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Einer verbesserten Zöliakiediagnostik entgegen

Towards improved celiac disease diagnosis

Andreas Vecsei (ORCID: 0000-0001-6017-4625)
  • Grant-DOI 10.55776/KLI429
  • Förderprogramm Klinische Forschung
  • Status beendet
  • Projektbeginn 02.01.2015
  • Projektende 01.06.2018
  • Bewilligungssumme 265.300 €
  • Projekt-Website

Wissenschaftsdisziplinen

Andere Humanmedizin, Gesundheitswissenschaften (40%); Informatik (10%); Klinische Medizin (50%)

Keywords

    Celiac disease, Pattern recognition, Endoscopy, Villous atrophy, Automated imag analysis, Children

Abstract Endbericht

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.

Forschungsstätte(n)
  • St. Anna Kinderkrebsforschung GmbH - 22%
  • Universität Salzburg - 78%
Nationale Projektbeteiligte
  • Andreas Uhl, Universität Salzburg , assoziierte:r Forschungspartner:in
Internationale Projektbeteiligte
  • Martin Laaß, Technische Universität Dresden - Deutschland
  • Edward J. Ciaccio, Columbia University New York - Vereinigte Staaten von Amerika

Research Output

  • 208 Zitationen
  • 17 Publikationen
Publikationen
  • 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

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