Hamburg Tavi-Studie - Post mortale Untersuchung zur Degeneration von minimalinvasiven und konventionellen Aortenklappen-Prothesen

Projekt 02FMTHH18

Hamburg Tavi-Studie – Post mortale Untersuchung zur Degeneration von minimalinvasiven und konventionellen Aortenklappen-Prothesen

Ausgangssituation

In Zusammenarbeit mit der Klinik für Herz- und Gefäßchirurgie des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf (UKE) bearbeitet das Institut für Produktentwicklung und Konstruktionstechnik (PKT) sowie das Institut für Integrierte Schaltungen (IC) der TUHH das Projekt Hamburg TAVI-Studie.

Eine weit verbreitete Herzklappenkrankheit ist eine Stenose der Aortenklappe, durch die die Leistung des Herzens beeinträchtigt wird. Zur Behandlung kann alternativ zu einem operativen Eingriff auch ein neues, minimalinvasives Verfahren genutzt werden, die so genannte Transcatheter Aortic Valve Implantation oder kurz, TAVI Verfahren. Dabei wird eine zusammengefaltete Herzklappenprothese über eine Katheter zum Herzen geführt und dort entfaltet. Es wird jedoch vermutet, dass es durch das Zusammenfalten der Herzklappe zur Einführung in den Katheter sowie beim anschließenden Ballonieren der Herzklappe zu Schäden und damit zu einer Beeinträchtigung der Haltbarkeit kommt. Da das Verfahren noch sehr neu ist, gibt es bisher keinerlei Langzeitstudien, die den Leistungsverlauf der neuen Herzklappenprothese überwachen.

Zielsetzung

Im Rahmen des Vorhabens soll geprüft werden, ob ein Monitoring einer in ein 3D-Modell minimalinvasiv implantierten Herzklappe mithilfe von Sensoren möglich ist. Dadurch sollen Beschädigungen beim Einsetzen der Herzklappenprothese analysiert werden können.

Vorgehensweise

Zur Erreichung des Ziels wird am PKT ein Herzmodell entworfen, dass die Integration von Sensoren ermöglicht und den Besonderheiten der minimalinvasiven Implantation von Herzklappenprothesen gerecht wird. Das Herzmodell soll in das Gesamtmodell HANNES integriert werden. Dadurch kann ein Pulsschlag sowie ein Volumenstrom realisiert werden, die mit den Sensoren überwacht werden, um so Beeinträchtigungen der Herzklappenprothese zu untersuchen.


Beteiligte

Publikationsliste


Medien



Folgeprojekte


Bestimmung tumorrelevanter Parameter mit Bio-Impedanzspektroskopie

Projekt 02FMTHH18

Bestimmung tumorrelevanter Parameter mit Bio-Impedanzspektroskopie

Ausgangssituation

Die Behandlung solider bösartiger Tumoren, also die der Karzinome, ist immer noch unbefriedigend. Der größte Rückgang der Krebssterblichkeit im letzten Jahr (2019) in den USA ist auf den Rückgang an Lungenkrebs zurückzuführen. Um die Reaktion von Karzinomen unter einer Chemotherapie besser monitoren zu können, soll ein elektrisches Verfahren, die Bio-Impedanzspektroskopie, benutzt werden, um die Stoffwechselreaktion eines Tumors auf Chemotherapiegabe mit Hilfe von kleinen Wechselspannungen zu messen. Durch diesen Ansatz hoffen wir, die Chemotherapie zielgenauer dosieren zu können, um so bessere Therapierfolge zu erzielen.

Zielsetzung

In diesem Projekt sollen mit Hilfe der Impedanzspektroskopie systematisch die Eigenschaften von Zellen verschiedener Organe untersucht und von denjenigen der Tumorzellen abgegrenzt werden. Dabei werden im Gegensatz zu den bisher üblichen Zwei-Elektroden-Messungen vier Elektroden bei der Charakterisierung eingesetzt, um parasitäre Effekte zu vermeiden. Die Impedanzspektroskopie lässt sich dann auch in dem Bereich niedriger Frequenzen unterhalb von 1 kHz verwenden, wobei zu klären ist, wieweit diese Erweiterung des Frequenzbereiches Informationen liefert, die eine tiefergehende Charakterisierung der Tumorzellen  ermöglichen. Diese Untersuchungen sollen nicht nur mit Zellkulturen durchgeführt werden, sondern auch in einer dreidimensionalen Anordnung des Tumors, um Ergebnisse zu erhalten, die eine möglichst hohe Aussagekraft zur Vorbereitung einer klinischen Anwendung haben.

Vorgehensweise

Während des Projektes sind bisher umfangreiche Messungen an Tumorzellen von Kulturen und von Explantaten durchgeführt worden. Es konnte gezeigt werden, dass es insbesondere im Bereich tiefer Frequenzen zu signifikanten Unterschieden in den Frequenzverläufen zwischen verschiedenen Tumorzelllinien kommt. So ist nicht nur die Höhe des Betrages der Impedanz, sondern auch die Frequenz für den Übergang von einem frequenzunabhängigen zu einem frequenzabhängigen Impedanzverlauf zellspezifisch.

Diese Untersuchungen werden gegenwärtig mit weiteren Zelllinien fortgesetzt. Weiterhin sollen spezielle Kammern optimiert und miniaturisiert werden, mit denen die Impedanz von Zellen in Suspension im niedrigen Frequenzbereich mittels Vier-Elektroden-Terminal-Setup gemessen werden kann. Um das Messsystem an die in vivo Situation eines soliden Tumors anzupassen, sollen Elektroden entwickelt und getestet werden, die eine Bio-Impedanzmessung von adhärenten Tumorzellen ermöglichen.


Beteiligte

Viviane Teixiera

Projektleitung

Institut für Integrierte Schaltungen

TUHH

Dr. Vera Labitzky

Projektleitung

Institut für Anatomie und Experimentelle Morphologie

UKE

Publikationsliste


Medien


  • [1]  V. S. Teixeira, V. Labitzky, U. Schumacher, W. Krautschneider. Use of Electrical Impedance Spectroscopy to Distinguish Cancer from Normal Tissues with a Four Electrode Terminal Setup. In: 54th DGBMT Annual Conference, 29 Sept – 1st October, 2020, Leipizig, Germany. (Eingereicht).
  • [2] V.S. Teixeira, T. Barth, V. Labitkzy, U. Schumacher, W. Krautschneider. Electrical Impedance Spectroscopy for Characterization of Prostate PC-3 and DU 145 Cancer Cells. 41st Annual International Conference of IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 23-27 July 2019, Berlin, Germany.


