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Computergestützte Diagnose der Lunge: Optimierte Therapie

Der »akute Lungenschaden« ist immer noch mit einer hohen Mortalität verbunden. Die Mehrzahl der Patienten muss über einen längeren Zeitraum mechanisch beatmet werden. Ein Schwerpunkt der Behandlung besteht dabei in der Verringerung von ventilatorinduzierten Lungenschädigungen.

Bislang beurteilen Radiologen im Allgemeinen die CT-Bilder (Computertomografie) qualitativ, um pathologische Zustände wie ALI (Acute Lung Injury, akuter Lungenschaden, [1]), Pneumonie, Pneumothorax, Ergüsse und andere zu diagnostizieren. Quantitative Analysen zur Interpretation von Lungen-CTs werden routinemäßig noch nicht durchgeführt. Nun wurde an der Universität Göttingen auf Basis von »LabVIEW« und »Vision« von National Instruments eine Bilderkennungssoftware entwickelt, die automatisch die Lunge im hochauflösenden CT (bis zu 1000 Schichten) erkennt, markiert und innerhalb weniger Minuten therapeutisch relevante Berechnungen über einen kompletten Lungenscan durchführt. Die Software findet zurzeit zum ersten Mal Einzug in den klinischen Alltag. Sie ist ein weiteres Instrument des Intensivmediziners bei seinen Therapieentscheidungen zur Unterstützung und gegebenenfalls zur Rettung von Leben.

Automatische Erkennung der Lunge

Medizinische Bilddaten werden im sogenannten DICOM-Format ([4] und Kasten »Digital Imaging and Communications in Medicine«) gespeichert.

DICOM ist ein offener Standard zur Speicherung und zum Austausch von Informationen im medizinischen Bilddaten-Management. Diese Informationen können beispielsweise digitale Bilder, Zusatzinformationen wie Segmentierungen, Oberflächendefinitionen oder Bildregistrierungen sein. DICOM standardisiert sowohl das Format zur Speicherung der Daten als auch das Kommunikationsprotokoll zu deren Austausch.
Neben Datenfeldern (z.B. Informationen über Bilder, Befunde, Patienten, Studien, Serien) enthält DICOM auch die Syntax und Semantik von Kommandos und Nachrichten. Weiterhin legt der Standard Vorschriften für die Beschreibung von kompatiblen Geräten und Software fest, da für jedes DICOM-kompatible Gerät eine exakte Beschreibung der Systemfähigkeit vorhanden und veröffentlicht sein muss (DICOM Conformance Statement).
Ein DICOM-Datensatz dient als Container, der außer einer oder mehrerer Objektdefinitionen auch Metainformationen wie Patientenname, Aufnahmedatum, Geräteparameter oder Arztname enthalten kann. Die Objektdefinitionen können Bilddaten, geometrische bzw. mathematische Informationen und auch behandlungsspezifische Informationen sein, wie beispielsweise in den sogenannten DICOM-RT-Objekten, die selbst nur Behandlungsdaten enthalten und Bilddatensätze nur referenzieren. Unter dem Standard werden  Bilder verlustlos oder verlustbehaftet übertragen, angelehnt an das TIFF-Format und die JPEG-Norm. Er erlaubt es auch, eigene, sogenannte private Objekte, Module oder Attribute zu definieren. Diese proprietären Informationen sind jedoch im Normalfall nicht mehr kompatibel zu Implementierungen anderer Hersteller.
DICOM fasst Daten in einem sogenannten »Real World Information Modul« auf, das in die Stufen Patient, Studie, Serie und Instanz unterteilt ist. Jede Instanz eines DICOM-Objektes hält somit alle Informationen, um sie einer bestimmten Serie (beispielsweise Bildserie), Studie (einem bestimmten Aufenthalt im Klinikum bzw. einer einzelnen Untersuchung) und Patienten zuordnen zu können. Der Eindeutigkeit der Information dienen eindeutige Kennzeichner (Unique Identifier).
Quelle: Wikipedia
Bild 2: Automatische Erkennung und Markierung des Thorax im CT-Bild (A: Original-CT, B: Thresholding, C: durch morphologische Operationen resultierende Thoraxmaske, D: Thorax-ROI)

