Entwicklung einer KI-gestützten Methode zur Kartierung der Plexus choroidei

Prof. Martin Reuter, Experte für KI in der Bildanalyse und Forschungsgruppenleiter am DZNE, erklärte: "Beim lebenden Menschen sind derlei filigrane Hirnstrukturen schwer zu erfassen. Deshalb möchten wir eine KI-gestützte Methode entwickeln, die die Plexus choroidei in Hirnscans automatisch erkennt, sodass sich Form und Abmessungen präzise bestimmen lassen." Diese Methode wird es ermöglichen, die komplexen Strukturen effizient und genau zu analysieren, was die Diagnose und das Verständnis von Krankheitsprozessen verbessern könnte.

Das Team wird dreidimensionale Gehirndaten verwenden, die unter anderem aus dem „Human Connectome Project“ stammen. Die Herausforderung besteht darin, die spezifischen Gewebestrukturen mittels Magnetresonanztomographie (MRT) genau zu identifizieren und zu segmentieren. Prof. Reuter betonte die Notwendigkeit eines spezialisierten, automatischen Tools, um die komplizierten Hirnstrukturen präzise zu kartieren. Dieses neue Verfahren soll in groß angelegten Studien, einschließlich Medikamentenstudien und Untersuchungen zu Alterungsprozessen, eingesetzt werden.

Die Forschungsarbeit ist auf eine Laufzeit von fünf Jahren angelegt und beinhaltet eine enge Kooperation mit dem Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston, das zur Harvard Medical School gehört. Am Ende des Projekts soll eine KI-basierte Software zur Verfügung stehen, die effektiv die Plexus choroidei in MRT-Bildern erkennen kann. Diese Software wird als Teil des FastSurfer-Projekts, einer Open-Source-Initiative des DZNE, frei verfügbar gemacht.

MEDICA.de; Quelle: Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen e.V. (DZNE)