Das Team der Forschungsabteilung Medizin-Informatik der RISC Software GmbH hat auf zwei internationalen Konferenzen drei bahnbrechende KI-Methoden zur Blutgefäßsegmentierung vorgestellt. Diese Arbeit ermöglicht präzisere Diagnosen von Gefäßerkrankungen.
Mitarbeitende der Medizin-Informatik Abteilung der RISC Software GmbH präsentierten auf der renommierten Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) Conference 2024 in Paris ein Poster zur Segmentierung von Gehirnarterien. Diese Methode ermöglicht es, strukturelle MRI-Daten effizienter zu analysieren und verbessert die Diagnostik von Gefäßerkrankungen im Gehirn. Die Ergebnisse sind im Paper „Brain Artery Segmentation for Structural MRI“ nachzulesen. Das MIDL Paper stellt einen kombinierten Ansatz aus Registrierung und Segmentierung (d.h. beiden MIUA Papers – siehe weiter unten) vor, der ersteren Ansatz verbessert und eine automatische Erweiterung um zusätzliche Trainingsdatensätze ermöglicht. Weitere Details und das vollständige Paper finden Sie hier.
Zusätzlich stellte die Forschungsabteilung auf der Medical Image Understanding and Analysis (MIUA) Conference 2024 in Manchester zwei weitere Forschungsarbeiten vor. Der Vortrag „Towards Segmenting Cerebral Arteries from Structural MRI“ beleuchtete fortschrittliche Techniken zur Segmentierung von Gehirnarterien. Diese Arbeit zeigt, wie KI den Prozess der Blutgefäßanalyse in MRI-Bildern verbessern kann. Das Paper legt die Vorarbeit, der Neuheitsaspekt liegt in der Segmentierung struktureller MRTs (anstatt sonst üblicher Angiographiebildern). Weitere Informationen und Zugang zum Paper finden Sie hier.
Ein zweiter Vortrag beschäftigte sich mit der „Robust Multi-Modal Registration of Cerebral Vasculature“. Dieses Paper beschreibt eine Methode zur präzisen Registrierung von Blutgefäßen über verschiedene Bildmodalitäten hinweg. Diese Technik ist ein wesentlicher Schritt zur besseren Analyse und Behandlung von Gefäßerkrankungen. Das Paper steht hier zur Verfügung.
Die entwickelten Modelle und Methoden hat das Team zudem auf GitHub veröffentlicht. Forschende und Entwickler*innen können diese unter GitHub einsehen und für ihre eigenen Projekte nutzen.
Der Mehrwert der Methoden in der klinischen Anwendung ergibt sich in der Diagnose aus kombinierten multimodalen Bilddaten (Angiographie und strukturelle MRTs) da diese automatisiert überlagert werden können. Das ist vor allem dann hilfreich, wenn neben der Gefäßgeometrie auch das umgebende Gehirngewebe von Interesse ist (Einblutung, Lokalisation in Fissur, …). Es ist auch ein erster Schritt in Richtung Diagnose von Gefäßerkrankung als Nebenindikation (aus strukturellen MRTs, ohne Angiographie) wenn auch aktuell die Genauigkeit dafür nicht ausreichend ist.
Sabrowsky-Hirsch, B., AlShenoudy, A., Thumfart, S., Giretzlehner, M., & Scharinger, J. (2024). Brain Artery Segmentation for Structural MRI. In Medical Imaging with Deep Learning. OpenReview. Link.
Alshenoudy, A., Sabrowsky-Hirsch, B., Scharinger, J., Thumfart, S., Giretzlehner, M.. (2024). Towards Segmenting Cerebral Arteries from Structural MRI. 28th UK Conference on Medical Image Understanding and Analysis (MIUA 2024). Springer Nature. Link.
Sabrowsky-Hirsch, B., Alshenoudy, A., Scharinger, J., Gmeiner, M., Thumfart, S., Giretzlehner, M.. (2024). Robust Multi-Modal Registration of Cerebral Vasculature. 28th UK Conference on Medical Image Understanding and Analysis (MIUA 2024). Springer Nature. Link.
MIDL 2024 in Paris (Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) Conference 2024)
Bertram Sabrowsky-Hirsch auf der MIDL 2024 in Paris (Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) Conference 2024)
MIUA 2024 in Manchester (Medical Image Understanding and Analysis (MIUA) Conference 2024)
MIUA 2024 in Manchester (Medical Image Understanding and Analysis (MIUA) Conference 2024)
MIUA 2024 in Manchester (Medical Image Understanding and Analysis (MIUA) Conference 2024)
Ahmed AlShenoudy und Bertram Sabrowsky-Hirsch auf der MIUA 2024 in Manchester (Medical Image Understanding and Analysis (MIUA) Conference 2024)
Ahmed AlShenoudy, Stefan Thumfart und Bertram Sabrowsky-Hirsch auf der MIUA 2024 in Manchester (Medical Image Understanding and Analysis (MIUA) Conference 2024)
Ahmed AlShenoudy, Stefan Thumfart und Bertram Sabrowsky-Hirsch auf der MIUA 2024 in Manchester (Medical Image Understanding and Analysis (MIUA) Conference 2024)
Head of Research Unit Medical Informatics
