// SCINEXX — SPAZIO & SCIENZA
KI kann Osteoporose in vorhandenen CT-Aufnahmen erkennen
Osteoporose wird oft erst erkannt, wenn Knochen bereits deutlich an Stabilität verloren haben. Eine neue KI-Software soll vorhandene CT-Aufnahmen zusätzlich für die Knochendichtemessung nutzen und so frühere Hinweise liefern. Der Prototyp arbeitet derzeit mit Dual-Energy-CT-Daten, wird noch validiert und ist noch nicht als Medizinprodukt zugelassen.
Darmstadt (Deutschland). Computertomografien entstehen täglich aus vielen Gründen, etwa zur Untersuchung von Herz oder Lunge. In den Aufnahmen steckt jedoch auch Information über die Wirbelknochen, die meist ungenutzt bleibt. Genau hier setzt BMDNow an. Die Software soll vorhandene Bilddaten automatisch auswerten und daraus die Knochendichte einzelner Wirbelkörper ableiten.
Zur Diagnose von Osteoporose gilt die Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DXA) als Goldstandard. Sie wird meist gezielt veranlasst, wenn bereits ein Verdacht auf Knochenschwund besteht. BMDNow verfolgt deshalb einen opportunistischen Ansatz. CT-Aufnahmen, die aus anderem Anlass vorliegen, sollen eine zusätzliche Knochendichteanalyse ermöglichen, ohne dass dafür eine weitere CT-Untersuchung nötig ist.
Forscher des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD (Fraunhofer IGD) entwickeln die Software gemeinsam mit dem Universitätsklinikum Frankfurt und dem IT-Unternehmen garritz online media international. Zu den beteiligten Wissenschaftlern gehört Dr.-Ing. Stefan Wesarg vom Fraunhofer IGD. Das Projekt verbindet automatische Bildsegmentierung durch neuronale Netze mit Verfahren, die aus den Bilddaten eine quantitative Knochendichte ableiten.
„Wir lassen unseren Algorithmus über die vorliegenden Aufnahmen laufen und erhalten quasi als Nebenprodukt eine Analyse der Knochendichte“, sagt Dr.-Ing. Stefan Wesarg.
Im ersten Schritt segmentiert das System den trabekulären Bereich der Wirbelkörper, also das schwammartige Knochengewebe im Inneren. Dafür hat das Team verschiedene KI-Modelle unter realistischen Bedingungen an Patientendaten des Universitätsklinikums Frankfurt getestet. Anschließend wird die Knochendichte voxelweise berechnet, also für einzelne Volumenelemente des dreidimensionalen Bildes. Spezifische Kalibrierkurven, die mit Referenzphantomen erzeugt wurden, dienen dabei als Grundlage.
Aus den berechneten Werten soll sich ableiten lassen, ob eine verminderte Knochendichte oder eine Osteoporose vorliegt. Zusätzlich erstellt das Verfahren eine dreidimensionale Dichtekarte des Knochens. Sie macht sichtbar, wie sich Bestandteile wie Fett und Kalzium im untersuchten Bereich verteilen.
Der aktuelle Prototyp nutzt Dual-Energy-CT-Aufnahmen, bei denen der Körper mit zwei unterschiedlichen Röntgenenergien erfasst wird. Das ist ein wichtiger Unterschied zur langfristigen Zielvorstellung, auch herkömmliche Single-Energy-CT-Aufnahmen auszuwerten. Dafür wollen die Projektpartner die Algorithmen weiter trainieren und eine Referenzdatenbank aufbauen.
Die Software ist damit noch kein allgemein verfügbares Diagnosewerkzeug. Die Projektpartner finalisieren und validieren den Prototypen derzeit. Eine Zulassung als Medizinprodukt wird nach Angaben des Teams innerhalb von ein bis zwei Jahren angestrebt. Bis dahin bleibt offen, wie sich die Methode im regulären klinischen Einsatz bewährt.
Gelingt die Validierung, könnte die Technik bestehende CT-Untersuchungen um eine zusätzliche Auswertung ergänzen. Für Patienten, bei denen ohnehin geeignete CT-Bilder vorliegen, wäre dafür kein weiterer Scan nötig. Die Knochendichte ließe sich nachträglich bestimmen, ohne zusätzliches Personal oder spezielle Messgeräte für die Bildaufnahme einzusetzen.