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Wichtig ist, dass für den Einsatz der 3D-Echokardiographie in der klinischen Routinepraxis robuste normale Referenzwerte erforderlich sind. Neuere Leitlinien zur Kammerquantifizierung enthalten nur begrenzte Daten von höchstens 1.780 Probanden mit unterschiedlichem ethnischen Hintergrund.2 Diese Daten scheinen unzureichend zu sein, um verlässliche Empfehlungen auf der Grundlage von Geschlecht, Alter und ethnischer Zugehörigkeit zu geben. Eine kürzlich durchgeführte Meta-Analyse mit 2.806 Probanden hat gezeigt, dass zwischen den Studien eine erhebliche Heterogenität und Inkonsistenz besteht, was Standardisierungen und eine gemeinsame prospektive Datenerhebung erforderlich macht.26
Vollständig automatisierte 3D-Ejektionsfraktionsbestimmung
Vollständig automatisierte 3D-Ejektionsfraktionsanalyse bedeutet, dass quantitative Ergebnisse ohne jegliche Benutzerinteraktion (z. B. Auswahl der Ansichten, Positionierung von Markern und Zeichnen oder Ändern von Konturen) erzielt werden. Mehrere wissenschaftliche Gruppen und Hersteller haben Algorithmen für die Erkennung von 3D-Endokardrändern entwickelt.27,28 Die meisten dieser Algorithmen sind jedoch halbautomatisch, wobei der Benutzer zunächst wichtige Orientierungspunkte (z. B. Mitralebene, Apex) manuell markieren muss. Dazu gehören die TomTec 4D LV-Analysis© Software (TomTec Imaging Systems), die Philips QLab 3DQ-Advanced Software (Philips Healthcare) und das GE 4D LVQ Tool in der EchoPAC Software (GE Vingmed Ultrasound). Ungeachtet dessen haben mehrere Untersuchungen zu diesen halbautomatischen Methoden vielversprechende Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit und Reproduzierbarkeit sowie eine geringere Analysezeit im Vergleich zum manuellen 3D-Echo ergeben.27
Veröffentlichte Daten, in denen kommerziell erhältliche Software vollautomatisch eingesetzt wurde, beschränken sich auf zwei Anbieter, bei denen wissensbasierte probabilistische Konturierungsalgorithmen29 oder adaptive Analysealgorithmen verwendet werden.30 Zunächst war es Siemens Ultraschall, das das Tool zur Analyse des linken Ventrikels (LVA) in den Arbeitsplatz ACUSON SC2000 PRIME (Siemens Healthcare) integrierte, der eine Wissensdatenbank für die Grenzerkennung verwendet. Später integrierte Philips Healthcare den HeartModel-Algorithmus in das Philips EPIQ 7-Gerät. Die Algorithmen beginnen mit der automatischen Erkennung der enddiastolischen und endsystolischen Phasen und erzeugen vorläufige endokardiale Oberflächen, die dann mit einer bestehenden Datenbank von 3D-Datensätzen verglichen werden. Anschließend gleicht die Software Volumina und Formen ab und erstellt ein Modell, das an den LV des Patienten angepasst ist.30 Tabelle 1 fasst die verfügbaren Daten über Vergleiche zwischen vollautomatischen 3D-Algorithmen und entweder CMR oder manuellem Echo (2D oder 3D) zusammen.15,17,19,30-34
Abgesehen von einer Studie17 haben alle Studien ausgewählte Kohorten untersucht. Die Durchführbarkeit ist nach wie vor gering (ein Drittel ist nicht durchführbar), da der Konturierungsalgorithmus bei suboptimaler Bildqualität oder falscher Auslösung der Datenerfassung versagt.15,17,19 Allerdings schließt Vorhofflimmern die Verwendung vollautomatischer Algorithmen nicht aus, wie in einer begrenzten Anzahl von Studien gezeigt wurde.15,31 Die einfache Anwendung und die hohe Reproduzierbarkeit dieser Algorithmen machen diese Strategie zu einem Kandidaten für die breite klinische Anwendung der 3D-EF; allerdings gibt es noch einige Herausforderungen. Erstens spielt die Bildqualität eine entscheidende Rolle, und Ergebnisse mit schlechter, aber analysierbarer Bildqualität (die bei bis zu einem Viertel einer nicht ausgewählten Population nachgewiesen werden kann) liefern ungenaue Ergebnisse.17 Zweitens scheinen die bestehenden Datenbanken mit 3D-Datensätzen in den Algorithmen Probanden mit großen Aneurysmen, komplexen angeborenen Herzerkrankungen oder sogar dilatierten Ventrikeln, bei denen eine größere Unterschätzung der Volumina berichtet wurde, nicht angemessen zu berücksichtigen.15,30 Ein sinnvoller Ansatz wäre die Erweiterung einer solchen Datenbank auf spezifische Bedingungen, die während der Erfassung ausgewählt werden können (d. h. ein adaptives Erfassungsprotokoll). Drittens bedürfen 80 % der vollautomatisierten Konturen unter dem Blick eines Experten noch einer gewissen Korrektur.17 Dazu gehören kleine Änderungen, die sich nur geringfügig auf die Volumina und die EF auswirken, aber auch größere Änderungen, die den Entscheidungsprozess für einen bestimmten Patienten erheblich beeinflussen könnten. Bis die Ergebnisse größerer Kohorten etwas anderes zeigen, wird daher eine angemessene Schulung in der LVEF-Bewertung und Überwachung der automatischen Konturen dringend empfohlen. Schließlich sind beide vollautomatischen Algorithmen herstellerabhängig, und diese Technologie kann nicht auf Aufnahmen mit anderen Geräten angewendet werden. Die weitere Entwicklung und Validierung einer herstellerunabhängigen Software, wie z. B. der TomTec 4D LV-Analysis Software, könnte den Einsatz der vollautomatischen Analyse weiter ausbauen.35
Schlussfolgerung
Innerhalb eines halben Jahrhunderts hat sich das Echo zur bevorzugten nicht-invasiven Modalität für die Bewertung von LVEF und Volumen entwickelt. Das 3D-Echo bietet die beste Genauigkeit und Reproduzierbarkeit innerhalb der echokardiografischen Methoden, ist aber nach wie vor zeitaufwändig und erfordert erhebliche Fachkenntnisse. Das Aufkommen einer vollautomatischen 3D-Analysesoftware könnte eine Gelegenheit sein, den weit verbreiteten Einsatz von 3D-Echos weiter zu fördern und zu untersuchen.