Lungenkrebs-Screening

Durch Früherkennung mehr Leben retten

Lungenkrebs ist eine der häufigsten Krebsursachen und die häufigste Krebstodesursache weltweit1. Wenn sich Patienten mit Symptomen vorstellen, ist die Krankheit oft schon fortgeschritten, und es gibt nur noch begrenzte Behandlungsmöglichkeiten. Infolgedessen ist die Prognose bei Lungenkrebs trotz der Fortschritte in der Behandlung tendenziell schlecht. Wird die Krankheit jedoch frühzeitig erkannt, steigen die Überlebenschancen erheblich2.

Deshalb gibt es weltweit ein wachsendes Interesse an der Früherkennung von Lungenkrebs als wichtigste Möglichkeit zur Senkung der Lungenkrebssterblichkeit.

Canon Medical möchte Ihr Partner im Kampf gegen Lungenkrebs sein und bietet eine einzigartige Palette von Lösungen für die Lungenkrebsvorsorge an. Dazu gehören eine Reihe innovativer Technologien, die Ihr klinisches Vertrauen überall stärken, hochwertige Bildgebung bei geringer Dosis liefern, Arbeitsabläufe optimieren und eine umfassende Diagnose während des gesamten Behandlungszyklus bieten.

„Man hat nur dann eine Chance und ein gutes Ergebnis, wenn man den Krebs in einem sehr, sehr frühen Stadium entdeckt. Und genau das ist der Zweck der Lungenkrebsvorsorge.“

Prof. Cornelia M Schaefer- Prokop, MD, PhD
Radiologin
Ernanntes Mitglied der Fleischner-Gesellschaft (internationale Gruppe von Lungenspezialisten)
Ehemalige Präsidentin der European Society of Thoracic Imaging (ESTI)

Medizinisches Zentrum Meander, Amersfoort
Radboud University Medical Center (Radboudumc), Nijmegen, Niederlande

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Lungenkrebs ist weltweit die häufigste krebsbedingte Todesursache und die am zweithäufigsten diagnostizierte Krebsart.

Die Früherkennung von Lungenkrebs erhöht die Überlebenschancen. Die Mehrheit der Patienten mit spät erkanntem Lungenkrebs (Stadium IV) stirbt innerhalb von 5 Jahren, während Patienten mit früh diagnostiziertem Lungenkrebs (Stadium 1A) eine höhere Überlebenschance von mehr als 5 Jahren haben.

Eine frühere Erkennung durch Screening-Programme könnte die Ergebnisse für die Patienten erheblich verbessern. Bei männlichen Hochrisikopersonen ist das Risiko, an Lungenkrebs zu sterben um 20 % geringer. Bei Frauen könnte die Verringerung der Lungenkrebssterblichkeit sogar noch höher sein.

Da die Patienten früher behandelt werden können, hat das Lungenkrebs-Screening das Potenzial, die Kosten zu senken. Das Ausmaß der Einsparungen hängt jedoch stark davon ab, wie die Screening-Programme umgesetzt werden.

Aktuelle Herausforderungen

Die Lungenkrebs-Früherkennung steht vor verschiedenen Herausforderungen, die ihren umfassenden Erfolg behindern.

Als Teil unserer Made for Life Philosophie hat sich Canon Medical verpflichtet, Unterstützung bei der Bewältigung dieser Herausforderungen zu bieten.

Herausforderung 1: Niedrige Beteiligungsquote

Viele Menschen mit einem hohen Lungenkrebsrisiko sind sich des potenziellen Nutzens der Vorsorgeuntersuchung nicht bewusst oder sehen sich mit Hindernissen wie Kosten, Erreichbarkeit oder Angst vor dem Screening-Prozess konfrontiert.

Herausforderung 2: Arbeitsbelastung und Arbeitsablauf

Probleme im Arbeitsablauf, wie die Bewältigung des Zustroms von Screening-Teilnehmern und die rechtzeitige Übermittlung der Ergebnisse, können eine erhebliche Belastung darstellen. Außerdem kann die wiederholte Interpretation zahlreicher Lungenscans psychisch anstrengend sein und zu einem Motivationsverlust führen.

