Projektakademie Medizintechnik: LearnBarrida - Bildanalyse und Maschinelles Lernen bei Barrett Oesophagus: Identifikation von Dysplasien und Adenokarzinomen

• Antragsteller: Professor Dr. Christoph Palm
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 332376560

Barrett-Oesophagus ist eine degenerative Gewebeveränderung der Speiseröhre, die als Vorbote für oesophageale Adenokarzinome (OAK) gilt. Nur bei einer frühzeitigen Diagnose einer hochgradigen Dysplasie (HDP) oder eines Karzinoms gibt es gute Heilungschancen. OAK ist die Krebsart, die in der westlichen Welt die höchste Steigerungsrate aufweist. Die Identifikation von HDP und OAK im Rahmen einer endoskopischen Untersuchung ist allerdings problematisch. Im Rahmen des Projektes LearnBarrIDA werden Methoden der Bildanalyse und des Maschinellen Lernens adaptiert und weiterentwickelt, um endoskopische Farbbilder automatisch auszuwerten und diagnostisch relevante Merkmale zu ermitteln. Mit einem ausgereiften CAD (computer assisted diagnosis) System stünde Ärzten ein automatisiertes Diagnosehilfsmittel zur Verfügung, mit dem die Zahl fehlerhaft befundener HDP/OAK Fälle verringert und die Heilungschancen deutlich verbessert werden könnte.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen