EP4623407A1 - Erzeugen von kontrastverstärkten synthetischen radiologischen aufnahmen - Google Patents

Erzeugen von kontrastverstärkten synthetischen radiologischen aufnahmen

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Publication number
EP4623407A1
EP4623407A1 EP23809261.3A EP23809261A EP4623407A1 EP 4623407 A1 EP4623407 A1 EP 4623407A1 EP 23809261 A EP23809261 A EP 23809261A EP 4623407 A1 EP4623407 A1 EP 4623407A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
image
contrast agent
synthetic
examination
machine learning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP23809261.3A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Hubertus Pietsch
Gregor Jost
Jessica LOHRKE
Gunnar SCHÜTZ
Felix Karl FELIX
Johannes HAUBOLD
René HOSCH
Felix Nensa
Michael Forsting
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Universitaetsklinikum Essen
Bayer AG
Original Assignee
Universitaetsklinikum Essen
Bayer AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Universitaetsklinikum Essen, Bayer AG filed Critical Universitaetsklinikum Essen
Publication of EP4623407A1 publication Critical patent/EP4623407A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
    • A61K49/00—Preparations for testing in vivo
    • A61K49/06—Nuclear magnetic resonance [NMR] contrast preparations; Magnetic resonance imaging [MRI] contrast preparations
    • A61K49/08—Nuclear magnetic resonance [NMR] contrast preparations; Magnetic resonance imaging [MRI] contrast preparations characterised by the carrier
    • A61K49/10—Organic compounds
    • A61K49/101—Organic compounds the carrier being a complex-forming compound able to form MRI-active complexes with paramagnetic metals
    • A61K49/106—Organic compounds the carrier being a complex-forming compound able to form MRI-active complexes with paramagnetic metals the complex-forming compound being cyclic, e.g. DOTA
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
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    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30096—Tumor; Lesion

Definitions

  • Magnetic resonance imaging is of particular importance for the radiological examination of liver lesions. It is characterized by excellent soft tissue contrast and high spatial resolution without exposing the patient to ionizing radiation or iodinated contrast agents.
  • gadolinium-based contrast agents can be roughly divided into extracellular and intracellular contrast agents.
  • Intracellular contrast agents are absorbed to a certain extent into the cells of tissues and then excreted again.
  • Intracellular MRI contrast agents based on gadoxetic acid are characterized by the fact that they are specifically absorbed by liver cells, the hepatocytes, accumulate in the functional tissue (parenchyma) and increase the contrast in healthy liver tissue before they are then excreted via bile into the feces. Examples of such contrast agents based on gadoxetic acid are described in US 6,039,931A; they are commercially available, for example, under the brand names Primovist® and Eovist®. Another MRI contrast agent with a lower absorption into the hepatocytes is gadobenate dimeglumine (Multihance®).
  • Gadoxetate disodium belongs to the group of intracellular contrast agents. It is approved for use in MRI of the liver to detect and characterize lesions in patients with known or suspected focal liver disease.
  • GD with its lipophilic ethoxybenzyl moiety, exhibits a two-phase distribution: first distribution in the intravascular and interstitial space after bolus injection, followed by selective uptake by hepatocytes.
  • GD is excreted unchanged from the body in approximately equal amounts via the kidneys and the hepatobiliary route (50:50 dual excretion mechanism).
  • GD is also referred to as a hepatobiliary contrast agent due to its selective accumulation in healthy liver tissue.
  • the transition phase typically already shows some increase in liver signal intensity due to the onset of uptake of the agent into hepatocytes.
  • Additional T2-weighted and diffusion-weighted (DWI) images can be obtained after the dynamic phase and before the late hepatobiliary phase.
  • the machine learning model is trained using training data comprising, for each examination object of a plurality of examination objects, i) a CT image of the examination area after the application of the MRI contrast agent and ii) an MRI image after the application of the MRI contrast agent, to generate a synthetic radiological image based on the CT image,
  • Another object of the present invention is the use of an MRI contrast agent in a CT examination method comprising:
  • a further subject matter of the present invention is a kit comprising an MRI contrast agent and a computer program product, wherein the computer program product comprises a computer program that can be loaded into a working memory of a computer system and causes the computer system to carry out the following steps:
  • the invention provides means by which a synthetic radiological image of an examination region of an examination object can be generated.
  • the “area of investigation” is a part of the object under investigation, for example an organ or part of an organ such as the liver, brain, heart, kidney, lung, stomach, intestine or part of the organs mentioned or several organs or another part of the body.
  • the model When training such a model, the model is presented with training data from which it can learn.
  • the trained machine learning model is the result of the training process.
  • the training data includes the correct output data (target data) that the model should generate based on the input data.
  • patterns are recognized that map the input data to the target data.
  • the input data of the training data is fed into the model and the model produces output data.
  • the output data is compared with the target data.
  • Model parameters are changed so that the deviations between the output data and the target data are reduced to a (defined) minimum.
  • the deviations can be quantified using a loss function.
  • Such an error function can be used to calculate an error (loss value) for a given pair of output data and target data.
  • the goal of the training process can be to change (adapt) the parameters of the machine learning model so that the error is reduced to a (defined) minimum for all pairs of the training data set.
  • difference metrics between vectors such as the mean square error, a cosine distance, a norm of the difference vector such as a Euclidean distance, a Chebyshev distance, an Lp norm of a difference vector, a weighted norm, or any other type of difference metric of two vectors can be chosen as the error function.
  • an element-wise difference metric can be used.
  • the output data can be transformed, e.g. into a one-dimensional vector, before calculating an error value.
  • the machine learning model is trained using training data to generate a synthetic radiological image based on at least one CT image of the examination area of the examination object after the application of an MRI contrast agent, which corresponds in particular in terms of its quality, contrast distribution and resolution to an MRI image of the examination area of the examination object after the application of an MRI contrast agent.
  • the machine learning model is trained to generate (predict) an artificial MRI image based on at least one CT image of the examination area of the examination object after the application of an MRI contrast agent, which represents the examination area of the examination object after the application of the MRI contrast agent.
  • the artificial radiological image is generated on the basis of at least one CT image, but has a contrast distribution that corresponds to an MRI image.
  • the contrasts of the structures in a CT image usually differ from those in an MRI image.
  • the machine vision model is trained to transfer the contrast distribution in an MRI image to a CT image. This allows structures in a CT image that are shown with enhanced contrast in a comparable MRI image to be highlighted more clearly in the CT image.
  • a high contrast between healthy overlying tissue and overlying lesions in an MRI image can be transferred to a CT image after the application of a hepatobiliary MRI contrast agent. In other words, this corresponds to the conversion of a hepatobiliary MRI contrast agent into a liver-specific CT contrast agent.
  • Both the at least one CT image and the at least one MRI image represent the examination area of the respective examination object after the application of an MRI contrast agent.
  • the contrast agent is usually the same in both cases. Preferably, but not necessarily, the same amount of MRI contrast agent is applied.
  • the at least one CT image and the at least one MRI image can represent the examination area at the same time after the application of the MRI contrast agent or at different times. It is possible, for example, that the at least one MRI image represents the liver or part of the liver of an examination subject in the hepatobiliary phase after the application of a hepatobiliary MRI contrast agent (e.g. 10 to 20 minutes after the application of the hepatobiliary MRI contrast agent), while the at least one CT image represents the liver or part of the liver at an earlier time (e.g. within the first 10 minutes after the application of the contrast agent) or at a later time (e.g. more than 20 minutes after the application of the contrast agent) after the application of the hepatobiliary contrast agent.
  • a hepatobiliary MRI contrast agent e.g. 10 to 20 minutes after the application of the hepatobiliary MRI contrast agent
  • the at least one CT image represents the liver or part of the liver at an earlier time (e
  • the contrast-enhancing effect of Primovist®/Eovist® is mediated by the stable gadolinium complex Gd-EOB-DTPA (gadolinium-ethoxybenzyl-diethylenetriamine-pentaacetic acid).
  • Gd-EOB-DTPA gadolinium-ethoxybenzyl-diethylenetriamine-pentaacetic acid
  • DTPA forms a complex with the paramagnetic gadolinium ion that has an extremely high thermodynamic stability.
  • the ethoxybenzyl residue (EOB) mediates the hepatobiliary uptake of the contrast agent.
  • X represents a group consisting of
  • R 4 represents a group selected from C 2 -C4-alkoxy, (H 3 C-CH 2 )-O-(CH 2 ) 2 -O-, (H 3 C-CH 2 )-O-(CH 2 ) 2 -O- (CH 2 ) 2 -O- and (H 3 C-CH 2 )-O-(CH 2 ) 2 -O-(CH 2 ) 2 -O-,
  • R 5 represents a hydrogen atom
  • R 6 represents a hydrogen atom, or a stereoisomer, tautomer, hydrate, solvate or salt thereof, or a mixture thereof.
  • Ar a group selected from where # represents the connection to X
  • R 7 represents a hydrogen atom or a group selected from C1-C3 alkyl, -CH2OH, -(CH 2 ) 2 OH and -CH2OCH3;
  • R 8 a group selected from
  • Ci-C3-alkyl means a linear or branched, saturated, monovalent hydrocarbon group having 1, 2 or 3 carbon atoms, e.g. methyl, ethyl, n-propyl and isopropyl.
  • C2-C4-alkyl means a linear or branched, saturated, monovalent hydrocarbon group having 2, 3 or 4 carbon atoms.
  • C2-C4 alkoxy means a linear or branched, saturated, monovalent group of the formula (C2-C4 alkyl)-O-, in which the term “C2-C4 alkyl” is as defined above, e.g. a methoxy, ethoxy, n-propoxy or isopropoxy group.
  • the contrast agent is an agent comprising gadolinium 2,2',2"- ⁇ 10-[(lR)-l-carboxy-2- ⁇ 4-[2-(2-ethoxyethoxy)ethoxy]phenyl ⁇ ethyl]-
  • the contrast agent is an agent comprising gadolinium (2S,2'S,2"S)-2,2',2"- ⁇ 10-[(lS)-l-carboxy-4- ⁇ 4-[2-(2-ethoxyethoxy)ethoxy]phenyl ⁇ butyl]-l,4,7,10-tetraazacyclododecane-l,4,7-triyl ⁇ tris(3-hydroxypropanoate) (see e.g. WO2022/194777, Example 15).
  • the contrast agent is an agent comprising gadolinium -2,2',2"- ⁇ (2.S)-10-(carboxymethyl)-2-
  • the contrast agent is an agent comprising gadolinium(III) 5,8-bis(carboxylatomethyl)-2-[2-(methylamino)-2-oxoethyl]-10-oxo-
  • the contrast agent is an agent comprising gadolinium(III) 2,2',2"-(10-((2R,3S)-l,3,4-trihydroxybutan-2-yl)-l,4,7,10-tetraazacyclododecane-l,4,7-triyl)triacetate (also referred to as gadobutrol or Gd-DO3A-butrol).
  • the training data may include additional data as input and/or target data for each of the plurality of objects under investigation.
  • the training data can also include several CT images as input data that were generated under different measurement conditions and/or using different measurement parameters. If several CT images are fed to the machine learning model as input data, registration is usually carried out beforehand.
  • the goal of image registration is therefore to find the transformation that best matches a given object image with the reference image.
