KI-beschleunigte MRT kommt mit weniger Rohdaten aus
Die MRT-Bilder in der ersten Reihe wurden aus vollständigen Rohdaten erstellt, während die Bilder in der zweiten Reihe nur aus zehn Prozent der Rohdaten rekonstruiert wurden. Die dritte Reihe zeigt die Bilder, die mithilfe des entwickelten KI-Algorithmus aus den zehn Prozent der Rohdaten erstellt wurden und eine präzise Charakterisierung des Tumors ermöglichen. (©UKHD)
Ein KI-Algorithmus für die MRT erlaubt es, aus deutlich weniger Daten als bisher hochwertige Bilder zu erstellen. Das könnte die Untersuchungszeiten drastisch verkürzen.
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Datum:06.03.2024
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Autor:J. Bird (mh/ktg)
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Quelle:Universitätsklinikum Heidelberg
Die benötigte Menge an Rohdaten, die mit dem jüngst entwickelten Algorithmus während der MRT-Untersuchung erfasst werden müssen, könnte sich um bis zu 90 Prozent reduzieren. Das Team aus Forschenden des Uniklinikums Heidelberg und internationalen Partnern trainierte und evaluierte den Algorithmus anhand von Daten mehr als 8.000 MRT-Untersuchungen von rund 2.500 Patient:innen aus 216 Kliniken weltweit.
Abgespeckte Messprotokolle hätten große Auswirkungen auf die MRT-Untersuchungszeit, so Prof. Dr. Philipp Vollmuth, Leiter der Sektion Computational Neuroimaging, Klinik für Neuroradiologie des UKHD: Sie würde sich erheblich verkürzen, von durchschnittlich 30 Minuten beispielsweise bei einer Untersuchung des Gehirns auf etwa drei bis neun Minuten je nach technischer Ausstattung des Geräts.
Der Algorithmus ist als Open-Source öffentlich verfügbar. So können ihn Forschungsgruppen und Gerätehersteller weltweit nutzen, um die MRT-Bildgebung weiterzuentwickeln und die Untersuchungszeit zu verkürzen. Prof. Vollmuth betont, dass der Algorithmus kein fertiges Produkt sei, das nun bei MRT-Untersuchungen zum Einsatz kommen könne: „In unserer Arbeit haben wir aber gezeigt, dass es mit Hilfe der KI möglich ist, die benötigten Bilddaten drastisch zu reduzieren. Nun liegt es an der weiteren Forschung und Industriepartnern, dieses Wissen in die Anwendung zu bringen“, so der Experte für KI in der medizinischen Bildgebung.
Die Ergebnisse sind aktuell in The Lancet Oncology erschienen.
