Forum für Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft

Hauptsponsoren:     3M 
Datenbankrecherche:

 

Maschinelles Lernen hilft Medizinern

02.11.2016

Um anhand von Bildaufnahmen zu prüfen, wie sich ein Tumor im Laufe einer Krebstherapie entwickelt, sind Ärzte bislang vor allem auf ihr Augenmaß angewiesen. Ein neues Programmpaket von Fraunhofer-Forschern macht Veränderungen in den Bildern sichtbar und erleichtert Medizinern die Arbeit mittels Deep Learning. Die Experten stellen die Software vom 27.11. bis 2.12. auf der weltgrößten Radiologentagung, der RSNA 2016, in Chicago vor.

Ist ein Tumor im Laufe einer mehrmonatigen Behandlung geschrumpft, oder haben sich in der Zwischenzeit gar neue Geschwulste entwickelt? Um Fragen wie diese zu klären, werten Ärzte unter anderem CT- und MR-Aufnahmen aus. Meist werden die Tumoren dabei nur visuell bewertet und neue Geschwulste manchmal übersehen.


Deep-Learning-Methoden helfen Knochenmetastasen zu entdecken, die in der klinischen Praxis übersehen werden können. CT Datensatz zur Verfügung gestellt von Radboudumc, Nijmegen, NL.

Fraunhofer MEVIS

»Unser Programmpaket erhöht die Sicherheit bei der Vermessung und Nachverfolgung der Tumoren«, erläutert Mark Schenk vom Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen. »Die Software kann zum Beispiel erfassen, wie sich das Volumen eines Tumors im Laufe der Zeit verändert und unterstützt beim Aufspüren neuer Geschwulste.« Das Paket ist als Baukastensystem ausgelegt und kann Medizintechnik-Herstellern helfen, die Verlaufskontrolle zu automatisieren.

Der Computer lernt von selbst

Das Besondere: Um die Ergebnisse zu verbessern, verwendet die Software Deep Learning – eine neue Art des maschinellen Lernens, die deutlich über bisherige Ansätze hinausgeht. Hilfreich ist das Verfahren unter anderem für die Segmentierung. So bezeichnen Experten jenen Arbeitsschritt, der bei CT- und MRT-Bildern die genauen Umrisse der Organe erfasst.

Bei den bisher verfügbaren Segmentierungsprogrammen sucht der Rechner nach fest definierten Bildmerkmalen, etwa nach bestimmten Grauwert-Unterschieden. »Doch dabei kommt es nicht selten zu Fehlern«, erläutert Fraunhofer-Forscher Markus Harz. »Die Software ordnet dann Bereiche der Leber zu, die gar nicht zum Organ gehören.« Diese Fehler müssen die Mediziner oft zeitaufwändig korrigieren.

Die neuen Deep-Learning-Ansätze versprechen bessere Ergebnisse und sollen den Ärzten kostbare Zeit sparen. Um die Funktionsweise ihrer selbstlernenden Software zu demonstrieren, trainierten sie die Fraunhofer-Forscher mit Hilfe von CT-Leberaufnahmen von 149 Patienten. Das Ergebnis: Je mehr Datensätze das Programm analysierte, umso besser konnte es die Leberumrisse automatisch identifizieren.

Verborgene Metastasen aufspüren

Ein weiteres Einsatzfeld ist die sogenannte Bildregistrierung. Hier bringt eine Software verschiedene Aufnahmen, die zu unterschiedlichen Zeiten gemacht wurden, so zur Deckung, dass sie die Mediziner direkt vergleichen können. Hierbei kann sie das maschinelle Lernen bei einer besonders schwierigen Aufgabe unterstützen – dem Aufspüren von Knochenmetastasen in Aufnahmen des Oberkörpers, auf denen Hüftknochen, Rippen und Wirbelsäule zu sehen sind. Bislang werden diese Metastasen unter dem in der klinischen Praxis herrschenden Zeitdruck oft übersehen. Deep-Learning-Methoden können helfen, sie zuverlässig zu entdecken und damit die Therapiechancen zu verbessern.

Die Forscher setzen auf eine Kombination zwischen klassischen Ansätzen und Maschinenlernen: »Wir wollen bewusst das vorhandene Fachwissen nutzen, um das Deep Learning möglichst effektiv und zuverlässig einsetzen zu können«, betont Harz. Hierbei kann Fraunhofer MEVIS auf eine langjährige Erfahrung in der Umsetzung in die Praxis bauen: So findet sich ein in Bremen entwickelter Algorithmus für die hochpräzise Registrierung von Lungenbildern bereits heute in den Produkten mehrerer Medizinprodukte-Hersteller.

Weitere Informationen:

https://www.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/2016/november/maschinell...

Bianka Hofmann | Fraunhofer Forschung Kompakt

Weitere Nachrichten aus der Kategorie Medizintechnik:

nachricht Ein Quantensprung in der Herzdiagnostik
22.09.2017 | Universitätsklinik der Ruhr-Universität Bochum - Herz- und Diabeteszentrum NRW Bad Oeynhausen

nachricht Bypass – Lebensbrücke für das Herz; keine Angst vor der Herz-Operation
21.09.2017 | Deutsche Gesellschaft für Thorax-, Herz- und Gefäßchirurgie e.V.

