Ganzkoerperbildanalyse zur Diagnostik von Patienten mit monoklonalen Plasmazellerkrankungen

• Antragsteller: Professor Dr. Björn Menze; Professor Dr. Marc-André Weber
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 283653538

Die Ganzkoerper-Bildgebung mithilfe von Computertomographie (CT) und Magnetresonanztomographie (MRT) entwickelt sich zu einem wichtigen Hilfmittel in der Diagnose und bei der Therapie von Patienten mit monoklonalen Plasmazellerkrankungen. Die Positronenemissionstomographie (PET) wird ebenfalls in der Diagnose eingesetzt. Alle drei Bildgebungsverfahren erlauben Rueckschluesse auf die Erkrankung, die komplementaer zu den traditionell erhobenen systemischen Blut- und Gewebeparametern ist. Dennoch bedeutet der Einsatz von CT, MRT und PET ein erhebliches Problem in der Auswertung der Bilder. Die Struktur der Bilddatensaetze ist komplex und Ganzkoerperbildvolumen umfassen in der Regel mehrere hundert bis tausend Schnittbilder, so dass auch erfahrene Radiologen in der Regel nur einen Teil der Information erfassen koennen. Dies bereitet sowohl im klinischen Alltag, wie auch in der Auswertung von klinischen Studiendatensaetzen grosse Probleme, wenn eine hohe Anzahl von Bilddatensaetzen auf Progressionsmuster der Krankheit hin untersucht werden muessen.Aus diesem Grund werden wir rechnerbasierte Verfahren entwickeln, die es erlauben wird, den Krankheitsstatus von Patienten mit Multiplen Myelom zu bestimmen, und die Krankheitsentwicklung ueber die Zeit hin in Bilddatensaetzen zu verfolgen. Um Laesionen zu detektieren und ueber mehrere Datensaetze ueber die Zeit hin zu verfolgen, werden wir neue Verfahren der Bildregistrierung und Bildannotierung zum Einsatz bringen. Wir werden probabilistische und biomathematische Krankheitsmodelle nutzen, um neue bild-basierte Deskriptoren zu entwickeln, die mit klinischen, molekularen und genetischen Parametern der Krankheit korreliert werden koennen. Wir werden diese Methoden auf den Datensatz eines grossen Patientenkollektivs anwenden und die entwickelten Verfahren und Algorithmen validieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Österreich
• Partnerorganisation: Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF)
• Mitverantwortliche: Professor Dr. Jens Hillengaß; Professor Dr. Ulrich Keller; Professor Dr.-Ing. Georg Langs