  • the goal is that, if possible, every pixel/voxel of an image represents the same area of investigation in an object under investigation as the pixel/voxel of another (co-registered) image with the same coordinates.
  • the training data can also include other data as input data, such as information about the examination object (e.g. age, gender, height, weight, body mass index, resting heart rate, heart rate variability, body temperature, information about the lifestyle of the examination object, such as alcohol consumption, smoking and/or physical activity and/or the diet of the examination object, medical intervention parameters such as regular medication, occasional medication or other previous or current medical interventions and/or other information about previous and current treatments of the examination object and reported health conditions and/or combinations thereof), information about the examination area (e.g. size and/or shape of the examination area and/or the location of the examination area within the examination object) and/or information about the at least one CT image (e.g.
  • information about the examination object e.g. age, gender, height, weight, body mass index, resting heart rate, heart rate variability, body temperature
  • information about the lifestyle of the examination object such as alcohol consumption, smoking and/or physical activity and/or the diet of the examination object
  • medical intervention parameters such as regular medication, occasional medication or other previous or current medical interventions and/
  • the input data is fed to the machine learning model.
  • the machine learning model is configured to generate at least one synthetic radiological image based on the input data and on the basis of model parameters.
  • the at least one synthetic radiological image can be compared with the at least one MRI image of the training data (with the target data).
  • the deviations between the at least one synthetic radiological image and the at least one MRI image can be quantified.
  • Suitable Error functions for quantifying deviations between two radiological images are, for example, LI error function (LI loss), L2 error function (L2 loss), Lp error function (Lp loss), structural similarity index measure (SSIM)), VGG error function (VGG loss), perceptual loss or a combination of the above functions or other error functions. Further details on error functions can be found, for example, in the scientific literature (see, for example: R. Mechrez et al. : The Contextual Loss for Image Transformation with Non-Aligned Data, 2018, arXiv: 1803.02077v4; H. Zhao et al: Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks , 2018, arXiv: 1511.08861v3).
  • the model parameters can be modified so that the error for all pairs comprising the synthetic radiological image (output data) and the at least one MRI image (target data) is reduced and preferably falls below a predefined threshold and/or is reduced to a defined minimum.
  • the trained machine learning model and/or the modified model parameters can be stored in a data store and/or transmitted to a separate computer system and/or used for prediction.
  • Fig. 1 shows an exemplary and schematic embodiment of the method for training the machine learning model.
  • the machine learning model is trained using training data (TD).
  • the training data usually includes input data and target data for each examination object of a large number of examination objects.
  • the input data (I) in the present example consists of at least one CT image (CT 1 ) that represents part of a liver of an examination object at a time after the application of a hepatobiliary MRI contrast agent, and of at least one native CT image (CT°) that represents the liver of the examination object without a contrast agent.
  • CT 1 CT image
  • CT° native CT image
  • the input data can include further data.
  • the target data (T) in the present example consists of an MRI image (MRI) that represents the part of the liver at a time in the hepatobiliary phase after the application of the MRI contrast agent.
  • the input data (I) are fed to the machine learning model (MLM).
  • the machine learning model (MLM) is configured to generate output data (O) based on the input data (I) and on the basis of model parameters (MP).
  • the output data (O) represent a predicted MRI image (MRI*) that represents the part of the liver of the examination subject at a point in time in the hepatobiliary phase after the application of the hepatobiliary contrast agent.
  • MRI* predicted MRI image
  • the output data (O) correspond to an MRI image of the examination area of the examination subject after the application of the hepatobiliary MRI contrast agent.
  • An error function is used to quantify deviations between the predicted MRI image (MRI*) and the MRI image (MRI) of the training data.
  • An error (L) can be calculated for each pair of output data and target data.
  • the error (L) can be used to modify model parameters (MP) so that the error (L) is reduced to a defined minimum. If the model has been trained on the basis of a large number of pairs of input data and target data and the error (L) has reached a defined minimum for all pairs, the trained machine learning model can be used for prediction. This is shown schematically in Fig. 2 as an example.
  • Fig. 2 shows an exemplary and schematic embodiment of the method for generating a synthetic radiological image, in this case the generation of an artificial MRI image of a liver or part of the liver of a patient, wherein the MRI image represents the liver or part of the liver in a hepatobiliary phase after the application of a hepatobiliary contrast agent.
  • the prediction is made using a trained machine learning model (MLM').
  • MLM machine learning model
  • the machine learning model can, for example, have been trained as described in relation to Fig. 1.
  • the prediction is made on the basis of patient data (PD).
  • the patient data (PD) comprise at least one CT image (CT 1 ) that represents a liver or part of a liver of an examination subject after the application of the hepatobiliary contrast agent.
  • CT 1 CT image
  • the patient data (PD) also comprise at least one native CT image (CT°).
  • CT° native MRI image
  • the at least one native MRI image (CT°) is optional and shows the liver or part of the liver without a contrast agent.
  • the patient data may comprise further data, in particular if the machine learning model was also trained on the basis of further input data.
  • the patient data (PD) are fed into the trained machine learning model (MLM').
  • the machine learning model (MLM') is configured and trained to generate a synthetic radiological image based on the patient data (PD) and on the basis of the model parameters (MP') modified (learned) during training.
  • the synthetic radiological image corresponds, in particular in terms of its quality, contrast distribution and resolution, to an MRI image that shows the liver or part of the liver of the examination subject in the hepatobiliary phase after the application of the hepatobiliary contrast agent.
  • the output of the predicted MRI image (MRI*) can be done in different ways, the predicted MRI image (MRI*) can be displayed on a monitor, printed on a printer, stored on a data storage device and/or transmitted to a separate computer system.
  • the machine learning model can, for example, be or include an artificial neural network.
  • An artificial neural network comprises at least three layers of processing elements: a first layer with input neurons (nodes), an Nth layer with at least one output neuron (node), and N-2 inner layers, where N is a natural number and greater than 2.
  • the input neurons are used to receive the input data, in particular the at least one CT image of a liver or part of the liver of an examination subject and optionally at least one native CT image.
  • the output neurons can be used to output a predicted MRI image representing the area of interest in the hepatobiliary phase.
  • the artificial neural network is a so-called convolutional neural network (CNN for short) or it includes one.
  • CNN convolutional neural network
  • a CNN usually consists essentially of filters (convolutional layer) and aggregation layers (pooling layer), which repeat alternately, and at the end of one or more layers of “normal” fully connected neurons (dense / fully connected layer).
  • the neural network can be trained using a backpropagation method, for example.
  • the aim is to make the most reliable prediction of the second MRI scan possible for the network.
  • the quality of the prediction is described by an error function.
  • the aim is to minimize the error function.
  • the backpropagation method involves training an artificial neural network by changing the connection weights.
  • a cross-validation method can be used to split the data into training and validation sets.
  • the training set is used in backpropagation training of the network weights.
  • the validation set is used to check the prediction accuracy of the trained network when applied to unknown data.
  • the artificial neural network may have an autoencoder architecture; e.g., the artificial neural network may have an architecture like the U-Net (see e.g., O. Ronneberger et al.: U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation, International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention, pages 234-241, Springer, 2015, https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28).
  • U-Net see e.g., O. Ronneberger et al.: U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation, International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention, pages 234-241, Springer, 2015, https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28).
  • the artificial neural network can be a recurrent neural network or include one.
  • Recurrent or feedback neural networks are neural networks that, in contrast to feedforward networks, are characterized by connections between neurons in one layer and neurons in the same or a previous layer.
  • the artificial neural network can, for example, include a long short-term memory (LSTM) (see, for example, Y. Gao et al.: Fully convolutional structured LSTM networks for joint 4D medical image segmentation, DOI: 10.1109/ISBI.2018.8363764).
  • LSTM long short-term memory
  • the artificial neural network can be a transformer network (see e.g. D. Karimi et al. '. Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers, arXiv:2102.13645 [eess.IV]).
  • Fig. 3 shows an exemplary and schematic embodiment of the computer system according to the invention.
  • the computer system (1) comprises a processing unit (20) connected to a memory (50).
  • the processing unit (20) may comprise one or more processors alone or in combination with one or more memories.
  • the processing unit (20) may be ordinary computer hardware capable of processing information such as digital images, computer programs and/or other digital information.
  • the processing unit (20) typically consists of an arrangement of electronic circuits, some of which may be implemented as an integrated circuit or as multiple interconnected integrated circuits (an integrated circuit is sometimes referred to as a "chip").
  • the processing unit (20) may be configured to execute computer programs that may be stored in a main memory of the processing unit (20) or in the memory (50) of the same or another computer system.
  • the processing unit (20) may also be connected to one or more interfaces (11, 12, 30, 41, 42) to display, transmit and/or receive information.
  • the interfaces may include one or more communication interfaces (11, 12) and/or one or more user interfaces (30, 41, 42).
  • the one or more communication interfaces may be configured to send and/or receive information, e.g. to and/or from an MRI scanner, a CT scanner, an ultrasound camera, other computer systems, networks, data storage, or the like.
  • the one or more communication interfaces may be configured to transmit and/or receive information via physical (wired) and/or wireless communication links.
  • the one or more communication interfaces may include one or more interfaces for connecting to a network, e.g.
  • the present invention can be used for various purposes. Examples of use are described below without intending to limit the invention to these.
  • MRI contrast agents usually have a lower contrast-enhancing effect in a CT scan than CT contrast agents. Nevertheless, it can be advantageous to use an MRI contrast agent in a CT scan.
  • One example is a minimally invasive intervention in a patient's liver, where a surgeon follows the procedure using a CT scanner.
  • Computed tomography (CT) has the advantage over magnetic resonance imaging that surgical interventions in the examination area are possible to a greater extent while CT images of an examination area of an object are being generated.
  • CT Computed tomography
  • CT has the advantage over magnetic resonance imaging that surgical interventions in the examination area are possible to a greater extent while CT images of an examination area of an object are being generated.
  • CT Computed tomography
  • access to the patient is restricted by the magnets used in MRI. So while a surgeon is performing an intervention in the examination area, he can use the CT to visualize the examination area and follow the procedure on a monitor.

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Abstract

Die vorliegende Erfindung befasst sich mit der Erzeugung von synthetischen radiologischen Aufnahmen. Eine solche synthetische radiologischen Aufnahme wird mit Hilfe eines Modells des maschinellen Lernens auf Basis einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsbereichs erzeugt. Die CT-Aufnahme zeigt den Untersuchungsbereich nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels. Das Modell des maschinellen Lernens ist konfiguriert und trainiert, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen, die einer MRT-Aufnahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels entspricht. Gegenstände der vorliegenden Erfindung sind ein Verfahren zum Trainieren des Modells des maschinellen Lernens, ein computer-implementiertes Verfahren zum Erzeugen der synthetischen radiologischen Aufnahme mittels des trainierten Modells sowie ein Computersystem und ein Computerprogrammprodukt zum Ausführen des Verfahrens zum Erzeugen der synthetischen radiologischen Aufnahme.

Description

Erzeugen von kontrastverstärkten synthetischen radiologischen Aufnahmen
Die vorliegende Erfindung befasst sich mit der Erzeugung von synthetischen radiologischen Aufnahmen. Eine solche synthetische radiologischen Aufnahme wird mit Hilfe eines Modells des maschinellen Lernens auf Basis einer CT-Aufhahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts erzeugt. Die CT-Aufhahme zeigt den Untersuchungsbereich nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels. Das Modell des maschinellen Lernens ist konfiguriert und trainiert, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen, die einer MRT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels entspricht. Gegenstände der vorliegenden Erfindung sind ein Verfahren zum Trainieren des Modells des maschinellen Lernens, ein computer-implementiertes Verfahren zum Erzeugen der synthetischen radiologischen Aufnahme mittels des trainierten Modells sowie ein Computersystem und ein Computerprogrammprodukt zum Ausfuhren des Verfahrens zum Erzeugen der synthetischen radiologischen Aufnahme.
Die Leber eines Menschen kann von mehreren gutartigen Tumoren betroffen sein, die als zystische oder feste fokale Läsionen im Leberparenchym auftreten können. Die Leber ist ferner anfällig für bösartige Tumoren wie Metastasen von extrahepatischen Krebsarten oder von primären Krebsarten, die ihren Ursprung in der Leber selbst haben. Weltweit sind die beiden häufigsten Arten von bösartigen Lebertumoren Metastasen - insbesondere Darmkrebs-Metastasen - und hepatozelluläre Karzinome (HCC). East 20% der Patienten mit Darmkrebs haben zum Zeitpunkt der Diagnose Lebermetastasen, und mehr als 50% der Patienten mit Darmkrebs entwickeln im Verlauf ihrer Krankheit Lebermetastasen. Das hepatozelluläre Karzinom (HCC) ist der häufigste primäre Leberkrebs. Es ist auch die sechsthäufigste Krebserkrankung weltweit und die vierthäufigste Ursache für krebsbedingte Todesfälle.
Die genaue und zuverlässige Erkennung und Charakterisierung von fokalen Leberläsionen in frühen Krankheitsstadien ist von hoher klinischer Relevanz, insbesondere bei Patienten mit einem Risiko für Lebermetastasen oder primären Leberkrebs, da sie für eine angemessene Behandlungsplanung von grundlegender Bedeutung sind und die Eignung für potenziell kurative Behandlungsoptionen bestimmen.
Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist von besonderer Bedeutung für die radiologische Untersuchung von Leberläsionen. Sie zeichnet sich durch einen hervorragenden Weichteilkontrast und eine hohe räumliche Auflösung aus, ohne den Patienten ionisierender Strahlung oder iodierten Kontrastmitteln auszusetzen.
Die in der MRT am häufigsten verwendeten Kontrastmittel sind paramagnetische Kontrastmittel auf Gadolinium -Basis. Diese Mittel werden über eine intravenöse (i.v.) Bolusinjektion verabreicht. Ihre kontrastverstärkende Wirkung wird durch das zentrale Gadolinium -Ion (Gd(III), Gd3+) im Chelatkomplex vermittelt. Wenn Tl-gewichtete Abtastsequenzen in der MRT verwendet werden, führt die durch Gadolinium-Ionen induzierte Verkürzung der Spin-Gitter-Relaxationszeit (TI) von angeregten Atomkernen zu einer Erhöhung der Signalintensität und damit zu einer Erhöhung des Bildkontrasts des untersuchten Gewebes.
Nach ihrem Verteilungsmuster im Gewebe können Gadolinium -basierte Kontrastmittel grob in extrazelluläre und intrazelluläre Kontrastmittel unterteilt werden.
Als extrazelluläre Kontrastmittel werden niedermolekulare, wasserlösliche Verbindungen bezeichnet, die sich nach intravenöser Gabe in den Blutgefäßen und im interstitiellen Raum verteilen. Sie werden nach einer gewissen, vergleichsweise kurzen Zeitspanne der Zirkulation im Blutkreislauf über die Nieren ausgeschieden. Zu den extrazellulären MRT-Kontrastmitteln zählen beispielsweise die Gadolinium-Chelate Gadobutrol (Gadovist®), Gadoteridol (Prohance®), Gadotersäure (Dotarem®), Gadopentetsäure (Magnevist®) und Gadodiamid (Omnican®).
Intrazelluläre Kontrastmittel werden zu gewissen Anteilen in die Zellen von Geweben aufgenommen und anschließend wieder ausgeschieden. Intrazelluläre MRT-Kontrastmittel auf der Basis der Gadoxetsäure zeichnen sich beispielsweise dadurch aus, dass sie anteilig spezifisch von Leberzellen, den Hepatozyten, aufgenommen werden, sich im Funktionsgewebe (Parenchym) anreichem und die Kontraste in gesundem Lebergewebe verstärken, bevor sie anschließend über Galle in die Faeces ausgeschieden werden. Beispiele für derartige Kontrastmittel auf der Basis der Gadoxetsäure sind in US 6,039,931A beschrieben; sie sind kommerziell zum Beispiel unter den Markennamen Primovist® und Eovist® erhältlich. Ein weiteres MRT-Kontrastmittel mit einer geringeren Aufnahme in die Hepatozyten ist Gadobenate Dimeglumine (Multihance®).
Gadoxetat-Dinatrium (GD, Primovist®) gehört zur Gruppe der intrazellulären Kontrastmittel. Es ist zur Verwendung in der MRT der Leber zugelassen, um Läsionen bei Patienten mit bekannter oder vermuteter fokaler Lebererkrankung zu erkennen und zu charakterisieren. GD weist mit seiner lipophilen Ethoxybenzyl-Einheit eine zweiphasige Verteilung auf: zunächst eine Verteilung im intravaskulären und interstitiellen Raum nach Bolusinjektion, gefolgt von einer selektiven Aufnahme durch Hepatozyten. GD wird über die Nieren und den hepatobiliären Weg (50:50 dualer Ausscheidungsmechanismus) in etwa gleichen Mengen unverändert aus dem Körper ausgeschieden. GD wird aufgrund seiner selektiven Anreicherung im gesunden Lebergewebe auch als hepatobiliäres Kontrastmittel bezeichnet.
GD ist in einer Dosis von 0,1 ml / kg Körpergewicht (BW) (0,025 mmol / kg BW Gd) zugelassen. Die empfohlene Verabreichung von GD umfasst eine unverdünnte intravenöse Bolusinjektion mit einer Flussrate von ungefähr 2 ml / Sekunde, gefolgt von einer Spülung der i.v. Kanüle mit einer physiologischen Kochsalzlösung. Ein Standardprotokoll für die Leberbildgebung unter Verwendung von GD besteht aus mehreren Planungs- und Vorkontrastsequenzen. Nach i.v. Bolusinjektion des Kontrastmittels, werden üblicherweise dynamische Aufnahmen während der arteriellen (ungefähr 30 Sekunden nach der Injektion, p.i.), portalvenösen (ungefähr 60 Sekunden p.i.) und der Übergangsphase (ungefähr 2-5 Minuten p.i.) aufgenommen. Die Übergangsphase zeigt typischerweise bereits einen gewissen Anstieg der Lebersignalintensität aufgrund der beginnenden Aufnahme des Mittels in Hepatozyten. Zusätzliche T2 -gewichtete und diffusionsgewichtete (DWI) Aufnahmen können nach der dynamischen Phase und vor der späten hepatobiliären Phase erzeugt werden.
Die kontrastverstärkten dynamischen Aufnahmen aus der arteriellen, portalvenösen und der Übergangsphase liefern entscheidende Informationen über die zeitlich variierenden Muster der Läsionsverstärkung (Vaskularisation), die zur Charakterisierung der spezifischen Leberläsion beitragen. Das hepatozelluläre Karzinom, mit seinem typischen arteriellen Phasenhyperenhancement (APHE) und dem Auswaschen (engl.: washout) des Kontrastes in der venösen Phase, kann allein anhand seines einzigartigen Vaskularisierungsmuster diagnostiziert werden, das während der dynamischen Phasenbildgebung beobachtet wird, wodurch Patienten vor einer invasiven und möglicherweise riskanten Leberbiopsie geschützt werden.
Auch andere Läsionen lassen sich mittels dynamischer kontrastverstärkter MRT charakterisieren.
In der Diagnose von Leberläsionen hat ein hepatobiliäres Kontrastmittel gegenüber einem extrazellulären Kontrastmittel den Vorteil, dass es eine höhere Sensitivität aufweist und damit insbesondere kleinere Karzinome besser erkennen lässt (siehe z.B.: R.F. Hanna et al.: Comparative 13- year meta-analysis of the sensitivity and positive predictive value of ultrasound, CT, and MRI for detecting hepatocellular carcinoma, Abdom Radiol 2016, 41, 71-90; Y.J. Lee et al.: Hepatocellular carcinoma: diagnostic performance of multidetector CT and MR imaging-a systematic review and metaanalysis, Radiology 2015, 275, 97-109; D.K Owens et al.: High-value, cost-conscious health care: concepts for clinicians to evaluate the benefits, harms, and costs of medical interventions, Ann Intern Med 2011, 154, 174-180).
Die Computertomographie (CT) hat gegenüber der Magnetresonanztomografie den Vorteil, dass während der Erzeugung von CT-Aufhahmen eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts chirurgische Eingriffe in dem Untersuchungsbereich möglich sind. Während ein Chirurg also einen Eingriff in dem Untersuchungsbereich vomimmt, kann er den Untersuchungsbereich mit Hilfe der CT bildhaft darstellen.
Möchte ein Chirurg beispielsweise einen Eingriff in der Leber eines Patienten vornehmen, um z.B. eine Biopsie an einer Leberläsion durchzufiihren oder einen Tumor zu entfernen, so ist in einer CT- Aufnahme der Leber der Kontrast zwischen einer Leberläsion oder dem Tumor und gesundem Lebergewebe nicht so ausgeprägt wie in einer MRT-Aufhahme nach der Applikation eines hepatobiliären Kontrastmittels. In der CT sind derzeit keine hepatobiliären CT-spezifischen Kontrastmittel bekannt und/oder zugelassen. Es wäre daher wünschenswert, eine radiologische Aufnahme mittels eines Computertomographen erzeugen zu können, in der Leberläsionen ähnlich gut von gesundem Lebergewebe unterschieden werden könnte, wie in einer MRT-Aufnahme nach der Applikation eines hepatobiliären MRT-Kontrastmittels.
Diese Aufgabe und weitere Aufgaben werden durch die Gegenstände der vorliegenden Erfindung gelöst.
