Beschleunigte MRT-Rekonstruktion zur Stroke-Diagnostik
MRT-Aufnahmen des Gehirns einer Patientin mit einem akuten ischämischen Schlaganfall im Hirnstamm (gelbe Pfeile) mit der konventionellen (oben) im Vergleich zur KI-gestützten (unten) Methode und mit unterschiedlichen MRT-Sequenzen. (© Universitätsmedizin Mainz / S. Altmann)
KI-gestützt viermal schnellere Rekonstruktion der kardialen MRT zur Detektion auch leichter Schlaganfälle.
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Datum:03.06.2024
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Autor:V. Wagner (mh/ktg)
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Quelle:Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz
In einer prospektiven Studie haben Forschende der Universitätsmedizin Mainz erstmals eine KI-gestützte MRT-Methode untersucht, um akute ischämische Schlaganfälle effizienter detektieren zu können. Dabei setzten sie einen Deep-Learning-Algorithmus für die Bildrekonstruktion ein.
Im Vergleich zur konventionellen MRT konnten die MRT-Bilder viermal schneller rekonstruiert werden. Zudem erzielte die KI-gestützte MRT eine höhere Bildqualität, so dass auch leichte Schlaganfälle zuverlässiger erkannt werden konnten.
Die neue Methode hat großes Potential, die Notfalldiagnostik zu beschleunigen, so die Wissenschaftler:innen, um Patient:innen mit Schlaganfall-Verdacht schneller behandeln zu können.
"Die KI ermöglicht, dass MRT-Bilder parallel zur Aufnahme verarbeitet werden können und ist so trainiert, dass sie die aufgenommenen Bilder künstlich verbessern kann. Dadurch konnten wir die MRT-Bilder ultraschnell und in hoher Qualität rekonstruieren und die Zeit zwischen Untersuchungsbeginn und Befund um rund 78 Prozent reduzieren“, erläutert Dr. Sebastian Altmann, Erstautor der Publikation.
Prospektive Studie mit 211 Patient:innen
In der Studie untersuchte das Forschungsteam 211 Patient:innen mit Verdacht auf einen akuten ischämischen Schlaganfall mit der konventionellen MRT sowie der neuen KI-beschleunigten MRT. Insgesamt benötigte die konventionelle MRT eine Untersuchungszeit von rund 14 Minuten. Diese konnte durch den Einsatz von Deep Learning auf etwa drei Minuten reduziert werden.
Die Deep Learning-gestützte MRT lieferte verglichen mit der konventionellen Methode insgesamt eine bessere Bildqualität. Beide Methoden zeigten eine gute bis ausgezeichnete Zuverlässigkeit, um einen akuten ischämischen Infarkt zu diagnostizieren. Wobei eine exzellente diagnostische Sicherheit in 96 Prozent der Fälle durch die neuartige Methode erzielt werden konnte (konventionellen Methode 92 Prozent).
Bei 79 Teilnehmenden konnte ein akuter ischämischer Schlaganfall festgestellt werden. Bei den restlichen Teilnehmenden fanden die Wissenschaftler:innen andere medizinische Auffälligkeiten wie chronischer Infarkt (19,4 Prozent), Morbus Biswanger (10,4 Prozent) und Mikroblutungen (7,6 Prozent).
Zur Originalpublikation "Ultrafast brain MRI with deep learning reconstruction for suspected acute ischemic stroke" in Radiology 2024.
