Zwar ist die Magnetresonanztomografie (MRT) für die exakte Diagnostik zahlloser Erkrankungen unverzichtbar, doch die meist langen Untersuchungszeiten sind auch sehr aufwändig und für die Patientinnen und Patienten anstrengend. Dies könnte sich künftig ändern. Gemeinsam mit nationalen und internationalen Kooperationspartnern haben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Medizinischen Fakultät der Universität Heidelberg, des Universitätsklinikums Heidelberg (UKHD) und des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) einen KI-Algorithmus entwickelt, der aus weniger Messdaten Bilder von ebenso guter Qualität und hoher Auflösung erstellen kann wie die bisherigen Messprotokolle. Die benötigte Menge an Rohdaten, die während der MRT-Untersuchung erfasst werden müssen, reduziere sich um bis zu 90 Prozent, so die Forscher. Das Team trainierte und bewertete den neuen Algorithmus anhand eines umfangreichen Datensatzes mit mehr als 8.000 MRT-Untersuchungen von rund 2.500 Patientinnen und Patienten aus 216 Kliniken weltweit.
Deutliche Verkürzung der Untersuchungszeit
„Der neue Algorithmus erstellt aus bis zu zehn Prozent der bisher standardmäßig erfassten Rohdaten MRT-Bilder, ohne dass es zu relevanten Einbußen in der diagnostischen Qualität kommt. Erst bei weiter reduziertem Datenmaterial leiden Bildqualität und Aussagekraft“, sagt Professor Dr. Philipp Vollmuth, Leiter der Sektion Computational Neuroimaging, Klinik für Neuroradiologie des UKHD, und Wissenschaftler in der Abteilung Medizinische Bildverarbeitung des DKFZ. Abgespeckte Messprotokolle hätten große Auswirkungen auf die Untersuchungszeit einer MRT: Sie würde sich erheblich verkürzen, von durchschnittlich 30 Minuten beispielsweise bei einer Untersuchung des Gehirns auf etwa drei bis neun Minuten je nach technischer Ausstattung des Geräts. „Eine MRT-Untersuchung in drei Minuten ist nicht nur für die Patientinnen und Patienten angenehmer, weil sie in dieser Zeit möglichst bewegungslos liegen müssen und der Lautstärke des Geräts ausgesetzt sind. Eine kürzere Messung würde auch die Effizienz dieser sehr teuren Geräte verbessern“, erläutert der Erstautor Dr. Aditya Rastogi, Sektion Computational Neuroimaging, Klinik für Neuroradiologie des UKHD.
Algorithmus als Open-Source verfügbar
Das Forschungsteam betont, dass der Algorithmus als Open-Source öffentlich verfügbar ist. So können ihn Forschungsgruppen und Gerätehersteller weltweit nutzen, um die MRT-Bildgebung weiterzuentwickeln und die Untersuchungszeit zu verkürzen. Prof. Vollmuth erläutert, dass der Algorithmus kein fertiges Produkt sei, das nun bei MRT-Untersuchungen zum Einsatz kommen könne: „In unserer Arbeit haben wir aber gezeigt, dass es mithilfe der KI möglich ist, die benötigten Bilddaten drastisch zu reduzieren. Nun liegt es an der weiteren Forschung und Industriepartnern, dieses Wissen in die Anwendung zu bringen“, so der Experte für KI in der medizinischen Bildgebung.
Quelle: idw/Uniklinikum Heidelberg
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