Automatische Klassifikation der Lebersegmente nach Couinaud: Entwicklung eines neuen Algorithmus und Evaluierung an Spiral-CT-Datensätzen

Zusammenfassung ZIEL: Entwicklung und Evaluierung eines Algorithmus, der die Anatomie der Pfortaderäste analysiert und die Segment- und Subsegmentäste nach Couinaud benennt. MATERIAL UND METHODEN: Der Algorithmus wurde mit der Programmiersprache C++ auf einem handelsüblichen PC entwickelt. Der Algorithmus erkennt die drei wichtigsten Aufzweigungsmuster der Pfortader. Segment- und Subsegmentäste werden einem von 8 Couinaud-Segmenten zugeordnet und in unterschiedlichen Farben kodiert. Die Software wurde an 39 Spiral-CT-Datensätzen getestet. Zunächst wurde die individuelle Pfortaderanatomie bei jedem Patienten mit dem anatomischen Wissen des Radiologen analysiert. Dann wurde die automatische Analyse durchgeführt und die Ergebnisse wurden Ast für Ast verglichen. ERGEBNISSE: 358 von 409 Segment- und Subsegmentästen (88 %) wurden richtig zugeordnet und nach dem Couinaud-Schema benannt. Die Zuordnung misslang bei 51 der 409 Äste wegen unerwarteter anatomischer Varianten oder Fehlern des Algorithmus. SCHLUSSFOLGERUNG: Eine automatische Benennung von Pfortaderästen und des dazugehörigen Parenchyms ist möglich. Die automatische Zuordnung erlaubt auch eine dreidimensionale Darstellung der Segmentanatomie der Leber. In Zukunft könnte die automatische Segmenterkennung möglicherweise auch die Befunderstellung und die Befundmitteilung von Computertomographien der Leber erleichtern.