DL- Modell zur automatischen Segmentierung und Klassifizierung von Meningeomen

Die Mehrheit (80 %) der intrakraniellen Meningeome entsprechen der WHO-Klassifikation Grad 1 und sind gutartig, die aggressiven mit WHO-Grad 2 und 3 rezidivieren und haben eine schlechte Prognose. Die präoperative Bestimmung ist daher entscheidend für die Therapieplanung. Die Arbeitsgruppe entwickelte ein multiparametrisches Deep Learning (DL) Modell zur Segmentierung und automatischen nichtinvasiven Klassifizierung von Meningeomen.

Fazit

Nach Meinung von Jun et al. kann ein interpretierbares multiparametrisches kombiniertes T1C und T2 DL-Modell mit Segmentierung die vollautomatische Klassifizierung von Meningeomen ermöglichen. Allerdings sollte einschränkend der relativ kleine Datensatz berücksichtigt werden. Außerdem wurden wegen der geringen Anzahl von Meningeomen mit WHO-Grad 3, diejenigen mit Grad 2 und 3 als eine Kategorie betrachtet.

Publication History

Article published online:
02 October 2023

• main Jun Y. et al. Intelligent noninvasive meningioma grading with a fully automatic segmentation using interpretable multiparametric deep learning. Eur Radiol 2023; DOI: 10.1007/s00330-023-09590-4.