Folgeprojekte


Entwicklung eines mehrdimensionalen Empfangssystems für hochauflösende Echtzeit 3D Perfusionsstudien im Kleintiermodell

Projekt 01FMTHH18

Entwicklung eines mehrdimensionalen Empfangssystems für hochauflösende Echtzeit 3D Perfusionsstudien im Kleintiermodell

Ausgangssituation

Das MPI hat gegenüber den etablierten Verfahren eine Vielzahl von Vorteilen bei der Perfusionsbildgebung: Die verwendeten Eisenoxid-basierten Tracer werden im retikuloendothelialen System (RES) des Körpers, allen voran in der Leber, abgebaut und dem Eisenstoffwechsel zugeführt. MPI ermöglicht damit prinzipiell die Untersuchung bei Patienten mit Niereninsuffizienz, Schilddrüsenüberfunktion oder entsprechenden Allergien, bei denen die Verwendung jodhaltiger Kontrastmittel nur unter Inkaufnahme erheblicher Risiken möglich ist. Auch Gadolinium-haltige Kontrastmittel müssen nach neuesten Erkenntnissen zu Ablagerungen in den Basalganglien des Gehirns zunehmend infrage gestellt werden. Neben der räumlichen Abbildung größerer Gefäße und direkter Quantifizierung von Gefäßstenosen können aus den Bildern auch physiologische Parameter wie Viskosität, Temperatur, Blutvolumen und Flussgeschwindigkeit abgeleitet werden. Nach Verteilung der Partikel und Erreichen eines Gleichgewichtszustands unter Verwendung langzirkulierender Tracer könnte der gesamte Gefäßbaum und die Gewebedurchblutung visualisiert und quantifiziert werden. Auch in roten Blutkörperchen eingekapselte Tracer erlauben die Bildgebung über wochenlange Zirkulation im Körper. Da MPI keinen Zusammenhang zwischen Auflösung und Eindringtiefe zeigt, wird auch die Bildgebung tieferer sitzender Organe möglich als es z.B. die Sonographie erlaubt. Durch die komplexe Abhängigkeit von Selektionsfeldstärke, Messfeldvolumen und Auflösung lassen sich bisher jedoch nur kleine Volumen in ausreichender Qualität abbilden.

Das MPI hat gegenüber den etablierten Verfahren eine Vielzahl von Vorteilen bei der Perfusionsbildgebung: Die verwendeten Eisenoxid-basierten Tracer werden im retikuloendothelialen System (RES) des Körpers, allen voran in der Leber, abgebaut und dem Eisenstoffwechsel zugeführt. MPI ermöglicht damit prinzipiell die Untersuchung bei Patienten mit Niereninsuffizienz, Schilddrüsenüberfunktion oder entsprechenden Allergien, bei denen die Verwendung jodhaltiger Kontrastmittel nur unter Inkaufnahme erheblicher Risiken möglich ist. Auch Gadolinium-haltige Kontrastmittel müssen nach neuesten Erkenntnissen zu Ablagerungen in den Basalganglien des Gehirns zunehmend infrage gestellt werden. Neben der räumlichen Abbildung größerer Gefäße und direkter Quantifizierung von Gefäßstenosen können aus den Bildern auch physiologische Parameter wie Viskosität, Temperatur, Blutvolumen und Flussgeschwindigkeit abgeleitet werden. Nach Verteilung der Partikel und Erreichen eines Gleichgewichtszustands unter Verwendung langzirkulierender Tracer könnte der gesamte Gefäßbaum und die Gewebedurchblutung visualisiert und quantifiziert werden. Auch in roten Blutkörperchen eingekapselte Tracer erlauben die Bildgebung über wochenlange Zirkulation im Körper. Da MPI keinen Zusammenhang zwischen Auflösung und Eindringtiefe zeigt, wird auch die Bildgebung tieferer sitzender Organe möglich als es z.B. die Sonographie erlaubt. Durch die komplexe Abhängigkeit von Selektionsfeldstärke, Messfeldvolumen und Auflösung lassen sich bisher jedoch nur kleine Volumen in ausreichender Qualität abbilden.

Zielsetzung

Ziel dieses Projektes ist das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) des Messsignals durch ein optimiertes, multidimensionales Empfangssystem so zu verbessern, dass die Auflösung trotz vergrößertem Messfeld durch reduzierten Gradienten erhalten bleibt. Erst damit werden hochauflösende Perfusionsstudien der Nieren bei gleichzeitiger Erfassung der zuführenden großen Gefäße ermöglicht.

Zusätzlich wird eine Analyse des Blutflusses ermöglicht (z.B. Flussgeschwindigkeit und Turbulenzen). Gleichzeitig kann der resultierende Perfusionsabfall der betroffenen Niere im Vergleich zur Gegenseite abgebildet und quantifiziert werden. Die Ergebnisse werden mit etablierten Methoden korreliert.

Vorgehensweise

Mit der bereits vorhandenen Empfangskette und 3D gedruckten Phantomen werden Voruntersuchungen zur Versuchsplanung durchgeführt. Auch werden in den Versuchen die Zielparameter für die Hardwareentwicklung (benötigte Empfangsbandbreite, Sensitivität, maximale Kontrastmittelgabe etc.) entwickelt.

Sodann wird durch eine Erweiterung des derzeit vorliegenden 1D Systems durch zwei Sattelspulen eine 3D Signalakquisition ermöglicht.

Parallel wird ein adaptiver, rauscharmer Verstärker, der die Signale in Abhängigkeit der empfangenen Intensität unterschiedlich verstärkt, entwickelt und gebaut. Dieser kann die unbekannte Verteilung des Tracers im biologischen System und die daher nicht voraussehbare Empfangssignalstärke und Signalverteilung kompensieren.


Beteiligte


Publikationsliste

  • Graeser et al. Organ Specific Head Coil for High Resolution Mouse Brain Perfusion Imaging using Magnetic Particle Imaging, prepint arXiv:2004.11728


Entwicklung einer Softwarearchitektur zur Steuerung Roboter-gesteuerten Probenahme und Entfernung potentieller Tumoren per theragnostischem Picosekunden-Infrafrot-Laser

Projekt 03FMTHH17

Entwicklung einer Softwarearchitektur zur Steuerung Roboter-gesteuerten Probenahme und Entfernung potentieller Tumoren per theragnostischem Picosekunden-Infrafrot-Laser

Ausgangssituation

Der Picoseconds Infrarotlaser (PIRL) soll die Narbenbildung des beschädigten Gewebes minimieren, um so die Funktionsfähigkeit des betroffenen Organs zu erhalten und die Lebensqualität des Patienten möglichst wenig zu beeinträchtigen. Durch das Verdampfen spezifischer Moleküle ohne die Beschädigung des umgebenden Gewebes können mit PIRL Schnittwunden minimiert werden. Im Gewebedampf sind sensitive Biomoleküle wie z.B. Proteine nachweisbar, wodurch weitergehende massenspektrometische Diagnostik möglich wird. Von der Führung des PIRL durch einen gelenkten Roboter erhofft man sich ein hohes Maß an Genauigkeit und einen präzisen Abtragungsvorgang. Roboter wie z.B. Hexapoden in Verbindung mit einer hochauflösenden Bildgebungsmethode wie der optischen Kohärenztomografie (OCT) ermöglichen das Arbeiten im Mikrometerbereich.

