idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
1000. idw-Mitglied!
1000 Mitglieder
Medienpartner:
Wissenschaftsjahr


Teilen: 
05.12.2017 09:47

Mit Algorithmen Krankheiten erkennen

Ulrike Schnyder Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Hochschule Landshut

    Viele Ärzte stehen unter Zeitdruck und wünschen sich mehr Zeit für den Patienten. Intelligente Computerprogramme könnten hier helfen: Studenten der Biomedizinischen Technik an der Hochschule Landshut forschten im Rahmen einer Projektarbeit daran, wie Algorithmen Radiologen bei der Untersuchung medizinischer Bilder unterstützen können.

    Dank Röntgenstrahlen, Ultraschall oder Kernspin können Ärzte Krankheiten im Körper ohne Operation entdecken. Dafür müssen Radiologen zahlreiche Bilder analysieren – das kostet viel Zeit und Konzentration. In Zukunft könnten Computer ihnen dabei die Arbeit erleichtern. Die Landshuter Studierenden Jakob Dexl, Lisa-Marie Kirchner, Maximilian Reiser und Michael Uhl des Studiengangs Biomedizinische Technik untersuchten, inwieweit bestimmte Algorithmen Schädel-MRT-Aufnahmen vorsortieren können. Das würde bedeuten, dass Ärzte sich stärker auf auffällige Bilder mit schwierigen Befunden konzentrieren können. Die Praxis Radiologie Mühleninsel aus Landshut stellte dafür echte MRT-Daten von Patienten zur Verfügung – natürlich komplett anonymisiert. Unterstützung erhielt das Team außerdem vom Radiologen Prof. Dr. Andreas Lienemann sowie im technischen Bereich vom Gesundheits-IT-Unternehmen Cerner Deutschland GmbH.

    Machine Learning: Das Programm lernt mit

    Für die automatische Klassifizierung von Bildern in „krank“ und „gesund“ kommen moderne Algorithmen des maschinellen Lernens zum Einsatz, die, ähnlich wie ein Radiologe, anhand vorhandener Daten die Einordnung trainieren. „Eine große Herausforderung bei diesem Projekt war, dass auch Bilder von gesunden Patienten stark voneinander abweichen, zum Beispiel aufgrund von gutartigen Erkrankungen oder des Alters. Die Heterogenität ist also riesig“, erklärt Dozentin Prof. Dr. Stefanie Remmele, die das Team bei ihren Projekt- und Abschlussarbeiten betreute. „Gleichzeitig unterscheidet der Radiologe zwischen krank und gesund manchmal nur anhand winziger Details. Das macht es für den Algorithmus sehr schwierig, die Bilder richtig einzuordnen.“ Die Studierenden definierten daher Bildausschnitte und Merkmale, anhand derer das Programm gesund und krank auseinanderhalten soll – beispielsweise Formen und Größen von Gehirnstrukturen. Dafür fütterten sie den Algorithmus mit Bildern und Daten.

    Beim ersten Test im Rahmen der Studienprojekte schnitt dieser schon gut ab. Doch bis der computerunterstützte Befund Radiologen auch wirklich in ihrer Arbeit entlasten kann, „wird noch viel Forschung an dem Thema nötig sein“, meint Dexl. Er und sein Team haben beispielsweise nur ein Bild pro Patient genutzt – in der Realität werden für einen Befund mehr Bilder aufgenommen, etwa unterschiedliche Schnitte des Gehirns oder Ansichten. Dexls Kollege Reiser ist sich sicher: „Im Bereich Machine Learning wird schon seit Jahren geforscht. Auch in der Medizintechnik ist das Thema am Kommen.“


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Elektrotechnik, Informationstechnik, Medizin
    überregional
    Forschungsergebnisse
    Deutsch


    Der Landshuter Student Jakob Dexl hat gemeinsam mit Mitstudierenden untersucht, wie Algorithmen medizinische Diagnosen schneller und besser machen können.


    Zum Download

    x

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).