Wenn als Begleiterkrankung der Mukoviszidose eine chronische Rhinosinusitis auftritt, ist es wichtig, den Schweregrad zu ermitteln. Dafür wurde ein Klassifikationssystem durch die Bewertung von MRT-Aufnahmen entwickelt. Doch dieser Prozess ist zeitaufwendig und hängt von der Erfahrung der Radiologin/des Radiologen ab. Um diesen Schritt zu vereinfachen und objektivieren, entwickelten Forschende eine KI-Anwendung, mit der die MRT-Aufnahmen schneller beurteilt werden sollen.
Objektive Analyse durch KI
Schon in vorherigen Projekten konnte eine Anwendung zur Analyse von MRT-Bildern der Lunge bei Mukoviszidose entwickelt werden. An diese Projekte knüpfte die aktuelle Forschung an und setzte die Methoden für die KI-gestützte Einstufung der Anomalien der Nasennebenhöhle ein: Zunächst wurde eine Datenbank aus bestehenden MRT-Aufnahmen der Nasennebenhöhle mit den dazugehörigen Informationen und Schweregraden aufgebaut. Danach wurde eine KI mit den gesammelten Daten angelernt. Danach testeten die Forschenden die KI an Daten, die nicht für die Datenbank verwendet wurden, die der KI unbekannt waren.
Dr. Niclas Hagen berichtet zu den erreichten Ergebnissen: „Sie ergänzen die Arbeiten zur Lunge und sind ein wichtiger Schritt hin zu einer ganzheitlichen und standardisierten Bewertung von Veränderungen in den oberen und unteren Atemwegen.“ In Zukunft erhoffen sich die Forschenden, Krankheitsverläufe besser abschätzen zu können, um Betroffenen eine bessere Lebensqualität ermöglichen zu können.
Quelle: Mukoviszidose e.V.
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