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Erschienen in: Die Onkologie 9/2022

11.07.2022 | Diagnostische Radiologie | Update Onkologie

Diagnostische Radiologie

Update 2022

verfasst von: Simon Lennartz, Heinz-Peter Schlemmer, Thorsten Persigehl

Erschienen in: Die Onkologie | Ausgabe 9/2022

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Zusammenfassung

Hintergrund

Aktuelle wissenschaftliche Entwicklungen in der onkologischen Bildgebung führen in verschiedenen klinischen Anwendungsfeldern zu Veränderungen, die in der klinisch-onkologischen Routine von Bedeutung sind.

Ziel der Arbeit

Ziel der Arbeit ist es, schlaglichtartig aktuelle Entwicklungen in der onkologischen Bildgebung zu erläutern und deren Bedeutung für Onkologen, Radiologen und Krebspatienten aufzuzeigen.

Material und Methoden

Diese Arbeit basiert auf der Auswahl wichtiger wissenschaftlicher Entwicklungen und Anwendungsfälle durch die Autoren und einer selektiven Literaturrecherche mit Fokus auf deren klinische Implikationen im interdisziplinären Umfeld der Onkologie.

Ergebnisse

Seit Jahren gehört die Entwicklung der künstlichen Intelligenz zu einem der dynamischsten Wissenschaftsfelder in der Radiologie, wobei sich die Anwendung in der onkologischen Bildgebung in besonderem Maß anbietet. Während wissenschaftlich in vielen Anwendungsfällen bereits vielversprechende Ergebnisse erzielt wurden und die Zahl der zugelassenen Softwarelösungen zunimmt, ergeben sich auch wichtige Herausforderungen und Hürden bei der breiten klinischen Validierung und Implementierung. Interinstitutionelle Vernetzung großer Datenbanken, wie durch die Joint Imaging Platform (JIP) des Deutschen Konsortiums für translationale Krebsforschung, sowie die zunehmende Implementierung der strukturierten Befundung mit Generierung von maschinenlesbarem Dateninput helfen, einige dieser Herausforderungen zu adressieren. Weitere wichtige wissenschaftliche Entwicklungen in der onkologischen Bildgebung sind modalitätsspezifisch, diesbezüglich legt dieser Artikel einen Fokus auf die moderne Dual-Energy-CT und gibt einen Ausblick zur kürzlich eingeführten Photon-Counting-CT.

