KI in Neurobildgebung

Inhaltsverzeichnis

🧠 Einführung in die Neurobildgebung mit künstlicher Intelligenz (KI)

• Einführung in die Neurobildgebung
• Vorstellung des Vortragenden
• Mitglieder des qtim-Labors
• Anwendungen von KI in der Neurobildgebung

🧩 Segmentierung in der Neurobildgebung

• Die Bedeutung der Segmentierung
• Die Unet-Architektur
• Entwicklung von Segmentierungsmodellen für Gliome
• Herausforderungen bei der Segmentierung

📊 Voxelweise Unsicherheitsinformationen

• Herausforderungen bei der Tumorabgrenzung
• Extraktion von Unsicherheitsinformationen
• Anwendung von Unsicherheitsmetriken

📉 Reaktionseinschätzung bei Gehirntumoren

• Response Assessment in Neuroonkologie
• Automatisierung von Response-Assessment-Aufgaben
• Vergleich von automatischen und manuellen Messungen

🧬 Vorhersage von molekularen Markern

• Deep Learning Ansätze zur Vorhersage von molekularen Markern
• Vorhersage von IDH-Mutationsstatus

🧠 Anwendungen von KI bei Hirnmetastasen

• Segmentierung von Hirnmetastasen
• Herausforderungen bei der Segmentierung von Hirnmetastasen

⚡ Anwendung von KI bei Schlaganfällen

• Segmentierung von Schlaganfällen
• Herausforderungen bei der Schlaganfallbildgebung

🏥 Implementierung von KI-Algorithmen in der klinischen Praxis

• Infrastruktur für die Implementierung von KI-Algorithmen
• Herausforderungen bei der Modellbereitstellung
• Modelldatenvariabilität und -anpassungsfähigkeit

🌐 Zusammenfassung und Ausblick

• Potenzial von KI in der Neurobildgebung
• Technische Herausforderungen und Lösungsansätze

Anwendungen von KI in der Neurobildgebung

Hallo zusammen! Vielen Dank für die Einladung, hier heute zu sprechen. Mein Name ist Jay Patel, und ich werde diesen Vortrag im Namen von Dr. Joshua Kalpathy Kramer halten, dem derzeitigen Direktor des QTIM-Labors am Martino Center for Biomedical Imaging. In den nächsten 10 Minuten werde ich einige Anwendungen von maschinellem Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) in der Neurobildgebung hervorheben.

Einführung in die Neurobildgebung

Bevor wir beginnen, möchte ich einige Mitglieder unseres Labors vorstellen, darunter Ken Chang, Katarina Hogal, Mishka Gidwani und mich selbst. Wir haben eine Schlüsselrolle bei der neurobildgebenden Arbeit, die ich gleich präsentieren werde. Die Bildgebung spielt eine entscheidende Rolle bei der Diagnose, der Behandlungsplanung und der Reaktionseinschätzung bei Glioblastomen (GBMs), und daher gibt es viele Möglichkeiten für anspruchsvolle Bildanalysetechniken, die diese künstlichen Intelligenztechniken nutzen.

Segmentierung in der Neurobildgebung

Ein wichtiger Bereich ist die Segmentierung, insbesondere die Anwendung der Unet-Architektur. Diese Architektur bildet die Grundlage für die Segmentierungsarbeit, die ich präsentieren werde. Viele Gruppen, einschließlich unserer eigenen, arbeiten an der Entwicklung guter Segmentierungsmodelle für primäre Gliome. Öffentliche Datensätze wie BRATS haben diese Arbeit vorangetrieben.

Voxelweise Unsicherheitsinformationen

Ein herausforderndes Thema ist die Vorhersage, welche Fälle gut segmentiert wurden und welche von einem Kliniker überprüft oder bearbeitet werden sollten. Wir arbeiten aktiv an Methoden zur Extraktion von Unsicherheitsinformationen aus diesen Netzwerken, um eine bessere Reaktionseinschätzung zu ermöglichen.

Reaktionseinschätzung bei Gehirntumoren

Die Reaktionseinschätzung bei Gehirntumoren ist ein weiterer wichtiger Bereich. Wir möchten beurteilen, ob der Patient eine komplette, partielle oder keine Reaktion auf die Behandlung erfahren hat. Hier kann die Automatisierung des Response-Assessments eine große Hilfe sein.

Vorhersage von molekularen Markern

Ein interessanter Ansatz ist die Vorhersage von molekularen Markern aus Bildern. Wir haben bereits erfolgreich den IDH-Mutationsstatus aus den Rohbildern vorhergesagt.

Anwendungen von KI bei Hirnmetastasen

Auch bei Hirnmetastasen gibt es ähnliche Anwendungen von maschinellem Lernen. Wir konzentrieren uns darauf, unsere Netzwerkverlustfunktionen zu modifizieren, um mit den Herausforderungen dieser kleinen Läsionen umzugehen.

Anwendung von KI bei Schlaganfällen

Für die Segmentierung von Schlaganfällen stehen wir vor ähnlichen Herausforderungen. Die Qualität der Bilder ist entscheidend, und um die Leistungsfähigkeit unserer Modelle zu verbessern, wenden wir umfangreiche Bildvorverarbeitungstechniken an.

Implementierung von KI-Algorithmen in der klinischen Praxis

Schließlich müssen wir darüber nachdenken, wie wir diese Algorithmen am besten in die klinische Praxis integrieren können. Es gibt viele Herausforderungen, aber eine wichtige ist die Anpassungsfähigkeit der Modelle an verschiedene Datensätze und Bildgebungsprotokolle.

Zusammenfassung und Ausblick

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI ein enormes Potenzial in der Neurobildgebung hat. Während sich die meisten Arbeiten auf die Segmentierung und Klassifizierung konzentrieren, gibt es auch bedeutende Chancen, Lösungen für technische Probleme wie Modellunsicherheit und -brittigkeit zu finden. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Highlights

• Anwendungen von KI in der Neurobildgebung
• Segmentierung und Vorhersage molekularer Marker
• Automatisierung von Response-Assessment-Aufgaben
• Herausforderungen bei der Modellbereitstellung und -anpassungsfähigkeit

FAQ

Frage: Welche Rolle spielt die Segmentierung in der Neurobildgebung? Antwort: Die Segmentierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Unterscheidung und Analyse von Geweben oder Läsionen in medizinischen Bildern, was wiederum für Diagnose und Behandlungsplanung