Bild 2: Automatische Erkennung und Markierung des Thorax im CT-Bild (A: Original-CT, B: Thresholding, C: durch morphologische Operationen resultierende Thoraxmaske, D: Thorax-ROI)

Der Prozess des Einlesens und Verarbeitens medizinischer Bilddaten mithilfe von LabVIEW und Vision ist in [5] und [6] beschrieben. Im Folgenden wird der Ablauf zur automatischen Erkennung und Markierung der Lunge dargelegt.

Nach dem Laden des Original-Lungen-CTs, wird eine Kopie des 16-Bit-Bildes in ein 8-Bit-Bild konvertiert. Anschließend erfolgt im Grauwertbereich zwischen 110 und 220 ein »Thresholding«.

Mithilfe morphologischer Operationen zur Bildverbesserung (IMAQ Remove Particle, IMAQ Fill Hole) werden störende Partikel entfernt (Bild 1).

Anschließend gilt es, den x,y-Massenschwerpunkt des Thorax zu bestimmen. Der Anwender konvertiert die resultierende binäre Thoraxmaske in eine ROI (Region of interest) und legt sie über das Originalbild (Bild 2D).

Bild 3: Automatische Erkennung und Markierung der Lunge im CT-Bild (A: Original-CT, B: Erkennung und Markierung des Thorax des Patienten, C: Erkennung und Markierung der Lunge innerhalb der Thoraxmaske, D: Ausschließen der Trachea, E: Ausschneiden de

Bild 3: Automatische Erkennung und Markierung der Lunge im CT-Bild (A: Original-CT, B: Erkennung und Markierung des Thorax des Patienten, C: Erkennung und Markierung der Lunge innerhalb der Thoraxmaske, D: Ausschließen der Trachea, E: Ausschneiden der Lunge)

Innerhalb der Thorax-ROI kann nun die Lunge detektiert werden. Das Programm detektiert im maskierten Bild den Brustkorb über ein Thresholding im Bereich zwischen 150 und 255 und über anschließende morphologische Operationen.

Im gleichen Schema werden durch erneutes Thresholding diesmal im Bereich zwischen 5 und 105 alle luftgefüllten Areale markiert.

Trachea und kreisförmige Gefäße lassen sich mithilfe des »Heywood Circularity Factor« (HCF) detektieren und über einen entsprechenden Partikel-filter aus dem Bild entfernen (Bild 3).

Der HCF beschreibt das Verhältnis des Umfangs eines Partikels mit der eines Kreises mit derselben Fläche.
 

Ein Kreis hat somit einen Faktor von 1. Durch geeignete Werte für den HCF in Kombination mit der relativen Position der jeweiligen Partikel zum x,y-Massenschwerpunkt des Thorax lassen sich unterschiedlich stark kreisförmige Objekte aus dem Bild entfernen. In der resultierenden Lunge (Bild 3E) lassen sich nun alle notwendigen Berechnungen durchführen.

Diagnose-Tool

Einer der wichtigsten Gründe zur Durchführung klinischer Lungen-CTs bei ALI ist die Evaluierung der potenziellen Möglichkeit, kollabierte Lugenareale wieder zu eröffnen. Man führt dazu ein sogenanntes Rekrutierungs-CT jeweils am Ende der Ausatmungsphase (end-exspiratorischer Druck = 5 mbar) und der Einatmungsphase (end-inspiratorischer Druck = 45 mbar) durch.

Der quantitative Vergleich beider Bildserien hinsichtlich Veränderung von überblähten, normal belüfteten und schlecht belüfteten Bereichen gibt Auskunft darüber, ob die Lunge von einem erhöhten endexspiratorischen Druck während der mechanischen Beatmung profitieren kann. Dieser »positive endexspiratorische Druck« (Peep) bezeichnet einen bei der Beatmung künstlich in der Lunge erzeugten positiven Druck, der nach Abschluss der Ausatmung (Exspiration) anliegt. Dieser Druck erhöht den Atemwegsmitteldruck und die funktionelle Residualkapazität.

