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Refresher-Kurs mit WISS

Radiologie und IT I - Architekturen in der Radiologie

Radiologie und IT I - Architekturen in der Radiologie
Donnerstag, 16. April 2026 · 17:45 bis 19:15 Uhr
16
Apr

Donnerstag, 16. April 2026

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

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

Zertifizierungen

2 CME-Punkte Kategorie A

Informationen

Moderation
Josua Decker (Augsburg)

Ablauf

17:45 - 18:00

Vortrag (Fortbildung)

Bildbasierte Fallrecherche mit CBIR

Katharina Erb-Eigner (Berlin)

18:00 - 18:15

Vortrag (Fortbildung)

Interoperabilität und offene Standards

René Hosch (Essen)

18:15 - 18:30

Vortrag (Fortbildung)

KI-Kuratierung in der klinischen Routine: Vorteile und Herausforderungen - ein Erfahrungsbericht

Stefanie Bette (München)

18:30 - 18:45

Vortrag (Fortbildung)

Pitfalls bei der Implementierung von KI-Tools

Tilo Dahlmann

18:45 - 18:50

Vortrag (Wissenschaft)

Vorhersage des Primärtumors von Hirnmetastasen mittels Deep Learning basierend auf MRTs: Architekturvergleich und multimodale Analyse

Lennart Philipp (Regensburg)

weitere Autoren

Quirin Strotzer (Regensburg) / Christina Wendl (Regensburg) / Christian Stroszczynski (Regensburg) / Isabel Wiesinger (Regensburg) / Ekaterina Noeva (Regensburg) / Johannes Dinkel (Regensburg) / Michael Knott (Regensburg)

Zielsetzung

Ziel dieser Studie war es, die optimale Deep-Learning-Architektur zur Klassifikation des Primärtumors von Hirnmetastasen anhand klinischer MRT-Daten zu bestimmen. Untersucht wurde zudem, ob die Genauigkeit durch die Kombination mehrerer MRT-Sequenzen, das Hinzufügen klinischer Daten oder domänenspezifisches Vortrainieren verbessert werden kann.

Material und Methoden

Eine retrospektive, multizentrische Kohorte von 484 Patient:innen mit Hirnmetastasen wurde analysiert. Eingeschlossen waren T1-, T1- mit Kontrastmittel (T1CE)-, T2- und FLAIR-Sequenzen. Die Vorverarbeitung umfasste Skull Stripping, Koregistrierung und Intensitätsnormalisierung. Insgesamt wurden 1.825 Metastasen semiautomatisch segmentiert. Für die Klassifikation (Lungenkrebs vs. Nicht-Lungenkrebs) wurden 2D-axiale Schnitte genutzt und verschiedene CNN-Architekturen in einer 10-fach Kreuzvalidierung evaluiert, darunter eigene CNN-, ResNet- und ResNeXt-Modelle sowie auf ImageNet vortrainierte Netzwerke (InceptionV3, ResNet50V2). Zusätzlich wurde domänenspezifisches Pretraining auf einem separaten Datensatz von 4924 Patient:innen mit Hirnmetastasen oder Glioblastomen untersucht.

Ergebnisse

Für die alleinige T1CE-Klassifikation erreichte die ResNeXt50-Architektur die höchste Validierungsgenauigkeit mit 75,7 % ± 2,7 %. Bei Verwendung aller vier MRT-Sequenzen zeigte ebenfalls die ResNeXt50 die beste Performance mit 74,7 % ± 5,7 %. Durch Einbezug von Alter und Geschlecht wurde mit einer ResNet152-Architektur eine Genauigkeit von 77,8 % ± 8,5 % erzielt. Nach domänenspezifischem Pretraining erreichte ein RexNeXt50-Modell eine Genauigkeit von 75,4 % ± 1,7 %.

Schlussfolgerungen

Deep-Learning-Ansätze, insbesondere ResNeXt-Architekturen, zeigen Potenzial zur nicht-invasiven Vorhersage des Primärtumors von Hirnmetastasen. Erste Ergebnisse belegen eine robuste Performance bereits mit einer einzelnen MRT-Sequenz und bilden eine Grundlage für die weitere Evaluation der Vorteile multimodaler Trainingsdaten und Pretraining-Strategien.

Teilnahme Young Investigator Award

18:50 - 18:55

Vortrag (Wissenschaft)

Auf dem Weg zur vollautomatisierten Bildqualitätsanalyse in der Thorax-CT: Open-Source-CNR-Bewertung für reproduzierbare klinische und KI-Workflows

Mathias Holtkamp (Essen)

weitere Autoren

Nikolas Beck (Essen) / Luca Salhöfer (Essen) / René Hosch (Essen) / Marcel Opitz (Essen) / Denise Bos (Essen) / Jannis Straus (Essen) / Michael Forsting (Essen) / Felix Nensa (Essen) / Lale Umutlu (Essen) / Johannes Haubold (Essen)

Zielsetzung

Entwicklung eines vollautomatisierten, Open-Source-basierten Ansatzes zur standardisierten CNR-Messung in der Thorax-CT, um reproduzierbare Bildqualitätsmetriken für klinische Qualitätssicherung und KI-gestützte Anwendungen bereitzustellen.

Material und Methoden

Es wurden 100 kontrastverstärkte Thorax-CT-Untersuchungen (50 CTA, 50 CTPA; mittleres Alter 60 ± 15 Jahre; 40 % weiblich) retrospektiv analysiert und in einem externen TCIA-Datensatz (n = 100) validiert. Aorta, Truncus pulmonalis und paraspinale Muskulatur wurden mittels des Open-Source-Algorithmus BOA (Body and Organ Analysis) segmentiert und durch Fettreduktion sowie binäre Erosion optimiert. Die automatisiert berechneten CNR-Werte wurden mit manuellen ROI-Messungen dreier Radiolog:innen anhand von Bland-Altman-Analysen und Intraklassenkorrelationen (ICC) verglichen.

Ergebnisse

Die unmodifizierte BOA-Segmentierung unterschätzte die CNR gegenüber der manuellen Referenz (mittlere Abweichung bis 6,3; alle p < 0,01). Schrittweise Anpassungen reduzierten den systematischen Bias deutlich. Die optimierte Variante (m_erode6 kombiniert mit a_erode6/p_erode6) zeigte keine signifikanten Abweichungen zu den Referenzmessungen der Radiolog: innen (p ≥ 0,35). Die externe TCIA-Validierung ergab exzellente Übereinstimmungen (ICC 0,89–0,93) mit minimalem Bias (Aorta: 0,16; Truncus pulmonalis: 0,42).

Schlussfolgerungen

Der modifizierte Open-Source-Ansatz ermöglicht eine vollautomatisierte und reproduzierbare CNR-Bewertung in der Thorax-CT. Er liefert standardisierte Metriken als potenzielle Grundlage für klinische Qualitätssicherung und KI-Entwicklung.
18:55 - 19:15

Diskussion

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Häufige Fragen

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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.

Weitere Fragen finden Sie in unserer RÖKO DIGITAL 2026-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.