Silke Wastl
Dr. sc. hum.
Computerbasierte Röntgenbildauswertung zur Bestimmung der Skelettreife von Kindern
und Jugendlichen
Geboren am 09.11.1965 in Dortmund
Abitur am 10.05.1985 in Dortmund
Studiengang der Fachrichtung Medizinische Informatik vom WS 1985 bis WS 1992
Vordiplom am 01.12.1987 an der Universität Heidelberg / Fachhochschule Heilbronn
Diplom am 05.02.1992 an der Universität Heildelberg / Fachhochschule Heilbronn
Akademisches Jahr von August 1989 bis Juni 1990 an der Medical University of South Carolina,
Charleston, SC, USA
Praktikum vom 01.11.1990 bis 31.01.1991 an der Ecole National Supérieure des
Télécommunications, Paris, Frankreich
Wissenschaftliche Assistentin vom 15.03.1992 bis 31.12.1992 im Studiengang Medizinische
Informatik, Universität Heidelberg / Fachhochschule Heilbronn
Projektmitarbeit vom 01.01.1993 bis 31.09.1996 im Labor für Biosignal- und Bildverarbeitung
des Studiengangs Medizinische Informatik, Universität Heidelberg/Fachhochschule Heilbronn
Seit 01.06.1997 in der Softwareentwicklung bei IBM, Böblingen
Promotionsfach: Medizinische Informatik
Doktorvater: Prof. Dr.-Ing. Hartmut Dickhaus
Thema der Arbeit ist die computergestützte Auswertung von Handröntgenbildern mit dem Ziel,
das sogenannte Knochenalter von Kindern und Jugendlichen zu bestimmen. Das Knochenalter
stellt in der Pädiatrie einen üblichen Parameter zur Quantifizierung der Skelettreife dar und wird
häufig anhand subjektiver Bewertungen von Knochen im Handröntgenbild geschätzt. Die
Skelettreife spiegelt die körperliche Entwicklung eines Kindes wider und dient als wichtiges
Hilfsmittel zur Diagnose und Therapieverfolgung von Wachstumsstörungen. Eine der
bekanntesten und am weitest verbreiteten Methoden zur Bestimmung des Knochenalters ist die
von Tanner und Whitehouse. Sie wird als die Methode der Wahl bezeichnet, erfordert jedoch
sehr viel Erfahrung und Übung von Seiten des Benutzers und gilt als zeitraubend und
anstrengend. Aus diesen Gründen wäre ein objektives und automatisches Verfahren zur
Bestimmung des Knochenalters wünschenswert. In der Literatur sind zwar etliche Artikel zu
finden, die sich mit Teilaspekten dieser Problematik beschäftigen, jedoch wurde bislang noch
kein System zur Bestimmung des Knochenalters entwickelt, das genügend validiert und geeignet
für den klinischen Einsatz wäre.
In dieser Arbeit wurde nun ein System vorgestellt, mit dem das Knochenalter computergestützt
bestimmt werden kann. Es baut auf der RUS Methode von Tanner und Whitehouse auf, versucht
aber nicht, sie 1:1 nachzubilden. Stattdessen kombiniert es Verfahren der Bildverarbeitung und
Mustererkennung sowie Wissen über den Wachstumsprozeß, um damit einzelne Handknochen
hinsichtlich ihres Wachstums zu klassifizieren und anschließend das Knochenalter zu schätzen.
Das System gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module, nämlich der Bilderfassung, der
Bestimmung der für das Knochenwachstum relevanten Bildregionen, der Identifikation der
einzelnen Reifestadien und letztendlich der Berechnung des resultierenden Knochenalters.
Als Eingabemedium werden konventionelle, planare Filmröntgenbilder benutzt, welche anhand
eines leistungsfähigen Laserscanners digitalisiert werden. Sollten in Zukunft die Röntgenbilder
standardmäßig direkt digital erfaßt werden, stellt eine Anpassung des Systems kein Problem dar,
sondern wird als wünschenswert angesehen.
