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Refresher-Kurs

Kopf-/ Halsdiagnostik I - Alles rund um den Tumor: Technik, hot points und Tumorboard

Kopf-/ Halsdiagnostik I - Alles rund um den Tumor: Technik, hot points und Tumorboard
Samstag, 11. April 2026 · 08:30 bis 10:00 Uhr
11
Apr

Samstag, 11. April 2026

08:30 bis 10:00 Uhr · ZoomWebinar  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google
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Veranstaltungsdetails

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

Zertifizierungen

Bewertung folgt.

Informationen

Moderation
Sönke Langner (Greifswald)
Felix Streckenbach (Rostock)

Ablauf

08:30 - 08:45

Vortrag (Fortbildung)

Der Weg zur Guten Untersuchung

Barbara Wichtmann (Bonn)

08:45 - 09:00

Vortrag (Fortbildung)

Systematische Tumorbefundung (Pharynxtumore)

Iris Burck (Frankfurt)

09:00 - 09:30

Vortrag (Fortbildung)

Das Tumorboard: 5 Fälle - Rad trifft HNO

Mathias Cohnen (Neuss) / Mathias Blaurock (Greifswald)

09:30 - 09:35

Vortrag (Wissenschaft)

Deep Learning-Rekonstruktion der diffusionsgewichteten MRT ermöglicht verkürzte Untersuchungszeiten bei gleichbleibender Bildqualität in der Kopf-Hals-Bildgebung.

Haidara Al Mansour (Mainz)

weitere Autoren

saif afat (Tübingen)

Zielsetzung

Die diffusionsgewichtete Bildgebung (DWI) im Kopf-Hals-Bereich ist für verschiedene klinische Fragestellungen essenziell, wird jedoch häufig durch Artefakte und eine reduzierte Bildqualität beeinträchtigt. Deep-Learning-(DL)-basierte Rekonstruktionsverfahren haben das Potenzial, die Bildqualität der Kopf-Hals-DWI zu verbessern. Ziel dieser Studie war es, die Leistungsfähigkeit einer beschleunigten, DL-rekonstruierten DWI (DWIDL) hinsichtlich Bildqualität und diagnostischer Sicherheit zu evaluieren.

Material und Methoden

In diese retrospektive Studie wurden Patienten eingeschlossen, die zwischen August 2023 und Januar 2024 in einem tertiären Versorgungszentrum eine klinisch indizierte Kopf-Hals-DWI bei 1,5T oder 3T erhielten. Die Bildgebung erfolgte mit niedrigen b-Werten (0 oder 50 s/mm²) und hohen b-Werten (800 s/mm²); zudem wurden ADC-Karten berechnet. Nach der Akquisition konventioneller Single-Shot-Echoplanar-DWI-Sequenzen wurde eine simulierte Beschleunigung durch Reduktion der Anzahl der Signalmittelungen durchgeführt. Die so beschleunigten Datensätze wurden anschließend mittels eines neuartigen DL-basierten Algorithmus rekonstruiert, der sowohl eine DL-basierte k-Raum-zu-Bild-Rekonstruktion als auch eine DL-basierte Super-Resolution-Verarbeitung kombinierte (DWIDL). Drei Befunder bewerteten die Bilder mithilfe eines visuellen Likert-Scores hinsichtlich Bildschärfe, Artefakten, Rauschen, Gesamtbildqualität und diagnostischem Vertrauen. Die Vergleiche erfolgten mittels Wilcoxon-Vorzeichentest. Zusätzlich wurden signal-zu-rausch- und kontrast-zu-rausch-Verhältnisse (SNR und CNR) quantitativ analysiert.

Ergebnisse

Es wurden 30 Patienten (mittleres Alter 55 ± 19 Jahre; 24–84 Jahre; 18 Männer) mit unterschiedlichen Pathologien eingeschlossen. Die Untersuchungszeit konnte bei 1,5T um 67% und bei 3T um bis zu 55% reduziert werden. Die quantitative Analyse zeigte einen geringfügigen, jedoch statistisch signifikanten Rückgang von SNR und CNR in den DL-rekonstruierten Bildern (p = 0.002 bzw. p < 0.001). Allerdings berichteten die Befunder keine signifikanten Unterschiede zwischen DWI und DWIDL hinsichtlich der Bildqualitätsparameter oder des diagnostischen Vertrauens für sowohl niedrige als auch hohe b-Werte sowie für die ADC-Karten (alle p > 0.05).

