Fortschrittliche bildgebende Verfahren für pathologische Befunde
Bildgebende In-vivo-Verfahren werden häufig zur Diagnose von Abnormalitäten sowohl in Bezug auf die Struktur sowie die Funktion genutzt. Diese Techniken ermöglichen es den Ärzten, zweidimensionale (2D) Schichten oder eine Rekonstruktion des Gehirns des Patienten in 3D, einschließlich Indikatoren in Bezug auf dessen Funktion im Laufe der Zeit bei verschiedenen Tätigkeiten, zu betrachten. Ziel des Projekts "Detection of brain abnormality" (DEBRA) war die Entwicklung computergestützter Techniken zur Segmentierung von Läsionen zur verbesserten Erkennung von CDVs mithilfe der MRT, die auch im Neuroimaging anderer Pathologien weit verbreitete Anwendung finden. Die Wissenschaftler wenden insbesondere Techniken zur Musterklassifikation kombiniert mit statistischen Methoden an, um geringfügige Unterschiede sowohl im Vergleich von erkranktem Gewebe mit gesundem Gewebe sowie bei erkranktem Gewebe im Laufe der Zeit besser erkennen zu können. Bis heute haben die Wissenschaftler klinische Daten gesammelt, simulierte Daten erstellt, Bilddaten vorverarbeitet und Algorithmen zur Segmentierung der Abnormalitäten entwickelt und implementiert. Die Algorithmen bieten im Vergleich zu konventionellen Methoden eine höhere Empfindlichkeit sowohl für reelle als auch simulierte Datensätze. Die derzeit mangelnde Genauigkeit ist angesichts der Beseitigung manueller Auswahl und apriorischem Wissen zu erwarten. Dennoch könnten die derzeitigen Algorithmen zur Beschleunigung des Prüfverfahrens bzw. unter Beaufsichtigung für verbesserte Genauigkeit verwendet werden. Darüber hinaus sollte sich im Rahmen der andauernden Projektarbeit die Genauigkeit der Algorithmen bei der Erkennung von Abnormalitäten verbessern und die Anwendungsmöglichkeiten auf weitere Bereiche außer CVDs ausgeweitet werden.