Herausforderung 3: Aufrechterhaltung des klinischen Vertrauens bei niedriger Dosis

Die Screening-Teilnehmer sind in der Regel wiederholten CT-Scans ausgesetzt, was Bedenken hinsichtlich der Strahlendosis aufwirft. Lungenkrebsvorsorgeuntersuchungen, die ohne effiziente CT-Hardware und Bildrekonstruktionsalgorithmen durchgeführt werden, können zu nicht eindeutigen oder falsch positiven Ergebnissen führen, die zusätzliche und kostspielige Folgeuntersuchungen nach sich ziehen und daher für die Patienten mit Angst und Stress verbunden sind.

Herausforderung 4: Kosteneffizienz

Die Kosteneffizienz des Programms erfordert eine sorgfältige Abwägung zwischen den Investitionen in Ausrüstung und Personal, Ausbildung sowie der Anzahl der diagnostischen und nachsorgenden Verfahren im Vergleich zu den Vorteilen, die sich aus den verbesserten Gesundheitsergebnissen und den langfristig geringeren Ausgaben für kostspielige Therapien ergeben.

Unsere Lösungen

Wir ergreifen Maßnahmen, um die Lungenkrebsfrüherkennung für die Öffentlichkeit zugänglicher zu machen, indem wir qualitativ hochwertige Bildgebung mit geringer Dosis bereitstellen, ineffiziente Arbeitsabläufe beseitigen, die Interpretation und Kommunikation der Befunde zwischen den Ärzten unterstützen und die Nachsorgeverfahren optimieren.

Gemeinsam können wir die Erfahrungen der Patienten verbessern, ein qualitativ hochwertiges und kosteneffizientes Früherkennungsprogramm sicherstellen und gleichzeitig die Belastung der Patienten durch Lungenkrebs weltweit minimieren.

Einfacher Zugang zum Screening

Mit unseren mobilen Bildgebungslösungen können Sie bequem Scans durchführen, die Zugänglichkeit verbessern und die Screening-Möglichkeiten näher zu Ihren Patienten bringen.

Effiziente Arbeitsabläufe

Unsere neue Workflow-Lösung INSTINX optimiert die Effizienz und sorgt für schnelle und reibungslose CT-Scans.

Hochwertige Bilder bei niedriger Dosis

Unsere KI-unterstützten CT-Lösungen für das Lungenkrebs-Screening, einschließlich der Kombination aus SilverBeam-Filter und AiCE, bieten qualitativ hochwertige Bilder mit minimalem Rauschen und minimaler Strahlenbelastung.

Risikostratifizierung und Diagnose

Unsere Vitrea Advanced Visualization Lungenkrebs-Screening-Lösung erkennt automatisch Lungenknoten, ermöglicht eine umfassende Lungenanalyse und unterstützt eine schnellere und effizientere Diagnose.

Einfacher Zugang zum Screening

Einfacher Zugang von überall

Eine der größten Herausforderungen bei der Lungenkrebsvorsorge besteht darin, die Menschen zu erreichen, die sie am dringendsten benötigen. Mobile Bildgebungslösungen ermöglichen es Ihnen, Gesundheits- und Bildungsangebote dort anzubieten, wo die Menschen leben und arbeiten, und Vorsorgeuntersuchungen in der Nähe des jeweiligen Wohnorts durchzuführen. Durch die Beseitigung von Zugangshindernissen können mobile Bildgebungsdienste eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Screening-Teilnehmerquoten spielen und so zu einer gerechteren Gesundheitsversorgung beitragen. Das Design unserer mobilen medizinischen Geräte bietet eine komfortable und bequeme Umgebung für Lungenkrebs-Screenings mit hohem Patientendurchsatz, ohne dabei Kompromisse bei der Patientensicherheit, dem Arbeitsablauf oder der Bildqualität einzugehen.