Zielsetzung

Die Entwicklung des Picoseconds Infrarotlasers (PIRL) hat im medizinischen Umfeld viele Vorteile gebracht. Doch im Umgang mit unerwarteten Gegebenheiten traten bei der Anwendung von PIRL verschiedene Probleme auf. In diesem Projekt soll eine Softwarearchitektur entwickelt werden, um das System nachzubilden und diese Probleme zu erfassen. Zusätzlich zu PIRL wird durch Verwendung der optischen Kohärenztomografie eine räumliche Abbildung der gesammelten Biomoleküle auf Basis hochauflösender optischer Bildgebung im Mikrometerbereich benötigt. Ein integriertes Robotersystem soll OCT und PIRL verbinden, um eine hohe Positionierungsgenauigkeit sicherzustellen. Schließlich werden auch Werkzeuge zur Prüfung und Bewertung benötigt, um Ergebnisse und grundlegende Tests der Architektur zu veranschaulichen.

Vorgehensweise

Die Kernidee besteht darin, in einer Software das reale System abzubilden, so dass sein Verhalten analysiert und simuliert werden kann. Das Softwaremodell besteht aus vier Kernkomponenten:

  1. Es beginnt mit der OCT, da sie die Scans an den Controller sendet. Das Senden und Empfangen von Nachrichten zwischen OCT und ROS wurde anhand der zeitlich präzise ablaufenden Warteschlangen der Publisher und Subscriber nachgebildet.
  2. Der Controller erhält die Daten von der OCT und wertet sie aus, um die richtige Aktion zu veranlassen.
  3. Der Roboter ist ein Hexapoden-Roboter, der die Position des PIRL steuert. Abhängig von der erhaltenen Nachricht deckt unser Modell alle möglichen Reaktionen des Hexapoden ab. So ermittelt einer der fünf Automaten, die den Roboter darstellen, die korrekte Positionierung des Zielpunkts innerhalb des erreichbaren Bereichs sowie das zu erwartende Verhalten im Falle eines nicht umsetzbaren Zielbefehls.
  4. Zeitgesteuerte Automaten: Da das System zeitabhängig ist und schon auf kleine Zeitänderungen reagiert, wurden spezialisierte Automaten entwickelt, um mögliche Verzögerungen in jedem Stadium des Informationsflusses darzustellen. Diese Automaten wurden verwendet, um den Übergang zwischen zwei Zuständen in anderen Automaten zu kontrollieren.

Um das Ziel des Projekts zu demonstrieren, wurden Tests sowohl mit dem Roboter als auch mit dem OCT durchgeführt. Die folgende Abbildung zeigt, dass die robotergeführte Ablation tatsächlich funktioniert. Beachtenswert ist außerdem, dass die Abtragungszone anhand der OCT Daten bestimmt werden kann.


Beteiligte

Mathias Blumreiter

Projektleiter

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Institut für Softwaresysteme

Technische Universität Hamburg

Laura Heikaus

Ehem. Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Massenspektrometrische Proteomanalytik, Institut für Klinische Chemie

Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf


Weiterführender Link zu PIRL /MPSD

ERC Advanced Grant; A collaborative project in physics, analytics, and medicine for picosecond laser technology application in bioanalytics and surgery
Ehemalige Forschungsgruppe “Dynamik in Atomarer Auflösung”, R. J. Dwayne Miller
http://www.surepirl.eu/


Publikationsliste

  • Rogalla, M. Blumreiter, et al., “Designing and Analyzing Open Application-Oriented Labs in Software-Verification Education”, angenommen für SEFI (European Society for Engineering Education) Annual Conference 2020.
  • Blumreiter, V. Gurumurthy, et.al, “OCT-based navigation for tissue ablation and characterization with a PIR-Laser”, Posterpräsentation, 7. Symposium des FMTHH, 2020.
  • Schlüter, et al., “Towards OCT-Navigated Tissue Ablation with a Picosecond Infrared Laser (PIRL) and Mass-Spectrometric Analysis.”, 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). IEEE, 2019.


Folgeprojekte

Das Projekt hat einen Beitrag zur Vernetzung für das GRK Projekt „Innovative Methoden der künstlichen Intelligenz zur verbesserten Tumordiagnostik mittels optischer Verfahren“ und zur erfolgreichen Fokussierung durch das Interdisciplinary Competence Center for Interface Research (ICCIR) geleistet.


Schlaganfallbildgebung mittels Magnetic Particle Imaging (MPI)

Projekt 02FMTHH16

Schlaganfallbildgebung mittels Magnetic Particle Imaging (MPI)

Ausgangssituation & Zielsetzung

Trotz aller Fortschritte in der Behandlung des akuten Schlaganfalls durch Thrombolyse und mechanische Thrombektomien ist Zeit der wichtigste Faktor für eine erfolgreiche Behandlung von Schlaganfallpatienten, da in jeder Minute, in der keine Behandlung erfolgt, zwei Millionen Nervenzellen zugrunde gehen. So spielt neben der raschen klinischen Einordnung insbesondere die zügige Bildgebung eine entscheidende Rolle in der schnellen und akkuraten Diagnosestellung. Neben der Differenzierung zwischen ischämischem Schlaganfall und Blutung, sollte die Schlaganfallbildgebung innerhalb kürzester Zeit idealerweise auch Informationen über das Alter des Schlaganfalls, Penumbra (noch vitales, aber gefährdetes Hirngewebe), Gefäßanatomie (Stenosen, Gefäßverschlüsse) und Bluthirnschranke liefern. Jede Verzögerung um 15 Minuten führt dazu, dass mehr Patienten an den Folgen eines Schlaganfalles versterben.

MPI ist eine neue Bildgebungsmodalität, mit der die räumliche Verteilung superparamagnetischer Eisenoxidpartikel (SPIO) bestimmt werden kann. Dafür wird keine ionisierende Strahlung benötigt, sondern eine Kombination von räumlich und zeitlich konstanter und variierender Magnetfelder genutzt.

Nach intravasaler Applikation eines Kontrastmittels kann MPI, aufgrund einer hohen zeitliche Auflösung von 21,5 Millisekunden, sowohl das Gefäßsystem dreidimensional darstellen, als auch zusätzliche Informationen über Perfusion, Blutvolumen und andere Parameter liefern. Die Datenakquise erfolgt dabei in Echtzeit und damit so schnell, dass MPI allen anderen Bildgebungsverfahren in diesem Bereich überlegen ist, ohne die Nebenwirkungen durch Strahlenbelastung oder Kontrastmittel, die entweder nephrotoxisch sind oder sich im Kleinhirn ablagern können. Innerhalb weniger Sekunden werden so Informationen über Schlaganfallgröße und vorgeschaltete Stenosen erhoben, für die die MRT mehrere Minuten ermöglicht.

