Radiomics: Wichtiger Schritt bei der Software-Standardisierung für die Analyse medizinischer Bilddaten abgeschlossen
Radiomics: Wichtiger Schritt bei der Software-Standardisierung für die Analyse medizinischer Bilddaten abgeschlossen
Einem internationalen Forscherteam unter Leitung von Wissenschaftlern des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC), des Dresdner OncoRay-Zentrums und der McGill Universität Montreal (Kanada) ist es im Rahmen der Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI) gelungen, die Bestimmung wichtiger Bildmerkmale für die radiomische Analyse zu vereinheitlichen. Grundlage bildete ein gut drei Jahre dauernder gemeinsamer Prüfprozess, in dessen Rahmen Standards für die Ermittlung von 169 zentralen Bildmerkmalen festgeschrieben wurden. Diese Standardisierung der Software ist ein wichtiger Schritt, um die systematische, rechnergestützte Analyse medizinscher Bilddaten, kurz „Radiomics“, voranzubringen. Sie soll Ärzte weltweit im medizinischen Alltag dabei unterstützen, die individuell bestmögliche Therapie für ihre Patienten zu wählen. Die Ergebnisse ihrer Untersuchung veröffentlichten die Wissenschaftler nun im Magazin Radiology (DOI 10.1148/radiol.2020191145).
Radiomics ist ein noch junges Forschungsgebiet, das künftig die Radiologie, Radioonkologie und Nuklearmedizin mathematisch revolutionieren wird. Eine der größten Hürden auf dem Weg in die klinische Anwendbarkeit ist jedoch die häufig fehlende Vergleichbarkeit von medizinischen Bilddaten und der darauf basierenden Berechnung von Bildmerkmalen. Im Rahmen der Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI) haben sich daher rund 65 Wissenschaftler weltweit zusammengeschlossen, um radiomische Softwareanwendungen zu standardisieren. In einem ersten Schritt konnten sie nun in einem gut drei Jahre dauernden gemeinsamen Prüfprozess Standards für die Bestimmung von 169 wichtigen Bildmerkmalen festschreiben. „Softwarelösungen für radiomische Berechnungen sind hochkomplex. Weltweit programmieren zahlreiche Forschergruppen eigene Softwareanwendungen, um diese stetig weiterentwickeln zu können. Dabei kann es zu Ungenauigkeiten und Fehlern kommen. Unser Ziel war es, einen Standard zu definieren, der eine fehlerfreie Definition und Berechnung zahlreicher Bildmerkmale ermöglicht“, erklärt Dr. Alex Zwanenburg vom Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC) und vom OncoRay-Zentrum.
Nur mit allgemeingültigen und vergleichbaren Verfahren und Programmen wird es künftig möglich sein, das klinische Potential von Radiomics auszuschöpfen, das eine neue Form der Auswertung und Verknüpfung medizinischer Bilddaten erlaubt. Computer berechnen aus großen Datenmengen Charakteristika von Bilddateien, die in dieser Genauigkeit mit dem menschlichen Auge nicht erkennbar sind. Die Ergebnisse der Berechnungen geben beispielsweise Aufschluss über die spezifische Struktur des Tumorgewebes. Die so berechneten Bildmerkmale können wiederum mathematisch in Beziehung gesetzt werden zu Patientendaten aus der Molekulargenetik oder Labormedizin oder auch zu Behandlungsergebnissen. Ziel ist es, mithilfe dieser Berechnungen Aussagen über den weiteren Krankheitsverlauf und die individuell beste Therapie treffen zu können.
Unter Leitung von Wissenschaftlern des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC), des Dresdner OncoRay-Zentrums und der Universität Montreal (Kanada) machten sich 25 Forscherteams zunächst anhand eines einfachen Modells auf die Suche nach Ungenauigkeiten und Rechenfehlern in ihrer jeweiligen Softwareanwendung. In einem zweiten Schritt wurde der gemeinsamen Analyse ein echtes Computertomographie-Bild zugrunde gelegt. In einer dritten Phase überprüften die Wissenschaftler schließlich, ausgehend von komplexen öffentlich zugänglichen Bilddaten von 51 Patienten mit Weichteilsarkom, die nach den vorherigen Anpassungen angestrebte Übereinstimmung aller Berechnungen.
Auf diese Weise gelang es ihnen, Referenzwerte für 169 Bildmerkmale festzulegen, an denen sich andere Forschergruppen künftig auf Grundlage der allgemein zugänglichen Referenzmodelle und -bilddaten orientieren können. Zudem erarbeiteten sie ein umfangreiches Handbuch, das eine Anleitung zur Fehlersuche und -behebung in Radiomics-Softwareanwendungen bietet. „Damit lassen sich künftig auch Studien nach IBSI-Standard durchführen, die allgemeingültig überprüfbar und nachvollziehbar sind – eine wichtige Voraussetzung für wissenschaftlich korrektes Arbeiten und zukünftig für standardisierte Therapievorschläge“, sagt Prof. Esther Troost, Direktorin der Klinik und Poliklinik für Strahlentherapie und Radioonkologie des Universitätsklinikums Dresden und Leiterin der Forschungsgruppe „Bildgestützte Hochpräzisionsstrahlentherapie“ am OncoRay-Zentrum und am Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf. Neben der von der IBSI vorangetriebenen Software-Standardisierung sind weitere wichtige Anpassungen nötig, um Radiomics für die klinische Anwendung nutzbar zu machen. „So müssen etwa Bilddaten, die die Grundlage der radiomischen Analyse bilden, absolut standardisiert und qualitätsgesichert aufgenommen werden. Hierzu wird es künftig auch nötig sein, bildgebende Geräte unterschiedlicher Hersteller in ihren Einstellungen aneinander anzupassen“, erklärt Prof. Steffen Löck, Leiter der Forschungsgruppe ‚Modellierung und Biostatistik in der Radioonkologie‘ am OncoRay-Zentrum. Die Forscher der Image Biomarker Standardization Initiative werden den Anpassungsprozess künftig auf ihrem Gebiet weiter vorantreiben. Im nächsten Schritt wollen sie die Software für Bildfilter standardisieren, mit denen sich Strukturen innerhalb von Bilddateien klarer voneinander abgrenzen lassen.
Veröffentlichung
A. Zwanenburg*, M. Vallières* et al.: The Image Biomarker Standardization Initiative: standardized quantitative radiomics for high-throughput image-based phenotyping, Radiology, DOI: https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020191145
Zur Pressemitteilung steht ein Bild in druckfähiger Auflösung zur Verfügung:
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BU: Mittels Radiomics lassen sich Charakteristika medizinischer Bilddateien – etwa aus der kombinierten Magnetresonanztomographie und Positronen-Emissions-Tomographie – aus großen Datenmengen berechnen.
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