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    Automatische CT-Lebersegmentierung, basierend auf Deep Learning

    Schnelle und reproduzierbare Methode zur Segmentierung der Leber

    Hepatic VCAR ermöglicht die automatisierte Segmentierung und Beurteilung der Leber sowie von Leberläsionen und Gefäßerkrankungen, wodurch ein effizienter und konsistenter Arbeitsablauf ermöglicht wird.

    CT-Lebervolumetrie

    AW-Hepatic-VCAR-dynamic-major-liver-diseases

    SCHWERE LEBERERKRANKUNGEN

    Mehr als 2 Millionen Todesfälle pro Jahr sind auf schwere Lebererkrankungen zurückzuführen, darunter akute Hepatitis, Zirrhose und Leberkrebs;
    das sind ca. 4 % aller Todesfälle weltweit.1

    AW-Hepatic-VCAR-dynamic-liver-volumetry

    LEBERVOLUMETRIE

    Die Lebervolumetrie ist ein Routineverfahren, das vor einer größeren Hepatektomie oder einer Lebertransplantation von Lebendspendern (LDLT) durchgeführt wird, um das zukünftige Restlebervolumen zu antizipieren und ein Leberversagen zu verhindern.2

    AW-Hepatic-VCAR-dynamic-ct-liver-seg

    CT-LEBERSEGMENTIERUNG

    Die CT-Lebersegmentierung wird für die Volumenanalyse vor größeren Eingriffen an der Leber verwendet.3

    Darüber hinaus ist ein umfassendes Verständnis des Gefäßsystems der Leber für die erfolgreiche Durchführung einer endovaskulären Läsionsbehandlung unerlässlich.4

    Herausforderung bei der CT-LEBERVOLUMETRIE

    AW-Hepatic-VCAR-dynamic-manual-approach

    MANUELLER ANSATZ

    bei der Segmentierung der Leber ist zeitaufwändig, langwierig und stark vom Bediener abhängig.
    Durchschnittliche Zeit 25–40 min.5

    AW-Hepatic-VCAR-dynamic-ct-based

    CT-BASIERTE AUTOMATISIERTE SEGMENTIERUNG

    der Leber erfordert in der Regel manuelle Anpassungen für pathologische oder ungewöhnliche Fälle.6

    AW-Hepatic-VCAR-dynamic-measurement

    MESSGENAUIGKEIT

    In Studien wurde eine klinisch signifikante Variabilität zwischen den Beobachtern bei der Berechnung des Lebervolumens berichtet.7

    Hepatic VCAR*

    Automatische CT-Lebersegmentierung, basierend auf Deep Learning

    Schnelle und reproduzierbare Methode zur Segmentierung der Leber
    Geführter Arbeitsablauf zur Beurteilung der gesamten Leberanatomie zwecks Unterstützung der chirurgischen Planung und Beurteilung von Läsionen

    user image

      Gesamt-Erfolgsrate für die automatische Segmentierung der Leber beim Testset

     

     

      DURCHSCHNITTLICHE ZEIT für die Segmentierung der Leber

     

     

     Variabilität zwischen Befundern bei der Messung des Lebervolumens, wenn Bearbeitungen erforderlich waren

     

    Umfassende Lösung für den Befundungs-Workflow mit folgenden Funktionen:

    • Intelligente Segmentierung von Leberläsionen mithilfe des Tools für die automatische Konturierung
    • Deep-Learning-Algorithmus für die Segmentierung der Leber in verschiedenen Phasen und die Segmentierung der Leberarterie
    • Intuitive Tools zum Segmentieren der Leber in ihre Segmente oder Lappen
    • Berechnung der Tumorlast
    • Effiziente und konsistente Berichtswerkzeuge zur Vereinfachung der Kommunikation
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    Begleitdokumente

    Hepatic VCAR – Video

    Video ansehen
    Watch the video

    Zugehörige Links

    Hero-270x210-Thoracic-VCAR

    Thoracic VCAR

    Thoracic VCAR ermöglicht quantitative Lungenmessungen als Diagnosehilfe für Lungenerkrankungen. Die Anwendung kombiniert die automatische Lungen- und Atemwegssegmentierung mit grundlegenden Betrachtungsfunktionen und der weiterführenden Lungengewebsanalyse.
    Produkt anzeigen

    FUSSNOTEN

    * Kann nicht in allen Regionen käuflich erworben werden.

    1. Byass, P. The global burden of liver disease: a challenge for methods and for public health. BMC Med. 2014; 12: 159.
    2. Golse, N. Should We Have Blind Faith in Liver Volumetry? SurgicalCase Reports doi: 10.31487/j.SCR.2019.01.003.
    3. Gotra, A. Liver segmentation: indications, techniques and future directions. Insights Imaging (2017) 8:377–392.
    4. Favelier, S. Anatomy of liver arteries for interventional radiology. Diagnostic and Interventional Imaging (2015) 96, 537—546.
    5. Suzuki, K. Quantitative Radiology: Automated CT Liver Volumetry Compared With Interactive Volumetry and Manual Volumetry. AJR:197, October 2011.
    6. Lodewick, TM. Fast and accurate liver volumetry prior to hepatectomy. International Hepato-Pancreato-Biliary Association, HPB 2016, 18, 764–772.
    7. Golse. N. Should We Have Blind Faith in Liver Volumetry? SURGICAL CASE REPORTS | ISSN 2613-5965.
    8. Daten liegen vor (internes GE Dokument).
    9. Timing-Leistung basierend auf Z440-Hardware
    10. Klinische Bewertung von Hepatic VCAR, internes GE Dokument
    11. IARC-Datenbank von 2018.
    12. JAMA Oncol. 2017;3(12):1683-1691. Doi:10.1001/jamaoncol.2017.3055. Online veröffentlicht am 05. Oktober 2017. Aktualisiert am 14. Dezember 2017.

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    JB03949XX