Zusätzlich können MPI-Scanner so kompakt gebaut werden, dass ein Einsatz direkt am Patientenbett möglich ist.

Vorgehensweise und Methoden

Zum ersten Mal konnten wir mit unseren Arbeiten zeigen, dass MPI eine vielversprechende Bildgebungsmethode zur Beurteilung der zerebralen Perfusion und von Schlaganfällen ist. Zurzeit gibt es keine Technik zur kontinuierlichen Überwachung der zerebralen Perfusion. MPI-Scanner können so kompakt gebaut werden, dass sie für die kontinuierlichen Überwachung der zerebralen Perfusion bei Patienten mit Schlaganfall, Blutungen und Subarachnoidalblutungen am Patientenbett geeignet sind. MPI könnte so die Versorgung von Schlaganfallpatienten deutlich verbessern.

Ergebnisse

Zum ersten Mal konnten wir mit unseren Arbeiten zeigen, dass MPI eine vielversprechende Bildgebungsmethode zur Beurteilung der zerebralen Perfusion und von Schlaganfällen ist. Zurzeit gibt es keine Technik zur kontinuierlichen Überwachung der zerebralen Perfusion. MPI-Scanner können so kompakt gebaut werden, dass sie für die kontinuierlichen Überwachung der zerebralen Perfusion bei Patienten mit Schlaganfall, Blutungen und Subarachnoidalblutungen am Patientenbett geeignet sind. MPI könnte so die Versorgung von Schlaganfallpatienten deutlich verbessern.


Beteiligte

Dr. Peter Ludewig

Projektleitung

Klinik und Poliklinik für Neurologie

Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

Prof. Dr. Tobias Knopp
Institut für Biomedizinische Bildgebung
TUHH


Medien

https://www.medica-tradefair.com/en/News/Topic_of_the_Month/Topics_of_the_Month_2020/Stroke_care/Molecular_Imaging_fast_and_reliable_stroke_detection

Paper of the month am UKE:
https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwie8b-l8oXqAhXD5KQKHUNACtYQFjAKegQIAxAB&url=https%3A%2F%2Fwww.uke.de%2Fdateien%2Feinrichtungen%2Fmedizinische-fakult%25C3%25A4t%2Fpaper-of-the-month-pom%2F1_pom_2017-11.pdf&usg=AOvVaw36rIzJNZdqXEa7NHNoaMgC


Drittmittelprojekte und Drittmittelanträge

  1. Eranet Grant: MAGneTISE (https://euronanomed.net/wp-content/uploads/2018/08/MAGneTISe.pdf)
  2. Teilprojekt der DFG-Forschergruppe IMMUNOSTROKE (https://immunostroke.de/)
  3. Förderung durch die Hertie-Stiftung (https://www.ghst.de/hertie-network/)


Publikationsliste

  1. Ludewig, P.; Gdaniec, N.;  Sedlacik, J.;  Forkert, N. D.;  Szwargulski, P.;  Graeser, M.;  Adam, G.;  Kaul, M. G.;  Krishnan, K. M.;  Ferguson, R. M.;  Khandhar, A. P.;  Walczak, P.;  Fiehler, J.;  Thomalla, G.;  Gerloff, C.;  Knopp, T.; Magnus, T., Magnetic Particle Imaging for Real-Time Perfusion Imaging in Acute Stroke. ACS Nano 2017, 11 (10), 10480-10488.
  2. Patryk Szwargulski, Maximilian Wilmes, Ehsan Javidi, Florian Thieben, Matthias Graeser, Martin Koch, Cordula Gruettner, Gerhard Adam, Christian Gerloff, Tim Magnus, Tobias Knopp, Peter Ludewig, Monitoring Intracranial Cerebral Hemorrhage Using Multicontrast Real-Time Magnetic Particle Imaging. ACS Nano 2020, 14 (10), 13913–13923.
  3. Graeser, M.; Thieben, F.;  Szwargulski, P.;  Werner, F.;  Gdaniec, N.;  Boberg, M.;  Griese, F.;  Moddel, M.;  Ludewig, P.;  van de Ven, D.;  Weber, O. M.;  Woywode, O.;  Gleich, B.; Knopp, T., Human-sized magnetic particle imaging for brain applications. Nat Commun 2019, 10 (1), 1936.
  4. Griese, F.; Knopp, T.;  Gruettner, C.;  Thieben, F.;  Müller, K.;  Loges, S.;  Ludewig, P.; Gdaniec, N., Simultaneous Magnetic Particle Imaging and Navigation of large superparamagnetic nanoparticles in bifurcation flow experiments. Journal of Magnetism and Magnetic Materials 2020, 498, 166206.
  5. Antonelli, A.; Szwargulski, P.;  Scarpa, E. S.;  Thieben, F.;  Cordula, G.;  Ambrosi, G.;  Guidi, L.;  Ludewig, P.;  Knopp, T.; Magnani, M., Development of long circulating magnetic particle imaging tracers: use of novel magnetic nanoparticles and entrapment into human erythrocytes. Nanomedicine (Lond) 2020, 15 (8), 739-753.


Nicht-invasive Bestimmung des portosystemischen Druckgradienten nach TIPS-Implantation mittels 4D Fluss MRT und numerischer Strömungssimulation

Projekt 04FMTHH19

Nicht-invasive Bestimmung des portosystemischen Druckgradienten nach TIPS Implantation mittels 4D Fluss MRT und numerischer Strömungssimulation

Ausgangssituation

Die Leberzirrhose, als Endstadium aller chronischen Lebererkrankungen, geht mit einer hohen Morbidität und Mortalität einher. Schätzungsweise sind in Deutschland etwa 1 Millionen Menschen von einer Leberzirrhose betroffen.