Peep kann dazu beitragen, einen Kollaps der Lungenbläschen, der Alveolen, zu verhindern, und beugt damit Atelektasen vor. Außerdem kann in vielen Fällen die Sauerstoffsättigung des Blutes verbessert werden. Bei nahezu jeder maschinellen Beatmung wird zumindest ein mäßiger Peep verwendet, beispielsweise auch beim Ertrinkungs- oder Tauchunfall, sowie bei Rauch- oder Kohlenmonoxid-Intoxikationen. Auch bei einem Lungenödem kommt er zum Einsatz.

Durch die Erhöhung des Drucks im Brustraum verringert Peep den Rückfluss des venösen Blutes zum Herzen, wodurch das Herzzeitvolumen sinken kann. Umgekehrt entsteht ein Rückstau in obere und untere Hohlvene mit entsprechenden Druckerhöhungen in vorgeschalteten Organen. Abhängig von der Höhe des Peep kann es dadurch zu Schädigungen und Funktionseinschränkungen von Gehirn, Leber, Nieren und anderer Organe kommen.

Bei Operationen am Hals (Struma-resektion, Thyreoidektomie, Carotis-Desobliteration, usw.) verhindert Peep das Eindringen von Luft in versehentlich eröffnete große Venen und somit die gefährliche Luftembolie. Relative Kontraindikationen sind obstruktive Atemwegserkrankungen, die zur Ausbildung eines »intrinsic Peep« neigen, wie beispielsweise Asthma.

Da durch die Atemwegsobstruktion die Exspirationzeit für einen vollständigen Druckausgleich nicht ausreicht, bleibt in den Alveolen jenseits der Verengung ein positiver Druck bestehen. Moderne Beatmungsgeräte bieten detaillierte Einstell- und Messmöglichkeiten zur Peep-Beatmung. Bei einigen Modellen von Beatmungsbeuteln ist ein einfaches Peep-Ventil vorhanden oder lässt sich anschließen.

Die Grauwerte der Pixel im CT-Bild (CT-Zahl) werden als sogenannte Hounsfield-Einheiten (HU) angegeben. Diese sind so definiert, dass -1000 HU 100% Luft bedeuten und 0 HU für 100% Wasser stehen. Die CT-Zahl lehnt sich an den linearen Schwächungskoeffizienten an, der beschreibt, wie monochromatische Röntgenstrahlung beim Durchdringen von Materie entlang des durchstrahlten Wegs abgeschwächt wird.

Beim Auftreffen der beschleunigten Elektronen auf dem Anodenteller der Röntgenröhre entsteht Bremsstrahlung. Die Elektronen werden in unterschiedlicher Tiefe des Tellers abgebremst, sodass keine monochromatische Röntgenstrahlung, sondern ein elektromagnetisches Spektrum entsteht. Die gemessenen Schwächungswerte beziehen sich somit auf dieses Spektrum.

Die im Spektrum auftretende maximale Photonenenergie ist gleich der Beschleunigungsspannung der Röhre, also der Spannung, die zwischen Kathode und Anode anliegt. Röntgenröhren haben auch bauartbedingt unterschiedliche Strahlenqualitäten. Diese werden durch geräte- und herstellerspezifisch unterschiedliche Vorfilterungen verändert, indem die Vorfilterung niederenergetische Anteile des Spektrums entfernt. Diese erhöhen in erster Linie die Strahlenbelastung des Patienten, tragen aber wenig bis gar nichts zur Bildgebung bei.

Einfluss der Röhrenspannung

In der medizinischen Anwendung der Computertomografie finden Röhrenspannungen zwischen 80 kV und 140 kV Verwendung. Durch die Normierung auf die Schwächungs-koeffizienten von Wasser und Luft wird die CT-Zahl näherungsweise unabhängig vom Spektrum der eingesetzten Röntgenstrahlung. So bleiben die Bildergebnisse trotz variierender Strahlenqualitäten vergleichbar.

