Einer verbesserten Zöliakiediagnostik entgegen
Towards improved celiac disease diagnosis
Wissenschaftsdisziplinen
Andere Humanmedizin, Gesundheitswissenschaften (40%); Informatik (10%); Klinische Medizin (50%)
Keywords
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Celiac disease,
Pattern recognition,
Endoscopy,
Villous atrophy,
Automated imag analysis,
Children
Zöliakie betrifft 1% der Bevölkerung. Kinder mit positiver Zöliakieserologie werden zur Diagnosebestätigung darm-biopsiert. Um Biopsien zu vermeiden, aber dennoch die Diagnose abzusichern, wurden neue endoskopische Techniken einschließlich computergestützter Analysen von endoskopischen Standbildern entwickelt. Wenn eine automatisierte Analyse- Software die charakteristische Zottenatrophie nicht nur in Standbildern, sondern auch in Videos entdeckt, könnte eine Biopsie völlig vermieden werden. Die Studie setzt sich damit auseinander, ob eine solche Software entwickelt und leicht in die Routine der pädiatrischen Endoskopie integriert werden kann. Außerdem wird untersucht, ob narrow band imaging, eine optische/digitale Chromoendoskopie, die diagnostische Zuverlässigkeit der automatisierten Analyse verbessern kann. Verschiedene Merkmalsextraktions- und Klassifikationsstrategien werden zur automatisierten Unterscheidung zwischen vorhandener und fehlender Zottanatrophie in den endoskopischen Videosequenzen eingesetzt werden. 1
Zur Sicherung der Diagnose Zöliakie (Prävalenz von 1% in der Bevölkerung) werden auch bei Kindern im Fall von unklarer Serologie Dünndarmbiopsien durchgeführt. Die Verlässlichkeit des entsprechenden Biopsiebefundes ist aus zwei Gründen problematisch: (1) Zöliakie weist häufig eine sog. patchy distribution auf, d.h. nur Teile der Dünndarmschleimhaut sind betroffen. Fehldiagnosen können dadurch zustande kommen, dass gerade die zöliakie-affizierten Schleimhautareale nicht biopsiert wurden. (2) Die pathohistologische Befundung der Biopsate unterliegt einer hohen Observer-Variabilität. Daher besteht der Bedarf an Observer-unabhängigen diagnostischen Verfahren. In diesem Projekt gelang es, den computergestützten Nachweis der Zöliakiediagnose- sichernden Zottenatrophie mit hoher Verlässlichkeit durch eine computer-gestützte Textur- Analyse von Endoskopiestandbildern zu leisten. Zudem konnte eine Zottenatrophie auch in endoskopischen Videos durch automatisierte Analyse detektiert werden, sodass einerseits die Treffsicherheit bei der Biopsieentnahme im Fall einer patchy distribution verbessert werden kann, andererseits aber die Dünndarmbiopsieentnahme bei sicherem Nachweis der Zottenatrophie vollkommen verzichtbar wird. Dies erhöht nicht nur die Sicherheit der endoskopischen Untersuchung für die PatientInnen, sondern trägt auch zu einer beträchtlichen Kostenersparnis bei, da auf die teure Weiterversorgung und Aufarbeitung der Biopsate und deren aufwendige Befundung verzichtet werden kann.
