Neue Technik zur Erkennung und Vorhersage von Schlaganfallläsionen

Das Team um Robin Maack (l.) und Kurt Schardt arbeitet an dem neuen Verfahren.
Foto: TUK/view

Medica 2021: Neues Verfahren soll Hirnschädigungen bei Schlaganfall schneller erkennen und ihre Folgen abschätzen.

Nach einem Schlaganfall sind bestimmte Bereiche im Gehirn nicht mehr leistungsfähig. Experten sprechen hier von Läsionen. Sie zu erkennen und ihre Folgen abzuschätzen ist mit heutigen Bildgebungstechniken nicht möglich, wäre aber wichtig für eine Therapie. Ein Forscherteam arbeitet an einer neuen Technik, die Läsionen automatisch erkennt und Folgen vorhersagt. Zum Einsatz kommt ein neuronales Netzwerk, das aus den Daten der bildgebenden Verfahren und Erfahrungen von Ärzten lernt. So ließen sich Schädigungen früh aufspüren.

Auf der Medizintechnikmesse Medica in Düsseldorf stellt das Team seine Arbeit vom 15. bis 18. November am Forschungsstand von Rheinland-Pfalz (Stand E80, Halle 3) vor.

Bei einem Schlaganfall führt der Verschluss von Gefäßen im Gehirn dazu, dass bestimmte Bereiche nicht mehr ausreichend oder gar nicht mit Sauerstoff versorgt werden. Dies kann zu sogenannten Läsionen führen. Das sind Bereiche, die nicht mehr leistungsfähig sind. Mit aktuellen Verfahren der Bildgebung sind sie schwer zu erkennen. „Sie können sich im Laufe der Zeit stark verändern, indem sie entweder wachsen beziehungsweise schrumpfen“, erläutert Robin Maack, Doktorand in der Arbeitsgruppe „Computer Graphics and Human Computer Interaction“ von Professor Dr. Hans Hagen an der Technischen Universität Kaiserslautern. „Die finale Läsion ist aber entscheidend für die erfolgreiche Wahl der Behandlung und Rehabilitation eines Patienten.“ Gemeinsam mit seiner Forscherkollegin Dr. Christina Gillmann von der Universität Leipzig arbeitet Maack an einer neuen Methode, mit der solche Schäden künftig früh aufgespürt und ihre Spätfolgen abgeschätzt werden sollen.

Zum Einsatz kommt hier ein sogenanntes neurales Netzwerk. „Das ist ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz, mit dem der Computer aus Daten lernen kann“, erklärt Maack die Technik. „Diese speziellen Algorithmen nutzen die Erfahrung der Ärzte, die an vorhandenen Bildern Läsionen einzeichnen, um das Netzwerk zu füttern.“ Mit der Methode analysieren Maack und Gillmann Bilddaten von Computertomografien und sind so in der Lage, neue Daten ohne die Hilfe von Medizinern auszuwerten.

Interessant ist die Technik für die Diagnose bei Schlaganfällen, um früh entsprechende Therapiemaßnahmen ergreifen zu können. Auf der Messe stellen die beiden ihre Technik vor.

Der Auftritt der Forscherinnen und Forscher der TU Kaiserslautern bei der Medica wird von Klaus Dosch vom Referat für Technologie und Innovation organisiert. Er ist Ansprechpartner für Unternehmen und vermittelt unter anderem Kontakte zur Wissenschaft.
Kontakt: Klaus Dosch, E-Mail: dosch@rti.uni-kl.de, Tel.: 0631 205-3001

Wissenschaftliche Ansprechpartner:

Robin Maack
Computergrafik und Human Computer Interaction
TU Kaiserslautern
Tel: 0631 205-3268
E-Mail: maack@rhrk.uni-kl.de

Christina Gillmann
Abteilung für Bild- und Signalverarbeitung
Universität Leipzig
Tel: 0341 97 32281
E-Mail: gillmann@informatik.uni-leipzig.de

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Melanie Löw Universitätskommunikation
Technische Universität Kaiserslautern

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