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Forschungsprojekt rund um intelligente Bildanalyse in der Radiologie startet

Durch die interdisziplinäre Verbindung algorithmischer Bildanalyse mit IT-gestützter strukturierter Befundung wird radiologische Befundung auf ein technologisch höheres Niveau gehoben.

Radiologie

Fotolia (Marco Desscouleurs)

Das neue Projekt dient der Erforschung und Entwicklung algorithmischer Bildanalyse von medizinischen Aufnahmen wie Röntgen, CT oder MRT.

Verbessert werden soll nicht nur die Qualität radiologischer Befunde, sondern auch die Therapiemöglichkeiten für Patienten. Am Forschungsprojekt beteiligt sind Smart Reporting, Siemens Healthineers und die Technische Universität München.

Siemens Healthineers stellt für das Projekt seine digitale Plattform ‚teamplay’ zur Verfügung und sorgt für die IT-Integration in den klinischen Workflow. Die TUM erforscht die Anwendbarkeit bildanalytischer Verfahren auf klinische Use Cases und betreibt Grundlagenforschung zur Auswahl und Verbesserung der Analysealgorithmen. Smart Reporting stellt die Befundungssoftware zur Verfügung. Diese erstellt strukturierte Befunde auf Basis der Analyseergebnisse und den Angaben des Radiologen.

Großflächiger Einsatz in radiologischer Diagnostik erhofft

Im klinischen Alltag kommt algorithmische Bildanalyse bisher nur vereinzelt zur Anwendung. Das liegt u. a. daran, dass intelligente Bilderkennungssoftware sich nur aufwändig in den ärztlichen Workflow integrieren lässt. Zielsetzung des Forschungsprojekts ist es daher, die Voraussetzungen für einen großflächigen Einsatz dieser modernen Technologie in der radiologischen Diagnostik zu schaffen. Weltweit arbeiten Forscher daran, mit Hilfe intelligenter Algorithmen medizinische Bilder auszuwerten, um Diagnose und Therapie zu verbessern.

„Bilderkennungssoftware und Algorithmen sind viel exakter als das menschliche Auge und können auch winzigste Anomalien auf CTs oder MRTs entdecken“, erklärt Prof. Dr. Wieland Sommer, Initiator des Forschungsprojekts. Und weiter: „Durch die genauere Analyse medizinischer Aufnahmen, können nicht nur Tumore früher erkannt, sondern auch die Therapien besser angepasst werden. Unsere Vision ist es, die Vorteile intelligenter algorithmischer Bilderkennung einer Vielzahl von Patienten zugänglich zu machen. Dies erreichen wir, indem wir Bilderkennung mit strukturierter Befundung kombinieren.“

  • Schlagwörter:
  • Intelligente Bildanalyse
  • Radiologie
  • Smart Reporting
  • Siemens Healthineers
  • Technische Universität München.

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