Zusammenfassung
Ziel war, den diagnostischen Wert der computerassistierten Detektion (CAD) von pulmonalen Rundherden in der Tiermedizin zu überprüfen. Hierzu wurde die Detektionsrate der computerassistierten Methode mit der Detektionsrate zweier unabhängiger Untersucher in Bezug auf die Sensitivität und die Rate falsch positiver Befunde verglichen. Material und Methoden: In die Studie wurden 51 Hunde und 16 Katzen einbezogen, bei denen zuvor mittels computertomographischer Untersuchung pulmonale Rundherde diagnostiziert worden waren. Zwei unabhängige Untersucher erfassten bei jedem Patienten die Anzahl der Rundherde ≥ 3 mm und setzten anschließend das Programm zur automatischen Rundherddetektion ein. Im letzten Schritt wurde ein Konsensus der beiden Untersucher unter Kenntnis der CAD-Ergebnisse getroffen. Zur Rundherdauswertung diente ein kommerziell erhältliches Programm zur computerassistierten Detektion. Ergebnisse: Insgesamt wurden 586 pulmonale Rundherde diagnostiziert. Für Untersucher 1 ergab sich eine Sensitivität von 89,2%, für Untersucher 2 betrug sie 87,4%. Die CAD erreichte eine Sensitivität von 69,4%. Mithilfe der CAD ließ die Sensitivität von Untersucher 1 auf 94,7% und die Sensitivität von Untersucher 2 auf 90,8% steigern. Schlussfolgerung und klinische Relevanz: Das verwendete CAD-System wies eine moderate Sensitivität von 69,4% auf. Trotz gewichtiger Limitationen wie einer hohen Anzahl an falsch positiven und falsch negativen Befunden konnte die CAD die Sensitivität beider Untersucher erhöhen, sodass sie zumindest eine unterstützende Funktion besitzt.
Summary
Objective: The aim of this study was to assess the potential benefit of computer-assisted detection (CAD) of pulmonary nodules in veterinary medicine. Therefore, the CAD rate was compared to the detection rates of two individual examiners in terms of its sensitivity and falsepositive findings. Materials and methods: We included 51 dogs and 16 cats with pulmonary nodules previously diagnosed by computed tomography. First, the number of nodules ≥ 3 mm was recorded for each patient by two independent examiners. Subsequently, each examiner used the CAD software for automated nodule detection. With the knowledge of the CAD results, a final consensus decision on the number of nodules was achieved. The software used was a commercially available CAD program. Results: The sensitivity of examiner 1 was 89.2%, while that of examiner 2 reached 87.4%. CAD had a sensitivity of 69.4%. With CAD, the sensitivity of examiner 1 increased to 94.7% and that of examiner 2 to 90.8%. Conclusion and clinical relevance: The CAD-system, which we used in our study, had a moderate sensitivity of 69.4%. Despite its severe limitations, with a high level of false-positive and false-negative results, CAD increased the examiners’ sensitivity. Therefore, its supportive role in diagnostics appears to be evident.
Schlüsselwörter
Computertomographie - Neoplasie - Diagnostik - bildgebende Verfahren
Keywords
Computed tomography - neoplasia - diagnostics - imaging techniques