Die automatische und korrekte Segmentierung im Wachstum befindlicher Handknochen in
planaren Röntgenbildern stellt ein bislang ungelöstes Problem dar. In dieser Arbeit haben wir
einen pragmatischen Lösungsansatz gewählt, bei dem der Benutzer einige wenige
Markierungspunkte im Röntgenbild interaktiv setzen muß. Mittels dieser Punkte werden
anschließend die relevanten Knochenkonturen segmentiert und vier Initialpunkte, die sich aus
der Morphologie der einzelnen Knochen ergeben, bestimmt. Anhand dieser Initialpunkte werden
quadratische Regions Of Interest (ROIs) aufgespannt, welche die für die Bewertung des
Wachstums der einzelnen Knochen relevanten Bildobjekte, nämlich Epi- und Metaphyse,
beinhalten. Der Benutzer hat anschließend die Möglichkeit, die ROIs zu beurteilen und sie
gegebenenfalls mit wenigen Interaktionen zu korrigieren. Aufgrund der bislang noch
notwendigen Interaktionen zur Bestimmung der ROIs kann es bei wiederholtem Markieren
desselben Knochens zu leichten Verschiebungen der ROIs kommen. Dies kann sich auf die
anschließende Klassifikation auswirken. Die Variabilität liegt dabei in einem Bereich von
plus/minus einem Stadium. Dies entspricht der Unsicherheit des Klassifikationsverfahrens.
Zur Klassifikation der ermittelten ROIs in Reifestadien von a bis i beziehungsweise h, werden
die ROIs mit Prototypen, welche die unterschiedlichen Reifestadien der einzelnen Knochen
repräsentieren, verglichen. Als Ähnlichkeitsmaß dient der normierte Kreuzkorrelations-
koeffizient. Der ROI wird das Reifestadium des Prototypen zugeordnet, dessen
Korrelationskoeffizient am größten ist. Für dieses sogenannte Prototype Matching werden die
ROIs zuvor in eine einheitliche Lage rotiert und auf eine Normgröße skaliert. Als
Datenrepräsentation wurde sowohl die Grauwertmatrix als auch deren Fouriertransformierten
eingesetzt. Es stellte sich heraus, daß einige der dreizehn relevanten Handknochen sich am
besten anhand der Grauwertmatrix und andere anhand des Realteils klassifizieren lassen. Eine
optimale Zusammensetzung aus Grauwert und Realteil, abhängig vom auszuwertenden
Knochen, erzielte Klassifikationsraten zwischen 67% und 81%. Wird zusätzlich Wissen über
den Wachstumsprozeß in Form von Regeln und Bedingungen in den Klassifikationsprozeß
integriert, um zum Beispiel Stadien auszuschließen, erhöhten sich die Klassifikationsraten um
bis zu 5% auf Werte zwischen 70% und 84%. Bei 98% der 276 ausgewerteten Röntgenbildern
stimmte das rechnerisch ermittelte Reifestadium mit der Expertenbewertung überein oder wich
nur um maximal ein Reifestadium vom Referenzwert ab. Die Differenzierung benachbarter
Reifestadien erfolgt demnach mit einer Unsicherheit von plus/minus einem Stadium. Dies
entspricht der Unsicherheit, die auch bei der subjektiven Bestimmung der Reifestadien durch
den Endokrinologen beobachtet werden kann.
Es ist möglich, das Knochenalter anhand der Reifestadien einer reduzierten Anzahl an
Handknochen zu bestimmen. Dies hat den Vorteil, daß sich der Aufwand des Benutzers
minimiert, hat aber auch den Nachteil, daß die Zuverlässigkeit der erzielten Ergebnisse
abnimmt. Wird anhand der geschätzten Reifestadien der gesamten dreizehn RUS Knochen das
Knochenalter ermittelt, beträgt die mittlere absolute Abweichung 0,4 Jahre mit einer
Standardabweichung von 0,4 Jahre. Die Verteilung der Abweichung ist symmetrisch. Mit der
computerbasierten Bestimmung des Knochenalters werden somit Ergebnisse erzielt, die in ihrer
Genauigkeit mit der subjektiven vergleichbar sind. Dabei ist das Computersystem jedoch sehr
viel einfacher und benutzerfreundlicher zu handhaben.
