Schnelle und zuverlässige Kleinhirnsegmentierung mittels Deep-Learning

Die Kleinhirnatrophie ist ein typisches Merkmal bei Ataxien im Rahmen von erworbenen, genetischen oder sporadischen Erkrankungen. Die Quantifizierung des Kleinhirnvolumens ist insbesondere bei genetisch bedingten Ataxien, wie der autosomal dominant vererbten Spinozerebellären Ataxie Typ 3 (SCA 3) von großem Interesse. Die Neurodegeneration ist bei Mutationsträgern bereits im klinisch symptomfreien Krankheitsstadium als Kleinhirnatrophie messbar.

Fazit:

Bei SCA 3-Mutationsträgern wird eine neuroanatomische Volumetrie des Kleinhirns als Bildgebungsmarker benötigt, um Krankheitsverläufe auch im präklinischen Stadium sensitiv zu erfassen und Therapieeffekte zu evaluieren. Laut den Autoren ist CerebNet eine umfassend validierte Deep-Learning Methode, die eine automatisierte Lokalisation und Volumenbestimmung von 27 Kleinhirnsubstrukturen anhand einer T1-gewichteten MRT-Untersuchung in 12 Sekunden ermöglicht.

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Article published online:
13 July 2023