StartE-HealthBildgebung und Diagnose: Intelligenter Lungenultraschall bei Covid-19

Bildgebung und Diagnose: Intelligenter Lungenultraschall bei Covid-19

(November 2020) Eine neuartige Software soll es Ärzten erleichtern, bei ihren Patienten den Verlauf einer Covid19-Erkrankung zu überwachen. Dafür wertet sie festgelegte Indikatoren auf Ultraschallbildern der Lunge maschinell aus und erlaubt so eine einfache Beurteilung. Ein Spezial-Modul verhindert, dass Dritte die dabei erhobenen Bilddaten anders als vereinbart nutzen. POCUS4Covid19 ist ein gemeinsames Projekt der Fraunhofer-Institute IGD und IOSB.

Mit Beginn der Corona-Pandemie wurde schnell der Ruf nach verlässlichen Diagnose-Tools für Ambulanz, Intensivstation und andere klinische Settings laut. Neben CT und Röntgen hat sich der Thorax-Ultraschall als geeignetes Instrument erwiesen, um eine virale Lungeninfektion ausgelöst durch SARS-CoV-2 zu diagnostizieren. Der Thorax-Ultraschall ist frei von Strahlung, beliebig oft wiederholbar und flexibel am Krankenbett einsetzbar – und daher vor allem als Point-of Care-Ultraschall (POCUS) interessant. In der Regel kommt nur der Schallkopf mit dem Patienten in Berührung, so dass sich das verwendete Gerät einfach desinfizieren lässt.

Bisher: Visuelle Analyse von Bildern

Der herkömmliche Ultraschall (U/S) beruht auf der rein visuellen Analyse eines aktuell dargestellten Bildes durch den Arzt. Beim Lungenultraschall gibt es klar erkennbare Muster, die für eine Viruspneumonie sprechen. Veränderungen in den Bilddaten erlauben es dem Arzt, den Krankheitsverlauf zu beurteilen. Allerdings sind U/S-Bilddaten der Lunge nicht ganz einfach zu beurteilen, und nicht jeder Untersucher ist speziell für den Lungenultraschall ausgebildet. Gerade in der Pandemie-Situation ist jedoch eine rasche und eindeutige Bewertung der U/S-Bilddaten unerlässlich.

Neu: Software für Beurteilung Covid19-Pneumonie

Hier setzt POCUS4Covid19 an: Mittels quantitativer, computergestützter Bildanalyse werden objektive Parameter aus den U/S-Bilddaten abgeleitet, interpretierbar und für die Beurteilung des Therapieverlaufs nutzbar gemacht. Die Softwarelösung bringt direkte Vorteile in der akuten Behandlung der Patienten. Die Auswertung der im Therapieverlauf erhobenen U/S-Bilddaten ermöglicht es zudem, aus der ersten Ansteckungswelle zu lernen und so bestmöglich auf eventuell folgende Infektionswellen vorbereitet zu sein.

Charakteristische Indikatoren für Covid-19 maschinell auswerten

Dafür entwickelt das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD eine Software weiter, die bereits vorhandene Scan-Line-Algorithmen für U/S-Bilddaten spezifiziert und so eine automatische Erkennung charakteristischer Indikatoren für Covid-19 ermöglicht. Beispielsweise sollen sogenannte B-Linien ausgewertet werden, welche die interstitiellen Wassereinlagerungen bei einer Viruspneumonie widerspiegeln. Konkretes Ziel ist es, diese B-Linien automatisiert in den Bilddaten zu erkennen und in ihrer Ausprägung zu quantifizieren. Weitere charakteristische Indikatoren wurden von der DEGUM in einem Covid19-Protokoll festgehalten, sie dienen als Basis für zukünftige Updates der POCUS4Covid19-Software.

Gesicherter Zugriff auf Patientendaten

Gleichzeitig soll der Zugriff auf die dabei erhobenen klinischen U/S-Bilddaten in einfacher Weise ermöglicht und standardisiert werden. Die Bilddaten lagern typischerweise auf den Ultraschallgeräten selbst. Das Fraunhofer IGD versieht dafür die eigene Software mit einer Schnittstelle, so dass Akteure über den Medical Data Space (MeDS) auf diese U/S-Bilddaten zugreifen können. Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB entwickelt einen Connector, damit die POCUS-Software an den MeDS angebunden werden kann. Diese Schnittstelle wird für zwei Typen von U/S-Bilddaten ausgelegt: „still images“ (U/S-Einzelbilder) und „cine images“ (U/S-Videostreams). Der Medical Data Space bietet eine vertrauenswürdige Infrastruktur für den sicheren Austausch von Gesundheitsdaten zwischen verschiedenen Akteuren wie Patient, Arzt, Klinik, Dienstleister, Hersteller. Die Verwendung der Daten kann nutzerfreundlich, transparent und datenschutzkonform gesteuert werden. Moderne Algorithmen helfen bei der zielgerichteten Nutzung der Daten.

Quelle Text und Bild: Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD

 

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