Mehr über mobile Bildgebungslösungen

„Die Entwicklung eines mobilen Programms hat die medizinische Versorgung in den ländlichen Gebieten unseres Bundesstaates ermöglicht, mit dem Ziel, einige der Ungleichheiten bei den Krebsergebnissen in unserem Bundesstaat und unserer Region zu verringern.“

Prof. Hannah Hazard- Jenkins, MD, FACS
Außerordentliche Professorin für Chirurgie an der Fakultät für Chirurgie der WVU School of Medicine
Direktorin des WVU-Krebsinstituts
Morgantown, West Virginia, USA

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Effiziente Arbeitsabläufe

Scannen ist jetzt so einfach wie nie zuvor

Ein effizienter Arbeitsablauf ist für die Lungenkrebsvorsorge unerlässlich. So kann eine Verbesserung der Zugänglichkeit, eine Verkürzung der Wartezeiten, eine Optimierung des Ressourceneinsatzes und insgesamt eine Verbesserung der Patientenversorgung erreicht werden. Wir stellen die Effizienz in den Vordergrund und bieten patientenorientierte End-to-End-Workflow-Lösungen mit intuitivem Design und automatisierten Funktionen für mehr Effizienz mithilfe des INSTINX-Workflows.

INSTINX-Workflow
Der gesamte Canon CT-Workflow wurde von Grund auf neu konzipiert, um neue Maßstäbe in Sachen Effizienz und Konsistenz zu setzen. Jedes Detail des Arbeitsablaufs wurde sorgfältig verfeinert und durch klinische Tests in medizinischen Zentren auf der ganzen Welt validiert.

Mehr über INSTINX erfahren

Automatische Scan-Planung für alle routinemäßigen Thorax-Scans
INSTINX verfügt über eine automatische Scan-Planung, die alle Routine-Scans automatisch plant, einschließlich der Scan-Bereiche und -Parameter sowie der Dosis- und Belichtungseinstellungen, unter Verwendung der einzigartigen 3D Landmark Scan-Daten und der Anatomical Landmark Detection-Technologie.

Hochwertige Bilder bei niedriger Dosis

Einzigartige Synergie von Strahlenfilterung und KI-gestützter Rekonstruktionstechnologie

Das Lungenkrebs-Screening erfordert einen hohen Patientendurchsatz und eine niedrige Strahlendosis bei gleichzeitig hoher Bildqualität, die eine zuverlässige Beurteilung des Wachstums und der Bösartigkeit von Tumoren ermöglicht. Die einzigartige Kombination des SilverBeam-Filters mit unserer speziellen Deep Learning-Bildrekonstruktion führt zu bestmöglicher Bildqualität bei typischen Lungenkrebs-Screening-Dosen.

SilverBeam-Filter
SilverBeam, ein strahlformender Energiefilter, nutzt die photonendämpfenden Eigenschaften von Silber, um selektiv niederenergetische Photonen aus einem polychromatischen Röntgenstrahl zu entfernen und so ein für die Früherkennung von Lungenkrebs optimiertes Energiespektrum zu erzeugen.

SilverBeam entdecken

Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE)
AiCE ist eine innovative Deep-Learning-Rekonstruktionstechnologie, die darauf trainiert wurde, Rauschen zu reduzieren und Signale zu verstärken, um so in kürzester Zeit scharfe, klare und deutliche Bilder zu liefern.

Mehr über AiCE erfahren

✓ Geringes Rauschen

✓ Natürliche Bildtextur*1

✓ Doppelt so hohe räumliche Auflösung bei hohem Kontrast*2

✓ Klare Erkennbarkeit bei niedrigem Kontrast

✓ Reduzierte Dosis für die Körperbildgebung*3

*1 „Natürlich“ ist als ähnlich zu FBP im Vergleich zu MBIR definiert
*2 AiCE Body Sharp im Vergleich zu AIDR 3D Body Sharp bei 10 % MTF, gemessen mit dem Teflon-Sensitometermodul von Catphan600
*3 Im Vergleich zu FBP

Erkennung kleiner Lungenknoten

Hochwertige Lungen-CT-Bildgebung bei 0,54 mSv unter Verwendung der Kombination von SilverBeam-Filter und AiCE.
Bei diesem Patienten ist ein kleiner Lungenknoten im rechten Oberlappen deutlich sichtbar.


