Projektbeschreibung
Intelligenter Algorithmus zur Reduzierung der Gadoliniumdosis bei der Magnetresonanztomographie
Das Kontrastmittel Gadolinium wird in der Magnetresonanzbildgebung häufig verwendet, um die Sichtbarkeit innerer Strukturen zu verbessern. Dies erhöht die diagnostische Genauigkeit bei Pathologien wie Metastasen. Bei der kranialen Magnetresonanztomographie erhalten Patientinnen und Patienten eine dem Körpergewicht entsprechende volle Dosis des Kontrastmittels. Obwohl Gadolinium in der Regel über die Nieren ausgeschieden wird, ist es giftig und kann schwerwiegende Nebenwirkungen verursachen, darunter allergische Reaktionen und Nierenkomplikationen. Im EU-finanzierten Projekt DAICAR soll dieses Problem gelöst werden. Dazu wurde ein KI-basierter Algorithmus entwickelt, der eine Reduzierung der Gadoliniumdosis ermöglicht. Erste Daten sind vielversprechend, sodass das Projekt nun darauf abzielt, den klinischen Standard des intelligenten Algorithmus zu erhöhen.
Ziel
In cranial magnetic resonance tomography (cMRT), the administration of contrast agent facilitates diagnosis of various pathologies such as metastases due to contrast agent enhancement. Patients undergoing a medically indicated cMRT receive 100% of the authorized contrast agent dose, i.e. 0.1 mmol of gadolinium per kg body weight. The main component of MRT contrast agent is gadolinium, which is a highly toxic rare-earth element, which has potential health side effects (inter alia allergic reactions and accumulation in the body) as well as environmental side effects (accumulation in the tap water).
Due to the aforementioned issues, the reduction of contrast agent dose in cMRT is highly desirable. To tackle this issue, Katerina Deike-Hofmann from the Clinic for Neuroradiology at the University Hospital Bonn together with colleagues and collaborators from the Institute of Mathematics and Life Sciences developed an artificial intelligence (AI)-based algorithm that allows for contrast agent reduction called SmartContrast. Until today, more than 1.000 prospective data sets were acquired at seven different clinics and SmartContrast showed excellent generalizibility. Thus, Katerina Deike-Hofmann founded the relios.vision GmbH as a spin-off of the University Bonn to commercialize SmartContrast. Her goal is to advance the clinical standard by combining knowledge from the areas of medicine, mathematical image processing, computer vision, and artificial intelligence.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.3.2 - European innovation ecosystems Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support ActionsKoordinator
53113 BONN
Deutschland