Schlussfolgerungen

Die DL-Rekonstruktion der Kopf-Hals-DWI ist technisch umsetzbar und ermöglicht eine signifikante Reduktion der Untersuchungszeit, ohne die Bildqualität oder die diagnostische Sicherheit zu beeinträchtigen. Diese Technik erlaubt eine beschleunigte und dennoch qualitativ hochwertige diagnostische DWI des Kopf-Hals-Bereichs.
09:35 - 09:40

Vortrag (Wissenschaft)

Identifikation strahlungsarmer Kopf-CT-Protokolle durch internationale Registeranalyse

Denise Bos (Essen)

weitere Autoren

Berk Yildirim (Heidelberg) / Taewoon Kang (San Francisco) / Carly Stewart (San Francisco) / Timothy P. Szczykutowicz (Madison) / Rebecca Smith-Bindman (San Francisco)

Zielsetzung

Ermittlung häufig genutzter und klinisch etablierter Akquisitionsparameter für Kopf-CT-Untersuchungen bei Erwachsenen und Kindern, die eine niedrigere Strahlendosis ermöglichen.

Material und Methoden

Analysiert wurden Akquisitionsparameter auf Serienebene aus einem großen internationalen CT-Dosisregister (Januar 2015–März 2021). Routinemäßig durchgeführte, native Kopf-CT-Untersuchungen wurden nach Altersgruppe (Erwachsene, Kinder) und Akquisitionsmodus (helikal, axial) gruppiert. K-Means-Clustering erfolgte anhand von Röhrenstrom, Spannung, Kollimation, Scanlänge und Pitch (bei Helikal-Scans). Effektiver Patientendurchmesser und Dosismetriken (unkorrigiertes und Patientengrößen-korrigiertes Dosis-Längen-Produkt DLP sowie volumetrischer CT-Dosis Index CTDIvol) wurden nicht für das Clustering genutzt, sondern zwischen den Clustern verglichen. Das Register wurde durch die NIH und PCORI finanziert.

Ergebnisse

Insgesamt wurden 864.182 CT-Serien aus 816.544 nativen Kopf-CT-Untersuchungen bei Erwachsenen und 40.027 CT-Serien aus 38.273 Kopf-CT-Untersuchungen bei Kindern ausgewertet. Es ergaben sich sieben helikale und sechs axiale Cluster bei Erwachsenen sowie sechs helikale und vier axiale bei Kindern. Innerhalb aller Gruppen variierte das Patientengrößen-korrigierte DLP um mehr als das Zweifache (bis zu 3,4-fach). Bei erwachsenen Helikal-Scans reichte es z.B. von 373 bis 977 mGy·cm. Niedrigere Dosen waren meist mit reduziertem Röhrenstrom und Spannung verbunden, jedoch führten unterschiedliche Parameterkombinationen zu ähnlichen Reduktionen.

Schlussfolgerungen

In der klinischen Routine zeigen native Kopf-CT-Untersuchungen erhebliche Dosisunterschiede infolge unterschiedlicher technischer Akquisitionsparameter. Durch Clustering lassen sich Protokolle mit geringerer Strahlenexposition identifizieren und dadurch Dosisoptimierungspotenziale aufzeigen.
09:40 - 09:45

Vortrag (Wissenschaft)

KI-basierte Rekonstruktionsalgorithmen verbessern die Bildqualität und ermöglichen die Verwendung spektraler Dual-Energy-CT-Bilder des Schädels mit niedriger keV-Stufe

Julia Lueckel

weitere Autoren

Lina Hieronymi (Köln) / Stephan Skornitzke (Köln) / David Maintz (Köln) / Lukas Fortmann (Köln) / Nils Große Hokamp (Köln)

