L├Ądt

K├╝nstliche Intelligenz hilft bei Diagnose und Behandlung von MRT-Patient:innen

Der geplante Einsatz von K├╝nstlicher Intelligenz (KI) im Projekt k-Radiomics* hilft, einen wissenschaftlichen Missstand zu beseitigen, denn die Rohdaten, die man w├Ąhrend einer MRT-Untersuchung erhebt, werden angesichts mangelnder Interpretierbarkeit bislang nicht hinreichend in der klinischen Praxis genutzt.┬á

ÔÇ×Mit k-Radiomics verfolgen wir das Ziel, neue KI-Methoden f├╝r die Nutzung solcher Rohdaten zu entwickelnÔÇť, sagt UDE-Wissenschaftler Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek, der das Projekt zusammen mit Prof. Dr. Dr. Jan Egger und Moritz Rempe leitet. Die Forschenden arbeiten am Institut f├╝r K├╝nstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) des Universit├Ątsklinikums Essen. ÔÇ×Am Ende soll eine verbesserte Gewebecharakterisierung im Sinne virtueller Biopsien m├Âglich werden. Dadurch kann man zuk├╝nftig die Diagnose und Behandlung von MRT-Patient:innen verbessern.ÔÇť┬á

F├╝r k-Radiomics kooperieren die drei IKIM-Wissenschaftler mit Prof. Dr. Kevin Kr├Âninger (TU Dortmund), Prof. Dr. Lale Umutlu (Institut f├╝r Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie), Prof. Dr. Katharina L├╝ckerath (Klinik f├╝r Nuklearmedizin), Prof. Dr. Philipp Dammann (Klinik f├╝r Neurochirurgie), Prof. Dr. Martin Glas (Klinik f├╝r Neurologie, Abteilung ÔÇ×Klinische NeuroonkologieÔÇť), Prof. Dr. Christian Reinhardt (Klinik f├╝r H├Ąmatologie und Stammzelltransplantation) sowie mit Dr. Martin Blaimer (Fraunhofer IIS). Die Beteiligten in Essen verantworten die Projektkoordination, Datenerhebung und Entwicklung von KI-Algorithmen, die zum Erfolg des k-Radiomics-Projekts unabdingbar sind.

* Das ÔÇ×kÔÇť in k-Radiomics steht f├╝r den k-Raum (MRT-Rohdaten) und ÔÇ×RadiomicsÔÇť f├╝r die Analyse von quantitativen Bildmerkmalen zur Tumorklassifizierung. K-Radiomics meint die Erweiterung des Radiomics-Ansatzes durch die Arbeit direkt im k-Raum.

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