Nahezu alle Erkrankungen erzeugen Veränderungen im Körpergewebe, die sich in den modernen Bildgebungsverfahren wie der Computertomographie (CT) oder Magnetresonanztomographie (MRT) niederschlagen. Aufgrund der hohen Anforderungen an die Rechenkapazität existieren jedoch keine für den klinischen Alltag einsetzbaren Werkzeuge, um aus Serien von Bilddaten eines Patienten zuverlässige Verlaufsbeurteilungen und –prognosen abzuleiten. Dies gilt insbesondere für Läsionen aufgrund Multipler Sklerose, für die sich noch keine standardisierten Quantifizierungsverfahren durchgesetzt haben.

Ziel dieses Projekts war die Entwicklung eines Verfahrens und eines dieses Verfahren umsetzenden Softwaretools, das erstmals eine prozesssichere und weitgehend automatisierte longitudinale Analyse klinischer Daten (im konkreten Fall: MRT-Daten zur Verlaufskontrolle von Multipler Sklerose) mit dem Ziel einer frühzeitigen Verlaufserkennung und –prognose ermöglichen soll. Dazu soll das System verteilte Rechnerressourcen nutzen können, eine in der medizinischen Bilddiagnostik ebenfalls neuartige Funktionalität.

• Prof. Dr. Dagmar Krefting (Projektleitung)

• Dr. Sebastian Papazoglou (Projektmitarbeiter_in)
• René Siewert (Projektmitarbeiter_in)

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)

• Charité Universitätsmedizin Berlin
• Mint Medical GmbH

Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)