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Künstliche Intelligenz soll MRT-Auswertung beschleunigen

Freitag, 17. Januar 2020

/sudok1, stock.adobe.com

Bonn – Ein Forschungsprojekt des Deutschen Zentrums für Neurodegenerative Erkran­kun­gen (DZNE) arbeitet an einer künstlichen Intelligenz (KI), die die Rechenzeit für die MRT-Bildauswertung verkürzen soll. Dafür erhielt die Forschungsgruppe nun rund eine Millionen Euro Förderung vom Bundesministerium für Bildung und Forschung, wie aus einer Mitteilung des Zentrums von gestern hervorgeht.

Auf der Suche nach frühen präsymptomatischen Zeichen für Demenz im Gehirn entstün­den an dem Zentrum regelmäßig sehr große Datenvolumina: zum einen durch große Teilnehmerzahlen, zum anderen aufgrund des hohen Speicherplatzaufwands von MRT-Bildern. Um diese standardisiert von einem Computerprogramm auswerten zu lassen, benötigen bisherige Ansätze circa sechs Stunden pro Bild.

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Die automatische Bildauswertung erfolgt, laut DZNE, entlang sogenannter Software-Pipelines, einer Aneinanderreihung verschiedener Programme, die jeweils einzelne, aufeinander aufbauende Aufgaben ausführen. So standardisiere das erste Modul bei­spiels­weise die Helligkeit, das zweite identifiziere das Gehirn im Bild, weitere würden verschiedene Gehirnstrukturen erkennen und markieren.

„Die Verarbeitung kann daher selbst auf modernen Rechenclustern Monate dauern. Daher forschen wir an einer neuen und effizienteren Analysemethode“, sagte Martin Reuter, Projektleiter und Assistenzprofessor der Harvard Medical School. Junge Wissenschaftler seines Teams sollen mit dem Fördergeld die Möglichkeit erhalten, über mehrere Monate am Martinos Center for Biomedical Imaging in Harvard zu forschen.

Das geförderte Projekt namens „DeepNI“ („Innovative Deep Learning Methoden für die rechnergestützte Neuro-Bildgebung“) soll diesen Pipeline-Prozess nicht ersetzen, sondern optimieren. „Wir entwickeln mit „DeepNI“ modernere, schnellere Methoden der künstli­chen Intelligenz, sogenannte neuronale Netze, die darüber hinaus die Funktionalität der bisherigen Pipelines erweitern“, so Reuter.

Bei der Methode des Deep Learnings wird eine KI erst an bereits ausgewerteten Bildern trainiert, um danach innerhalb von Sekunden einzelne Gehirnstrukturen erkennen zu können. Die Rechenzeit pro MRT-Bild könne so auf circa eine Minute verkürzt werden, hieß es in der Mitteilung.

„Es ist angedacht, dass wir unsere erarbeiteten Methoden in bereits existierende und weit verbreitete Open-Source-Software integrieren, so dass viele Forschende und medizini­sche Anwender weltweit von den Verbesserungen profitieren“, schreibt das DZNE. „Zu­künftig könnten Mediziner innerhalb von einer Minute MRT-Scans vom Computer auswer­ten lassen, sogar noch während der Patient im Scanner liegt“, erklärte Reuter. © jff/aerzteblatt.de

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Avatar #812384
Rouressedly1983
am Donnerstag, 6. Februar 2020, 16:18

Guter Plan

Ich finde, dass ist mal eine Interessante und neue Sache.
Vor allem wenn man dadurch noch Zeit einsparen kann.
Avatar #799020
Sivend
am Samstag, 18. Januar 2020, 14:06

Gute Idee?

Sehr gute Idee, die die Forschung schneller voranbringen können. Vorausgesetzt natürlich, dass das Programm komplex genug ist, um die Auswertung eines Menschen zu entsprechen. Ich bin gespannt.
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