Ein erster Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein computer-implementiertes Verfahren zum Trainieren eines Modells des maschinellen Lernens, umfassend
Empfangen und/oder Bereitstellen von Trainingsdaten, wobei die Trainingsdaten für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten i) eine MRT-Aufhahme eines Untersuchungsbereiches des Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT- Kontrastmittels und ii) eine CT-Aufnahme des Untersuchungsbereichs des Untersuchungsobjekts nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels umfassen,
Bereitstellen eines Modells des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens konfiguriert ist, auf Basis einer CT-Aufhahme, die einen Untersuchungsbereich eines Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels repräsentiert, und auf Basis von Modellparametem eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Trainieren des Modells des maschinellen Lernens, wobei das Trainieren für jedes Untersuchungsobjekt der Vielzahl an Untersuchungsobjekten umfasst: o Eingeben der CT-Aufhahme in das Modell des maschinellen Lernens o Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem Modell des maschinellen Lernens o Bestimmen einer Abweichung zwischen der synthetischen radiologischen Aufnahme und der MRT-Aufnahme o Modifizieren der Modellparameter im Hinblick auf eine Reduzierung der Abweichung
Speichern und/oder Ausgeben des trainierten Modells des maschinellen Lernens und/oder Übermitteln des trainierten Modells des maschinellen Lernens auf ein separates Computersystem und/oder Verwenden des trainierten Modells des maschinellen Lernens zum Erzeugen einer künstlichen MRT-Aufhahme auf Basis einer neuen gemessenen CT-Aufhahme. Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein computer-implementiertes Verfahren zum Erzeugen einer synthetischen radiologischen Aufnahme umfassend
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufhahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Computersystem umfassend: einen Prozessor; und einen Speicher, der ein Anwendungsprogramm speichert, das so konfiguriert ist, dass es, wenn es vom Prozessor ausgeführt wird, eine Operation durchführt, wobei die Operation umfasst:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Computerprogrammprodukt, das in einen Arbeitsspeicher eines Computersystems geladen werden kann und dort das Computersystem dazu veranlasst, folgende Schritte ausführen:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens, Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein MRT-Kontrastmittel zur Verwendung in einem CT-Untersuchungsverfahren umfassend:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist die Verwendung eines MRT-Kontrastmittels in einem CT-Untersuchungsverfahren umfassend:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Kit umfassend ein MRT-Kontrastmittel und ein Computerprogrammprodukt wobei das Computerprogrammprodukt ein Computerprogramm umfasst, das in einen Arbeitsspeicher eines Computersystems geladen werden kann und dort das Computersystem dazu veranlasst, folgende Schritte ausführen:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens, Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
Die Erfindung wird nachstehend näher erläutert, ohne zwischen den Erfindungsgegenständen (Trainingsverfahren, Vorhersageverfahren, Computersystem, Computerprogrammprodukt, Verwendung, Kontrastmittel zur Verwendung, Kit) zu unterscheiden. Die nachfolgenden Erläuterungen sollen vielmehr für alle Erfmdungsgegenstände in analoger Weise gelten, unabhängig davon, in welchem Kontext (Trainingsverfahren, Vorhersageverfahren, Computersystem, Computerprogrammprodukt, Verwendung, Kontrastmittel zur Verwendung, Kit) sie erfolgen.
Wenn in der vorliegenden Beschreibung oder in den Patentansprüchen Schritte in einer Reihenfolge genannt sind, bedeutet dies nicht zwingend, dass die Erfindung auf die genannte Reihenfolge beschränkt ist. Vielmehr ist denkbar, dass die Schritte auch in einer anderen Reihenfolge oder auch parallel zueinander ausgeführt werden; es sei denn, ein Schritt baut auf einem anderen Schritt auf, was zwingend erforderlich macht, dass der aufbauende Schritt nachfolgend ausgeführt wird (was im Einzelfall aber deutlich wird). Die genannten Reihenfolgen stellen damit bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung dar.
Die Erfindung wird an einigen Stellen in Bezug auf Zeichnungen näher erläutert. Dabei sind in den Zeichnungen konkrete Ausführungsformen mit konkreten Merkmalen und Merkmalskombinationen dargestellt, die in erster Linie der Veranschaulichung dienen; die Erfindung soll nicht so verstanden werden, dass sie auf die in den Zeichnungen dargestellten Merkmale und Merkmalskombinationen beschränkt ist. Ferner sollen Aussagen, die bei der Beschreibung der Zeichnungen in Bezug auf Merkmale und Merkmalskombinationen getroffen werden, allgemein gelten, das heißt auch auf andere Ausführungsformen übertragbar und nicht auf die gezeigten Ausführungsformen beschränkt sein.
Die Erfindung stellt Mittel bereit, mit denen eine synthetische radiologische Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts erzeugt werden kann.
Das „Untersuchungsobjekt“ ist üblicherweise ein Lebewesen, vorzugsweise ein Säugetier, ganz besonders bevorzugt ein Mensch. Das Untersuchungsobjekt wird in dieser Beschreibung auch als Patient bezeichnet.
Der „Untersuchungsbereich“ ist ein Teil des Untersuchungsobjekts, zum Beispiel ein Organ oder ein Teil eines Organs wie beispielsweise die Leber, das Gehirn, das Herz, die Niere, die Lunge, der Magen, der Darm oder ein Teil der genannten Organe oder mehrere Organe oder ein anderer Teil des Körpers.
In einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist der Untersuchungsbereich die Leber oder ein Teil der Leber eines Menschen.
Der Untersuchungsbereich, auch Aufhahmevolumen (engl.: field of view, FOV) genannt, stellt insbesondere ein Volumen dar, welches in radiologischen Aufnahmen abgebildet wird. Der Untersuchungsbereich wird typischerweise durch einen Radiologen, beispielsweise auf einer Übersichtsaufhahme (engl.: localizer) festgelegt. Selbstverständlich kann der Untersuchungsbereich alternativ oder zusätzlich auch automatisch, beispielsweise auf Grundlage eines ausgewählten Protokolls, festgelegt werden.
Die synthetische radiologische Aufnahme basiert auf mindestens einer CT-Aufhahme. Die synthetische radiologische Aufnahme repräsentiert einen Untersuchungsbereich eines Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels.
Die synthetische radiologische Aufnahme wird mit Hilfe eines trainierten Modells des maschinellen Lernens erzeugt. Ein „Modell des maschinellen Lernens“ kann als eine computerimplementierte Datenverarbeitungsarchitektur verstanden werden. Das Modell kann Eingabedaten empfangen und Ausgabedaten auf der Grundlage dieser Eingabedaten und Modell-Parametern liefern. Das Modell kann durch Training eine Beziehung zwischen den Eingabedaten und den Ausgabedaten erlernen. Beim Training können Modell-Parameter angepasst werden, um eine gewünschte Ausgabe für eine bestimmte Eingabe zu liefern.
Beim Trainieren eines solchen Modells werden dem Modell Trainingsdaten präsentiert, aus denen es lernen kann. Das trainierte Modell des maschinellen Lernens ist das Ergebnis des Trainingsprozesses. Die Trainingsdaten umfassen neben Eingabedaten die korrekten Ausgabedaten (Zieldaten), die das Modell auf Basis der Eingabedaten erzeugen soll. Beim Trainieren werden Muster erkannt, die die Eingabedaten auf die Zieldaten abbilden.
Im Trainingsprozess werden die Eingabedaten der Trainingsdaten in das Modell eingegeben, und das Modell erzeugt Ausgabedaten. Die Ausgabedaten werden mit den Zieldaten verglichen. Modell- Parameter werden so verändert, dass die Abweichungen zwischen den Ausgabedaten und den Zieldaten auf ein (definiertes) Minimum reduziert werden.
Die Abweichungen können mit Hilfe einer Fehlerfimktion (engl.: loss function) quantifiziert werden. Eine solche Fehlerfimktion kann verwendet werden, um einen Fehler (engl.: loss value) für ein gegebenes Paar von Ausgabedaten und Zieldaten zu berechnen. Das Ziel des Trainingsprozesses kann darin bestehen, die Parameter des Modells des maschinellen Lernens so zu verändern (anzupassen), dass der Fehler für alle Paare des Trainingsdatensatzes auf ein (definiertes) Minimum reduziert wird.
Handelt es sich bei den Ausgabedaten und den Zieldaten beispielsweise um Zahlen, kann die Fehlerfimktion die absolute Differenz zwischen diesen Zahlen sein. In diesem Fall kann ein hoher absoluter Fehler bedeuten, dass ein oder mehrere Modell-Parameter in hohem Maße geändert werden müssen.
Bei Ausgabedaten in Form von Vektoren können beispielsweise Differenzmetriken zwischen Vektoren wie der mittlere quadratische Fehler, ein Kosinusabstand, eine Norm des Differenzvektors wie ein euklidischer Abstand, ein Tschebyscheff-Abstand, eine Lp-Norm eines Differenzvektors, eine gewichtete Norm oder jede andere Art von Differenzmetrik zweier Vektoren als Fehlerfimktion gewählt werden.
Bei höherdimensionalen Ausgaben, wie z.B. zweidimensionalen, dreidimensionalen oder höherdimensionalen Ausgaben, kann z.B. eine elementweise Differenzmetrik verwendet werden. Alternativ oder zusätzlich können die Ausgabedaten vor der Berechnung eines Fehlerwertes transformiert werden, z.B. in einen eindimensionalen Vektor.
Im vorliegenden Fall wird das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten trainiert, ausgehend von mindestens einer CT-Aufnahme des Untersuchungsbereichs des Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen, die insbesondere in ihrer Qualität, Kontrastverteilung und Auflösung einer MRT-Aufnahme des Untersuchungsbereichs des Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels entspricht. Mit anderen Worten: das Modell des maschinellen Lernens wird trainiert, auf Basis mindestens einer CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs des Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels eine künstliche MRT-Aufnahme zu erzeugen (vorherzusagen), die den Untersuchungsbereich des Untersuchungsobjekts nach der Applikation des MRT- Kontrastmittels repräsentiert. Mit anderen Worten: die künstliche radiologische Aufnahme wird auf Basis mindestens einer CT-Aufhahme erzeugt, hat aber eine Kontrastverteilung, die einer MRT- Aufnahme entspricht.
Die Trainingsdaten umfassen, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl von Untersuchungsobjekten mindestens eine CT-Aufhahme und mindestens eine MRT-Aufhahme, wobei die mindestens eine CT- Aufnahme den Untersuchungsbereich des jeweiligen Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels repräsentiert, und die mindestens eine MRT-Aufnahme den Untersuchungsbereich des jeweiligen Untersuchungsobjekts nach der Applikation des MRT- Kontrastmittels repräsentiert. Der Untersuchungsbereich ist üblicherweise für alle Untersuchungsobjekte der gleiche. Für unterschiedliche Untersuchungsobjekte können auch unterschiedliche Untersuchungsbereiche ausgewählt werden.
Üblicherweise unterscheiden sich die Kontraste der Strukturen in einer CT-Aufhahme von denen in einer MRT-Aufnahme. Das Modell des maschinellen Uemens wird trainiert, die Kontrastverteilung in einer MRT-Aufhahme auf eine CT-Aufnahme zu übertragen. Damit können Strukturen in einer CT- Aufnahme, die in einer vergleichbaren MRT-Aufhahme kontrastverstärkt dargestellt sind, auch in der CT-Aufnahme deutlicher hervorgehoben werden. Zum Beispiel kann ein hoher Kontrast zwischen gesundem Uebergewebe und Ueberläsionen in einer MRT-Aufhahme nach der Applikation eines hepatobiliären MRT-Kontrastmittels auf eine CT-Aufhahme übertragen werden. Mit anderen Worten: dies entspricht der Umwandlung eines hepatobiliären MRT-Kontrastmittels in ein leberspezifisches CT- Kontrastmittel.