Schlussfolgerung

Die onkologische Bildgebung unterliegt einem dynamischen Wandel, der von sich verändernden Anforderungen seitens der Onkologie sowie von Fortschritten auf verschiedenen Wissenschaftsfeldern, allen voran der Medizintechnik und Anwendungen der künstlichen Intelligenz, getrieben wird.
Literatur
2.
Zurück zum Zitat McCollough CH, Leng S, Yu L, Fletcher JG (2015) Dual- and multi-energy CT: principles, technical approaches, and clinical applications. Radiology 276:637CrossRef McCollough CH, Leng S, Yu L, Fletcher JG (2015) Dual- and multi-energy CT: principles, technical approaches, and clinical applications. Radiology 276:637CrossRef
3.
Zurück zum Zitat Willemink MJ, Persson M, Pourmorteza A, Pelc NJ, Fleischmann D (2018) Photon-counting CT: technical principles and clinical prospects. Radiology 289(2):293–312CrossRef Willemink MJ, Persson M, Pourmorteza A, Pelc NJ, Fleischmann D (2018) Photon-counting CT: technical principles and clinical prospects. Radiology 289(2):293–312CrossRef
4.
Zurück zum Zitat Bustin A, Fuin N, Botnar RM, Prieto C (2020) From compressed-sensing to artificial intelligence-based cardiac MRI reconstruction. Front Cardiovasc Med 7:17CrossRef Bustin A, Fuin N, Botnar RM, Prieto C (2020) From compressed-sensing to artificial intelligence-based cardiac MRI reconstruction. Front Cardiovasc Med 7:17CrossRef
5.
Zurück zum Zitat Marin D, Davis D, Choudhury KR (2017) Characterization of small focal renal lesions: diagnostic accuracy with single-phase contrast-enhanced dual-energy CT with material attenuation analysis compared with conventional attenuation measurements. Radiology 284:737CrossRef Marin D, Davis D, Choudhury KR (2017) Characterization of small focal renal lesions: diagnostic accuracy with single-phase contrast-enhanced dual-energy CT with material attenuation analysis compared with conventional attenuation measurements. Radiology 284:737CrossRef
7.
Zurück zum Zitat Graser A, Becker CR, Staehler M, Clevert DA, MacAri M, Arndt N et al (2010) Single-phase dual-energy CT allows for characterization of renal masses as benign or malignant. Invest Radiol 45(7):399–405CrossRef Graser A, Becker CR, Staehler M, Clevert DA, MacAri M, Arndt N et al (2010) Single-phase dual-energy CT allows for characterization of renal masses as benign or malignant. Invest Radiol 45(7):399–405CrossRef
8.
Zurück zum Zitat Lennartz S, Zopfs D, Abdullayev N, Bratke G, Le Blanc M, Slebocki K et al (2020) Iodine overlays to improve differentiation between peritoneal carcinomatosis and benign peritoneal lesions. Eur Radiol 30(7):3968–3976CrossRef Lennartz S, Zopfs D, Abdullayev N, Bratke G, Le Blanc M, Slebocki K et al (2020) Iodine overlays to improve differentiation between peritoneal carcinomatosis and benign peritoneal lesions. Eur Radiol 30(7):3968–3976CrossRef
9.
Zurück zum Zitat Andersen MB, Ebbesen D, Thygesen J, Kruis M, Rasmussen F (2020) Impact of spectral body imaging in patients suspected for occult cancer: a prospective study of 503 patients. Eur Radiol 30(10):5539–5550CrossRef Andersen MB, Ebbesen D, Thygesen J, Kruis M, Rasmussen F (2020) Impact of spectral body imaging in patients suspected for occult cancer: a prospective study of 503 patients. Eur Radiol 30(10):5539–5550CrossRef
10.
Zurück zum Zitat Reimer RP, Große Hokamp N, Fehrmann Efferoth A, Krauskopf A, Zopfs D, Kröger JR et al (2021) Virtual monoenergetic images from spectral detector computed tomography facilitate washout assessment in arterially hyper-enhancing liver lesions. Eur Radiol 31(5):3468–3477CrossRef Reimer RP, Große Hokamp N, Fehrmann Efferoth A, Krauskopf A, Zopfs D, Kröger JR et al (2021) Virtual monoenergetic images from spectral detector computed tomography facilitate washout assessment in arterially hyper-enhancing liver lesions. Eur Radiol 31(5):3468–3477CrossRef
11.
Zurück zum Zitat Shapira N, Fokuhl J, Schultheiß M, Beck S, Kopp FK, Pfeiffer D et al (2020) Liver lesion localisation and classification with convolutional neural networks: a comparison between conventional and spectral computed tomography. Biomed Phys Eng Express 6(1):15038CrossRef Shapira N, Fokuhl J, Schultheiß M, Beck S, Kopp FK, Pfeiffer D et al (2020) Liver lesion localisation and classification with convolutional neural networks: a comparison between conventional and spectral computed tomography. Biomed Phys Eng Express 6(1):15038CrossRef
