Forschung
Die Analysesoftware für die nicht-invasive Perfusionsbildgebungstechnik Arterial Spin Labeling (ASL) ist in unsere professionelle Lösung „mTRIAL“ integriert, um klinischen Forschern die Durchführung von Forschung und klinischen Studien in Echtzeit zu ermöglichen. Zu den aktuellen Highlights gehören der neue webbasierte DICOM-Viewer und die atlasbasierte regionale Perfusionsanalyse, die eine automatisierte Analyse von Längsschnittstudien unterstützt. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie mehr über die Hirnperfusionsanalyse mit ASL für klinische Studien erfahren möchten.
Unsere großartigen Projektpartner:
Goldstandardphantoms Ltd, mit Sitz in London, UK, stellt hochpräzise Perfusionsphantome für die Qualitätskontrolle her, um stabile und zuverlässige Bildquantifizierung in klinischen Studien sicherzustellen.
Das Amsterdam University Medical Center ist führend in der klinischen Forschung zu Alzheimer- und Demenzerkrankungen in den Niederlanden und stärkt die ASL-Community, indem es sein Fachwissen in das Analysetool „ExploreASL“ einbringt.
Die Hochschule Darmstadt hat einen starken Fokus auf Computer-Vision Technologien und liefert die KI für die Alzheimer-Vorhersage basierend auf den fortschrittlichsten neuronalen Netzen.
Unser Fokus liegt auf einer benutzerfreundlichen Darstellung von ASL-Auswertungen, um effiziente Studienabläufe und zuverlässige Ergebnisse zu unterstützen. Wir bieten interaktive Berichte für einen schnellen Überblick über einen Teilnehmer sowie PDF-Berichte für eine strukturierte Archivierung.
für die sofortige Anzeige der Auswertungsergebnisse – jederzeit und überall.
Die Rückfallwahrscheinlichkeit bei Brustkrebs lässt sich noch immer schwer prognostizieren. Gemeinsam mit neun Partnern in der EU führen wir erstmals radiologische, histo-pathologische und klinische Daten der Patientinnen in einem Modell zusammen, um die Prognose für distale Metastasen zu verbessern.
Ein Aortenaneurysma oder gar eine Aortendissektion wird oft als Nebenbefund auf abdominellen CT-Aufnahmen entdeckt. Im Zweifel muss der Patient aber möglichst schnell weiterbehandelt werden. Wir entwickeln eine automatische, KI-gestützte Auswertung aller abdominellen CT-Aufnahmen in der Cloud, die im Fall eines kritischen Befundes den diensthabenden Arzt direkt alarmiert, so dass der Patient priorisiert werden kann.
ASL hat das Potential, die Diagnose und Verlaufskontrolle bei Alzheimer zu verbessern, insbesondere bei älteren Menschen mit kardiovaskulären Risikofaktoren.
Ein zeitraubendes Verfahren, das bisher nur in akademischen Umgebungen zum Einsatz kam. Im KI4MS-Projekt bringen wir diese wertvolle Technik in die radiologische Praxis. Dazu nutzen wir ein neuronales Netzwerk, das speziell auf die strukturellen Veränderungen trainiert wurde. Weniger als zehn Minuten benötigt diese künstliche Intelligenz, um eine 3D-Karte der Gewebeveränderungen zu berechnen.
Bild: KI4KMU – Beispiel einer KI-gestützten VGM Auswertung, die im Rahmen eines vom baden-württembergischen Wirtschaftsministerium geförderten Projektes gemeinsam mit der Universitätsmedizin Mannheim und der MedicalSyn GmbH in Stuttgart entwickelt wurde.
Strukturelle Veränderungen durch entzündliche Prozesse bieten Anzeichen für den zukünftigen Verlauf von Multipler Sklerose und liefern auch für weitere Krankheitsbilder neue Informationen. Der erprobte VGM-Algorithmus visualisiert diese Veränderungen und erstellt so eine „Landkarte“ des Gehirns. Die Auswertung bestimmt dabei Gewebeveränderungen mit 100 Mio. Freiheitsgraden.
Bild: KI4KMU – Beispiel einer KI-gestützten VGM Auswertung, die im Rahmen eines vom baden-württembergischen Wirtschaftsministerium geförderten Projektes gemeinsam mit der Universitätsmedizin Mannheim und der MedicalSyn GmbH in Stuttgart entwickelt wurde.
Wir arbeiten daran, Alzheimer im frühen Stadium auf MR-Bildern zu erkennen. Die künstliche Intelligenz hilft uns dabei, spezifische Muster in der Perfusion des Gehirns zu erkennen und einzuschätzen.
Präzise, individuelle Diagnose von Demenzerkrankungen auch in kleineren Praxen und Kliniken ohne Forschungshintergrund sind unsere Vision. Künstliche Intelligenz ist geradezu prädestiniert dafür, Ärzte bei dieser Arbeit zu unterstützen.