Diagnostische Ausbeute von Deep-Learning-basierter Denoising-MRT bei Morbus Cushing

Der Nachweis von ACTH-produzierenden Mikroadenomen in der MRT ist wichtig für die Feststellung der Diagnose von Morbus Cushing und kann es den Patienten ermöglichen, zusätzliche diagnostische Tests, wie z. Der Nachweis von ACTH-produzierenden Mikroadenomen in der MRT bleibt jedoch aufgrund ihrer geringen Größe mit einem mittleren Durchmesser von 5 mm eine diagnostische Herausforderung. Es wurden viele Versuche unternommen, um die Empfindlichkeit des Nachweises von ACTH-produzierenden Mikroadenomen zu verbessern. Es ist allgemein als klinische Standardpraxis anerkannt, ein dynamisch kontrastverstärktes T1-gewichtetes Bild anzufertigen, um das Mikroadenom mit verzögerter Verstärkung im Vergleich zur Hintergrundverstärkung der normalen Drüse abzugrenzen. Trotz dieser Versuche können in bis zu 40 % der Fälle von ACTH-produzierenden Mikroadenomen negative MRT-Befunde auftreten, und es besteht Bedarf, die Erkennungsrate zu verbessern. Theoretisch sollte die Durchführung von dünnen Schichtdickenscans helfen, die Läsion zu erkennen, aber dies ist unvermeidlich mit einem erhöhten Rauschpegel verbunden. Ein auf Deep Learning basierender Rauschunterdrückungsalgorithmus kann angewendet werden, um den Rauschpegel zu reduzieren und möglicherweise die Erkennungsrate von ACTH-produzierenden Mikroadenomen zu erhöhen. Ziel der Studie ist es zu evaluieren, ob die Erkennung von ACTH-produzierenden Mikroadenomen durch Deep-Learning-basierte Denoising-MRT verbessert werden kann.