Ziel der Studie des Universitätsklinikum Bonns war es, die automatisierte Messung von Hirnatrophien mit der manuellen Messung bei Patient:innen mit bestätigter, fortgeschrittener Huntington-Erkrankung zu vergleichen. Dafür wurden die Ergebnisse der Deep-Learning-basierten Software mdbrain für die automatisierte Volumetrie mit den in der klinischen Praxis verwendeten manuellen Messmethoden und Segmentierungen für verschiedene anatomische Regionen verglichen. Der Vergleich ergab eine hohe Übereinstimmung zwischen den automatisch und den manuell bestimmten Volumina der Caudatuskerne mit einer mittleren relativen Abweichung von lediglich −2,3 ± 5,5%.
Die Studie bestätigte, dass das von mdbrain automatisch ermittelte Volumen der Caudatuskerne eine klare Unterscheidung zwischen den Gruppen ermöglichte. Unterstützt wurde dies durch den Vergleich der Ergebnisse mit festgelegten Grenzwerten, wie z.B. dem Verhältnis von Vorderhornbreite zum Abstand der Caudatuskerne. Zudem wurden signifikant niedrigere Volumina in mehreren Hirnregionen der Huntington-Gruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe festgestellt, insbesondere im Nucleus caudatus, Putamen und Globus pallidus (alle p < 0.0001).
Ein besonderes Merkmal der KI-Software ist die Ausgabe von Perzentilen und deren Klassifikation in Bezug auf Standardabweichungen vom gespeicherten Referenzkollektiv. Dabei werden die Normwerte anhand von Merkmalen wie dem Geschlecht und Alter für jede/n Patient/in individuell berechnet. Dies ermöglicht die Bewertung der bestimmten Volumina einzelner Fälle auch ohne eine Kontrollgruppe im klinischen Alltag.
„Diese unabhängige Studie bestätigt die Präzision und Zuverlässigkeit unserer Softwarelösung bei der Analyse von Hirnvolumina“, sagt Andreas Lemke, CEO von mediaire. „Wir sind stolz darauf, dass mdbrain nicht nur bei häufigen, sondern auch bei seltenen Fragestellungen in der Neurodiagnostik wertvolle Unterstützung bietet.”
