatomischen Regionen (untere und obere Zahnreihe, Ende des Oberkiefers, Halswirbelsäule, Kieferhöhlen, Augenstrukturen), um ihr Potenzial für eine CV-basierte Personenidentifikation in 69 Verfahren zu untersuchen. Die CV identifiziert und beschreibt automatisch interessante Merkmale in den Bildern, die in einem Referenzbild wiedererkannt und als Übereinstimmungspunkte markiert werden können. Die Anzahl der Übereinstimmungspunkte diente als Indikator für die Identifikation.

Ergebnisse

In den sechs untersuchten Regionen lagen die Identifikationsraten für Rank 1 (die gesuchte Person hat die meisten Übereinstimmungspunkte) zwischen 41/69 (59 %) und 69/69 (100 %) bei insgesamt über 722 möglichen Identitäten. Bilder derselben Person wiesen durchschnittlich 6,32 ± 0,52 % Übereinstimmungspunkte auf, während Bilder verschiedener Personen nur 0,94 ± 0,15 % Übereinstimmungspunkte erzielten. Zuverlässige Übereinstimmungspunkte wurden in Zähnen, Maxilla, Halswirbelsäule, Schädelknochen und Nasennebenhöhlen gefunden, wobei Kieferhöhlen und Ethmoidzellen besonders gut für die Identifikation geeignet waren.

Schlussfolgerungen

Eine eindeutige Identifikation von Personen anhand eines einzelnen CCT-Bildes ist möglich, wobei CT-Schnittbilder der Kieferhöhlen die höchsten Identifikationsraten aufwiesen. Metallartefakte, insbesondere durch Zahnprothesen, sowie unterschiedliche Kopfpositionen können die Identifikation jedoch erschweren.
18:50 - 18:55

Vortrag (Wissenschaft)

Effiziente automatisierte Personenidentifizierung anhand Maximum-Intensitätsprojektionen von Thorax-CTs

Andreas Heinrich (Jena)

Zielsetzung

Computer Vision (CV) verwendet Algorithmen, die das menschliche Sehen nachahmen und es ermöglichen, radiologische Bilder aus aktuellen Untersuchungen theoretisch automatisch mit umfangreichen Bilddatenbanken abzugleichen. Dies könnte in Notfallsituationen zur Identifikation unbekannter Patienten oder verstorbener Personen beitragen. Ziel der Studie ist es, das Potential von Maximum-Intensitätsprojektionen (MIP) aus thorakalen Computertomographie (CT)-Untersuchungen für die automatisierte CV-basierte Personenidentifizierung zu untersuchen.

Material und Methoden

Die Studie analysierte 12.465 native Thorax-CT-Untersuchungen von 8.177 Personen. Für alle koronalen Schichten einer Untersuchung wurden MIP-Bilder berechnet, CV-Merkmale extrahiert und in einer CV-Datenbank gespeichert. In 300 Identifizierungsverfahren wurden die CV-Merkmale der unbekannten Person mit denen in der CV-Datenbank abgeglichen. Die Anzahl der Übereinstimmungspunkte zwischen Such- und Referenzbild diente als Maß für die Identifikationsgenauigkeit.

Ergebnisse

Die Identifikationsrate lag bei 98,67 % (296/300) auf Rang 1 und bei 99,67 % (299/300) auf Rang 10, bei über 8.177 möglichen Identitäten. Die Übereinstimmungspunkte waren bei Bildern derselben Person höher (7,43 ± 5,83 %) im Vergleich zu Bildern verschiedener Personen (0,16 ± 0,14 %), wobei 100 % die maximal möglichen Übereinstimmungspunkte darstellen. Zuverlässige Übereinstimmungspunkte wurden vor allem im thorakalen Skelett und in der Wirbelsäule gefunden. Schwierigkeiten traten auf, wenn der Patient gekrümmt auf dem CT-Tisch lag oder medizinisches Equipment im Bild sichtbar war.

