Projektleitung: Dr. Niclas Hagen 

Kooperation:

Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie (DIR), Universitätsklinikum Heidelberg

Translational Lung Research Center Heidelberg (TLRC) Heidelberg

Institut für Diagnostische Radiologie und Neuroradiologie, Universitätsmedizin Greifswald

Förderer: Mukoviszidose e.V.

Kurzbeschreibung:

Eine andauernde Entzündung der Nasennebenhöhlen – Chronische Rhinosinusitis (CRS) – ist eine häufige Begleiterkrankung bei Mukoviszidose (CF). Am TLRC Heidelberg wurde ein visuelles Scoringverfahren entwickelt, um den Schweregrad einer CRS semi-quantitativ auf Basis von Magnetresonanztomographie (MRT)-Aufnahmen bestimmen zu können. Um Radiolog:innen beim Scoringprozess zu unterstützen, arbeiten wir an der KI-gestützten Einstufung des Schweregrades von Anomalien in den Nasennebenhöhlen.

Auf einem kuratierten Datensatz werden zunächst KI-Modelle für die automatisierte Maskierung von Nasennebenhöhlen und möglichen Anomalien in MRT-Bilddaten überwacht trainiert. Darauf aufbauend werden wir Algorithmen sowie maschinelle Lernverfahren untersuchen, um anhand der maskierten anatomischen Strukturen und Anomalien den Schweregrad einer CRS möglichst zuverlässig zu bestimmen. Die Vorhersagekraft der KI wird abschließend anhand von Testfällen, welche nicht für das Training der KI verwendet wurden – evaluiert und durch Radiolog:innen beurteilt.

Die angestrebten Ergebnisse tragen zu einer automatisierten und standardisierten Bewertung von Veränderungen in den oberen Atemwegen bei. Perspektivisch verfolgen wir das Ziel, individuelle Krankheitsverläufe vorherzusagen, so dass Therapieentscheidungen frühzeitig getroffen und die Lebensqualität von Mukoviszidosepatient:innen nachhaltig verbessert werden kann.

Laufzeit: 12/2025-04/2027

MitarbeiterInnen des Instituts: Mariem Hadj Kacem