Vollautomatische Brustsegmentierung mittels Spiral-Brust-CT-Bildern

Ein Durchbruch in der Brustkrebsdiagnostik

Brustkrebs ist die am häufigsten diagnostizierte Krebsart und die häufigste krebsbedingte Todesursache bei Frauen weltweit. Die Brustdichte beeinflusst das Risiko, an Brustkrebs zu erkranken. Gleichzeitig nimmt die Sensitivität von Mammographien aufgrund von Verdeckungen mit hoher Brustdichte ab.

Um die Sterblichkeitsrate bei Brustkrebs durch Früherkennung zu senken, wurden bildgebende Technologien wie nu:view Brust-CT entwickelt und Studien zur Bewertung des Brustkrebsrisikos auf der Grundlage dieser Bilder durchgeführt.

Das Universitätsspital Zürich unterbreitete eine vollautomatische Segmentierungsmethode für Spiral-Brust-CT, die zur korrekten Beurteilung der quantitativen Brustdichte erforderlich ist.

Die Ergebnisse:

> Die automatische Segmentierung stimmte in hohem Maße mit dem Ergebnis der menschlichen Experten überein.

> Die Segmentierung und Brustdichteschätzung zeigten, dass eine genaue Segmentierung wichtig ist, um eine signifikante Abweichung bei der Brustdichteanalyse zu vermeiden.

> Diese Methode ermöglichte eine genaue Quantifizierung der Brustdichte und der Menge des Drüsengewebes, das in direktem Zusammenhang mit dem Brustkrebsrisiko steht.

Diese Segmentierungsmethode kann grundsätzlich als eigenständiges Instrument eingesetzt werden, um Brustgewebestrukturen zu erfassen und bestehende Anwendungen im klinischen Arbeitsablauf zu ergänzen

Ein echter Durchbruch in der Brustkrebsdiagnostik!

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