Vorzugsweise liegen die mindestens eine CT-Aufhahme und die mindestens eine MRT-Aufnahme im gleichen Format vor. Vorzugsweise haben sie die gleiche Bildgröße (z.B. Zahl der Pixel oder Voxel in den Dimensionen des Bildes). Vorzugsweise handelt es sich jeweils um Repräsentationen des Untersuchungsbereichs in einer Ortsraumdarstellung. Vorzugsweise liegen die mindestens eine CT- Aufnahme und die mindestens eine MRT-Aufhahme in Form von digitalen Bilddaten vor.
Der Begriff „digital“ bedeutet, dass die Repräsentationen von einer Maschine, in der Regel einem Computersystem, verarbeitet werden können. Unter „Verarbeitung“ werden die bekannten Verfahren zur elektronischen Datenverarbeitung (EDV) verstanden. Ein Beispiel für ein übliches Format für digitale Bilddaten ist das DICOM-Format (DICOM: Digital Imaging and Communications in Medicine) - ein offener Standard zur Speicherung und zum Austausch von Informationen im medizinischen Bilddatenmanagement.
Sowohl die mindestens eine CT-Aufnahme als auch die mindestens eine MRT-Aufhahme repräsentieren den Untersuchungsbereich des jeweiligen Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT- Kontrastmittels. Üblicherweise ist das Kontrastmittel in beiden Fällen das gleiche. Vorzugsweise aber nicht notwendigerweise wird die gleiche Menge an MRT-Kontrastmittel appliziert.
Die mindestens eine CT-Aufnahme und die mindestens eine MRT-Aufhahme können den Untersuchungsbereich zum gleichen Zeitpunkt nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels oder zu verschiedenen Zeitpunkten repräsentieren. Es ist zum Beispiel möglich, dass die mindestens MRT- Aufnahme die Leber oder einen Teil der Leber eines Untersuchungsobjekts in der hepatobiliären Phase nach der Applikation eines hepatobiliären MRT-Kontrastmittels repräsentiert (z.B. 10 bis 20 Minuten nach der Applikation des hepatobiliären MRT-Kontrastmittels), während die mindestens eine CT- Aufnahme die Leber oder den Teil der Leber zu einem früheren Zeitpunkt (z.B. innerhalb der ersten 10 Minuten nach der Applikation des Kontrastmittels) oder zu einem späteren Zeitpunkt (z.B. mehr als 20 Minuten nach der Applikation des Kontrastmittels) nach der Applikation des hepatobiliären Kontrastmittels repräsentiert.
Das MRT-Kontrastmittel ist vorzugsweise ein intrazelluläres Kontrastmittel. Ganz besonders bevorzugt ist das MRT-Kontrastmittel ein hepatobiliäres Kontrastmittel. Unter einem hepatobiliären Kontrastmittel wird ein Kontrastmittel verstanden, das spezifisch von gesunden Leberzellen, den Hepatozyten, aufgenommen wird. Bespiele für hepatobiliäre Kontrastmittel sind Kontrastmittel auf der Basis der Gadoxetsäure. Sie sind beispielsweise in US 6,039,931A beschrieben. Sie sind kommerziell zum Beispiel unter den Markennamen Primovist® oder Eovist® erhältlich.
Der kontrastverstärkende Effekt von Primovist®/Eovist® wird durch den stabilen Gadoliniumkomplex Gd-EOB-DTPA (Gadolinium-Ethoxybenzyl-Diethylentriamin-Pentaessigsäure) vermittelt. DTPA bildet mit dem paramagnetischen Gadoliniumion einen Komplex, der eine extrem hohe thermodynamische Stabilität aufweist. Der Ethoxybenzylrest (EOB) ist der Vermittler der hepatobiliären Aufnahme des Kontrastmittels.
In einer besonders bevorzugten Ausführungsform handelt es sich bei dem verwendeten Kontrastmittel um einen Stoff oder ein Stoffgemisch mit der Gadoxetsäure oder einem Salz der Gadoxetsäure als kontrastverstärkenden Wirkstoff. Ganz besonders bevorzugt handelt es sich um das Dinatriumsalz der Gadoxetsäure (Gd-EOB-DTPA Dinatrium).
In einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das einen Gd3+-Komplex einer Verbindung der Formel (I)
(I) , umfasst, wobei
Ar eine Gruppe ausgewählt aus wobei # die Anknüpfung zu X darstellt,
X eine Gruppe darstellt, die aus
CH2, (CH2)2, (CH2)3, (CH2)4 und *-(CH2)2-O-CH2-# ausgewählt wird, wobei * die Anknüpfung zu Ar darstellt und # die Anknüpfung zum Essigsäurerest darstellt,
R1, R2 and R3 unabhängig voneinander ein Wasserstoffatom oder eine Gruppe ausgewählt aus C1-C3- Alkyl, -CH2OH, -(CH2)2OH und -CH2OCH, darstellen,
R4 eine Gruppe ausgewählt aus C2-C4-Alkoxy, (H3C-CH2)-O-(CH2)2-O-, (H3C-CH2)-O-(CH2)2-O- (CH2)2-O- und (H3C-CH2)-O-(CH2)2-O-(CH2)2-O-(CH2)2-O- darstellt,
R5 ein Wasserstoffatom darstellt, und
R6 ein Wasserstoffatom darstellt, oder ein Stereoisomer, Tautomer, Hydrat, Solvat oder Salz davon, oder eine Mischung davon.
In einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das einen Gd3+-Komplex einer Verbindung der Formel (II)
Ar eine Gruppe ausgewählt aus darstellt, wobei # die Anknüpfung zu X darstellt,
X eine Gruppe darstellt, die aus CH2, (CH2)2, (CFF , (CH2)4 and *-(CH2)2-O-CH2-# ausgewählt wird, wobei * die Anknüpfung zu Ar darstellt und # die Anknüpfung zum Essigsäurerest darstellt,
R7 ein Wasserstoffatom oder eine Gruppe ausgewählt aus C1-C3 -Alkyl, -CH2OH, -(CH2)2OH und -CH2OCH3 darstellt;
R8 eine Gruppe ausgewählt aus
C2-C4-Alkoxy, (H3C-CH2O)-(CH2)2-O-, (H3C-CH2O)-(CH2)2-O-(CH2)2-O- und
(H3C-CH2O)-(CH2)2-O-(CH2)2-O-(CH2)2-O- darstellt;
R9 und R10 unabhängig voneinander ein Wasserstoffatom darstellen; oder ein Stereoisomer, Tautomer, Hydrat, Solvat oder Salz davon, oder eine Mischung davon.
Der Begriff "Ci-C3-Alkyl" bedeutet eine lineare oder verzweigte, gesättigte, einwertige Kohlenwasserstoffgruppe mit 1, 2 oder 3 Kohlenstoffatomen, z.B. Methyl, Ethyl, n-Propyl und Isopropyl. Der Begriff "C2-C4-Alkyl" bedeutet eine lineare oder verzweigte, gesättigte, einwertige Kohlenwasserstoffgruppe mit 2, 3 oder 4 Kohlenstoffatomen.
Der Begriff "C2-C4 -Alkoxy" bedeutet eine lineare oder verzweigte, gesättigte, einwertige Gruppe der Formel (C2-C4-Alkyl)-O-, in der der Begriff "C2-C4-Alkyl" wie oben definiert ist, z. B. ein Methoxy, Ethoxy, n-Propoxy oder Isopropoxygruppe.
In einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium 2,2',2"-(10-{ l-carboxy-2-[2-(4-ethoxyphenyl)ethoxy]ethyl}-l,4,7,10- tetraazacyclododecan-l,4,7-triyl)triacetat umfasst (siehe z.B. WO2022/194777, Beispiel 1). In einer Ausfuhrungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium 2,2',2"-{ 10-[l-carboxy-2-{4-[2-(2-ethoxyethoxy)ethoxy]phenyl}ethyl]-
1.4.7.10-tetraazacyclododecan-l,4,7-triyl}triacetat umfasst (siehe z.B. WO2022/194777, Beispiel 2).
In einer Ausfuhrungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium 2,2',2"-{ 10-[(lR)-l-carboxy-2-{4-[2-(2-ethoxyethoxy)ethoxy]phenyl}ethyl]-
1.4.7.10-tetraazacyclododecan-l,4,7-triyl}triacetat umfasst (siehe z.B. WO2022/194777, Beispiel 4).
In einer Ausfuhrungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium (2S,2'S,2"S)-2,2',2"-{ 10-[(lS)-l-carboxy-4-{4-[2-(2-ethoxyethoxy)ethoxy] phenyl}butyl]-l,4,7, 10-tetraazacyclododecan-l,4,7-triyl}tris(3-hydroxypropanoat) umfasst (siehe z.B. WO2022/194777, Beispiel 15).
In einer Ausfuhrungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium 2,2',2"-{ 10-[(lS)-4-(4-butoxyphenyl)-l-carboxybutyl]-l,4,7,10- tetraazacyclododecan-1, 4, 7-triyl}triacetat umfasst (siehe z.B. WO2022/194777, Beispiel 31).
In einer Ausfuhrungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium -2,2', 2"-{(2.S)- I O-(carboxymcthyl)-2-|4-(2 -ethoxyethoxy )benzyl]-l, 4, 7,10- tetraazacyclododecane- 1 ,4,7-triyl }triacetat umfasst.
In einer Ausfuhrungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium -2, 2', 2"-[10-(carboxymethyl)-2-(4-ethoxybenzyl)- 1,4, 7, 10- tetraazacyclododecane- 1 ,4,7-triyl]triacetat umfasst.
In einer Ausfuhrungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium(III) 5,8-bis(carboxylatomethyl)-2-[2-(methylamino)-2-oxoethyl]-10-oxo-
2.5.8.11-tetraazadodecan-l-carboxylat-Hydrat (auch als Gadodiamid bezeichnet) umfasst.
In einer Ausfuhrungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium(III) 2-[4-(2-hydroxypropyl)-7,10-bis(2-oxido-2-oxoethyl)-l,4,7,10- tetrazacyclododec-I-yl]acetat (auch als Gadoteridol bezeichnet) umfasst.
In einer Ausfuhrungsform der vorliegenden Offenbarung handelt es sich bei dem Kontrastmittel um ein Mittel, das Gadolinium(III) 2,2',2"-(10-((2R,3S)-l,3,4-trihydroxybutan-2-yl)-l,4,7,10- tetraazacyclododecan-l,4,7-triyl)triacetat (auch als Gadobutrol oder Gd-DO3A-butrol bezeichnet) umfasst.
Die Trainingsdaten können für jedes Untersuchungsobjekt der Vielzahl an Untersuchungsobjekten weitere Daten als Eingabe- und/oder Zieldaten umfassen.
Beispielsweise können die Trainingsdaten neben der mindestens einen CT-Aufhahme, die den Untersuchungsbereich des Untersuchungsobjekt nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels repräsentiert, als Eingabedaten mindestens eine weitere CT-Aufnahme umfassen, die den Untersuchungsbereich des Untersuchungsobjekts vor der Applikation des Kontrastmittels, d.h. ohne Kontrastmittel repräsentiert.
Die Trainingsdaten können als Eingabedaten auch mehrere CT-Aufnahmen umfassen, die zu verschiedenen Zeitpunkten vor und/oder nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels erzeugt worden sind.
