96. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie

Vorsitz

Prof.

NUR Wissenschaftliches Programm / ONLY Scientific Programme

Interventionelle Behandlung von Lymphfisteln

Prof. Dr.

Vortrag auf Einladung

CT-gesteuerte Punktionen

Interventionelle Therapie von Tumorrezidiven der Kopf-/Halsregion und Metastasen

Radiomics in der Sarkopenie-Diagnostik

Dr. med.

PD Dr. med.

Evaluation zervikaler Lymphadenopathien mittels Acoustic Radiation Force Imaging-Elastografie

Hals

BV-HALS

Einleitung: Bei einem singulären suspekten Lymphknoten kann mittels B-Mode-Sonografie eine Lymphknotenmetastase bei einem zervikalen CUP-Syndrom nicht sicher von einer Manifestation eines Lymphoms unterschieden werden. Der Therapiepfad unterscheidet sich jedoch signifikant. Ziel dieser Studie war es zu untersuchen, ob unter Hinzuziehung der Acoustic Radiation Force Imaging-Elastografie (ARFI) zervikale Lymphadenopathien besser differenziert werden können, um die Diagnostik zu beschleunigen.Methoden: In dieser prospektiven Studie wurden Patienten mit zervikaler Lymphadenopathie eingeschlossen. Mithilfe der ARFI-Elastografie (Siemens Acuson S2000) wurden die Scherwellengeschwindigkeit (SWG) und die Elastizität (E) in einer Messreihe mit fünf Messungen am größten und auffälligsten Lymphknoten bestimmt.Ergebnisse: Es wurden 72 Patienten eingeschlossen (m 55, w 17, Alter 55±16). Davon hatten 27 plattenepitheliale Lymphknotenmetastasen, 19 Lymphome, 26 reaktive Lymphadenitis. Die gemessene mediane Elastizität der Gruppen waren jeweils 91,0±87,9 kPa, 18,2±37,1 kPa und 20,1±49,7 kPa, die mediane Scherwellengeschwindigkeit betrug 5,8±3,8 m/s, 2,7±2,0 m/s und 2,7±3,1 m/s. Die E und SWG von plattenepithelialen Lymphknotenmetastasen war signifikant höher verglichen mit reaktiven und Lymphom-Lymphknoten (p<0,001).Schlussfolgerung: Der Einsatz der ARFI-Elastografie in der präoperativen Diagnostik bei Patienten mit unklarer Lymphadenopathie zeigt vielversprechende Ergebnisse und sollte in einer größeren Kohorte validiert werden.Nein

Bildgebende Verfahren

Freier Vortrag

Dr.med.

Bessere MRT-Diagnostik von Parotistumoren – wie Data-Mining-Algorithmen unsere individuellen Befundungsmuster erkennen und optimieren können

Sonstiges

DIG-SON

EinleitungSpeicheldrüsentumoren machen ca.5 % aller Kopf-Hals-Neoplasien aus. Die Klassifikation einer Läsionen der Gl. parotis durch eine Bildgebung stellt eine diagnostische Herausforderung für den Befundenden dar. Ziel der vorliegenden Studie war es, den Einfluss von Ausbildungsstand und Erfahrung auf die Bewertung von MRT-Befunden bei Parotistumoren zu untersuchen und individuelle Befundungsmuster zu identifizieren. Material und MethodenInsgesamt wurden 100 Patienten mit Ohrspeicheldrüsentumoren retrospektiv analysiert. Präoperative MRT-Befunde wurden von drei HNO-Ärzten und einer Medizinstudentin hinsichtlich der Dignität anhand von MRT-Kriterien bewertet. Die Ergebnisse wurden mit den histopathologischen Befunden abgeglichen. Anschließend wurden ein Decision-Tree- und ein Random-Forest-Modell trainiert, um individuelle Entscheidungsstrategien und die Gesamtgenauigkeit zu analysieren. ErgebnisseDie diagnostische Genauigkeit der Untersucher variierte zwischen 73% und 82% und korrelierte mit der klinischen Erfahrung. Das Decision-Tree-Modell zeigte signifikante Unterschiede in den individuellen Entscheidungsstrategien, die stark von der Erfahrung der Untersucher abhingen. Das Random-Forest-Modell erzielte eine Gesamtgenauigkeit von 88,94%. DiskussionDie Ergebnisse zeigen eine deutliche Variabilität in der Genauigkeit, in Abhängigkeit von der Erfahrung. Die Anwendung von Datamining-Ansätzen wie dem Random-Forest-Modell zeigten eine signifikante Steigerung der diagnostischen Präzision. Die standardisierte Nutzung solcher Modelle kann zur Verbesserung der Genauigkeit und Befundungskonsistenz führen. Diese Erkenntnisse könnten zur Entwicklung von Entscheidungshilfen beitragen und die Patientenversorgung somit nachhaltig verbessern.Nein

Digitalisierung / Künstliche Intelligenz / eHealth / Telemedizin / Personalisierte Medizin

Session 29
HNO trifft Radiologie

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Vorsitz

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Session 29HNO trifft Radiologie

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Session 29
HNO trifft Radiologie