Bild 4: Dichtehistogramm einer gesunden (schwarze Linie) und kranken (graue Linie) Lunge (Ü: überblähter Bereich, N: normal belüftet, S: schlecht belüftet, NB: nicht belüftet)

Bild 4: Dichtehistogramm einer gesunden (schwarze Linie) und kranken (graue Linie) Lunge (Ü: überblähter Bereich, N: normal belüftet, S: schlecht belüftet, NB: nicht belüftet)

Da die Hounsfield-Skala jedoch lediglich über eine Zwei-Punkt-Kalibrierung definiert ist, ist sie nicht vollkommen frei vom Einfluss wechselnder Strahlenqualitäten. Bei niedrigen Röhrenspannungen ergeben sich für Knochen und Kontrastmittel höhere CT-Zahlen als bei höherer Röhrenspannung. Aus den HU-Werten der einzelnen Bildpunkte lassen sich Luft- und Flüssigkeitsgehalt und somit auch die Dichte des Lungengewebes berechnen.

Überblähte, normal belüftete, schlecht belüftete und nicht belüftete Bereiche können so für jede Lungenschicht berechnet werden. Bild 4 zeigt ein typisches Histogramm einer gesunden sowie einer geschädigten Lunge. Das resultierende Histogramm der CTs in Endinspiration und End-exspiration dient als Grundlage zur Berechnung der diagnostischen Parameter.

Auf Basis der von der Software berechneten Dichteänderung zwischen Endexspirations- und Endinspirationsphase erhält der behandelnde Arzt in kürzester Zeit Informationen darüber, ob schlecht belüftete Areale eröffnet oder schon belüftete Areale überbläht wurden, ob die Lunge also von einem erhöhten Peep profitieren kann oder nicht. Die optimale Einstellung des Peeps ist für die weitere Therapie von entscheidender Bedeutung [7].

Über die Autoren:

Dr. Peter Herrmann ist Gesundheitswissenschaftler, Dr. med. Philipp Klapsing ist Assistenzarzt, PD Dr. med. Onnen Mörer ist Geschäftsfeldleiter Intensivmedizin und Prof. Dr. med. Michael Quintel ist Direktor der Abteilung Anästhesiologie, alle an der Universitätsmedizin Göttingen.

[1]Gattinoni L et al. (1988): »Relationships between lung Computed tomographic densitv, gas exchange, and PEEP in acute respiratoy failure«, Anesthesiology 69:824-32
[2]Terragni PP, Rosboch GL, Lisi A, Viale AG, Ranieri VM: »How respiratory system mechanics may help in minimising ventilator-induced lung injury in ARDS patients«, The European respiratory yournal Supplement 2003, 42:15s-21s
[3]Puybasset L, Cluzel P, Chao N, Slutsky AS, Coriat P, Rouby JJ: »A computed tomography scan assessment of regional lung volume in acute lung injury«, The CT scan ARDS Study Group. American journal of respiratory and critical care medicine 1998, 158:1644-1655
[4]medical.nema.org/
[5]Herrmann P, Luecke T, Hübner U, Quintel M: »Bildbearbeitung computertomografischer Schnittbilder der Lunge mit ImaqVision und LabVIEW«, in Rahman Jamal, Hans Jaschinski (Hrsg.): Virtuelle Instrumente in der Praxis. Hüthig Verlag Heidelberg/München, 2001. S. 329-336
[6]Herrmann P, Quintel M.: »Verarbeitung von medizinischen digitalen Bilddaten mit LabVIEW und Vision«, in: R. Jamal, R. Heinze (Hrsg.): Virtuelle Instrumente in der Praxis 2011. Messtechnik, Automatisierung. VDE-Verlag GmbH, Berlin, Offenbach. S. 366-69
[7]Bruells CS, Dembinski R.: »Positiver endexspiratorischer Druck. Einstellung bei respiratorischer Insuffizienz«, Anaesthesist. 2012 Apr; 61(4):336-43