- Andreas Uhl, Universität Salzburg , assoziierte:r Forschungspartner:in
- Martin Laaß, Technische Universität Dresden - Deutschland
- Edward J. Ciaccio, Columbia University New York - Vereinigte Staaten von Amerika
Research Output
- 208 Zitationen
- 17 Publikationen
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2020
Titel Improving CNN training on endoscopic image data by extracting additionally training data from endoscopic videos DOI 10.1016/j.compmedimag.2020.101798 Typ Journal Article Autor Wimmer G Journal Computerized Medical Imaging and Graphics Seiten 101798 Link Publikation -
2016
Titel Fully automated decision support systems for celiac disease diagnosis DOI 10.1016/j.irbm.2015.09.009 Typ Journal Article Autor Gadermayr M Journal IRBM Seiten 31-39 -
2016
Titel Narrow Band Imaging Versus White-Light: What is Best for Computer-Assisted Diagnosis of Celiac Disease? DOI 10.1109/isbi.2016.7493282 Typ Conference Proceeding Abstract Autor Gadermayr M Seiten 355-359 -
2016
Titel Texture Description Using Dual Tree Complex Wavelet Packets DOI 10.1007/978-3-319-48890-5_18 Typ Book Chapter Autor Liedlgruber M Verlag Springer Nature Seiten 181-190 -
2016
Titel Computer-aided texture analysis combined with experts' knowledge: Improving endoscopic celiac disease diagnosis DOI 10.3748/wjg.v22.i31.7124 Typ Journal Article Autor Gadermayr M Journal World Journal of Gastroenterology Seiten 7124-7134 Link Publikation -
2016
Titel Incorporating Human Knowledge in Automated Celiac Disease Diagnosis DOI 10.1109/ipta.2016.7821009 Typ Conference Proceeding Abstract Autor Gadermayr M Seiten 1-6 -
2016
Titel CNN Transfer Learning for the Automated Diagnosis of Celiac Disease DOI 10.1109/ipta.2016.7821020 Typ Conference Proceeding Abstract Autor Wimmer G Seiten 1-6 -
2016
Titel Making texture descriptors invariant to blur DOI 10.1186/s13640-016-0116-7 Typ Journal Article Autor Gadermayr M Journal EURASIP Journal on Image and Video Processing Seiten 14 Link Publikation -
2015
Titel Comparing Endoscopic Imaging Configurations in Computer-Aided Celiac Disease Diagnosis DOI 10.1109/ipta.2015.7367184 Typ Conference Proceeding Abstract Autor Gadermayr M Seiten 446-451 -
2015
Titel Boosting Small-Data Performance of LBP: A Case Study in Celiac Disease Diagnosis DOI 10.1007/978-3-319-19665-7_19 Typ Book Chapter Autor Gadermayr M Verlag Springer Nature Seiten 224-233 -
2015
Titel Survey on computer aided decision support for diagnosis of celiac disease DOI 10.1016/j.compbiomed.2015.02.007 Typ Journal Article Autor Hegenbart S Journal Computers in Biology and Medicine Seiten 348-358 Link Publikation -
2017
Titel Evaluation of Domain Specific Data Augmentation Techniques for the Classification of Celiac Disease Using Endoscopic Imagery DOI 10.1109/mmsp.2017.8122221 Typ Conference Proceeding Abstract Autor Wimmer G Seiten 1-6 -
2017
Titel Degradation adaptive texture classification for real-world application scenarios DOI 10.1134/s1054661817010035 Typ Journal Article Autor Gadermayr M Journal Pattern Recognition and Image Analysis Seiten 66-81 -
2017
Titel Convolutional Neural Network Architectures for the Automated Diagnosis of Celiac Disease DOI 10.1007/978-3-319-54057-3_10 Typ Book Chapter Autor Wimmer G Verlag Springer Nature Seiten 104-113 -
2018
Titel Fisher encoding of convolutional neural network features for endoscopic image classification DOI 10.1117/1.jmi.5.3.034504 Typ Journal Article Autor Wimmer G Journal Journal of Medical Imaging Seiten 034504-034504 Link Publikation -
2018
Titel Automated classification of celiac disease during upper endoscopy: Status quo and quo vadis DOI 10.1016/j.compbiomed.2018.04.020 Typ Journal Article Autor Gadermayr M Journal Computers in Biology and Medicine Seiten 221-226 Link Publikation -
2015
Titel Dealing with Intra-Class and Intra-Image Variations in Automatic Celiac Disease Diagnosis DOI 10.1007/978-3-662-46224-9_79 Typ Book Chapter Autor Gadermayr M Verlag Springer Nature Seiten 461-466