Die Grundlage einer Leberzirrhose ist der Untergang des normalen Lebergewebes und dessen Ersetzung durch Narbengewebe. Die Folge des narbigen Umbaus ist eine gestörte Durchblutung der Leber mit Steigerung der Blutdruckdifferenz zwischen Pfortader und der unteren Hohlvene. Die Erhöhung dieses sogenannten portosystemischen Druckgradienten (portaler Hypertonus) ist die Ursache der meisten Komplikationen der Leberzirrhose wie Blutungen aus Krampfadern der Speiseröhre (Ösophagusvarizen) und der Entstehung von Bauchwasser (Aszites). In diesem Fall ist die Anlage eines transjugulären intrahepatischen portosystemischen Shunts (TIPS) inzwischen Therapie der ersten Wahl. Es erfolgt die minimal-invasive Implantation eines beschichteten Stents von einer Lebervene ausgehend in die Pfortader, wodurch das gestaute Pfortaderblut direkt in den systemischen Blutkreislauf zurückgeführt und dadurch der portale Hypertonus gesenkt wird. Die TIPS-Anlage führt in vielen Fällen zu einer erfolgreichen Kontrolle des Aszites und erhöht die Überlebenswahrscheinlichkeit der Patienten. Dennoch kommt es bei einem Teil der Patienten zu einem komplikativen Verlauf nach TIPS-Anlage mit dem Wiederauftreten des Aszites aufgrund einer unzureichenden Senkung des portalen Hypertonus. In diesem Fall stellt eine invasive Blutdruckmessung momentan die einzige valide Möglichkeit zur diagnostischen Sicherung eines weiterhin erhöhten Blutdrucks in der Pfortader dar. Hierzu wird im Rahmen eines angiographischen Eingriffs ein Katheter über eine Halsvene eingebracht und über die untere Hohlvene in den Lebergefäßen zur Druckmessung platziert. Die Risiken eines solchen invasiven Eingriffs umfassen unter anderem schwere Komplikationen wie Infektionen, eine allergische Reaktion auf das notwendige Kontrastmittel sowie Verletzungen von Herz, Leber, Gallenwegen und Blutgefäßen.

Zielsetzung

Die vierdimensionale Fluss Magnetresonanztomographie (4D Fluss MRT) stellt eine neue MRT-Technik zur detaillierten Analyse von Blutflussprofilen im menschlichen Körper dar. Diese Technik ermöglicht die zeitlich aufgelöste Strömungsdarstellung in einem dreidimensionalen Volumen, sodass Flussgeschwindigkeiten sowie Volumenströme der erfassten Blutgefäße in jeder beliebigen Ebene quantifiziert werden können (Abbildung 1).

Numerische Strömungssimulationen dienen der approximativen Lösung strömungsmechanischer Probleme. Mithilfe solcher Simulationen lassen sich neben den Strömungsgeschwindigkeiten auch die Druckverhältnisse in beliebigen Geometrien, z.B. Blutgefäßen, bestimmen.

Ziel dieser interdisziplinären Studie ist die Entwicklung einer nicht-invasiven Methode zur Bestimmung des portosystemischen Druckgradienten in Patienten mit Leberzirrhose nach TIPS-Implantation mithilfe einer Kombination aus 4D Fluss MRT und numerischer Strömungssimulation als Alternative zur risikobehafteten invasiven Blutdruckmessung.

Abbildung 1: Exemplarische Darstellung der Blutgefäßanatomie und der Blutflüsse im Oberbauch eines Patienten mit TIPS

Vorgehensweise

Bei Patienten mit TIPS wird eine 4D Fluss MRT durchgeführt und der Blutfluss im TIPS sowie in der unteren Hohlvene quantifiziert. Aus Schnittbildern der MRT-Untersuchung erfolgt die Segmentierung der dreidimensionalen Blutgefäßstrukturen. Mithilfe dieses 3D-Modells wird ein Rechengitter für die Strömungssimulationen erzeugt. Nach dieser Vernetzung und der Festlegung von Randbedingungen erfolgt die numerische Strömungssimulation. Hiermit lässt sich der portosystemische Druckgradient zur nicht-invasiven Beurteilung eines eventuell persistierenden portalen Hypertonus berechnen. Es werden Patienten einbezogen, welche aus klinischer Indikation ebenfalls eine invasive Messung des portosystemischen Blutdrucks erhalten. Die Beurteilung der entwickelten Methodik erfolgt durch Korrelation des mittels 4D Fluss MRT und Strömungssimulation bestimmten portosystemischen Druckgradienten mit dem Ergebnis der invasiven Blutdruckmessung als Referenzstandard.


Beteiligte

Dr. med. Christoph Riedel

Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Arzt

Klinik und Poliklinik für diagnostische und interventionelle Radiologie und Nuklearmedizin

Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

PD Dr. med. Peter Bannas

Leitender Oberarzt / Facharzt für Radiologie

Klinik und Poliklinik für diagnostische und interventionelle Radiologie und Nuklearmedizin

Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

Dr.-Ing. Marko Hoffmann

Oberingenieur

Institut für Mehrphasenströmungen (V-5)

Technische Universität Hamburg

Prof. Dr.-Ing. habil. Michael Schlüter

Institutsleiter

Institut für Mehrphasenströmungen (V-5)

Technische Universität Hamburg


Publikationsliste

20XX

  • M. Bengs, S. Westermann, N. Gessert, D. Eggert, A. O. H. Gerstner, N. A. Mueller, C. Betz, W. Laffers, A. Schlaefer (2020). Spatio-spectral deep learning methods for in-vivo hyperspectral laryngeal cancer detection. SPIE Medical Imaging 2020: Computer-Aided Diagnosis. in print.


CHARLIE - Entwicklung einer Methode für die Qualitätssicherung in der fokalen Strahlentherapie des Prostata-Karzinoms

Projekt 03FMTHH19

CHARLIE - Entwicklung einer Methode für die Qualitätssicherung in der fokalen Strahlentherapie des Prostata-Karzinoms

Ausgangssituation

In Zusammenarbeit mit der Klinik für Strahlentherapie und Radioonkologie am Universitätsklinikum Eppendorf (UKE) sowie der Martini-Klinik (Prostatakrebszentrum Hamburg-Eppendorf) am UKE wird das Projekt CHARLIE durchgeführt.

Das Prostatakarzinom ist eine der häufigsten Krebserkrankungen des Mannes. Als Alternative zu einer operativen Entfernung der Prostata bietet sich in vielen Fällen die Strahlentherapie an.

In den letzten Jahren wurde untersucht, ob eine zusätzliche Schonung des gesunden Gewebes und eine Verbesserung des Gesamtüberlebens durch die gezielte Bestrahlung des Tumors innerhalb der Prostata erreicht werden kann (fokalen Strahlentherapie).

Eine Herausforderung stellen die häufig verwendeten bildgebenden Verfahren, wie Computertomographie (CT) und transrektaler Ultraschall (TRUS), welche im Bereich der Prostata schlechte Kontrastdarstellungen aufweisen und die Anwendung von Magnetresonanz-Tomographie (MRT)-Aufnahmen erfordern. Ziel dieses Projekts ist deshalb die Entwicklung von Methoden zur Qualitätssicherung des gesamten Ablaufs bei der fokalen Strahlentherapie.

