Verbesserung der diagnostischen MRT-Daten bei pädiatrischen Hirntumoren durch künstliche Intelligenz

• Antragsteller: Dr. Gianluca Brugnara
• Fachliche Zuordnung: Radiologie ; Medizininformatik und medizinische Bioinformatik
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 519180021

Unseres Projekts zielt sich darauf an die Anwendung von Deep-Learning-Methoden zur synthetischen Verbesserung von MRT-Daten bei pädiatrischen Hirntumoren. Konkret werden wir die große Menge an verfügbaren retrospektiven Bildgebungsdaten nutzen, die im Rahmen der vom Universitätsklinikum Heidelberg und dem Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) koordinierten Studie "Molekulare Neuropathologie 2.0" (MNP 2.0) gesammelt wurden, um: (i) generativen adversen Netzwerken (GAN) anzuwenden, um virtuelle kontrastverstärkte MR-Bilder aus nicht-verstärkten Daten zu erzeugen. (ii) Deep-Learning-basierte Methode für die Superauflösung von pädiatrischen Hirntumor-MRT-Daten zu entwickeln, die die Scanzeiten reduzieren können.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen