Automatisierte Erkennung von fokalen kortikalen Dysplasien (FCD) auf MRT-Bildern mit dem Epilepsiezentrum Hamburg, dem Evangelischen Krankenhaus Alsterdorf
Client Story – FCD-Erkennung für das Evangelische Krankenhaus Alsterdorf in Hamburg
Über das Projekt
Das Epilepsiezentrum Hamburg ist eine führende Institution in Deutschland und Europa für umfassende Epilepsiediagnostik mit Schwerpunkt auf Erkennung und Behandlung von Epilepsie. Die genaue Erkennung von fokalen kortikalen Dysplasien (FCD) erfordert jedoch sehr tiefgreifende Kenntnisse der Epileptologie, und die Anzahl der Spezialisten weltweit ist sehr begrenzt, wodurch viele Patienten keine richtige Diagnose erhalten.
Die Aufgabe bleibt eine bedeutende Herausforderung aufgrund der unterschiedlichen Lage, Größe und Form von FCDs. Sie gehen oft in umgebendes Gewebe über, ohne klare definierbare Grenzen, was ihre Erkennung auch für erfahrene medizinische Fachkräfte zu einer komplexen Aufgabe macht.
Lösung
In Zusammenarbeit mit den Experten des Epilepsiezentrums Hamburg haben wir die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz genutzt, um die Erkennung und Identifizierung von FCDs auf medizinischen Bildern zu automatisieren. Wir haben ein 3D-Faltungsneuronales Netzwerk mit Autoencoder-Regularisierung entwickelt, das speziell auf die Erkennung und Segmentierung von FCDs zugeschnitten ist. Dieses innovative Modell zeigte eine höhere Sensitivität bei der Erkennung von FCDs im Vergleich zu konventionellen visuellen Analysen. Die Experten fanden das entwickelte Modell für das FCD-Screening in der klinischen Praxis äußerst nützlich.
Herausforderungen
Die Erkennung von FCDs stellt im Vergleich zu anderen Anwendungen von KI in der Radiologie, wie der Segmentierung von Hirngewebe oder der Tumorerkennung, einzigartige Herausforderungen dar. Die inhärente Komplexität ergibt sich aus den erheblichen Variationen in der Lage, Größe und Form von FCDs sowie ihrer Tendenz, in umgebendes Gewebe überzugehen. Die manuelle MRT-Analyse durch Experten ist zeitaufwendig, erfordert fundiertes Fachwissen und kann subjektiv sein, was es schwierig macht, einen zuverlässigen Datensatz für das Training von KI-Modellen zu erstellen. Dank umfangreicher technologischer Forschung und der Zusammenarbeit mit den Ärzten des Epilepsiezentrums haben wir jedoch erfolgreich den größten Datensatz von MRT-Bildern mit FCDs zusammengestellt und erstklassige Ergebnisse bei der Erkennung von FCDs erzielt.
Geschäftsvorteile
- Verbesserte Patientenergebnisse: Die frühzeitige und genaue Erkennung von FCDs ermöglicht rechtzeitige Interventionen, was zu besseren Patientenergebnissen und einer höheren Wahrscheinlichkeit der Freiheit von epileptischen Anfällen führen kann.
- Verbesserte FCD-Erkennung: Das automatisierte FCD-Erkennungssystem verbessert die Genauigkeit und Sensitivität bei der Identifizierung von FCDs auf MRT-Bildern, was eine höhere Erkennungsrate gewährleistet und das Risiko unentdeckter FCDs reduziert.
- Zeitersparnis: Durch die Automatisierung des Erkennungsprozesses können medizinische Fachkräfte erhebliche Zeit einsparen, die zuvor für manuelle Analysen aufgewendet wurde, und sich auf andere wichtige Aspekte der Patientenversorgung konzentrieren.
- Verbesserte diagnostische Präzision: Das KI-Modell bietet eine konsistente und objektive Analyse, reduziert die Subjektivität bei der FCD-Diagnose und trägt zu einer präziseren Behandlungsplanung bei.
Einzigartige Merkmale der Lösung
- 3D-Faltungsneuronales Netzwerk: Unsere maßgeschneiderte neuronale Netzwerkarchitektur, die speziell für die Erkennung und Segmentierung von FCDs entwickelt wurde, nutzt fortschrittliche Deep-Learning-Techniken, um MRT-Bilder in drei Dimensionen zu analysieren und die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern.
- Autoencoder-Regularisierung: Die Einbindung der Autoencoder-Regularisierung verbessert die Robustheit und Generalisierungsfähigkeiten des Modells, um eine zuverlässige Leistung bei unterschiedlichen Datensätzen zu gewährleisten.
- Erstklassige Ergebnisse: Dank umfangreicher Forschung und Zusammenarbeit haben wir erstklassige Ergebnisse bei der FCD-Erkennung erzielt, was medizinischen Fachkräften modernste Technologie für genaue Diagnose und Behandlung bietet.
- Kontinuierliches Lernen: Unsere Lösung wird im Laufe der Zeit immer besser, dank des innovativen Ansatzes des kontinuierlichen Lernens, bei dem neue Daten verwendet werden, um das Modell kontinuierlich zu verbessern und gleichzeitig das Risiko des katastrophalen Vergessens (Vergessen bereits gelernten Wissens) zu minimieren.
Unsere Partnerschaft mit dem Epilepsiezentrum Hamburg und die Entwicklung eines KI-gesteuerten FCD-Erkennungssystems haben die Art und Weise revolutioniert, wie FCDs auf MRT-Bildern identifiziert werden. Indem wir die mit der FCD-Erkennung verbundenen Herausforderungen angegangen sind, haben wir präzisere und effizientere Diagnosen ermöglicht, was zu verbesserten Patientenergebnissen und einer höheren Qualität der Versorgung in der Epilepsiebehandlung führt.
Die Ergebnisse unserer Arbeit wurden in den renommiertesten Zeitschriften für Epilepsie veröffentlicht, einschließlich des unten aufgeführten Papers. Weitere Publikationen sind in Arbeit.
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