Zielsetzung

Ziel des Projekts CHARLIE ist die Entwicklung einer Methode für die Qualitätssicherung in der fokalen Strahlentherapie des Prostata-Karzinoms. Zur klinischen Implementierung dieser Technik sollen die Integrationsmöglichkeiten von MRT- und FGB-Befunden in die Bestrahlungsplanung analysiert werden. Die zu bestrahlende Prostata-Läsionen (pathologische Veränderungen) werden hierfür anhand von individuellen multi-parametrischen MRT-Bildern und den räumlich zugeordneten, positiven Biopsie-Stanzen definiert.

Vorgehensweise

Im Rahmen des Projekts soll ein Algorithmus für eine Anatomie-basierte Konturierung der Tumorregion entwickelt werden. Mithilfe des Algorithmus werden die Prostata und die intraprostatischen Zonen nach der Zonenanatomie von McNeal segmentiert. Im Anschluss wird die Segmentierung mittels einer elastischen MRT-CT-Bild-Registrierung automatisch an die individuelle Patienten-Anatomie angepasst, sodass die individuellen Biopsie-Daten zu jeder Prostatazone zugeordnet werden können. Diese angepasste Konturierung der Tumorregion ermöglicht eine personalisierte, fokale Strahlentherapie des Prostatakarzinoms unter Berücksichtigung von patientenspezifischen Informationen.

Abschließend sollen die Anwendung in einem in einem physischen Modell (Phantom) validiert werden. Das bereits in vorherigen Arbeiten entwickelte Prostata-Phantom wird angepasst um eine Qualitätssicherung des gesamten Ablauf der individualisierten fokalen Strahlentherapie des Prostatakarzinoms durchzuführen. Dies beinhaltet u.a. die Zielvolumendefinition, Bestrahlungsplanung, Bildführung zur Lokalisation der Prostata und intraprostatischen Läsionen sowie die Dosisbestimmung in den Läsionen.


Beteiligte

Johanna Spallek, M.Sc.
Projektbearbeitung
Institut für Produktentwicklung und Konstruktionstechnik
TUHH

M.Sc. Marie Wegner

Projektleitung

Institut für Produktentwicklung und Konstruktionstechnik
TUHH

Dr. Elisabetta Gargioni 

Klinik für Strahlentherapie und Radioonkologie am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE)

PD Dr. Lars Buddäus
Martini-Klinik Prostatakrebszentrum Hamburg-Eppendorf am Universitätsklinikum Eppendorf (UKE)

Dr. Anne Knipper


Publikationsliste


Entwicklung eines Virtuelle Realität (VR)-basierten Trainings für ältere Patienten mit erhöhtem Frakturrisiko zur Prävention von Stürzen und Verbesserung der Balancefähigkeit im Alter

Projekt 02FMTHH19

Entwicklung eines Virtuelle Realität (VR)-basierten Trainings für ältere Patienten mit erhöhtem Frakturrisiko zur Prävention von Stürzen und Verbesserung der Balancefähigkeit im Alter

Ausgangssituation

Die Prävention von Stürzen und damit verbundene Begleitverletzungen wie beispielsweise der medialen Schenkelhalsfraktur ist für unsere alternde Gesellschaft von hoher Bedeutung. Dies ist unter Beachtung einer hohen Osteoporose-Last mit einer einhergehenden Schwächung des Knochens und seiner Widerstandsfähigkeit gegen Traumata von besonderer Wichtigkeit.

Die Körperkontrolle und -koordination hat neben der Knochenmasse, -struktur und -qualität einen großen Einfluss auf die Vermeidung von Frakturen, da so die Fallgeschehen selbst vermieden werden können. Zusätzliche, wichtige Faktoren stellen die Körperfett- und Muskelmasse dar, welche zum einen Last und Bewegungsabläufe begrenzen und zum anderen die Fähigkeiten zur schnellen Reaktion ermöglichen. Mit zunehmendem Alter lässt sich eine Abnahme sowohl der körperlichen Aktivität als auch der visuellen und vestibularen Fähigkeiten feststellen, welche mit einer Abnahme der Körperkontrolle und einer erhöhten Sturzzahl bei posturaler Instabilität durch Balance-Probleme verbunden sind. Eine gute Körperkontrolle lässt sich aber erhalten, bzw. trainieren. Größtenteils werden im klinischen Alltag Fähigkeiten zur Fallprophylaxe durch eine gezielte Physiotherapie oder ein Fallpräventionsprogramm (Gehtraining) adressiert. Neuere Erkenntnisse weisen allerdings darauf hin, dass ein spezielles Training mittels virtueller Realität (VR) bei alten Menschen sowohl ihre Stimmung hebt als auch die Balancefähigkeit und Körperkontrolle signifikant verbessert. Damit zeichnet sich bereits ab, dass die VR ein enormes Potential für individualisierte, patientenzentrierte Medizin bietet. Dies trifft insbesondere für die Telemedizin zu. Gerade in ländlichen Regionen besteht die Gefahr von medizinischer Unterversorgung von Patientengruppen mit alters-assoziierten Beschwerden. Unter Beachtung dieser Gegebenheiten wird klar, dass ein effektives und möglichst mobiles Training mit hoher Repititionsrate besonders kosten- und personalneutral mittels virtueller Realität adressiert werden kann. Dieses Herangehen kann weiterhin Lücken schließen, die das Medizinsystem momentan offen lässt, beispielsweise nach einer Anschlussheilbehandlung.

Zielsetzung

Ziel des Projektes ist die Etablierung und klinische Erprobung eines Patiententrainings mittels Methoden der virtuellen Realität (VR). Hierbei wird moderne Technik in Form einer Augmented-Reality-Brille angewandt. Im Fokus stehen Patienten der osteologischen Ambulanz, welche durch eine niedrige Knochenmasse auffielen und somit Hochrisikopatienten für Frakturen darstellen. Besonders bei geminderter Knochenmasse ist die Sturzprophylaxe zur Frakturprävention immanent wichtig. Im Vordergrund steht die Verbesserung der Raumorientierung, Balance und Körperkontrolle und somit ein vermindertes Sturzrisiko. Von besonderem Interesse ist zudem die Erfassung des Gesundheitsstatus und quantitative Auswertung der klinischen Daten. Das Trainingsszenario soll  auch mobil einsetzbar sein und in Rückkopplung mit einem Trainingsgerät arbeiten. So kann die Patientenleistung vermessen werden und Adaptionsfortschritte verglichen werden. Wir wollen durch VR-basiertes Training die Patientenbetreuung in häuslicher Umgebung, sowie in ländlichen Regionen verbessern, um das Sturzrisiko älterer und alter Patienten zu mindern. Die VR soll somit das Training zur Vermeidung von Stürzen auch dann ermöglichen, wenn Versorgungsengpässe zum Ausbleiben präventiver, physiotherapeutischer Maßnahmen führen.

