Universität zu Köln

Struck, Thore (2026). Radiomics-basierte Differenzierung gutartiger Lungenrundherde von Lungenmetastasen. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Inzidentelle Lungenrundherde in Staging-Untersuchungen onkologischer Patienten stellen eine diagnostische Herausforderung in der Radiologie dar. Zu deren näherer Einordnung stehen zum einen engmaschige Follow-Up-Untersuchungen mit Beurteilung des Wachstumsverhaltens, zum anderen invasive Gewebeanalysen durch Biopsien zur Verfügung. CT-Verlaufskontrollen sind jedoch mit erhöhter Strahlenbelastung, Biopsien mit gewissen Komplikationsrisiken verbunden. Somit böten Differenzierungsmodelle basierend auf quantitativen Bildanalysetechniken (Radiomics) eine mögliche risikoarme Alternative. Viele bisherige Studien sind auf die bildbasierte Differenzierung gutartiger Rundherde von primären Lungenkarzinomen fokussiert oder auf Metastasen einzelner Malignome beschränkt. Ziel dieser Arbeit war es daher zu untersuchen, ob mittels Radiomics-basierter Modelle metastatische Rundherde bei Patient*innen mit verschiedenen onkologischen Grunderkrankungen von benignen Befunden unterscheiden werden können. Hierbei wurden Bilddateien verschiedener Computertomographen mit unterschiedlichen Untersuchungsparametern einbezogen. Methodik: Patient*innen, die im Rahmen ihrer onkologischen Staging-CT-Untersuchungen zwischen Mai 2010 und Juli 2020 kontrastmittelverstärkte CT-Untersuchungen des Thorax erhalten hatten, wurden mittels einer Datenbanksuche ermittelt und entsprechend der Einschlusskriterien inkludiert. Zudem wurden Patient*innen einer vorigen Studie mit gleichen Einschlusskriterien wurden in die Kohorte miteinbezogen. Die Rundherde in den kontrastmittelgestützten CT-Bildern wurden semi-automatisiert segmentiert und Radiomics-Features extrahiert. Anschließend wurden im Rahmen von Kreuzvalidierungsverfahren Klassifikationsmodelle entwickelt. Hierfür wurden sowohl automatisierte als auch manuelle Methoden der Selektion robuster Features verwendet. Die Modelle mit der höchsten Klassifikationsleistung wurden zu Ensemble-Klassifikatoren zusammengefasst. Zur Evaluation der finalen Klassifikationsfähigkeit wurden Sensitivität, Spezifität, Area Under the ROC Curve (AUC), F1-Score und Balanced Accuracy sowohl für die ganze Kohorte als auch für die unterschiedlichen Rekonstruktions-Kernel berechnet. Außerdem wurden Subgruppen der Features einzeln untersucht und die Interreader-Variabilität erfasst. Ergebnisse: Insgesamt 1413 Rundherde von 484 Patient*innen wurden in die Studie eingeschlossen (1037 Metastasen, 376 benigne). Die häufigsten Primärmalignome waren das maligne Melanom (n=63) und das Kolorektalkarzinom (n=28). Die mittlere AUC des Ensemble-Klassifikators lag bei 0,81 ± 0,03 mit einer Sensitivität von 0,72 ± 0,07 und einer Spezifität von 0,75 ± 0,02 für die korrekte Differenzierung der benignen Rundherde. Der Vergleich verschiedener Rekonstruktions-Filter ergab Variationen der Klassifikationsleistungen, mit einer Balanced Accuracy von 0,76 ± 0,06 in der Kohorte des Filters IMR Sharp Plus. Die Untersuchung größenbasierter Features zeigte keinen nennenswerten Einfluss auf die Klassifikationsleistung. Es ergab sich eine geringe Interreader-Variabilität. Im Vergleich der verschiedenen Methoden der Feature-Selektion konnte allenfalls eine gering höhere Klassifikationsleistung unter Anwendung einer manuellen Selektion gegenüber der automatisierten Feature-Selektion beobachtet werden. Schlussfolgerungen: Die Differenzierung von Lungenmetastasen und gutartigen Lungenrundherden mit Radiomics-basierten Modellen ist in einer großen Kohorte mit hoher Heterogenität bezüglich Grunderkrankungen und CT-Geräten grundsätzlich möglich. Zum jetzigen Zeitpunkt ist die erzielte Genauigkeit für den klinischen Einsatz jedoch noch nicht ausreichend. Die Studie verdeutlicht zudem den Effekt verschiedener Bildrekonstruktionen auf die Radiomics-Features und folglich auf die Genauigkeit der Klassifikation. Führende Limitationen der Studie sind das mehrheitliche Fehlen einer histopathologischen Dignitätsbestimmung der Rundherde, die Heterogenität und das Klassenungleichgewicht des Datensatzes sowie der retrospektive Charakter der Studie und die fehlende externe Validierung.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Struck, Thore struckthore@gmail.com UNSPECIFIED UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-814254
Date:	2026
Language:	German
Faculty:	Faculty of Medicine
Divisions:	Faculty of Medicine > Radiologische Diagnostik > Institut und Poliklinik für Radiologische Diagnostik
Subjects:	Medical sciences Medicine
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Radiomics English Lungenrundherde German
Date of oral exam:	15 September 2026
Referee:	Name Academic Title Persigehl, Thorsten Universitätsprofessor Dr. med. Nogová, Lucia Privatdozentin Dr. med.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/81425