Mit freundlicher Genehmigung des Fujita Health University Hospital, Japan

Mehr Details im Vergleich zum Röntgenbild

Im Gegensatz zum Röntgenbild der Brust ist der Lungenkrebs im linken Oberlappen deutlich sichtbar. Durch die Kombination von SilverBeam-Filter und AiCE betrug die effektive Dosis dieses Scans nur 0,18 mSv, eine Dosis, die der einer Röntgenaufnahme der Brust näher kommt.3


Mit freundlicher Genehmigung von Dr. Russell Bull, Royal Bournemouth Hospital, Bournemouth, Großbritannien

Follow-up-Bildgebung bei niedriger Dosis

Der SilverBeam-Filter in Kombination mit AiCE liefert qualitativ hochwertige Bilder der Lunge mit einer Dosis, die der einer Röntgenaufnahme der Lunge nahe kommt.
Bei diesem Patienten konnte durch den Einsatz unseres SilverBeam-Filters bei der Nachuntersuchung eine Dosisreduktion von 94 % im Vergleich zur Erstuntersuchung mit einem Standardfilter erreicht werden, ohne dass sich die Sichtbarkeit der Knoten änderte.


Mit freundlicher Genehmigung des NHLBI, National Institutes of Health, USA

„Ich hatte schon Patienten, die aus Angst vor der Strahlung vor einer Thorax-CT zurückgeschreckt sind. Mit der Technologie von Canon Medical wird dieses Hindernis jedoch beseitigt. Und jetzt können wir eine CT-Untersuchung des Brustkorbs mit extrem niedriger Dosis für das Lungenkrebs-Screening anbieten, und das ist ein entscheidender Fortschritt.“

Dr. Marcus Chen
Direktor der kardiothorakalen Bildgebung bei National
Institutes for Health (NIH), Maryland, USA

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Risikostratifizierung und Diagnose

Standardisierte Bewertung von Lungenknoten und umfassende Charakterisierung der Knoten im zeitlichen Verlauf

Ein wichtiger Aspekt jedes Lungenkrebsfrüherkennungsprogramms ist die genaue und rechtzeitige Berichterstattung über die Befunde, gefolgt von einem optimierten Therapiemanagement von Knoten und Lungenerkrankungen. Ohne geeignete Softwarelösungen kann die Meldung von Lungenkrebsuntersuchungen jedoch eine zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgabe sein.

Die umfassende Lungenkrebs-Screening-Lösung von Vitrea Advanced Visualization enthält automatisierte Anwendungen, die Sie bei der Erkennung und Charakterisierung verschiedener Lungenknotentypen einschließlich der Bewertung von Wachstumsmustern unterstützen. Um den Arbeitsablauf und die strukturierte Berichterstellung zu erleichtern, werden die Ergebnisse automatisch in Ihre Berichtsvorlage übertragen, wobei eine schnelle Referenz auf Richtlinien wie Lungen-RADS und Fleischner-Kriterien möglich ist.

Mehr über Vitrea Lungenkrebs-Lösungen erfahren


Automatische Erkennung von potenziell behandlungsbedürftigen Lungenknoten und quantitative Bewertung des Wachstums.

Klinische Nachweise

Kundenpräsentationen

Unsere Referenten stellen die neuesten Entwicklungen in der Lungenkrebsvorsorge vor, geben Ratschläge zur Überwindung von Hindernissen bei der klinischen Umsetzung und zur Verbesserung des Zugangs zur Vorsorgeuntersuchung und informieren über die neueste Technologie der Ultra-Niedrigdosis-CT.