Abbildung 1: Bildausschnitt der Trainingsstrecke in der Form einer alpinen Skiabfahrt. Die Bäume stellen hier die Hindernisse dar, welchen durch Körperhaltungen ausgewichen werden muss. Gleichzeitig motivieren Icons (blaue Kästchen) zu zusätzlichen Bewegungen, indem der Spieltrieb angesprochen wird, möglichst schnell viele dieser Kästen zu durchfahren.

Vorgehensweise

Vorgesehen ist die Entwicklung einer VR-Umgebung mit Programmierung eines Belohnungssystems, welche das Training des Gleichgewichtssinns sowie die Körperkontrolle adressiert (Abb. 1). Hierbei soll eine Verbindung mit klinischen Evaluationsgeräten erfolgen, um damit sowohl dem Patient als auch dem Behandler direktes Feedback über die Fähigkeiten und Verbesserung zu ermöglichen. Dabei gliedert sich das Projekt in mehrere Meilensteine.  Anschließend erfolgt eine Translation in die klinische Anwendung.


Beteiligte

Dr. rer. nat. Felix N. Schmidt, M.Sc.

Heisenberg Forschungsgruppe Knochenmaterialqualität (Busse Lab)

Institut für Osteologie und Biomechanik (IOBM) 

UKE


Publikationsliste


Verbesserte Diagnostik von Tumoren des oberen Luft-Speisewegs durch Kombination von hyperspektraler Bildgebung mit Methoden der künstlichen Intelligenz

Projekt 01FMTHH19

Verbesserte Diagnostik von Tumoren des oberen Luft-Speisewegs durch Kombination von hyperspektraler Bildgebung mit Methoden der künstlichen Intelligenz

Ausgangssituation

Bisher gibt es kein adäquates Screeningverfahren zur Früherkennung von Malignomen des oberen Luft-Speisewegs, die in ihrer Gesamtheit die sechst-häufigste Tumorentität beim Menschen ausmachen. Dies führt nicht selten zu einer Diagnoseverzögerung mit konsekutiver Verschlechterung der Prognose. Im weiteren Verlauf entstehen hierdurch erhöhte Kosten für das Gesundheitssystem in Bezug auf Nachsorge und Rehabilitation (Kujan et al., 2007).

Hyperspektrales Imaging (HSI) ist eine Methode zur quantitativen und objektiven Oberflächenanalyse und findet seit einigen Jahren Anwendung in der Biomedizin (Harris, 2006). Dabei werden Gewebeoberflächen mit weißem Licht beleuchtet. Das reflektierte Licht wird mit Hilfe von Spezialkameras in 10-30 engbandige Spektralkanäle (Bandbreite pro Kanal 5-20nm) zerlegt und als Bildstapel bestehend aus Graustufenbildern aufgenommen. Aufgrund des Umfangs und der Komplexität der Datensätze ist die direkte Interpretation der HSI-Bildstapel durch den Untersucher kaum möglich. Es konnte jedoch gezeigt werden, dass Computeralgorithmen, welche die Methoden des maschinellen Lernens (speziell neuronale Netze) nutzen, eine objektive Analyse von HSI-Datensätzen und damit eine Gewebedifferenzierung ermöglichen.

Zielsetzung

Im Rahmen dieses FMTHH-Projekts soll als Pilotstudie ein hyperspektrales Screeningsystem entwickelt werden, welches die automatisierte Beurteilung von Schleimhäuten im oberen Hals- Rachenraum ermöglicht. In diesem Screeningsystem soll ein Computeralgorithmus automatisiert Tumorgewebe, Tumorvorstufen und gutartiges Gewebe in HSI-Datensätzen von Schleimhäuten aus dem oberen Hals- Rachenraum erkennen und markieren. Zukünftig könnte ein solches Screeningsystem die oben beschriebenen Zeitverzögerungen bei der Diagnosefindung von Patienten mit Malignomen des oberen Luft-Speisewegs erheblich reduzieren und somit die Prognose der Erkrankungen verbessern.

Nach Integration einer HSI-Kamera in ein Endoskop (AP1) werden vor geplanten Tumoroperationen von den Patienten hyperspektrale Aufnahmen des oberen Luft-Speisewegs angefertigt (AP2). Es erfolgt eine manuelle Klassifizierung des Gewebes durch einen erfahrenen Arzt (AP2). Mit Hilfe einer genügend großen Anzahl (n>50) von HSI-Datensätzen wird ein CNN trainiert, automatisiert Tumorgewebe, Tumorvorstufen und gutartiges Gewebe in hyperspektralen Datensätzen zu erkennen und hervorzuheben. Dabei wird auch auf die manuell durch einen Arzt annotierten Daten zurückgegriffen (AP3). Final wird die Sensitivität und die Spezifität der CNNs berechnet (AP4).

Vorgehensweise

Zum Projektstart soll zunächst eine HSI-Kamera für das fmthh-Labor angeschafft werden, die geeignet ist, hyperspektrale Bilddaten des oberen Luft-Speisewegs im klinischen Alltag zu generieren. Mit Hilfe der HSI-Kamera können hyperspektrale Bilddatensätze von großen Schleimhautarealen bei Patienten aufgenommen werden. Parallel erfolgt die Aufnahme eines Farbbildes, in welchem vom behandelnden Arzt die Tumorareale markiert werden.

Zur Auswertung der Datensätze soll ein Algorithmus basierend auf convolutional neural networks (CNNs) entwickelt und trainiert werden, welcher automatisiert Tumorgewebe, Tumorvorstufen und gutartiges Gewebe in hyperspektralen Datensätzen erkennt und hervorhebt. Dazu kann zunächst auf bereits bestehende HSI-Datensätze aus früheren Arbeiten zurückgegriffen werden. Die neu aufgenommenen HSI- Datensätze werden direkt in das Training der neuronalen Netze einbezogen. Ziel ist es während des Projektes eine genügend große Anzahl von Datensätzen (n>50) für das Training der neuronalen Netze zu generieren. Zur Optimierung des Algorithmus erfolgt fortlaufend ein Abgleich der erzielten Klassifizierungsergebnisse mit den durch die HNO-Ärzte klassifizierten Daten. Final erfolgt die Beurteilung der Güte der Klassifikationsergebnisse des neu entwickelten Verfahrens.
Mit der Weiterentwicklung der HSI-Technologie und der Integration in bestehende Anwendungen besteht das Potenzial, dass das zu entwickelnde System eine Vielzahl von endoskopischen Eingriffen als Standardkomponente unterstützen kann.


