Personalisierte Behandlung des Schlaganfalls: Verbesserung der Diagnose durch eine rechnergestuetzte Auswahl der Behandlung

• Antragsteller: Professor Dr. Björn Menze
• Fachliche Zuordnung: Klinische Neurologie; Neurochirurgie und Neuroradiologie ; Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik ; Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 326824585

• Erstellungsjahr: 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Der Schlaganfall ist die zweithäufigste Todesursache und eine der Hauptursachen für Behinderungen in den Industrieländern: Bei überlebenden Patienten ist der Schlaganfall aufgrund der anhaltenden Behinderung häufig mit hohen sozioökonomischen Kosten verbunden. In der klinischen Praxis werden fortschrittliche bildgebende Verfahren zunehmend für eine schnelle und zuverlässige Diagnose und Stratifizierung für die Therapie eingesetzt. Die Tissue-at-Risk-Abschätzung wird häufig durch MRT durchgeführt, wobei der Infarktkern in der diffusionsgewichteten Magnetresonanztomographie (DWI-MRT) als Bereich eingeschränkter Diffusion identifiziert wird. Das umliegende, stark unterperfundierte und potenziell rettbare Gewebe (d. h. die „Penumbra“) ist durch eine Verzögerung der arteriellen Transitzeit im perfusionsgewichteten MRT gekennzeichnet. Die klinische Bildinterpretation wird routinemäßig als visuelle Analyse durch Neuroradiologen und/oder neurologische Schlaganfallexperten durchgeführt.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Direct Estimation of Pharmacokinetic Parameters from DCE-MRI Using Deep CNN with Forward Physical Model Loss. Lecture Notes in Computer Science, 39-47. Springer International Publishing.
  Ulas, Cagdas; Tetteh, Giles; Thrippleton, Michael J.; Armitage, Paul A.; Makin, Stephen D.; Wardlaw, Joanna M.; Davies, Mike E. & Menze, Bjoern H.
  
• DeepVesselNet: Vessel Segmentation, Centerline Prediction, and Bifurcation Detection in 3-D Angiographic Volumes. Frontiers in Neuroscience, 14.
  Tetteh, Giles; Efremov, Velizar; Forkert, Nils D.; Schneider, Matthias; Kirschke, Jan; Weber, Bruno; Zimmer, Claus; Piraud, Marie & Menze, Björn H.
  
• Detection of Ischemic Infarct Core in Non-contrast Computed Tomography. Lecture Notes in Computer Science, 260-269. Springer International Publishing.
  Hornung, Maximilian; Taubmann, Oliver; Ditt, Hendrik; Menze, Björn; Herman, Pawel & Fransén, Erik
  
• Machine learning analysis of whole mouse brain vasculature. Nature Methods, 17(4), 442-449.
  Todorov, Mihail Ivilinov; Paetzold, Johannes Christian; Schoppe, Oliver; Tetteh, Giles; Shit, Suprosanna; Efremov, Velizar; Todorov-Völgyi, Katalin; Düring, Marco; Dichgans, Martin; Piraud, Marie; Menze, Bjoern & Ertürk, Ali
  
• clDice - a Novel Topology-Preserving Loss Function for Tubular Structure Segmentation. 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 16555-16564. IEEE.
  Shit, Suprosanna; Paetzold, Johannes C.; Sekuboyina, Anjany; Ezhov, Ivan; Unger, Alexander; Zhylka, Andrey; Pluim, Josien P. W.; Bauer, Ulrich & Menze, Bjoern H.
  
• Velocity-To-Pressure (V2P) - Net: Inferring Relative Pressures from Time-Varying 3D Fluid Flow Velocities. Lecture Notes in Computer Science, 545-558. Springer International Publishing.
  Shit, Suprosanna; Das, Dhritiman; Ezhov, Ivan; Paetzold, Johannes C.; Sanches, Augusto F.; Thuerey, Nils & Menze, Bjoern H.
  
• Whole brain vessel graphs: A dataset and benchmark for graph learning and neuroscience. Proc NeurIPS
  J.C. Paetzold, J. McGinnis, S. Shit, I. Ezhov, P. Büschl, C. Prabhakar ... & B. Menze
  
• ISLES 2022: A multi-center magnetic resonance imaging stroke lesion segmentation dataset. Scientific Data, 9(1).
  Hernandez, Petzsche Moritz R.; de la Rosa, Ezequiel; Hanning, Uta; Wiest, Roland; Valenzuela, Waldo; Reyes, Mauricio; Meyer, Maria; Liew, Sook-Lei; Kofler, Florian; Ezhov, Ivan; Robben, David; Hutton, Alexandre; Friedrich, Tassilo; Zarth, Teresa; Bürkle, Johannes; Baran, The Anh; Menze, Björn; Broocks, Gabriel; Meyer, Lukas ... & Kirschke, Jan S.
  
• Relationformer: A Unified Framework for Image-to-Graph Generation. Lecture Notes in Computer Science, 422-439. Springer Nature Switzerland.
  Shit, Suprosanna; Koner, Rajat; Wittmann, Bastian; Paetzold, Johannes; Ezhov, Ivan; Li, Hongwei; Pan, Jiazhen; Sharifzadeh, Sahand; Kaissis, Georgios; Tresp, Volker & Menze, Bjoern
  
• A deep learning approach to predict collateral flow in stroke patients using radiomic features from perfusion images. Frontiers in Neurology, 14.
  Tetteh, Giles; Navarro, Fernando; Meier, Raphael; Kaesmacher, Johannes; Paetzold, Johannes C.; Kirschke, Jan S.; Zimmer, Claus; Wiest, Roland & Menze, Bjoern H.