Description du projet
Un algorithme intelligent pour réduire la dose de gadolinium dans l’imagerie par résonance magnétique
L’agent de contraste gadolinium est couramment utilisé en imagerie par résonance magnétique pour améliorer la visibilité des structures internes. Il accroît la précision du diagnostic de pathologies telles que les métastases. Lors d’une tomographie par résonance magnétique crânienne, les patients reçoivent une dose complète de l’agent de contraste en fonction de leur poids. Bien qu’il soit généralement éliminé par le système rénal, le gadolinium est toxique et peut provoquer des effets secondaires graves, notamment des réactions allergiques et des complications rénales. Pour y remédier, le projet DAICAR, financé par l’UE, a mis au point un algorithme basé sur l’IA qui permet de réduire la dose de gadolinium. Les premières données s’étant avérées prometteuses, le projet espère désormais faire progresser la norme clinique de son algorithme intelligent.
Objectif
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.
Champ scientifique
Programme(s)
- HORIZON.3.2 - European innovation ecosystems Main Programme
Régime de financement
HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support ActionsCoordinateur
53113 BONN
Allemagne