24. 09. 2024
Verfasst von: Carsten Meyer, Eren Yilmaz

Osteoporose: KI erkennt Wirbelbrüche auf CT-Bildern

Das 2D-Schnittbild einer CT-Aufnahme zeigt eine Wirbelsäule. Zwei Pfeile weisen auf Wirbelfrakturen hin. — Unterstützung für Radiologen: Der KI-Algorithmus hat auf dieser CT-Aufnahme zwei Frakturen erkannt und sie richtigerweise als moderat (Grad 2) klassifiziert. Die anderen Wirbel hat er korrekt als normal eingestuft.

Da Osteoporose im Anfangsstadium meist keine Symptome auslöst, bleibt sie oft unentdeckt. Kann künstliche Intelligenz dabei helfen, Anzeichen von Osteoporose wie Wirbelbrüche auf CT-Bildern zu erkennen, die aus anderen medizinischen Gründen aufgenommen wurden? Forschende der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften haben eine Software entwickelt, die Wirbelfrakturen auf CT-Bildern automatisch erkennt und zusätzlich die Stabilität des Knochens prognostisch bewertet.

Software unterstützt Wirbelbruch-Diagnostik und Prognostik

Osteoporose in einem frühen Stadium löst selten Symptome aus und bleibt daher oft unentdeckt. Dennoch ist eine rechtzeitige Diagnose für adäquate Therapiemaßnahmen wichtig. Die eigentliche Osteoporose-Diagnose erfolgt über eine spezielle Untersuchung zur Knochendichtemessung. Eine weitere Möglichkeit wäre, ohnehin vorhandene CT-Aufnahmen, die zum Beispiel bei Verdacht auf Erkrankungen des Unterleibs oder der Lunge aufgenommen werden und die die Wirbelsäule zumindest teilweise abbilden, auf Anzeichen von Osteoporose wie Wirbelbrüche zu untersuchen. „Ein solches opportunistisches Screening erfordert jedoch meist die Unterstützung durch automatische Algorithmen“, skizziert Prof. Dr. Carsten Meyer von der Ostfalia-Hochschule die Ausgangslage seines Forschungsprojektes. Mit seinem Team untersucht er, inwieweit sich Wirbelkörperbrüche automatisch in herkömmlichen CT-Bildern erkennen lassen und wie KI-Verfahren die Osteoporose-Prognostik verbessern können.

Wirbelkörper lokalisieren und klassifizieren

In Zusammenarbeit mit dem Universitätsklinikum Schleswig-Holstein nutzt das Ostfalia-Team tiefe neuronale Netze, um CT-Bilder auf Anzeichen von Osteoporose zu untersuchen. Das Bundesforschungsministerium hat die innovative Technologie gefördert. Dabei wird ein Netz darauf trainiert, Wirbelkörper in dreidimensionalen CT-Bildern zu lokalisieren, ein zweites prüft dann jeden einzelnen Wirbel auf bereits vorhandene osteoporotische Frakturen. „In Tests erkannte der Algorithmus etwa 90 Prozent der existierenden Wirbelbrüche und unterschied tendenziell auch zwischen milden und schwereren Frakturen“, sagt Doktorand Eren Yilmaz. Ein drittes neuronales Netz trägt dazu bei, anhand der Knochenstruktur das Risiko für zukünftige Wirbelkörperbrüche zu beurteilen. Bei dieser schwierigen Aufgabe werden durch die Berücksichtigung der KI-analysierten CT-Daten deutlich bessere Ergebnisse erzielt als über eine Risikoabschätzung, die nur auf klinischen Informationen (Alter, Body-Mass-Index) beruht.

Auf Verdachtsfälle aufmerksam machen

„Ziel unserer Forschung ist es nicht, Ärzte zu ersetzen“, betont Carsten Meyer. Vielmehr könnte das System Radiologinnen und Radiologen unterstützen, indem es auf sekundäre Befunde an der Wirbelsäule hinweist. Die entwickelte Software würde dann die in der Aufnahme befindlichen Wirbelkörper nach Anzeichen von Osteoporose und erhöhtem Risiko für künftige Wirbelbrüche untersuchen und die Radiologen auf Verdachtsfälle aufmerksam machen. „Ein Vorteil des Systems ist, dass es im Gegensatz zum Menschen keine Ermüdungserscheinungen zeigt“, ergänzt Doktorand Eren Yilmaz. Die Technologie ist aktuell noch nicht für den klinischen Einsatz bereit, wird aber ausgiebig erforscht und weiterentwickelt.