Analyse der Halswirbelsäulen-MRT mit Deep Learning

Nackenschmerzen sind ein sehr häufiges Gesundheitsproblem mit einer weltweiten Prävalenz zwischen 16,7 % und 75,1 %. Als Quelle von Nackenschmerzen wird oft – obwohl es keine eindeutigen Beweise dafür gibt – die Halsbandscheibe angenommen. Zur Erkennung einer Degeneration der Bandscheiben und der dieser Degeneration entsprechenden Endplaqueveränderungen im Wirbelkörper werden radiologische Bildgebungsverfahren eingesetzt. Die Magnetresonanztomographie (MRT) liefert Informationen über die Struktur der Bandscheibe, die Breite des Wirbelkanals und Gewebe außerhalb der Bandscheibe Kanal. Es gibt jedoch keine Standardisierung bei der Identifizierung und Auswertung radiologischer Bilder und die Variabilität zwischen Beobachtern ist hoch. Es wurden Studien zu automatisierten Systemen zur Analyse von MRT-Bildern initiiert, um die Genauigkeit und Konsistenz der Berichtsverfahren zu erhöhen. Die Untersuchung von MRT-Bildern mit Deep Learning kann zur Entwicklung von Systemen führen, die die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und auch die Auswertung großer Datenmengen in kurzer Zeit ermöglichen.