Die Frage nach der Qualitätssicherung (QS) eines wissensbasierten Systems entstand aus der Notwendigkeit, die Ergebnisse eines wissensbasierten Bildanalysesystems für die Bewegungsinterpretation des linken Ventrikels in Herzsequenzszintigraphien zu bewerten. Für einen klinischen Einsatz waren hohe Qualitätsansprüche zu erfüllen. Die Herausforderungen für die QS waren vielfältig. Sie lagen einerseits in der geeigneten Testfallauswahl aus einem Bildbereich, der durch hohe natürliche Variablität der medizinischen Bilddaten gekennzeichnet ist. Die Patienten- und Krankheitshäufigkeit, die zur Acquisition der Bilddaten führen und deren Daten dann auch für den Test zur Verfügung stehen, decken den Definitionsbereich des wissensbasierten Systems nur minimal ab. Andererseits gab es auch kein Verfahren zur qualitativen Erfassung des im System abgebildeten unsicheren und heuristischen Wissens.

Linksventrikuläre Infarkttypen
aus Practical atlas of cardiac scintigraphy Autoren: P. de Vernejoul u.w., 1977

Die als Validierung bezeichnete Bewertung der Korrektheit der Analysen zielt auf die Wissensbasis als Trägerin des problemspezifischen Wissens und der Expertise in Form eines semantischen Netzes. Das Verfahren der Bildverarbeitung ist vorgelagert und nicht Teil des wissensbasierten Systems. Ziel war die Entwicklung und der Einsatz von Methoden zur Prüfung der Korrektheit des abgebildeten Expertenwissens. Aufbauend auf dem theoretischen Ansatz (Teil 1) wird eine konkrete Methode mit einem Herzphantom für die QS der Wissensbasis zur Bewegungsinterpretation des linken Ventrikels entwickelt (Teil 2).
Es ergaben sich für die QS drei Aufgabenschwerpunkte:

• die Methode der Testfallgenerierung
• die Strategie der Testfallauswertung
• die Methode der Qualitätsmessung

Beispiele für die linksventrikuläre Motilität (A) und ihre Simulation durch das Herzphantom (B).

Bei der Arbeit handelt es sich um eine Dissertation aus dem Fachbereich für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften der Universität Hildesheim:
Zur Validierung von Expertenwissen in medizinischen Bildanalysesystemen (Teil 1 (pdf) und Teil 2)