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3D-Bildgebung für automatisierte Melanomerkennung

Eine einzige Ganzkörperaufnahme ermöglicht die notwendigen Analysen
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Foto: WIGEV/Ralph Darabos

(Wien, 27-06-2024) An der Universitätsklinik für Dermatologie des AKH Wien und der MedUni Wien ist ein Bildgebungssystem für Ganzkörperaufnahmen im Einsatz. Im Vergleich zur bisher verwendeten 2D-Ganzkörperfotografie, welche bis zu 20 Minuten in Anspruch nimmt, kann man nun innerhalb weniger Sekunden fast die gesamte Hautoberfläche in Macro-Auflösung aufnehmen. Das System unterstützt die Ärzt:innen bei der Unterscheidung von Melanomen zu anderen Hautläsionen und ermöglicht die Diagnose von Melanomen in sehr frühen Stadien.

Zusätzlich zur ultrahochauflösenden 3D-Übersichtsaufnahme des gesamten Körpers kann man mit dem integrierten digitalen Handgerät (=digitale Dermatoskopie) einzelne Detailaufnahmen in 15-200-facher Vergrößerung anfertigen. Insgesamt sind jedoch mit dem Gerät nur mehr wenige solcher Einzelaufnahmen notwendig, wodurch auch der Komfort für die Patient:innen zusätzlich erhöht wird.

Hautveränderungen können mithilfe der integrierten Software markiert und im Laufe der Zeit beobachtet werden. In einem sicheren Bildmanagementsystem werden alle Übersichts- und Nahaufnahmen sowie suchbare Merkmale und Notizen verwaltet. Neben der Untersuchung von Melanomen kann das System auch für die Dokumentation von entzündlichen und pigmentierten Hautläsionen verwendet werden. Dazu zählen beispielsweise Psoriasis und Vitiligo, aber auch für die Behandlung von Lymphödemen oder Verbrennungen kann das System verwendet werden.

KI-Lösung wird getestet
Außerdem ist in dem Gerät ein innovatives KI-gesteuertes Bewertungssystem für verdächtige Läsionen integriert. Die Künstliche Intelligenz wurde zuvor anhand von mehr als 66.000 von Ärzt:innen kommentierten Bildern trainiert. Die neu aufgenommenen Läsionen von Patient:innen werden gruppiert, vermessen und verglichen, um entstehende oder sich verändernde Läsionen frühzeitig zu entdecken.

In einer klinischen Studie konnte bereits gezeigt werden, dass die automatisierte Analyse von Ganzkörper-3D-Bildern das Melanom mit hoher Genauigkeit von anderen Hautläsionen unterscheiden kann.