02.11.2021 In Zusammenarbeit mit Prof. Johannes Stegmaier von der RWTH Aachen führen wir im Rahmen unserer Produktentwicklung einen zusätzlichen Forschungsansatz zur Qualitätssicherung durch. Johannes Stegmaier ist Professor am Institute of Imaging & Computer Vision, das zum Fachbereich Electrical Engineering & Information Technology der RWTH Aachen University gehört.

Gemeinsam werden wir nach neuen Ansätzen suchen, um Läsionen in Prostata-MRT Bildern zuverlässig zu lokalisieren.

Ausgangspunkt des Forschungsprojekts sind Überlegungen, wie auch ohne sehr große Mengen an qualitativ hochwertig annotierten MRT-Bilddaten gearbeitet werden kann. Der bisherige Ansatz Voxel-genauer Markierungen ist extrem zeitaufwändig und teuer und kann in der Regel nur von Radiologinnen und Radiologen mit tiefgehenden Fachkenntnissen vorgenommen werden. Die Qualität jedes trainierten Segmentierungsnetzes ist folglich durch die Qualität und Genauigkeit dieser Annotationen limitiert. Liegen mangelhafte Annotationen, starke Interobservervariabilitäten oder auch unterschiedliche Segmentierungen in ADC und T2w vor, leiden Sensitivität und Spezifität der KI-Modells.

Ob wir diese Annotationsprobleme zukünftig umgehen können, soll unser zusätzlicher Forschungsansatz zur Qualitätssicherung in Zusammenarbeit mit der RWTH Aachen zeigen.

Bis zum Sommer 2022 sollen erste Ergebnisse zu alternativen Ansätzen vorliegen.