Die Trainingsdaten können als Eingabedaten auch mehrere CT-Aufnahmen umfassen, die unter unterschiedlichen Messbedingungen und/oder unter Verwendung unterschiedlicher Messparameter erzeugt worden sind. Werden dem Modell des maschinellen Lernens mehrere CT-Aufhahmen als Eingabedaten zugeführt, so erfolgt üblicherweise vorab eine Registrierung.
Eine solche Registrierung (auch „Co-Registrierung“ oder Bildregistrierung genannt) ist ein Prozess in der digitalen Bildverarbeitung und dient dazu, zwei oder mehrere Aufnahmen (z.B. Bilder) derselben Szene, oder zumindest ähnlicher Szenen, bestmöglich miteinander in Übereinstimmung zu bringen. Dabei wird eines der Bilder als Referenzbild festgelegt, die anderen werden Objektbilder genannt. Um diese Objektbilder optimal an das Referenzbild anzupassen, wird eine ausgleichende Transformation berechnet. Die zu registrierenden Bilder unterscheiden sich voneinander, weil sie von unterschiedlichen Positionen, zu unterschiedlichen Zeitpunkten oder mit unterschiedlichen Sensoren aufgenommen wurden.
Im Fall der vorliegenden Erfindung können verschiedene CT-Aufhahme zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen worden sein und/oder unterschiedliche Mengen eines Kontrastmittels umfassen.
Das Ziel der Bildregistrierung ist also, diejenige Transformation zu finden, die ein gegebenes Objektbild bestmöglich mit dem Referenzbild in Übereinstimmung bringt. Das Ziel ist, dass nach Möglichkeit jedes Pixel/Voxel eines Bildes denselben Untersuchungsbereich in einem Untersuchungsobjekt repräsentiert wie das Pixel/Voxel eines anderen (co-registrierten) Bildes mit denselben Koordinaten.
Verfahren zur Bildregistrierung sind im Stand der Technik beschrieben (siehe z.B.: E.H. Seeley et al.: Co-registration of multi-modality imaging allows for comprehensive analysis of tumor-induced hone disease, Bone 2014, 61, 208-216; C. Bhushan et al.: Co-registration and distortion correction of diffusion and anatomical images based on inverse contrast normalization, Neuroimage 2015, 15, 115: 269-80; US20200214619; US20090135191; EP3639272A).
Die Trainingsdaten können als Eingabedaten auch weitere Daten umfassen, wie zum Beispiel Informationen zum Untersuchungsobjekt (z.B. Alter, Geschlecht, Körpergröße, Körpergewicht, Body- Mass-Index, Ruheherzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität, Körpertemperatur, Informationen über den Lebensstil des Untersuchungsobjekts, wie z.B. Alkoholkonsum, Rauchen und/oder körperliche Betätigung und/oder die Ernährung des Untersuchungsobjekts, medizinische Interventionsparameter wie regelmäßige Medikation, gelegentliche Medikation oder andere frühere oder aktuelle medizinische Interventionen und/oder andere Informationen über frühere und aktuelle Behandlungen des Untersuchungsobjekts und berichtete Gesundheitszustände und/oder Kombinationen davon), Informationen über den Untersuchungsbereich (z.B. Größe und/oder Form des Untersuchungsbereichs und/oder die Lage des Untersuchungsbereichs innerhalb des Untersuchungsobjekts) und/oder Informationen über die mindestens eine CT-Aufhahme (z.B. unter welchen Bedingungen sie erzeugt worden ist und/oder welche Messparameter und/oder Messsequenzen verwendet wurden, um sie zu erzeugen, wann sie erzeugt wurde) und/oder Informationen zu dem verwendeten MRT-Kontrastmittel (z.B. welches Kontrastmittel wurde verwendet, in welcher Menge, wie wurde es verabreicht, wo wurde es verabreicht).
Bei Trainieren des Modells des maschinellen Lernens werden die Eingabedaten dem Modell des maschinellen Lernens zugeführt. Das Modell des maschinellen Lernens ist konfiguriert, auf Basis der Eingabedaten und auf Basis von Modellparametem mindestens eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen. Die mindestens eine synthetische radiologische Aufnahme kann mit der mindestens einen MRT-Aufhahme der Trainingsdaten (mit den Zieldaten) verglichen werden.
Mit Hilfe einer Fehlerfimktion können die Abweichungen zwischen der mindestens einen synthetischen radiologischen Aufnahme und der mindestens einen MRT-Aufhahme quantifiziert werden. Geeignete Fehlerfunktionen zur Quantifizierung von Abweichungen zwischen zwei radiologischen Aufnahmen sind zum Beispiel LI -Fehlerfunktion (LI loss)' , L2-Fehlerfimktion (L2 loss), Lp-Fehlerfimktion (Lp loss), Strukturähnlichkeitsindexmaß (structural similarity index measure (SSIM)), VGG-Fehlerfiinktion (VGG loss), Wahmehmungs-Fehlerfimktion (perceptual loss) oder eine Kombination der oben genannten Funktionen oder andere Fehlerfimktionen. Weitere Einzelheiten zu Fehlerfunktionen sind z.B. in der wissenschaftlichen Literatur zu finden (siehe z. B.: R. Mechrez et al. : The Contextual Loss for Image Transformation with Non-Aligned Data, 2018, arXiv: 1803.02077v4; H. Zhao et al:. Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks , 2018, arXiv: 1511.08861v3).
Mit Hilfe eines Gradientenverfahrens oder eines anderen Optimierungsverfahrens können die Modellparameter so modifiziert werden, dass der Fehler für alle Paare umfassend die synthetische radiologische Aufnahme (Ausgabedaten) und die mindestens eine MRT-Aufhahme (Zieldaten) reduziert und vorzugsweise unter einen vordefmierten Schwellenwert fallt und/oder auf ein definiertes Minimum reduziert wird.
Ist das Modell auf Basis einer Vielzahl an Paaren aus Eingabedaten und Zieldaten trainiert worden und hat der Fehler (L) für alle Paare aus Ausgabedaten und Zieldaten ein definiertes Minimum erreicht, können das trainierte Modell des maschinellen Lernens und/oder die modifizierten Modellparameter in einem Datenspeicher gespeichert und/oder an ein separates Computersystem übermittelt und/oder zur Vorhersage genutzt werden.
Fig. 1 zeigt beispielhaft und schematisch eine Ausführungsform des Verfahrens zum Trainieren des Modells des maschinellen Lernens.
Das Modell des maschinellen Lernens wird mit Hilfe von Trainingsdaten (TD) trainiert. Üblicherweise umfassen die Trainingsdaten für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl von Untersuchungsobjekten Eingabedaten und Zieldaten. In Fig. 1 ist nur ein Datensatz eines Untersuchungsobjekts gezeigt, der aus den Eingabedaten (I) und den Zieldaten (T) besteht. Die Eingabedaten (I) bestehen im vorliegenden Beispiel aus mindestens einer CT-Aufhahme (CT1), die einen Teil einer Leber eines Untersuchungsobjekts zu einem Zeitpunkt nach der Applikation eines hepatobiliären MRT- Kontrastmittels repräsentiert, und aus mindestens einer nativen CT-Aufhahme (CT°), die die Leber des Untersuchungsobjekts ohne ein Kontrastmittel repräsentiert. Wie beschrieben ist die Verwendung von einer nativen CT-Aufhahme optional. Wie beschrieben können die Eingabedaten weitere Daten umfassen. Die Zieldaten (T) bestehen im vorliegenden Beispiel aus einer MRT-Aufnahme (MRI), die den Teil der Leber zu einem Zeitpunkt in der hepatobiliären Phase nach der Applikation des MRT- Kontrastmittels repräsentiert.
Die Eingabedaten (I) werden dem Modell des maschinellen Lernens (MLM) zugeführt. Das Modell des maschinellen Lernens (MLM) ist konfiguriert, auf Basis der Eingabedaten (I) und auf Basis von Modellparametem (MP) Ausgabedaten (O) zu erzeugen. Die Ausgabedaten (O) stellen eine vorhergesagte MRT-Aufhahme (MRI*) dar, die den Teil der Leber des Untersuchungsobjekts zu einem Zeitpunkt in der hepatobiliären Phase nach der Applikation des hepatobiliären Kontrastmittels repräsentiert. Insbesondere bezüglich ihrer Qualität, Kontrastverteilung und Auflösung entsprechen die Ausgabedaten (O) einer MRT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs des Untersuchungsobjekts nach der Applikation des hepatobiliären MRT-Kontrastmittels.
Mittels einer Fehlerfunktion (LF) werden Abweichungen zwischen der vorhergesagten MRT-Aufhahme (MRI*) und der MRT-Aufhahme (MRI) der Trainingsdaten quantifiziert. Für jedes Paar aus Ausgabedaten und Zieldaten kann ein Fehler (L) berechnet werden. Der Fehler (L) kann genutzt werden, um Modellparameter (MP) zu modifizieren, so dass der Fehler (L) auf ein definiertes Minimum reduziert wird. Ist das Modell auf Basis einer Vielzahl an Paaren aus Eingabedaten und Zieldaten trainiert worden und hat der Fehler (L) für alle Paare ein definiertes Minimum erreicht, kann das trainierte Modell des maschinellen Lernens zur Vorhersage genutzt werden. Dies ist beispielhaft und schematisch in Fig. 2 gezeigt.
Fig. 2 zeigt beispielhaft und schematisch eine Ausführungsform des Verfahrens zur Erzeugung einer synthetischen radiologischen Aufnahme, in diesem Fall die Erzeugung einer künstlichen MRT- Aufnahme einer Leber oder eines Teils der Leber eines Patienten, wobei die MRT-Aufnahme die Leber oder den Teil der Leber in einer hepatobiliären Phase nach der Applikation eines hepatobiliären Kontrastmittels darstellt.
Die Vorhersage erfolgt mit Hilfe eines trainierten Modells des maschinellen Lernens (MLM‘). Das Modell des maschinellen Lernens kann beispielsweise wie in Bezug zu Fig. 1 beschrieben trainiert worden sein.
Die Vorhersage erfolgt auf Basis von Patientendaten (PD). Die Patientendaten (PD) umfassen mindestens eine CT-Aufnahme (CT1), die eine Leber oder einen Teil einer Leber eines Untersuchungsobjekts nach der Applikation des hepatobiliären Kontrastmittels repräsentiert. Im vorliegenden Beispiel umfassen die Patientendaten (PD) ferner mindestens eine native CT-Aufhahme (CT°). Die mindestens eine native MRT-Aufhahme (CT°) ist optional und zeigt die Leber oder den Teil der Leber ohne ein Kontrastmittel. Die Patientendaten können noch weitere Daten umfassen, insbesondere dann, wenn auch das Training des Modells des maschinellen Lernens auf Basis weiterer Eingabedaten erfolgt ist.
Die Patientendaten (PD) werden dem trainierten Modell des maschinellen Lernens (MLM‘) zugeführt. Das Modell des maschinellen Lernens (MLM‘) ist konfiguriert und trainiert, auf Basis der Patientendaten (PD) und auf Basis der im Rahmen des Trainings modifizierten (gelernten) Modellparameter (MP‘) eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen. Die synthetische radiologische Aufnahme entspricht insbesondere bezüglich ihrer Qualität, Kontrastverteilung und Auflösung einer MRT-Aufhahme, die die Leber oder den Teil der Leber des Untersuchungsobjekts in der hepatobiliären Phase nach der Applikation des hepatobiliären Kontrastmittels darstellt.
