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Zielsetzung und Fragestellung: Der Erfolg der arthroskopischen Rotatorenmanschettenrekonstruktion (RM-Reko) wird wesentlich vom biologischen Muskelzustand bestimmt. Traditionelle Klassifikationen der Atrophie und Fettinfiltration (Goutallier, Thomazeau) sind subjektiv und kategorial, mit oft begrenzter Reliabilität. Eine MRT-basierte volumetrische Analyse könnte präziser und prognostisch relevanter sein. Ziel der Studie war zu prüfen, ob eine präoperative KI-basierte Muskelvolumetrie 1) postoperative funktionelle Ergebnisse nach RM-Reko vorhersagt und 2) wie diese quantitativen Parameter mit manuellen Graduierungen korrelieren.

Material und Methoden: In diese retrospektive Studie wurden 103 Patientinnen und Patienten (mittleres Alter 59 ± 7 Jahre, 33% weiblich) mit vollschichtigen Rotatorenmanschettenrupturen der Supraspinatussehne (mit oder ohne Beteiligung weiterer Sehnen) eingeschlossen, die sich einer Rotatorenmanschettenrekonstruktion unterzogen. Präoperativ sowie mindestens zwei Jahre postoperativ wurden patientenberichtete Outcomes (PROs) erhoben: ASES, QuickDASH, SANE und SF-12 PCS. Die MRT-Analyse umfasste manuelle Goutallier- und Thomazeau-Graduierungen, den Critical Shoulder Angle (CSA), die mediolaterale Rissgröße sowie KI-basierte automatisierte volumetrische Parameter der Supraspinatus-, Infraspinatus- und Subscapularismuskulatur (Muskelvolumen, Fettinfiltration, relative Volumenanteile) auf Grundlage einer dreidimensionalen Segmentierung.

Ergebnisse: Von den 103 eingeschlossenen Patienten erreichten 97 das Mininum 2-Jahres-Follow-up. Es zeigten sich signifikante Verbesserungen im ASES, QuickDASH, SANE und SF-12 PCS (alle p<0,001). Die manuellen Goutallier-Graduierungen korrelierten signifikant mit den automatisierten volumetrischen Parametern im SSP (p=0,01) und ISP (p<0,001), jedoch nicht im SSC (p=0,63). Das Muskelvolumen des ISP zeigte signifikante positive Korrelationen mit dem SF-12 PCS (rho=0,243, p=0,014) und war signifikant mit dem Erreichen des Patient Acceptable Symptom State (PASS) für den ASES assoziiert (PASS-Gruppe -0,61±1,04; Nicht-PASS-Gruppe -1,59±1,13; p=0,013). Die Fettinfiltration des ISP korrelierte signifikant negativ mit dem SF-12 PCS (rho= 0,20, p=0,044). Auch das Muskelvolumen des SSP zeigte signifikante positive Korrelationen mit dem SF-12 PCS (rho=0,246, p=0,013) und war mit dem Erreichen des PASS für den ASES assoziiert (PASS-Gruppe -1,06±1,08; Nicht-PASS-Gruppe -1,86±1,04; p=0,025). Keine der manuellen Messungen von Fettinfiltration oder Muskelatrophie zeigte eine signifikante Assoziation mit postoperativen Outcomes.

Diskussion und Schlussfolgerung: Die KI-basierte MRT-Volumetrie der Rotatorenmanschettenmuskulatur korrelierte gut mit manuellen Beurteilungen und zeigte im Vergleich zu traditionellen Messungen von Fettinfiltration und Muskelgröße eine überlegene prädiktive Aussagekraft für prä- und postoperative funktionelle Ergebnisse nach RM-Reko. Dieser Ansatz kann die präoperative Risikostratifizierung und Entscheidungsfindung bei der arthroskopischen Rotatorenmanschettenrekonstruktion verbessern.