Schneller und präziser zur automatisierten Tumorerkennung
Ein Computer-Vision-Modell bestimmt automatisiert die genaue Ausdehnung von Gehirntumoren in MRT-Bildern, um die Therapieentscheidung zu präzisieren und zu beschleunigen.
Herausforderung
Bei Gehirntumoren ist eine genaue Kenntnis des Wachstumsverhalten entscheidend für die Therapieentscheidung. Doch meist müssen Ärzt:innen die Ausdehnung der Tumore noch mit hohem Zeitaufwand händisch in MRT- Bildern einzeichnen.
Ansatz
Im Rahmen eines Pro-Bono-Projekts entwickelte das interdisziplinäre Team der Uniklinik Tübingen zusammen mit den Computer-Vision- und Biomedicine-Expert:innen von statworx genau dafür eine Lösung. Das Computer-Vision-Modell erkennt im MRT-Bild die räumliche Ausdehnung der Tumore mit hoher Genauigkeit. Sie ermöglicht medizinischen Fachkräften, den Wachstumsverlauf zu beurteilen und eine geeignete Therapie festzulegen.
Ergebnis
Das interdisziplinäre Spezialist:innen-Team der Uniklinik Tübingen kann mithilfe der statworx-Expert:innen für Computer Vision nun Tumorbilder automatisiert dreidimensional ausmessen. Das erhöht die Genauigkeit und vor allem die Geschwindigkeit, mit der Patient:innen die passende Diagnose und Behandlung erhalten.
"Am meisten hat mich beeindruckt, dass trotz der Heterogenität der Daten durch anatomische Varianten, unterschiedliche Tumorgrößen und unterschiedliche bildgebende Modalitäten eine gute Segmentationsgenauigkeit erreicht wurde. Sehr gerne würden wir diese spannende Entwicklungskooperation weiterführen – am liebsten in einem drittmittelgeförderten Kooperationsprojekt."
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