Auswirkung Modell-basierter Risikoanalysen mit CT Daten auf die Planung von Leberoperationen: Ergebnisse einer Hypothesen-generierenden Nutzerstudie

Ziele: Zur Planung onkologischer Eingriffe in der Leber werden 3D Modelle (basierend auf CT Daten) zur Entscheidungsfindung herangezogen. Zusätzlich erlauben Modell-basierte Risikoanalysen eine Quantifizierung des potentiell ausfallenden Leberparenchyms im Hinblick auf eine vom Arzt gewählte Resektionsstrategie. In dieser Arbeit wird eine Hypothesen-generierende Nutzerstudie vorgestellt, welche die Auswirkungen Modell-basierter Risikoanalysen im Hinblick auf die Entscheidungsfindung in der Leber-Operationsplanung untersucht. Methode: Die Studie setzte sich aus zwei zeitlich getrennten Experimenten zusammen. In Experiment 1 wurden 10 Studienteilnehmer 5 CT Datensätze mit solitären, kolorektalen Lebermetastasen in randomisierter Reihenfolge präsentiert. Außerdem waren korrespondierende 3D Leber-Modelle, die aus den CT Daten rekonstruiert wurden, verfügbar. In Experiment 2 wurde den gleichen Studienteilnehmern zusätzlich eine auf diesen Modellen basierte Risikoanalyse dargeboten. In beiden Experimenten wurde für jeden Datensatz (1) die Resektabilität eingestuft, (2) eine Resektionsstrategie gewählt, (3) der geplante Sicherheitssaum um die Metastase quantifiziert und (4) eine Sicherheit der eigenen Entscheidung angeben. Ergebnis: (1) Die Resektabilität von Patienten wird bei Vorhandensein einer Risikoanalyse im Schnitt schlechter bewertet. (2) Studieneilnehmer tendierten zu Resektionsstrategien mit geringeren Restvolumen wenn sie Zugriff auf die Ergebnisse der Risikoanalyse haben (3) Die Varianz der gewählten Sicherheitssäume ist geringer wenn eine Risikoanalyse zur Verfügung steht (4) Die Sicherheit der Therapieentscheidung ist nicht höher wenn die Risikoanalyse Verwendung findet. Schlussfolgerung: Die Ergebnisse der durchgeführte Nutzerstudie deuten darauf hin, dass die zusätzlich dargebotene Information in Form einer Modell-basierter Riskioanalyse einen Einfluss auf die Entscheidungskette bei der Planung von Leberoperationen hat. Die durchgeführte Nutzerstudie bildet eine Basis für klinische Studien.

Korrespondierender Autor: Hansen C

Fraunhofer MEVIS, Institute for Medical Image Computing, Universitätsallee 29, 28359 Bremen

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Computer-gestützte Operationsplanung - Resektionsplanung - Leber