14.
Zurück zum Zitat Obmann MM, Kelsch V, Cosentino A, Hofmann V, Boll DT, Benz MR (2019) Interscanner and intrascanner comparison of virtual unenhanced attenuation values derived from twin beam dual-energy and dual-source, dual-energy computed tomography. Invest Radiol 54(1):1–6CrossRef Obmann MM, Kelsch V, Cosentino A, Hofmann V, Boll DT, Benz MR (2019) Interscanner and intrascanner comparison of virtual unenhanced attenuation values derived from twin beam dual-energy and dual-source, dual-energy computed tomography. Invest Radiol 54(1):1–6CrossRef
15.
Zurück zum Zitat Meyer M, Nelson RC, Vernuccio F, González F, Farjat AE, Patel BN et al (2019) Virtual unenhanced images at dual-energy CT: influence on renal lesion characterization. Radiology 291(2):381–390CrossRef Meyer M, Nelson RC, Vernuccio F, González F, Farjat AE, Patel BN et al (2019) Virtual unenhanced images at dual-energy CT: influence on renal lesion characterization. Radiology 291(2):381–390CrossRef
17.
Zurück zum Zitat Rajendran K, Petersilka M, Henning A, Shanblatt ER, Schmidt B, Flohr TG et al (2022) First clinical photon-counting detector CT system: technical evaluation. Radiology 303(1):130–138CrossRef Rajendran K, Petersilka M, Henning A, Shanblatt ER, Schmidt B, Flohr TG et al (2022) First clinical photon-counting detector CT system: technical evaluation. Radiology 303(1):130–138CrossRef
18.
Zurück zum Zitat Wehrse E, Sawall S, Klein L, Glemser P, Delorme S, Schlemmer H‑P et al (2021) Potential of ultra-high-resolution photon-counting CT of bone metastases: initial experiences in breast cancer patients. NPJ Breast Cancer 7(1):3CrossRef Wehrse E, Sawall S, Klein L, Glemser P, Delorme S, Schlemmer H‑P et al (2021) Potential of ultra-high-resolution photon-counting CT of bone metastases: initial experiences in breast cancer patients. NPJ Breast Cancer 7(1):3CrossRef
19.
Zurück zum Zitat Ruetters M, Sen S, Gehrig H, Bruckner T, Kim T‑S, Lux CJ et al (2022) Dental imaging using an ultra-high resolution photon-counting CT system. Sci Rep 12(1):7125CrossRef Ruetters M, Sen S, Gehrig H, Bruckner T, Kim T‑S, Lux CJ et al (2022) Dental imaging using an ultra-high resolution photon-counting CT system. Sci Rep 12(1):7125CrossRef
20.
Zurück zum Zitat Sawall S, Klein L, Wehrse E, Rotkopf LT, Amato C, Maier J et al (2021) Threshold-dependent iodine imaging and spectral separation in a whole-body photon-counting CT system. Eur Radiol 31(9):6631–6639CrossRef Sawall S, Klein L, Wehrse E, Rotkopf LT, Amato C, Maier J et al (2021) Threshold-dependent iodine imaging and spectral separation in a whole-body photon-counting CT system. Eur Radiol 31(9):6631–6639CrossRef
21.
Zurück zum Zitat Wehrse E, Klein L, Rotkopf LT, Wagner WL, Uhrig M, Heußel CP et al (2021) Photon-counting detectors in computed tomography: from quantum physics to clinical practice. Radiologe 61(1):1–10CrossRef Wehrse E, Klein L, Rotkopf LT, Wagner WL, Uhrig M, Heußel CP et al (2021) Photon-counting detectors in computed tomography: from quantum physics to clinical practice. Radiologe 61(1):1–10CrossRef
22.
Zurück zum Zitat Brook OR, Brook A, Vollmer CM, Kent TS, Sanchez N, Pedrosa I (2015) Structured reporting of multiphasic CT for pancreatic cancer: potential effect on staging and surgical planning. Radiology 274(2):464–472CrossRef Brook OR, Brook A, Vollmer CM, Kent TS, Sanchez N, Pedrosa I (2015) Structured reporting of multiphasic CT for pancreatic cancer: potential effect on staging and surgical planning. Radiology 274(2):464–472CrossRef
23.
Zurück zum Zitat Persigehl T, Baumhauer M, Baeßler B, Beyer LP, Bludau M, Bruns C et al (2020) Structured reporting of solid and cystic pancreatic lesions in CT and MRI: consensus-based structured report templates of the German society of radiology (DRG). Rofo 192(7):641–656CrossRef Persigehl T, Baumhauer M, Baeßler B, Beyer LP, Bludau M, Bruns C et al (2020) Structured reporting of solid and cystic pancreatic lesions in CT and MRI: consensus-based structured report templates of the German society of radiology (DRG). Rofo 192(7):641–656CrossRef