Die Ausgabe der vorhergesagten MRT-Aufhahme (MRT) kann auf unterschiedlicher Weise erfolgen, die vorhergesagte MRT-Aufhahme (MRI*) kannauf einem Monitor angezeigt, auf einem Drucker ausgedruckt, auf einem Datenspeicher gespeichert und/oder an ein separates Computersystem übermittelt werden.
Das Modell des maschinellen Lernens kann beispielsweise ein künstliches neuronales Netz sein oder ein solches umfassen.
Ein künstliches neuronales Netzwerk umfasst mindestens drei Schichten von Verarbeitungselementen: eine erste Schicht mit Eingangsneuronen (Knoten), eine N-te Schicht mit mindestens einem Ausgangsneuron (Knoten) und N-2 innere Schichten, wobei N eine natürliche Zahl und größer als 2 ist.
Die Eingangsneuronen dienen zum Empfangen der Eingangsdaten, insbesondere der mindestens einen CT-Aufnahme einer Leber oder eines Teils der Leber eines Untersuchungsobjekts und optional mindestens einer nativen CT-Aufhahme. Üblicherweise gibt es ein Eingangsneuron für jedes Pixel oder Voxel einer CT-Aufhahme. Es können zusätzliche Eingangsneuronen für zusätzliche Eingangswerte (z.B. Informationen zum Untersuchungsbereich, zum Untersuchungsobjekt, zu Bedingungen, die bei der Erzeugung der CT-Aufhahmen herrschten, Informationen zu dem Zustand, den die CT-Aufnahme repräsentiert, und/oder Informationen zu dem Zeitpunkt oder der Zeitspanne zu/in der die CT-Aufhahme erzeugt worden ist) vorhanden sein. Die Ausgangsneuronen können dazu dienen, eine vorhergesagte MRT-Aufnahme, die den Untersuchungsbereich in der hepatobiliären Phase repräsentiert, auszugeben.
Die Verarbeitungselemente der Schichten zwischen den Eingangsneuronen und den Ausgangsneuronen sind in einem vorbestimmten Muster mit vorbestimmten Verbindungsgewichten miteinander verbunden.
Vorzugsweise handelt es sich bei dem künstlichen neuronalen Netz um ein so genanntes Convolutional Neural Network (kurz: CNN) oder es umfasst ein solches.
Ein CNN besteht üblicherweise im Wesentlichen aus Filtern (Convolutional Layer) und Aggregations- Schichten (Pooling Layer), die sich abwechselnd wiederholen, und am Ende aus einer Schicht oder mehreren Schichten von „normalen“ vollständig verbundenen Neuronen (Dense / Fully Connected Layer).
Das Trainieren des neuronalen Netzes kann beispielsweise mittels eines Backpropagation -Verfahrens durchgeführt werden. Dabei wird für das Netz eine möglichst zuverlässige Vorhersage der zweiten MRT-Aufhahme angestrebt. Die Qualität der Vorhersage wird durch eine Fehlerfunktion beschrieben. Das Ziel ist die Minimierung der Fehlerfunktion. Das Einlemen eines künstlichen neuronalen Netzes erfolgt bei dem Backpropagation-Verfahren durch die Änderung der Verbindungsgewichte.
Im trainierten Zustand enthalten die Verbindungsgewichte zwischen den Verarbeitungselementen Informationen bezüglich des Zusammenhangs zwischen der mindestens einen CT-Aufhahme sowie optional der mindestens einen nativen CT-Aufhahme und der MRT-Aufnahme, die für Vorhersagezwecke verwendet werden können.
Eine Kreuzvalidierungsmethode kann verwendet werden, um die Daten in Trainings- und Validierungsdatensätze aufzuteilen. Der Trainingsdatensatz wird beim Backpropagation-Training der Netzwerkgewichte verwendet. Der Validierungsdatensatz wird verwendet, um zu überprüfen, mit welcher Vorhersagegenauigkeit sich das trainierte Netzwerk auf unbekannte Daten anwenden lässt.
Das künstliche neuronale Netzwerk kann eine Autoencoder- Architektur aufweisen; z.B. kann das künstliche neuronale Netzwerk eine Architektur wie das U-Net aufweisen (siehe z.B. O. Ronneberger et al. : U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation, International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention, Seiten 234-241, Springer, 2015, https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28).
Das künstliche neuronale Netzwerk kann ein Generative Adversarial Network (GAN) sein (siehe z.B. M.-Y. Liu et al. '. Generative Adversarial Networks for Image and Video Synthesis: Algorithms and Applications, arXiv:2008.02793; J. Henry et al. '. Pix2Pix GAN for Image -to-Image Translation, DOI: 10. 13140/RG.2.2.32286.66887).
Das künstliche neuronale Netzwerk kann ein rekurrentes neuronales Netzwerk sein oder ein solches umfassen. Als rekurrente bzw. rückgekoppelte neuronale Netzwerke bezeichnet man neuronale Netzwerke, die sich im Gegensatz zu den Feedforward-Netzen durch Verbindungen von Neuronen einer Schicht zu Neuronen derselben oder einer vorangegangenen Schicht auszeichnen. Das künstliche neuronale Netzwerk kann beispielsweise ein Long short-term memory (LSTM) umfassen (siehe z.B. Y. Gao et al. : Fully convolutional structured LSTM networks for joint 4D medical image segmentation, DOI: 10.1109/ISBI.2018.8363764).
Das künstliche neuronale Netz kann ein Transfomer-Netzwerk sein (siehe z.B. D. Karimi et al. '. Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers, arXiv:2102.13645 [eess.IV]).
Die Erfindung kann ganz oder teilweise mit Hilfe eines Computersystems ausgeführt werden.
Fig. 3 zeigt beispielhaft und schematisch eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Computersystems . Das Computersystem ( 1) umfasst eine Verarbeitungseinheit (20), die mit einem Speicher (50) verbunden ist.
Die Verarbeitungseinheit (20) (engl.: processing unit) kann einen oder mehrere Prozessoren allein oder in Kombination mit einem oder mehreren Speichern umfassen. Bei der Verarbeitungseinheit (20) kann es sich um gewöhnliche Computerhardware handeln, die in der Lage ist, Informationen wie z.B. digitale Bildaufhahmen, Computerprogramme und/oder andere digitale Informationen zu verarbeiten. Die Verarbeitungseinheit (20) besteht üblicherweise aus einer Anordnung elektronischer Schaltungen, von denen einige als integrierter Schaltkreis oder als mehrere miteinander verbundene integrierte Schaltkreise (ein integrierter Schaltkreis wird manchmal auch als "Chip" bezeichnet) ausgeführt sein können. Die Verarbeitungseinheit (20) kann konfiguriert sein, Computerprogramme auszufuhren, die in einem Arbeitsspeicher der Verarbeitungseinheit (20) oder im Speicher (50) desselben oder eines anderen Computersystems gespeichert sein können.
Der Speicher (50) kann eine gewöhnliche Computerhardware sein, die in der Lage ist, Informationen wie z.B. digitale Bildaufhahmen (z.B. Repräsentationen des Untersuchungsbereichs), Daten, Computerprogramme und/oder andere digitale Informationen entweder vorübergehend und/oder dauerhaft zu speichern. Der Speicher (50) kann einen flüchtigen und/oder nichtflüchtigen Speicher umfassen und kann fest eingebaut oder entfembar sein. Beispiele für geeignete Speicher sind RAM (Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory), eine Festplatte, ein Flash-Speicher, eine austauschbare Computerdiskette, eine optische Disc, ein Magnetband oder eine Kombination der oben genannten. Zu den optischen Discs können Compact Discs mit Nur-Lese-Speicher (CD-ROM), Compact Discs mit Lese-/Schreibfunktion (CD-R/W), DVDs, Blu-ray-Discs und ähnliche gehören.
Zusätzlich zum Speicher (50) kann die Verarbeitungseinheit (20) auch mit einer oder mehreren Schnittstellen (11, 12, 30, 41, 42) verbunden sein, um Informationen anzuzeigen, zu übertragen und/oder zu empfangen. Die Schnittstellen können eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen (11, 12) und/oder eine oder mehrere Benutzerschnittstellen (30, 41, 42) umfassen. Die eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen können so konfiguriert sein, dass sie Informationen senden und/oder empfangen, z.B. zu und/oder von einer MRT-Scanner, einem CT-Scanner, einer Ultraschallkamera, anderen Computersystemen, Netzwerken, Datenspeichern oder dergleichen. Die eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen können so konfiguriert sein, dass sie Informationen über physische (verdrahtete) und/oder drahtlose Kommunikationsverbindungen übertragen und/oder empfangen. Die eine oder die mehreren Kommunikationsschnittstellen können eine oder mehrere Schnittstellen für die Verbindung mit einem Netzwerk enthalten, z.B. unter Verwendung von Technologien wie Mobiltelefon, Wi-Fi, Satellit, Kabel, DSL, Glasfaser und/oder dergleichen. In einigen Beispielen können die eine oder die mehreren Kommunikationsschnittstellen eine oder mehrere Nahbereichskommunikationsschnittstellen umfassen, die so konfiguriert sind, dass sie Geräte mit Nahbereichskommunikationstechnologien wie NFC, RFID, Bluetooth, Bluetooth LE, ZigBee, Infrarot (z. B. IrDA) oder Ähnlichem verbinden.
Die Benutzerschnittstellen können eine Anzeige (30) umfassen. Eine Anzeige (30) kann so konfiguriert sein, dass sie einem Benutzer Informationen anzeigt. Geeignete Beispiele hierfür sind eine Flüssigkristallanzeige (LCD), eine Leuchtdiodenanzeige (LED), ein Plasmabildschirm (PDP) oder Ähnliches. Die Benutzereingabeschnittstelle(n) (41, 42) kann/können verdrahtet oder drahtlos sein und kann/können so konfiguriert sein, dass sie Informationen von einem Benutzer in das Computersystem (1) empfängt/empfangen, z.B. zur Verarbeitung, Speicherung und/oder Anzeige. Geeignete Beispiele für Benutzereingabeschnittstellen sind ein Mikrofon, ein Bild- oder Videoaufnahmegerät (z.B. eine Kamera), eine Tastatur oder ein Tastenfeld, ein Joystick, eine berührungsempfmdliche Oberfläche (getrennt von einem Touchscreen oder darin integriert) oder ähnliches. In einigen Beispielen können die Benutzerschnittstellen eine automatische Identifikations- und Datenerfassungstechnologie (AIDC) für maschinenlesbare Informationen enthalten. Dazu können Barcodes, Radiofrequenz-Identifikation (RFID), Magnetstreifen, optische Zeichenerkennung (OCR), Karten mit integrierten Schaltkreisen (ICC) und ähnliches gehören. Die Benutzerschnittstellen können ferner eine oder mehrere Schnittstellen für die Kommunikation mit Peripheriegeräten wie Druckern und dergleichen umfassen. Ein oder mehrere Computerprogramme (60) können im Speicher (50) gespeichert sein und von der Verarbeitungseinheit (20) ausgeführt werden, die dadurch programmiert wird, die in dieser Beschreibung beschriebenen Funktionen zu erfüllen. Das Abrufen, Laden und Ausfuhren von Anweisungen des Computerprogramms (60) kann sequenziell erfolgen, so dass jeweils ein Befehl abgerufen, geladen und ausgefuhrt wird. Das Abrufen, Laden und/oder Ausfuhren kann aber auch parallel erfolgen.
