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09. Mai 2017

Mit intelligenten Algorithmen zu flinkem Staging

Unser Forschungsprojekt zur automatisierten Bestimmung der Stadien von Lungentumoren kann dank der Zusprache von Fördermitteln vorangetrieben werden. Wissenschaftler der Radiologie entwickeln dazu mit einem ETH-Spin-off intelligente Analysealgorithmen.

Um die Diagnostik von Tumoren der Lunge zu verbessern, werten Wissenschaftler der Radiologie, Onkologie und des ETH-Spin-offs 4Quant PET/CT-Bilder (Positronen-Emissions-Tomografie/Computertomografie) aus und entwickeln einen Analysealgorithmus zur automatisierten Stadienbestimmung (Staging) der Tumoren. Zu den Zielen des Forschungsprojekts gehören neben der automatisierten, schnellen Lösung aufwändiger Berechnungen und Beurteilungen auch die Nachvollziehbarkeit des Algorithmus für die Radiologen und die Qualitätssteigerung durch die Standardisierung.

Die Auswertung von PET/CT- Bildern zur Tumorklassifikation muss mit hoher Genauigkeit gemacht werden, um aufgrund des bestimmten Tumor-Stagings die geeignete Therapie  wählen zu können. Die dazu notwendigen Ausmessungen und Berechnungen sind äusserst aufwändig. Ein intelligenter Algorithmus soll nun lernen, auffällige Muster und Strukturen aus den riesigen Datenmengen der PET/CT zu erkennen, zu berechnen und den Arzt entsprechend zu informieren (vgl. den Film rechts).

Seit Kurzem stehen dem Forschungsprojekt «Lung Stage» rund 700‘000 CHF zur Verfügung. Die Summe wurde hälftig von der Kommission für Technik und Innovation (KTI) sowie von 4Quant zugesprochen – das ETH-Spin-off, das sich auf die schnelle, algorithmengestützte Analyse umfangreicher Bilddatenmengen (Big Data) im medizinischen Kontext spezialisiert hat, unterstützt das Projekt über die Finanzierung von Personal.

 

Am Forschungsprojekt beteiligt sind:

  • Prof. Elmar Merkle, Chefarzt der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin (Antragsteller «Lung Stage»)
  • Bram Stieltjes, MD, PhD, Leiter Forschungskoordination der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin
  • Dr. Gregor Sommer, Oberarzt der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin
  • PD Dr. Alexander Sauter, Assistenzarzt der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin
  • PD Dr. Andreas Wicki, Oberarzt der Onkologie
  • Joachim Hagger, MSc, CEO 4Quant und wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungskoordination der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin
  • Flavio Trolese, MSc, CIO 4 Quant und wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungskoordination der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin
  • Joshy Cyriac, MSc, wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungskoordination der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin
  • Dr. Thomas Weikert, Assistenzarzt der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin


› Vgl. auch den News-Eintrag «Wenn aus Big Data Informationen werden» vom 21.11.2016

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