24.
Zurück zum Zitat Olthof AW, Borstlap J, Roeloffzen WW, Callenbach PMC, van Ooijen PMA (2018) Improvement of radiology reporting in a clinical cancer network: impact of an optimised multidisciplinary workflow. Eur Radiol 28(10):4274–4280CrossRef Olthof AW, Borstlap J, Roeloffzen WW, Callenbach PMC, van Ooijen PMA (2018) Improvement of radiology reporting in a clinical cancer network: impact of an optimised multidisciplinary workflow. Eur Radiol 28(10):4274–4280CrossRef
25.
Zurück zum Zitat Aerts HJWL, Velazquez ER, Leijenaar RTH, Parmar C, Grossmann P, Cavalho S et al (2014) Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat Commun 5:4006CrossRef Aerts HJWL, Velazquez ER, Leijenaar RTH, Parmar C, Grossmann P, Cavalho S et al (2014) Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat Commun 5:4006CrossRef
26.
Zurück zum Zitat Zhang KS, Schelb P, Kohl S, Radtke JP, Wiesenfarth M, Schimmöller L et al (2021) Improvement of PI-RADS-dependent prostate cancer classification by quantitative image assessment using radiomics or mean ADC. Magn Reson Imaging 82:9–17CrossRef Zhang KS, Schelb P, Kohl S, Radtke JP, Wiesenfarth M, Schimmöller L et al (2021) Improvement of PI-RADS-dependent prostate cancer classification by quantitative image assessment using radiomics or mean ADC. Magn Reson Imaging 82:9–17CrossRef
27.
Zurück zum Zitat Bonekamp D, Schlemmer H‑P (2021) Machine learning and multiparametric MRI for early diagnosis of prostate cancer. Urologe A 60(5):576–591CrossRef Bonekamp D, Schlemmer H‑P (2021) Machine learning and multiparametric MRI for early diagnosis of prostate cancer. Urologe A 60(5):576–591CrossRef
28.
Zurück zum Zitat Baeßler B, Weiss K, dos Santos DP (2019) Robustness and reproducibility of radiomics in magnetic resonance imaging: a phantom study. Invest Radiol 54(4):221–228CrossRef Baeßler B, Weiss K, dos Santos DP (2019) Robustness and reproducibility of radiomics in magnetic resonance imaging: a phantom study. Invest Radiol 54(4):221–228CrossRef
29.
Zurück zum Zitat Meyer M, Ronald J, Vernuccio F, Nelson RC, Ramirez-Giraldo JC, Solomon J et al (2019) Reproducibility of CT radiomic features within the same patient: influence of radiation dose and CT reconstruction settings. Radiology 293(3):583–591CrossRef Meyer M, Ronald J, Vernuccio F, Nelson RC, Ramirez-Giraldo JC, Solomon J et al (2019) Reproducibility of CT radiomic features within the same patient: influence of radiation dose and CT reconstruction settings. Radiology 293(3):583–591CrossRef
30.
Zurück zum Zitat Zwanenburg A, Vallières M, Abdalah MA, Aerts HJWL, Andrearczyk V, Apte A et al (2020) The image biomarker standardization initiative: standardized quantitative radiomics for high-throughput image-based phenotyping. Radiology 295(2):328–338CrossRef Zwanenburg A, Vallières M, Abdalah MA, Aerts HJWL, Andrearczyk V, Apte A et al (2020) The image biomarker standardization initiative: standardized quantitative radiomics for high-throughput image-based phenotyping. Radiology 295(2):328–338CrossRef
31.
Zurück zum Zitat Bluemke DA, Moy L, Bredella MA, Ertl-Wagner BB, Fowler KJ, Goh VJ et al (2020) Assessing radiology research on artificial intelligence: a brief guide for authors, reviewers, and readers—from the radiology editorial board. Radiology 294(3):487–489CrossRef Bluemke DA, Moy L, Bredella MA, Ertl-Wagner BB, Fowler KJ, Goh VJ et al (2020) Assessing radiology research on artificial intelligence: a brief guide for authors, reviewers, and readers—from the radiology editorial board. Radiology 294(3):487–489CrossRef
32.
Zurück zum Zitat Benjamens S, Dhunnoo P, Meskó B (2020) The state of artificial intelligence-based FDA-approved medical devices and algorithms: an online database. NPJ Digit Med 3(1):118CrossRef Benjamens S, Dhunnoo P, Meskó B (2020) The state of artificial intelligence-based FDA-approved medical devices and algorithms: an online database. NPJ Digit Med 3(1):118CrossRef
33.