Schlussfolgerungen

Eine CV-basierte Personenidentifizierung anhand von MIP-Bildern thorakaler CT-Untersuchungen erweist sich als äußerst zuverlässig, selbst bei großen CV-Datenbanken. Die Radiologie verfügt über eine große Anzahl an Referenzbildern für mögliche CV-Datenbanken, was die automatisierte Personenidentifizierung in Notfällen oder bei unbekannten Personen erheblich verbessern kann.
18:55 - 19:15

Diskussion

Diskussion

Häufige Fragen

Erst anmelden, dann teilnehmen!

Sie interessieren sich für ein RÖKO DIGITAL 2025-Webinar? Dann melden Sie sich bitte bis spätestens 1 Stunden vor Beginn der Veranstaltung einmalig für den RÖKO DIGITAL 2025 des 106. Deutschen Röntgenkongress – Kongress für medizinische Radiologie und bildgeführte Therapie an, damit wir Sie rechtzeitig für alle Angebote freischalten können.

Wenn Ihr Arbeitgeber eine Gruppenanmeldung vorgenommen hat, müssen Sie sich mit einem Anmelde-Code, den Sie vom Arbeitgeber erhalten, für die Teilnahme einmalig registrieren. Mit Eingabe des Codes ist die Anmeldung für Sie kostenfrei.

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Aufzeichnungen der Webinare auf conrad, der digitalen Lernplattform der DRG

Zugriff auf die Aufzeichnungen der Webinare auf conrad, der digitalen Lernplattform der DRG, ist ausschließlich den DRG-/DGMTR-Mitgliedern vorbehalten. Die Verfügbarkeit einer Webinar-Aufzeichnung wird nicht garantiert. Voraussetzung ist die Zustimmung der Referent:innen. Alle Aufzeichnungen werden bis zum 31.12.2026 abrufbar sein.

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Fortbildungspunkte (CME) / Teilnahmebescheinigung

Alle wissenschaftlichen Fortbildungsveranstaltungen werden bei der Landesärztekammer (LÄK) Berlin zertifiziert. Die Landesärztekammer vergibt 1 CME-Punkt pro Lehreinheit (45 Minuten), somit rechnen wir mit der Vergabe von 2 CME-Punkten pro 90 Minuten-Session.

Wenige Tage nach einem Live-Webinar erhalten Sie den Nachweis über Ihre Teilnahme per E-Mail. Darin werden auch die CME-Punkte ausgewiesen.

Bitte beachten Sie: Um Ihre Teilnahmedaten automatisch an die LÄK übermitteln zu können, benötigen wir Ihre Einheitliche Fortbildungsnummer (EFN). Diese können Sie bei Ihrem Mitgliedsantrag oder der Veranstaltungsanmeldung (Online-Anmeldeformular) angeben oder uns vor Teilnahme an den Webinaren per E-Mail an kongress@drg.de mitteilen.
Die automatische Übermittlung erfolgt ab dem Zeitpunkt des Vorliegens der EFN. Für zurückliegende Teilnahmebescheinigungen müssen Sie diese selbstständig bei der LÄK einreichen. Liegt uns Ihre EFN nicht vor, müssen Sie Ihre Teilnahmebescheinigung bei der zuständigen LÄK, bei der Ihr Fortbildungspunktekonto geführt wird, selbstständig einreichen.

CME-Punkte werden nur für Live-Webinare, jedoch nicht für das Ansehen der Aufzeichnungen auf conrad, der digitalen Lernplattform der DRG, vergeben.

Wann werden meine Fortbildungspunkte an die Landesärztekammer weitergeleitet?

Damit die Fortbildungspunkte innerhalb von fünf Arbeitstagen nach dem Webinar an den EIV* weitergeleitet werden können, ist es Voraussetzung, dass uns Ihre EFN bereits vorliegt oder dass Sie uns diese bei der Anmeldung zum RÖKO DIGITAL 2025 übermitteln.

Mitglieder der Deutschen Röntgengesellschaft können diese selbstständig im DRG-Mitgliederbereich eintragen.

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