Realtime MRT
Gemeinsam mit dem Institut für Luft- und Raumfahrtmedizin entwickelt das Institut für Softwaretechnologie Forschungssoftware, die die genaue Analyse des Herz-Kreislauf-Systems während freier Atmung ermöglicht. Die dazu entwickelten Methoden zur vollautomatischen Auswertung von Echtzeit-MRT-Aufnahmen werden sowohl für die Therapie und Erforschung von seltenen Herzkrankheiten auf der Erde, als auch für die Erforschung von Auswirkungen und Maßnahmen für Langzeit-Missionen im All genutzt.
In der kardiovaskulären Medizin, also dem Gebiet der Medizin, das sich mit Krankheiten des Herz-Kreislauf-Systems befasst, sind bildgebende Verfahren, wie die Magnetresonanztomographie (MRT) unerlässlich. Dabei werden mit Hilfe großer magnetischer Felder bestimmte Atomkerne resonant angeregt und so Schnittbilder des menschlichen Körpers erzeugt. Neue Entwicklungen ermöglichen heute die Aufnahme einzelner Schichten in wenigen Zehntelsekunden als sogenanntes Echtzeit-MRT, sodass Videos des Herzens unter freier Atmung aufgenommen werden können.
Echtzeit-MRT-Aufnahmen eines schlagenden Herzens
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Im Projekt nutzen die Forschenden moderne KI-Algorithmen, um eine automatische Segmentierungspipeline bereitzustellen, die von Forschungseinrichtungen und Kliniken zur effizienten Auswertung dieser Videos genutzt werden kann. Hierfür werden neuronale Netze anwendungsspezifisch trainiert. So entstehen Pipelines, die die komplexen Anatomien bei schweren angeborenen Herzfehlern erkennen. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Erkennung von verschiedenen Einflüssen von simulierter Schwerelosigkeit auf das Herz von Astronautinnen und Astronauten.
Diese trainierten Netze werden beispielsweise genutzt, um das Blutvolumen im Ventrikel und das Volumen des umschließenden Herzmuskels in den MRT-Bildern oder -Videos zu finden. Dazu klassifiziert die KI jedes Pixel entweder als Herzmuskel, Blut oder Hintergrund. Basierend auf den Vorhersagen dieser neuronalen Netze werden Funktionalitäten bereitgestellt, um eine pixelweise Segmentierung auszuwerten. So ermöglicht das Programm klinisch relevante Parameter, wie beispielsweise das Schlagvolumen, in unterschiedlichen Atemphasen anzugeben.
Diese Parameter verhelfen sowohl Kinderkardiologinnen und -kardiologen, einen tieferen Einblick in das Krankheitsbild und dessen Entwicklung im Allgemeinen sowie für individuelle Patientinnen und Patienten zu erhalten als auch den Forschenden am DLR. Durch die Entwicklung eines Plugins für die OpenSource-Software „3DSlicer“ können die Forschenden in der Softwareentwicklung auf viele bereits entwickelte Algorithmen und Funktionen zugreifen.
Projektlaufzeit:
- 2021 - 2024
Projektmitwirkende: