Beteiligte Personen:
Dr. rer. medic. Moritz Fabian Danzer
Dr. rer. medic. Maria Eveslage
Dr. rer. nat. Dennis Görlich

Kooperationspartner:
Dr. med. Benjamin Noto, Klinik für Radiologie (UKM)

Finanzierung:
Eigenmittel

Hintergrund und Ziel: 
Quantitative Biomarker, insbesondere aus bildgebenden Verfahren, sind bei vielen Krankheitsbildern von großem Nutzen. Das gilt sowohl für die initiale Diagnose als auch für die Überwachung des Krankheitsverlaufs. Die natürliche Variabilität, welcher die Messung dieser Biomarker unterliegen, beeinflusst ihre diagnostische Qualität. Daher sind Schwankungen im Verlauf kritisch zu bewerten. Um festzustellen, ob es sich um eine tatsächliche Veränderung des betrachteten Gewebes oder nur um Zufallseffekte handelt, muss Wissen über die Variabilität dieser Messungen vorliegen.

Ein Weg, um diese Variabilität zu quantifizieren, sind sogenannte Test-Retest-Studien. Dazu wird im Rahmen dieses Projektes ein Rahmenwerk zur Planung und Analyse solcher Studien entwickelt. Im ersten Teil beschäftigen wir uns dabei zunächst mit dem Konzept der 'repeatability', d.h. der Wiederholbarkeit von Messungen unter gleichbleibenden Bedingungen. Im Weiteren soll auch die 'reproducibility', d.h. die Variabilität unter wechselnden äußeren Bedingungen, betrachtet werden, wodurch die Komplexität des Problems um eine Stufe erweitert wird.

Publikationen:

Danzer MF, Eveslage M, Görlich D, Noto B (2024). A statistical framework for planning and analysing test–retest studies of repeatability. Statistical methods in Medical Research 33(2): 295-308.    

Anwendungsbeispiele:

Eveslage M, Rassek P, Riegel A, Maksoud Z, Bauer J, Görlich D, Noto B (2023). Diffusion-Weighted MRI for Treatment Response Assessment in Osteoblastic Metastases-A Repeatability Study. Cancers (Basel) 15(15):3757.

Noto B, Eveslage M, Auf der Springe K, Exler A, Faldum A, Heindel W, Milachowski S, Roll W, Schäfers M, Stegger L, Bauer J (2024). Robustness of apparent diffusion coefficient-based lymph node classification for diagnosis of prostate cancer metastasis. Eur Radiol 34(7):4504-4515.

Laufendes IMF-Projekt in Kooperation mit der Klinik für Radiologie und der Klink für Nuklearmedizin des UKM: „Entwicklung eines multimodalen MRT-basierten Modells zur Klassifizierung von Lymphknoten beim Prostatakarzinom“