In dem Speicher (50) kann auch das erfindungsgemäße Modell des maschinellen Lernens gespeichert sein.
Das erfindungsgemäße System kann als Laptop, Notebook, Netbook und/der Tablet-PC ausgeführt sein, es kann auch ein Bestandteil eines MRT-Scanners, eines CT-Scanners oder eines Ultraschalldiagnosegeräts sein.
Die vorliegende Erfindung kann für verschiedene Zwecke verwendet werden. Anwendungsbeispiele werden nachfolgend beschrieben, ohne die Erfindung auf diese beschränken zu wollen.
Ein mögliches Anwendungsbeispiel betrifft die Verwendung von MRT-Kontrastmitteln in computertomographischen Untersuchungen.
MRT-Kontrastmittel entfalten üblicherweise in einer CT-Untersuchung eine geringere kontraststeigemde Wirkung als CT-Kontrastmittel. Dennoch kann es vorteilhaft sein, ein MRT- Kontrastmittel in einer CT-Untersuchung einzusetzen. Als Beispiel sei eine minimalinvasive Intervention in der Leber eines Patienten aufgeführt, bei der ein Chirurg den Eingriff mittels eines CT- Scanners verfolgt. Die Computertomographie (CT) hat gegenüber der Magnetresonanztomographie den Vorteil, dass während der Erzeugung von CT-Aufhahmen eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts chirurgische Eingriffe in dem Untersuchungsbereich in größerem Umfang möglich sind. Es gibt hingegen nur wenige interventionelle Bestecke und chirurgische Geräte, die MRTtauglich sind. Zudem ist der Zugang zum Patienten durch die in der MRT verwendeten Magneten eingeschränkt. Während ein Chirurg also einen Eingriff in dem Untersuchungsbereich vomimmt, kann er den Untersuchungsbereich mit Hilfe der CT bildhaft darstellen und den Eingriff auf einem Monitor verfolgen.
Möchte ein Chirurg beispielsweise einen Eingriff in der Leber eines Patienten vornehmen, um z.B. eine Biopsie an einer Leberläsion durchzuführen oder einen Tumor zu entfernen, so ist in einer CT- Aufnahme der Leber der Kontrast zwischen einer Leberläsion oder dem Tumor und gesundem Lebergewebe nicht so ausgeprägt wie in einer MRT-Aufhahme nach der Applikation eines hepatobiliären Kontrastmittels. In der CT sind derzeit keine hepatobiliären CT-spezifischen Kontrastmittel bekannt und/oder zugelassen. Die Verwendung eines MRT-Kontrastmittels, insbesondere eines hepatobiliären MRT-Kontrastmittels in der Computertomographie kombiniert also die Möglichkeit der Differenzierung zwischen gesundem und erkranktem Lebergewebe und die Möglichkeit der Durchführung eines Eingriffs bei gleichzeitiger Darstellung der Leber.
Dabei kann die vergleichsweise geringe, durch das MRT-Kontrastmittel erzielte Kontrastverstärkung mit Hilfe der vorliegenden Erfindung erhöht werden, ohne dass eine höhere Dosis als die Standarddosis verabreicht werden muss.
Es können eine erste CT-Aufhahme ohne MRT-Kontrastmittel und eine zweite CT-Aufhahme nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels erzeugt werden, dessen Menge der Standardmenge entspricht. Auf Basis dieser erzeugten CT-Aufhahmen kann wie in dieser Offenbarung beschrieben, eine synthetische CT-Aufhahme erzeugt werden, bei der sich der durch das MRT-Kontrastmittel hervorgerufene Kontrast durch Verändern des Verstärkungsfaktors a in weiten Grenzen variieren lässt. Dabei können Kontraste erreicht werden, die sonst nur durch Applikation einer Menge an MRT- Kontrastmittel erzielt werden können, die höher als die Standardmenge ist.

Claims

Patentansprüche
1. Computer-implementiertes Verfahren zum Trainieren eines Modells des maschinellen Lernens, umfassend
Empfangen und/oder Bereitstellen von Trainingsdaten, wobei die Trainingsdaten für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten i) eine MRT-Aufhahme eines Untersuchungsbereiches des Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT- Kontrastmittels und ii) eine CT-Aufnahme des Untersuchungsbereichs des Untersuchungsobjekts nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels umfassen,
Bereitstellen eines Modells des maschinellen Eemens, wobei das Modell des maschinellen Eemens konfiguriert ist, auf Basis einer CT-Aufhahme, die einen Untersuchungsbereich eines Untersuchungsobjekts nach der Applikation eines MRT-Kontrastmittels repräsentiert, und auf Basis von Modellparametem eine synthetische radiologische Aufnahme erzeugen,
Trainieren des Modells des maschinellen Eemens, wobei das Trainieren für jedes Untersuchungsobjekt der Vielzahl an Untersuchungsobjekten umfasst: o Eingeben der CT-Aufhahme in das Modell des maschinellen Lernens o Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem Modell des maschinellen Lernens o Bestimmen einer Abweichung zwischen der synthetischen radiologischen Aufnahme und der MRT-Aufnahme o Modifizieren der Modellparameter im Hinblick auf eine Reduzierung der Abweichung
Speichern und/oder Ausgeben des trainierten Modells des maschinellen Lernens und/oder Übermitteln des trainierten Modells des maschinellen Lernens auf ein separates Computersystem und/oder Verwenden des trainierten Modells des maschinellen Lernens zum Erzeugen einer künstlichen MRT-Aufhahme auf Basis einer neuen gemessenen CT-Aufhahme.
2. Computer-implementiertes Verfahren zum Erzeugen einer synthetischen radiologischen Aufnahme umfassend
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, wobei das Untersuchungsobjekt ein Lebewesen, vorzugsweise ein Säugetier, ganz besonders bevorzugt ein Mensch ist.
4. Computersystem umfassend: einen Prozessor; und einen Speicher, der ein Anwendungsprogramm speichert, das so konfiguriert ist, dass es, wenn es vom Prozessor ausgeführt wird, eine Operation durchführt, wobei die Operation umfasst:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
5. Computerprogrammprodukt, das in einen Arbeitsspeicher eines Computersystems geladen werden kann und dort das Computersystem dazu veranlasst, folgende Schritte ausführen:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
6. MRT-Kontrastmittel zur Verwendung in einem CT-Untersuchungsverfahren umfassend:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufnahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
7. Verwendung eines MRT-Kontrastmittels in einem CT-Untersuchungsverfahren umfassend:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
8. Kit umfassend ein MRT-Kontrastmittel und ein Computerprogrammprodukt wobei das Computerprogrammprodukt ein Computerprogramm umfasst, das in einen Arbeitsspeicher eines Computersystems geladen werden kann und dort das Computersystem dazu veranlasst, folgende Schritte ausfuhren:
Empfangen einer CT-Aufnahme eines Untersuchungsbereichs eines Untersuchungsobjekts nach einer Applikation eines MRT-Kontrastmittels,
Eingeben der CT-Aufnahmen in ein trainiertes Modell des maschinellen Lernens, wobei das Modell des maschinellen Lernens anhand von Trainingsdaten umfassend, für jedes Untersuchungsobjekt einer Vielzahl an Untersuchungsobjekten, i) eine CT-Aufhahme des Untersuchungsbereichs nach der Applikation des MRT-Kontrastmittels und ii) eine MRT- Aufhahme nach Applikation des MRT-Kontrastmittels, trainiert ist, auf Basis der CT- Aufhahme, eine synthetische radiologische Aufnahme zu erzeugen,
Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem trainierten Modell des maschinellen Lernens,
Ausgeben und/oder Speichern der synthetischen radiologischen Aufnahme und/oder Übermitteln der synthetischen radiologischen Aufnahme an ein separates Computersystem.
9. Verfahren, Computersystem, Computerprogrammprodukt, MRT-Kontrastmittel, Verwendung oder Kit nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das Trainieren des Modells des maschinellen Lernens für jedes Untersuchungsobjekt der Vielzahl an Untersuchungsobjekten umfasst: o Eingeben der CT-Aufhahme in das Modell des maschinellen Lernens o Empfangen einer synthetischen radiologischen Aufnahme von dem Modell des maschinellen Lernens o Bestimmen einer Abweichung zwischen der synthetischen radiologischen Aufnahme und der MRT-Aufnahme o Modifizieren der Modellparameter im Hinblick auf eine Reduzierung der Abweichung.
10. MRT-Kontrastmitel zur Verwendung nach Anspruch 6 oder Verwendung nach Anspruch 7, wobei das MRT-Kontrastmitel einen Gd3+-Komplex einer Verbindung der Formel (I)
(I) , umfasst, wobei
Ar eine Gruppe ausgewählt aus darstellt, wobei # die Anknüpfung zu X darstellt,
X eine Gruppe darstellt, die aus
CH2, (CH2)2, (CH2)3, (CH2)4 und *-(CH2)2-O-CH2-# ausgewählt wird, wobei * die Anknüpfung zu Ar darstellt und # die Anknüpfung zum Essigsäurerest darstellt,
R1, R2 and R3 unabhängig voneinander ein Wasserstoffatom oder eine Gruppe ausgewählt aus C1-C3- Alkyl, -CH2OH, -(CH2)2OH und -CH2OCH, darstellen,
R4 eine Gruppe ausgewählt aus C2-C4-Alkoxy, (H3C-CH2)-O-(CH2)2-O-, (H3C-CH2)-O-(CH2)2-O- (CH2)2-O- und (H3C-CH2)-O-(CH2)2-O-(CH2)2-O-(CH2)2-O- darstellt,
R5 ein Wasserstoffatom darstellt, und
R6 ein Wasserstoffatom darstellt, oder ein Stereoisomer, Tautomer, Hydrat, Solvat oder Salz davon, oder eine Mischung davon oder wobei das MRT-Kontrastmitel einen Gd3+-Komplex einer Verbindung der Formel (II)
Ar eine Gruppe ausgewählt aus wobei # die Anknüpfung zu X darstellt,
X eine Gruppe darstellt, die aus CH2, (CH2)2, (CI , (CH2)4 and *-(CH2)2-O-CH2-# ausgewählt wird, wobei * die Anknüpfung zu Ar darstellt und # die Anknüpfung zum Essigsäurerest darstellt,
R7 ein Wasserstoffatom oder eine Gruppe ausgewählt aus C1-C3 -Alkyl, -CH2OH, -(CH2)2OH und -CH2OCH3 darstellt;
R8 eine Gruppe ausgewählt aus
C2-C4-Alkoxy, (H3C-CH2O)-(CH2)2-O-, (H3C-CH2O)-(CH2)2-O-(CH2)2-O- und
(H3C-CH2O)-(CH2)2-O-(CH2)2-O-(CH2)2-O- darstellt;
R9 und R10 unabhängig voneinander ein Wasserstoffatom darstellen; oder ein Stereoisomer, Tautomer, Hydrat, Solvat oder Salz davon, oder eine Mischung davon.
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