Zielsetzung

DECT ermöglicht virtuell monoenergetische Bildgebung (VMI) mit moderat niedrigen keV-Stufen in nativen Schädel-CTs (60/65 keV) und liefert im Vergleich zu konventionellen hybrid-iterativen (HI) Rekonstruktionen einen höheren Kontrast ohne zusätzliches Bildrauschen. KI-basierte Methoden zeigten ähnliche Vorteile, spektrale KI (SAI)-basierte Rekonstruktionen waren bisher nicht verfügbar. Wir haben den Prototypen einer Deep-Learning-SAI-Rekonstruktion für konventionelle Bilder (SAI-R) und VMI (SAI-VMI) evaluiert.

Material und Methoden

Diese Studie umfasst 77 native sdDECTs des Schädels. Es wurden HI-R (iDose, Philips), HI-65 keV, SAI-R und SAI-40–65 keV rekonstruiert. ROIs wurden in der grauen und weißen Substanz (GM, WM) (Thalamus/frontoparietal und juxtakortikal/Capsula interna) platziert. CT-Werte und Standardabweichung (SD) wurden gemittelt, um Signal-/Kontrast-zu-Rausch-Verhältnis (S-/CNR) zu berechnen. Bildqualität wurde durch ein Forced-Choice-Rating der GM-WM-Differenzierung beurteilt.

Ergebnisse

Die CT-Werte für HI und SAI waren bei 40–50 keV höher als bei HI-R und SAI-R (p≤0,05). Das Bildrauschen war für SAI geringer als bei HI (SAI-R vs. HI-R: 3,58±0,48 HU vs. 5,10±0,69 HU; SAI-65 keV vs. HI-65 keV: 4,03±0,52 HU vs. 4,46±0,64 HU, jeweils p≤0,05), auch beim Vergleich von SAI-50 keV mit HI-R (4,43±0,66 HU vs. 5,10±0,69 HU, p≤0,05). Es verbesserte sich die SNR für SAI gegenüber HI (für GM und WM jeweils p≤0,05). Die CNR war je für SAI-R gegenüber HI-R (1,80±0,34 vs. 1,27±0,26, p≤0,05) und für SAI-VMI überlegen (z. B. SAI-50keV vs. HI-50keV: 2,26±0,52 vs. 2,06±0,48, p≤0,05). Die subjektive GM-WM-Differenzierbarkeit wurde für SAI-50 keV am besten bewertet, wobei SAI-R und SAI 50–65 keV gegenüber HI-R und HI-65 keV ebenfalls überlegen waren (p≤0,05).

Schlussfolgerungen

Die SAI-Rekonstruktion zeigt signifikante Verbesserungen im Bildrauschen, S-/CNR, sowie für die GM-WM-Differenzierbarkeit, wodurch die Verwendung von VMI mit niedrigen keV-Stufen bei routinemäßigen, nativen, kranialen sdDECT ermöglicht wird.

Teilnahme Young Investigator Award

09:45 - 10:00

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.

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Alle Informationen zur Anmeldung und Gruppenanmeldung für den RÖKO DIGITAL 2025 erhalten Sie unter Anmeldung.

Teilnahme an RÖKO DIGITAL 2025-Webinaren

Bitte beachten Sie, dass Sie sich für jedes Webinar separat einloggen müssen!
Bei jeder Veranstaltung finden Sie rechts einen Button "Teilnehmen".

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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.

Möchten Sie als Nicht-Mitglied auch im Anschluss die Webinar-Aufzeichnungen ansehen, so ist der Abschluss einer DRG-/DGMTR-Mitgliedschaft erforderlich. Nutzen Sie zugleich alle weiteren Vorteile und werden Sie jetzt Mitglied in der DRG!

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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.

Weitere Fragen finden Sie in unserer RÖKO DIGITAL 2025-FAQ.
Werden Sie auch dort nicht fündig, rufen Sie uns gern via  030 - 916 070 - 66 an oder schreiben Sie eine E-Mail an kongress@drg.de.