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Wissenschaftliche Veröffentlichungen

Hier finden Sie unsere neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse zu Lungenkrebs-Screening-Lösungen mit Canon Technologien.

Hamada, A et al. | Comparison of deep-learning image reconstruction with hybrid iterative reconstruction for evaluating lung nodules with high-resolution computed tomography| Journal of Computer Assisted Tomography (2023)

Oshima, Y et al. | Capability for dose reduction while maintaining nodule detection: Comparison of silver and copper X- ray spectrum modulation filters for chest CT using a phantom study with different reconstruction methods|European Journal of Radiology (2023)

Goto, M et al. | Lung- optimized deep-learning-based reconstruction for ultralow-dose CT| Academic Radiology (2023)

Hamabuchi N et al. | Effectiveness of deep learning reconstruction on standard to ultra-low-dose high-definition chest CT images | Japanese Journal of Radiology (2023)

K. Boedeker et al. | Technical Evaluation of a Low Dose Lung Cancer Screening Computed Tomography Protocol using a Beam- Shaping Silver Filter and Deep Learning Reconstruction.

Watanabe, S et al.| Pulmonary nodule volumetric accuracy of a deep learning- based reconstruction algorithm in low- dose computed tomography: A phantom study | Physica Medica (2022)

Mikayama, R et al. | Deep-learning reconstruction for ultra- low- dose lung CT: volumetric measurement accuracy and reproducibility of artificial groundglass nodules in a phantom study|The British Journal of Radiology (2022)

Keiichi Nomura et al. | Radiation Dose Reduction for Computed Tomography Localizer Radiography Using an Ag Additional Filter | J Comput Assist Tomogr (2021)

Ortlieb, A. C et al. | Impact of Morphotype on Image Quality and Diagnostic Performance of Ultra-Low-Dose Chest CT | Journal of Clinical Medicine (2021)

Singh R et al. | Image Quality and Lesion Detection on Deep Learning Reconstruction and Iterative Reconstruction of Submillisievert Chest and Abdominal CT | American Journal of Roentgenology (2020)

Yanagawa, M et al. | Lung adenocarcinoma at CT with 0.25- mm section thickness and a 2048 matrix: high-spatial-resolution imaging for predicting invasiveness |Radiology (2020)

Tsubamoto, M et al. | Ultra high-resolution computed tomography with 1024-matrix: Comparison with 512-matrix for the evaluation of pulmonary nodules. |European Journal of Radiology (2020)

Lucia J M Kroft et al. | Added Value of Ultra-Low-Dose Computed Tomography, Dose Equivalent to Chest x-Ray Radiography, for Diagnosing Chest Pathology | J Thorac Imaging (2019)

Fujita, M et al. | Lung cancer screening with ultra-low dose CT using full iterative reconstruction | Japanese journal of radiology (2017)

Meyer, E. et al. | Wide-volume versus helical acquisition in unenhanced chest CT: prospective intra-patient comparison of diagnostic accuracy and radiation dose in an ultra- low-dose setting |European Radiology (2019)

Schaal, M. et al. | Diagnostic Performance of Ultra-Low-Dose Computed Tomography for Detecting Asbestos-Related Pleuropulmonary Diseases: Prospective Study in a Screening Setting| PLOS One (2016)

Kakinuma R et al. | Ultra-High-Resolution Computed Tomography of the Lung: Image Quality of a Prototype Scanner | PLoS ONE (2015)

Nomura, Y et al. | Effects of iterative reconstruction algorithms on computer-assisted detection (CAD) software for lung nodules in ultra- low- dose CT for lung cancer screening |Academic Radiology (2017)


Allgemeine Referenzen

  1. Globocan 2020.
  2. Oudkerk M. et al | Lung cancer LDCT screening and mortality reduction – evidence, pitfalls and future perspectives | Nature Reviews Clinical Oncology (2021)
  3. RadiologyInfo.org | Radiation Dose from X-Ray and CT Exams | RadiologyInfo.org. (2022)