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Das ist eine Meldung

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PO IT 201

IT und Software

IT und Software
Donnerstag, 29. Mai 2025 · 15:00 bis 15:20 Uhr
29
Mai

Donnerstag, 29. Mai 2025

15:00 bis 15:20 Uhr · Raum: ePoster-Station  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google
Wir freuen uns sehr, wenn Sie sich nach Teilnahme an dieser Veranstaltung einen Moment für die Evaluation nehmen würden. Sie helfen damit, unser Angebot für Sie selbst und für andere zu verbessern.

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V.
Art
Poster-Session
Thema
IT/ Bildverarbeitung / Software
Zielgruppe
Andere, Ärzte in Weiterbildung (AiW), Fachärzte, Ingenieure / Naturwiss., Studenten

Zertifizierungen

Der RÖKO WIESBADEN wird im Rahmen einer Kongresszertifizierung durch die LÄK Hessen bewertet. Bitte beachten Sie die Hinweise unter A bis Z.

Informationen

Moderation
Destina Gizem Aydemir (Hamburg)
Felix Busch (München)

Ablauf

15:00 - 15:03

Vortrag (Poster)

GPT-4o’s competency in answering the simulated EBIR exam compared to a medical student and experts in Germany and its ability to generate exam items on interventional radiology

Anne Bettina Beeskow (Leipzig)

weitere Autoren

Constantin Ehrengut (Leipzig) / Timm Denecke (Leipzig) / Holger Gößmann (Leipzig) / Sebastian Ebel (Leipzig)

Zielsetzung

In dieser Studie wurde untersucht, ob ChatGPT-4o, eine generative Plattform für künstliche Intelligenz (KI), in der Lage ist, eine simulierte schriftliche Prüfung des European Board of Interventional Radiology (EBIR) zu bestehen, und ob GPT-4o ob GPT-4o dazu verwendet werden kann, Medizinstudenten und Interventionsradiologen mit unterschiedlichem Fachwissen auszubilden, indem es Prüfungsaufgaben zur Interventionsradiologie generiert.

Material und Methoden

GPT-4o wurde gebeten, 370 simulierte Prüfungsaufgaben der CIRSE für die EBIR
Vorbereitung (CIRSE Prep) zu beantworten. Anschließend wurde GPT-4o gebeten, Prüfungsaufgaben zu Themen der interventionellen Radiologie mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden zu erstellen. Diese generierten Aufgaben wurden von 4 Teilnehmern beantwortet, darunter ein Medizinstudent, ein Assistenzarzt, ein Facharzt und ein EBIR Holder. Ein Prüfer überprüfte die von GPT-4o generierten Antworten und Aufgaben auf ihre Richtigkeit und Relevanz. Diese
Arbeit wurde von April bis Juli 2024 durchgeführt.

Ergebnisse

GPT-4o beantwortete 248 der 370 CIRSE-Vorbereitungsaufgaben richtig (67,0 %). Bei 50 CIRSE Prep-Aufgaben beantwortete der Medizinstudent 46,0 %, der Assistenzarzt 42,0 %, der Facharzt 50,0 % und der EBIR-Inhaber 74,0 % richtig. Alle Teilnehmer beantworteten 82,0 % bis 92,0 % der 50 GPT-4o generierten Items auf der Ebene der Studenten Ebene richtig. Bei den 50 GPT-4o-Aufgaben auf EBIR-Ebene beantworteten die Medizinstudenten 32,0 %, die Assistenzärzte 44,0 %, die Fachärzte 48,0 % und die EBIR-Inhaber 66,0 % richtig. Alle Teilnehmer konnten die mit dem GPT-4o generierten Items für das Studentenniveau bestehen, während der EBIR-Inhaber die mit dem GPT-4o generierten Items für das das EBIR-Niveau. Zwei (0,3 %) von 150 durch den GPT-4o generierten Items wurden als unplausibel bewertet.

Schlussfolgerungen

GPT-4o konnte die simulierte schriftliche EBIR-Prüfung bestehen und angemessene Prüfungsaufgaben mit unterschiedlichem Schwierigkeitsgraden erstellen.
15:03 - 15:06

Vortrag (Poster)

Optimierung der Bildqualität durch Verlustfunktionen für die synthetische MRT-Sequenzgenerierung zur Unterstützung der AI Tumorsegmentierung

Ivo Baltruschat (Berlin)

weitere Autoren

Parvaneh Janbakhshi / Matthias Lenga

Zielsetzung

Die BraSyn 2023 Challenge, Teil der Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge, zielte darauf ab, fehlende MRT-Sequenzen für die Tumorsegmentierung synthetisch zu erzeugen, um die Diagnose und Überwachung von Hirntumoren zu unterstützen. Unsere Studie untersucht die Effektivität verschiedener Verlustfunktionen für Deep-Learning-Modelle zur Optimierung der Synthesequalität.

Material und Methoden

Das BraSyn-2023-Datenset umfasste 1251 Scans mit kompletten Bildsequenzen (T1-N, T1-C, T2-W, T2-F) und dazugehörigen Tumorsegmenten. Wir entwickelten ein Modell basierend auf einem U-Net mit 2.5D-Eingabeschichten zur Synthese einer fehlenden Sequenz. Die Trainingspipeline beinhaltete Histogrammnormalisierung und datenverstärktes Training mit Online-Cropping, Spiegelung und Rotation. Mehrere Verlustfunktionen wurden getestet, darunter L1, SSIM, VGG-Perceptual-Loss, Frequenzdomänenkonsistenz und adversarial Loss, um die Bildqualität und Strukturerhaltung zu maximieren. Analysiert haben wir die Ergebnisse durch SSIM und PSNR in den Gesunden- und Tumorregionen.

Ergebnisse

Unsere Analyse zeigte, das wir die schlechtesten Ergebnisse für die Synthese mit L1-loss erzielen (T1-synN: SSIM=0.71;T1-synC: SSIM=0.64;T2-synW: SSIM=0.69;T2-synF: SSIM=0.70). Die Kombination aus L1 und SSIM sowie die Integration von Frequenz- und VGG-Perceptual-Loss erzielten die höchste Synthesequalität in Tumorregionen (T1-synN: SSIM=0.77;T1-synC: SSIM=0.66;T2-synW: SSIM=0.79;T2-synF: SSIM=0.73). Diese Leistung brachte uns den ersten Platz in der Challenge ein.

Schlussfolgerungen

Die Wahl der Verlustfunktion ist entscheidend für die Qualität der synthetischen Hirn-MRT-Sequenzen. Kombinierte Verlustfunktionen können präzisere Syntheseergebnisse liefern, was robustere Tumorsegmentierungsmodelle in der klinischen Anwendung ermöglicht. Unsere Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der Bildsynthese und zur Optimierung der klinischen Hirntumordiagnostik.
15:06 - 15:09

Vortrag (Poster)

Precision of automated cardiac chambers and great vessel volume segmentation in difficult cases using an open-source full body segmentation model

Lisa Sommerfeld

weitere Autoren

Matthias May (Erlangen) / Sebastian Arndt (Erlangen) / Joy Kleiss (Erlangen) / Jana Hutter (Erlangen) / Christoph Bert (Erlangen) / Kaan Türkan (Erlangen) / Leonard Stepansky (Erlangen)

Zielsetzung

To evaluate the precision of automated cardiac and great vessel segmentation using the ‘Total Segmentator’ (TS) by Wasserthal et al in patients with structural abnormalities.

Material und Methoden

The study involved 89 CT scans, including a control group of clinical routine cases and 13 balanced study groups representing various structural abnormalities. Imaging was retrospectively chosen from multiple CT scanners from the years 2012 to 2024, utilizing soft tissue kernel and intravenous contrast agents. Automated segmentation of six mediastinal structures (left and right atrium, left and right ventricle, aorta, pulmonary artery) was followed by manual corrections. Statistical analysis with the dice coefficient, surface dice, jaccard index and volume similarity index followed to assess structural distinctiveness dependent on pathology or age.

Ergebnisse

The model performed well (dice=0.9) on the clinical routine collective.
It did not perform significantly (p<0.05) inferior on patients with spine and chest wall deformities (dice=0.87), with hypertrophic cardiomyopathy (dice= 0.88), with aortic (dice=0.87), mitral (dice=0.88) and tricuspid valve replacements (dice=0.88). Patients with left ventricular assist devices were not segmented inferior in total (dice=0.87), but in the left atrium (surface dice=0.20) and the left ventricle (dice=0.69).
In children age 0 the TS wasn’t able to detect the cardiac chambers and the great vessels (dice=0.23). The precision increased with age. Only the great arteries were segmented significantly inferior in patients between 10 and 16 years (total dice=0.88, aorta surface dice=0.51, pulmonary surface dice=0.37).
In adults with congenital heart disease the algorithm performed inferior than on the clinical routine collective with a dice of 0.46 in patients with transposition of the great arteries, 0.38 in patients with a situs inversus and 0.53 in patients with Fontan circulation.

Schlussfolgerungen

The algorithm provides dependable automatic results for segmentation of the heart chambers and the great arteries in clinical routine patients, in patients with spine and chest wall deformities and in replaced heart valves. In patients with a LVAD only the segmentation of the right heart and the great arteries is robust. Patients aged 0 to 9 need to manual segmentation. Adolescents between 10 and 16 years of age had good automatic results of the heart chambers, but the great arteries were limited. In adults with congenital heart disease the algorithm does not perform adequate.
15:09 - 15:20

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