Alle Nachrichten aus der Kategorie: Medizintechnik >>>

Die aktuellsten Pressemeldungen zum Suchbegriff Innovation >>>

Die letzten 5 Focus-News des innovations-reports im Überblick:

Im Focus: The pyrenoid is a carbon-fixing liquid droplet

Plants and algae use the enzyme Rubisco to fix carbon dioxide, removing it from the atmosphere and converting it into biomass. Algae have figured out a way to increase the efficiency of carbon fixation. They gather most of their Rubisco into a ball-shaped microcompartment called the pyrenoid, which they flood with a high local concentration of carbon dioxide. A team of scientists at Princeton University, the Carnegie Institution for Science, Stanford University and the Max Plank Institute of Biochemistry have unravelled the mysteries of how the pyrenoid is assembled. These insights can help to engineer crops that remove more carbon dioxide from the atmosphere while producing more food.

A warming planet

Im Focus: Hochpräzise Verschaltung in der Hirnrinde

Es ist noch immer weitgehend unbekannt, wie die komplexen neuronalen Netzwerke im Gehirn aufgebaut sind. Insbesondere in der Hirnrinde der Säugetiere, wo Sehen, Denken und Orientierung berechnet werden, sind die Regeln, nach denen die Nervenzellen miteinander verschaltet sind, nur unzureichend erforscht. Wissenschaftler um Moritz Helmstaedter vom Max-Planck-Institut für Hirnforschung in Frankfurt am Main und Helene Schmidt vom Bernstein-Zentrum der Humboldt-Universität in Berlin haben nun in dem Teil der Großhirnrinde, der für die räumliche Orientierung zuständig ist, ein überraschend präzises Verschaltungsmuster der Nervenzellen entdeckt.

Wie die Forscher in Nature berichten (Schmidt et al., 2017. Axonal synapse sorting in medial entorhinal cortex, DOI: 10.1038/nature24005), haben die...

Im Focus: Highly precise wiring in the Cerebral Cortex

Our brains house extremely complex neuronal circuits, whose detailed structures are still largely unknown. This is especially true for the so-called cerebral cortex of mammals, where among other things vision, thoughts or spatial orientation are being computed. Here the rules by which nerve cells are connected to each other are only partly understood. A team of scientists around Moritz Helmstaedter at the Frankfiurt Max Planck Institute for Brain Research and Helene Schmidt (Humboldt University in Berlin) have now discovered a surprisingly precise nerve cell connectivity pattern in the part of the cerebral cortex that is responsible for orienting the individual animal or human in space.

The researchers report online in Nature (Schmidt et al., 2017. Axonal synapse sorting in medial entorhinal cortex, DOI: 10.1038/nature24005) that synapses in...

Im Focus: Tiny lasers from a gallery of whispers

New technique promises tunable laser devices

Whispering gallery mode (WGM) resonators are used to make tiny micro-lasers, sensors, switches, routers and other devices. These tiny structures rely on a...

Im Focus: Wundermaterial Graphen: Gewölbt wie das Polster eines Chesterfield-Sofas

Graphen besitzt extreme Eigenschaften und ist vielseitig verwendbar. Mit einem Trick lassen sich sogar die Spins im Graphen kontrollieren. Dies gelang einem HZB-Team schon vor einiger Zeit: Die Physiker haben dafür eine Lage Graphen auf einem Nickelsubstrat aufgebracht und Goldatome dazwischen eingeschleust. Im Fachblatt 2D Materials zeigen sie nun, warum dies sich derartig stark auf die Spins auswirkt. Graphen kommt so auch als Material für künftige Informationstechnologien infrage, die auf der Verarbeitung von Spins als Informationseinheiten basieren.

Graphen ist wohl die exotischste Form von Kohlenstoff: Alle Atome sind untereinander nur in der Ebene verbunden und bilden ein Netz mit sechseckigen Maschen,...

Alle Focus-News des Innovations-reports >>>

Anzeige

Anzeige

IHR
JOB & KARRIERE
SERVICE
im innovations-report
in Kooperation mit academics
Veranstaltungen

11. BusinessForum21-Kongress „Aktives Schadenmanagement"

22.09.2017 | Veranstaltungen

Internationale Konferenz zum Biomining ab Sonntag in Freiberg

22.09.2017 | Veranstaltungen

Die Erde und ihre Bestandteile im Fokus

21.09.2017 | Veranstaltungen

 
VideoLinks
B2B-VideoLinks
Weitere VideoLinks >>>
Aktuelle Beiträge

11. BusinessForum21-Kongress „Aktives Schadenmanagement"

22.09.2017 | Veranstaltungsnachrichten

DFG bewilligt drei neue Forschergruppen und eine neue Klinische Forschergruppe

22.09.2017 | Förderungen Preise

Lebendiges Gewebe aus dem Drucker

22.09.2017 | Biowissenschaften Chemie