/ Forschung
Können Computerprogramme die Messung der Muskelfläche in Ultraschallbildern automatisieren?
Muskelultraschall wird verwendet um die Anpassung der Muskular an Training sowie die Entwicklung der Muskulatur in der Maturation oder dem Altern zu überprüfen. Dabei können in Ultraschallbildern architektonische oder morphologische Muskelparameter gemessen werden. Die anatomische Querschnittsfläche (ACSA) eines Muskels ist ein solcher morphologischer Paramter und steht in enger Verbindung mit der Muskelleistung. Die Auswertung von Muskel-
ultraschallbildern ist aufwendig und subjektiv. Frei zugängliche Computerprogramme zur Evaluierung der anatomischen Querschnittsfläche (ACSA) von Muskeln sind derzeit nicht verfügbar, könnten den Auswertungsprozess aber objektivieren und beschleunigen.
In dieser Untersuchung wurde ein neues Programm (ACSAuto) als Plug-in in einem verbreiteten Bildbearbeitungsprogramm (FIJI/ImageJ) entwickelt. Dabei wurden 180 Ultraschallbilder des
musculus vastus lateralis (VL) und des musculus rectus femoris (RF) manuell sowie mit ACSAuto gemessen und die Resultate verglichen. Das Programm beinhaltet verschiedene Auswertungs-
optionen. Es hat sich herausgestellt, dass keine relevanten Unterschiede zur manuellen Auswertung beobachtet wurden. Trainingsbedingte Veränderungen können teilweise exakter bestimmt werden. Die Zeitdauer der Auswertung des VL und RF mit dem ACSAuto brachte eine Zeitersparnis von bis zu fünf Minuten pro zwanzig Bildern. Hinzuzufügen ist, dass die Qualität der Ultraschallbilder einen grossen Einfluss auf die Auswertung mit dem ASCAuto hat. Zum einen verlängern qualitativ schlechte Bilder den Auswertungsprozess, zum anderen wird die Objektivität vermindert aufgrund mehr manueller Korrekturen.
Die Untersuchung wurde in der Fachzeitschrift «Scientific Reports» zur Publikation angenommen.
Ritsche, P., Wirth, P., Franchi, M., V.* & Faude, O*. ACSAuto ‑ semi‑automatic assessment of human vastus lateralis and rectus femoris cross‑sectional area in ultrasound images. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-021-92387-6 (2021).
*These authors jointly supervised this work.