{"id":1684,"date":"2021-03-22T14:55:37","date_gmt":"2021-03-22T14:55:37","guid":{"rendered":"https:\/\/racoon.network\/?page_id=1684"},"modified":"2024-05-15T09:33:38","modified_gmt":"2024-05-15T09:33:38","slug":"duplicated-racoon-data","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/racoon.network\/?page_id=1684","title":{"rendered":"RACOON Data"},"content":{"rendered":"\t\t
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Zum ersten Mal in der Radiologie in Deutschland konnte ein Konsensus aller Unikliniken f\u00fcr ein Template zur strukturierten Thorax-Befundung erreicht werden. Basierend auf internationalen thoraxradiologischen Empfehlungen und in enger Zusammenarbeit mit der AG Thoraxradiologie wurden Morphologien des Lungenparenchyms, der Bronchien, der Pleura und des Mediastinums definiert.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dieses Template bietet die M\u00f6glichkeit CT- und R\u00f6ntgen-Bilddatens\u00e4tze von Pneumonien, daneben aber auch anderen thorakalen Pathologien, strukturiert auszuwerten. Zus\u00e4tzlich zur Auswertung der Bilddaten kann eine Vielzahl an zus\u00e4tzlichen klinischen Angaben, Labordaten und Behandlungsstrategien dokumentiert werden. Neben dem Template wurde ein RACOON Bildatlas entwickelt, der Bildbeispiele f\u00fcr die abgefragten morphologischen Ver\u00e4nderungen bietet und ein Leitfaden f\u00fcr die strukturierte Befundung an den Standorten ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Den Kern der strukturierten Befundung stellt die verblindete Auswertung der Bilddaten dar. Dazu werden die bildmorphologischen pathologischen Ver\u00e4nderungen in CT-Thorax- und R\u00f6ntgen-Thorax-Aufnahmen detailliert und strukturiert abgefragt. Zu jeder Ver\u00e4nderung des Lungenparenchyms, der Bronchien, der Pleura und des Mediastinums werden die lappenbasierte Lokalisation, der Schweregrad, die anatomische und geographische Verteilung, sowie zus\u00e4tzliche charakteristische Besonderheiten beurteilt.\u00a0<\/p>

Ziel dieser strukturierten Erhebung aller Bilddatens\u00e4tze der RACOON Kohorte ist es charakteristische Bildmorphologien der eingeschlossenen Erkrankungen zu detektieren, Diskreminanten zwischen \u00e4hnlichen Erkrankungen zu identifizieren (z.B. COVID-19 vs. Andere virale Pneumonien), und hoch qualitative Daten f\u00fcr die Entwicklung von Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu generieren.\u00a0<\/p>

F\u00fcr f\u00fchrende morphologische Ver\u00e4nderungen, gesundes Lungenparenchym und Luft au\u00dferhalb des K\u00f6rpers als Referenz werden zudem in den CT-Untersuchungen digitale Bildstanzen erhoben. Somit entstehen zus\u00e4tzlich quantitative Messwerte f\u00fcr Radiomics Analysen und eine ausf\u00fchrliche Bilddatenbank f\u00fcr spezifische bildmorphologische Ver\u00e4nderungen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Abschlie\u00dfend werden f\u00fcr jeden Bilddatensatz verschiedene Klassifizierungs-Skalen aus der Literatur angewandt, die die Wahrscheinlichkeit und den Schweregrad einer COVID-19-Pneumonie zusammenfassend als Experteneinsch\u00e4tzung abbilden. Die Sicherung der Datenqualit\u00e4t erfolgt durch die Erfassung der technischen Akquisitionsparameter und der Bildqualit\u00e4t der Studien.\u00a0<\/p>

Zeitsynchrone klinische Parameter werden zus\u00e4tzlich unverblindet dokumentiert. Diese sind in vier Teilbereiche untergliedert: Informationen aus dem Krankenhausinformationssystem (KIS), klinische Angaben, Laborwerte und Angaben zur Behandlung. Die Auswahl der Parameter erfolgte in enger Zusammenarbeit mit anderen Projekten des Netzwerks Universit\u00e4tsmedizin (NUM) und mit Fokus auf COVID-19-Infektionen.\u00a0<\/p>

Diese hochqualitative\u00a0 Datenbank ist die Basis f\u00fcr evidenzbasierte Forschung mit der M\u00f6glichkeit zur multizentrischen Datenanalyse in Echtzeit.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Skizze\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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