Zurück zum Zitat Curtis C, Liu C, Bollerman TJ, Pianykh OS (2018) Machine learning for predicting patient wait times and appointment delays. J Am Coll Radiol 15(9):1310–1316CrossRef Curtis C, Liu C, Bollerman TJ, Pianykh OS (2018) Machine learning for predicting patient wait times and appointment delays. J Am Coll Radiol 15(9):1310–1316CrossRef
34.
Zurück zum Zitat Singh R, Wu W, Wang G, Kalra MK (2020) Artificial intelligence in image reconstruction: the change is here. Phys Med 79:113–125CrossRef Singh R, Wu W, Wang G, Kalra MK (2020) Artificial intelligence in image reconstruction: the change is here. Phys Med 79:113–125CrossRef
36.
Zurück zum Zitat Dratsch T, Korenkov M, Zopfs D, Brodehl S, Baessler B, Giese D et al (2021) Practical applications of deep learning: classifying the most common categories of plain radiographs in a PACS using a neural network. Eur Radiol 31(4):1812–1818CrossRef Dratsch T, Korenkov M, Zopfs D, Brodehl S, Baessler B, Giese D et al (2021) Practical applications of deep learning: classifying the most common categories of plain radiographs in a PACS using a neural network. Eur Radiol 31(4):1812–1818CrossRef
37.
Zurück zum Zitat Bonekamp D, Schlemmer H‑P (2022) Artificial intelligence (AI) in radiology? : do we need as many radiologists in the future? Urologe A 61(4):392–399CrossRef Bonekamp D, Schlemmer H‑P (2022) Artificial intelligence (AI) in radiology? : do we need as many radiologists in the future? Urologe A 61(4):392–399CrossRef
38.
Zurück zum Zitat Schlemmer H‑P, Hohenfellner M (2021) Chancen von KI in der Onkologie am Beispiel der individualisierten Diagnostik und Behandlung von Prostatakrebs = Opportunities of AI in oncology using the example of individualized diagnosis and treatment of prostate cancer. Z Med Ethik 67(3):309–326 Schlemmer H‑P, Hohenfellner M (2021) Chancen von KI in der Onkologie am Beispiel der individualisierten Diagnostik und Behandlung von Prostatakrebs = Opportunities of AI in oncology using the example of individualized diagnosis and treatment of prostate cancer. Z Med Ethik 67(3):309–326
39.
Zurück zum Zitat Perry TS, Ng A (2021) X‑rays the AI hype (IEEE, Spectrum) Perry TS, Ng A (2021) X‑rays the AI hype (IEEE, Spectrum)
43.
Zurück zum Zitat BMBF (2021) Newsletter 101 – Gemeinsam im Bilde mit der Joint Imaging Platform BMBF (2021) Newsletter 101 – Gemeinsam im Bilde mit der Joint Imaging Platform
44.
Zurück zum Zitat Scherer J, Nolden M, Kleesiek J, Metzger J, Kades K, Schneider V et al (2020) Joint imaging platform for federated clinical data analytics. JCO Clin Cancer Inform 4:1027–1038CrossRef Scherer J, Nolden M, Kleesiek J, Metzger J, Kades K, Schneider V et al (2020) Joint imaging platform for federated clinical data analytics. JCO Clin Cancer Inform 4:1027–1038CrossRef
45.
Zurück zum Zitat Iuga A‑I, Lossau T, Caldeira LL, Rinneburger M, Lennartz S, Große Hokamp N et al (2021) Automated mapping and N‑staging of thoracic lymph nodes in contrast-enhanced CT scans of the chest using a fully convolutional neural network. Eur J Radiol 139:109718CrossRef Iuga A‑I, Lossau T, Caldeira LL, Rinneburger M, Lennartz S, Große Hokamp N et al (2021) Automated mapping and N‑staging of thoracic lymph nodes in contrast-enhanced CT scans of the chest using a fully convolutional neural network. Eur J Radiol 139:109718CrossRef
46.
Zurück zum Zitat Lennartz S, Dratsch T, Zopfs D, Persigehl T, Maintz D, Große Hokamp N et al (2021) Use and control of artificial intelligence in patients across the medical workflow: single-center questionnaire study of patient perspectives. J Med Internet Res 23(2):e24221CrossRef Lennartz S, Dratsch T, Zopfs D, Persigehl T, Maintz D, Große Hokamp N et al (2021) Use and control of artificial intelligence in patients across the medical workflow: single-center questionnaire study of patient perspectives. J Med Internet Res 23(2):e24221CrossRef
Metadaten
Titel
Diagnostische Radiologie
Update 2022
verfasst von
Simon Lennartz
Heinz-Peter Schlemmer
Thorsten Persigehl
Publikationsdatum
11.07.2022
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Onkologie / Ausgabe 9/2022
Print ISSN: 2731-7226
Elektronische ISSN: 2731-7234
DOI
https://doi.org/10.1007/s00761-022-01209-5

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