Beteiligte

Dr. rer. nat. Dennis Eggert

Projekttleitung
Klinik und Poliklinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde
UKE

Dr. med. Julian Berwarder

Klinische Betreuung des Projekts
Klinik und Poliklinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde
UKE

M.Sc. Sarah Latus

Projektleitung
Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme
TUHH

M.Sc. M.A. Marcel Bengs

stellv. Projektleitung, Entwicklung der Methoden des Maschinellen Lernens
Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme
TUHH


Publikationsliste

2020

  • M. Bengs, S. Westermann, N. Gessert, D. Eggert, A. O. H. Gerstner, N. A. Mueller, C. Betz, W. Laffers, A. Schlaefer (2020). Spatio-spectral deep learning methods for in-vivo hyperspectral laryngeal cancer detection. SPIE Medical Imaging 2020: Computer-Aided Diagnosis. in print.


DAISY – Aufbau einer gemeinsamen UKE-TUHH-Deep Learning-Plattform für biomedizinische Bildverarbeitung

Projekt 01FMTHH17

DAISY – Aufbau einer gemeinsamen UKE-TUHH-Deep Learning-Plattform für biomedizinische Bildverarbeitung

Ausgangssituation

Die biomedizinische Bildverarbeitung erlebt derzeit einen Paradigmenwechsel. Während in den letzten Dekaden vornehmlich problem- und datenspezifische Bildverarbeitungsalgorithmen und -pipelines entworfen und inkrementell optimiert wurden, werden aktuell immer stärker allgemein anwendbare Verfahren des Machine Learnings zur Bearbeitung unterschiedlichster Fragestellungen eingesetzt. Insbesondere Deep Learning (DL)-Techniken wie Convolutional Neural Networks erfreuen sich großer Beliebtheit.

Motiviert durch den aktuellen Erfolg der DL-Techniken initiieren sowohl an der TUHH als auch dem UKE verschiedene Arbeitsgruppen erste Projekte zur Integration von entsprechenden Ansätzen in die biomedizinische Bildverarbeitung. Ein arbeitsgruppen- und institutionsübergreifender Informationsaustausch oder synergistische Zusammenarbeit findet jedoch bislang kaum statt.

Zielsetzung

Durch DAISY (Deep Artificial Intelligent SYstems for biomedical image processing) soll eine gemeinsame Anlaufstelle und Plattform für Bachelor-, Master- und PhD-Studierende der TUHH und Studierende der Medizinischen Fakultät der Universität Hamburg etabliert werden, die an der DL-Anwendung und -Methodenentwicklung für die biomedizinische Bildgebung und -verarbeitung interessiert sind. Hierdurch soll der arbeitsgruppen- und universitätsübergreifende Informationsaustausch gefördert und die Definition neuer Kooperationsprojekte im Bereich des DL in der Biomedizin erleichtert werden. DAISY soll gemeinsam von interessierten Arbeitsgruppen der TUHH und des UKEs gestaltet und genutzt werden.

Vorgehensweise

Um DAISY zu etablieren, wurden folgende Maßnahmen umgesetzt:

  1. Die Bereitstellung von DL-Hardware an den beteiligten Standorten (TUHH, UKE).
  2. Die Etablierung einer gemeinsamen Plattform zum arbeitsgruppen- und institutionsübergreifenden Austausch von DL-Methoden und Quellcode.
  3. Die Organisation eines regelmäßigen Journal Clubs, von Hackathons sowie der gemeinsamen Teilnahme an internationalen Challenges im Bereich der biomedizinischen Bildverarbeitung.

Die DL-Hardware wird Studierenden für ihre Abschlussarbeiten bereitgestellt, um hierdurch aktiv gemeinsam betreute Arbeiten von TUHH und UKE zu fördern. Weitere Rechenkapazitäten werden aktuell im Rahmen des Anschlussprojektes Joint medical Image-reconstruction and processing for high-dimensional data using deep learning geschaffen.

Die gemeinsame Arbeit in Journal Clubs, Hackathons und an Bildverarbeitungschallenges hat bereits zu zahlreichen arbeitsgruppenübergreifenden Publikationen geführt. Hervorzuheben sind u.a. Top-Ten-Platzierungen in international angesehenen Challenges wie PAIP (Pathology Artificial Intelligence Platform; Lebertumorsegmentierung in WSI-Daten), eine Top-20%-Platzierung der SIIM-ACR Pneumothorax Segmentation Kaggle-Challenge sowie der Gewinn der ISIC (International Skin Imaging Consortium)-Challenge zur Hautkrebsklassifikation, die im Rahmen der MICCAI 2019 ausgetragen wurde.

DAISY wird über die Projektlaufzeit hinaus weitergeführt werden und lebt von der aktiven Mit- und Zusammenarbeit von Studierenden und Arbeitsgruppen. Wir freuen uns über weitere Interessierte jeder Vorwissensstufe, die gemeinsam mit uns über DL-Fragestellungen diskutieren und an DL-Aufgaben arbeiten möchten.


Beteiligte

Ivo M. Baltruschat
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Biomedizinische Bildgebung
TUHH

Nils Gessert

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme
TUHH

PD Dr. rer. nat., René Werner
Wissenschaftlicher Arbeitsgruppenleiter
Institut für Computational Neuroscience
AG Bildverarbeitung und Medizinische Informatik
UKE


Medien


Publikationsliste

  • Ivo M. Baltruschat, Patryk Szwargulski, Florian Griese, Mirco Grosser, Rene Werner, Tobias Knopp (2020). 3d-SMRnet: Achieving a new quality of MPI system matrix recovery by deep learning. In: 23rd International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention (MICCAI) (accepted).
  • Rüdiger Schmitz, Frederic Madesta, Maximilian Nielsen, René Werner, Thomas Rösch (2020). Multi-scale fully convolutional neural networks for histopathology image segmentation: from nuclear aberrations to the global tissue architecture. arXiv:1909.10726v2.
  • Nils Gessert, Maximilian Nielsen, Mohsin Shaikh, René Werner, Alexander Schlaefer (2020). Skin lesion classification using ensembles of multi-resolution EfficientNets with meta data. MethodsX 7:100864.
  • Nils Gessert, Thilo Sentker, Frederic Madesta, Rüdiger Schmitz, Helge Kniep, Ivo M. Baltruschat, René Werner, Alexander Schlaefer (2020). Skin lesion classification using CNNs with patch-based attention and diagnosis-guided loss weighting. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 67(2):495-503.
  • Rüdiger Schmitz, René Werner, Thomas Rösch (2019). Künstliche Intelligenz in der Endoskopie: Neuronale Netze und maschinelles Sehen – Techniken und Perspektiven. Zeitschrift für Gastroenterologie 57: 767-780.
  • Lasse Böhme, Frederic Madesta, Thilo Sentker, René Werner (2019). Combining good old random forest and DeepLabv3+ for ISLES 2018 CT-based stroke segmentation. In: Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries. LNCS, Springer, pp. 335-342, 2019.


Folgeprojekte

I3-Junorprojekt gefördert durch die TUHH: Joint medical Image-reconstruction and processing for high-dimensional data using deep learning