Automatisierte, robuste Quantifizierung der Lungenperfusion aus DCE-MRT in einer multizentrischen Studie mit COPD-Patienten (QuantLuPe)

• Antragsteller: Professor Dr. Hans-Ulrich Kauczor, seit 2/2025; Dr.-Ing. Michael Selzer
• Fachliche Zuordnung: Medizininformatik und medizinische Bioinformatik ; Nuklearmedizin, Strahlentherapie, Strahlenbiologie ; Radiologie
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 554598213

Der breite klinische Einsatz von bildbasierten Perfusionsmessungen in der Lungendiagnostik wird durch das Fehlen eines robusten, automatischen Tools zur Perfusionsquantifizierung und durch einen Mangel an Radiologen, die ein kontrastmittelunterstütztes MRT (DCE-MRT) bewerten und damit eine qualitative Bewertung der Lungenperfusion vornehmen können, verhindert. Die bisherigen Softwarelösungen zur Perfusionsquantifizierung scheitern bisher an einer automatischen Auswertung von MRT-Aufnahmen unterschiedlicher Aufnahmebedingungen, wie z.B. unterschiedliche Geräte oder Untersuchungsprotokolle. Diese Lücke soll mit der Entwicklung von QuantLuPe geschlossen werden, indem ein bestehendes Perfusionsquantifizierungstool für die Auswertung einer multizentrischen Studie mit 600 Patienten mit chronisch-obstruktiver Lungenerkrankungen (COPD) weiterentwickelt wird. Um die Weiterentwicklung und die spätere Verwendung von QuantLuPe zu vereinfachen wird parallel das Open-Source Forschungsdatenmanagement- (FDM) & Workflow-Tool Kadi4Mat an die Anforderungen der radiologischen Forschung angepasst und anschließend als Kadi4Rad eingeführt. Die Forschungsziele dieser Studie umfassen a) die Entwicklung einer robusten Lungensegmentierung in multizentrischen Studien, b) das Entwickeln einer Methode zur Atemkorrektur in DCE-MRT Aufnahmen der Lunge, c) den Aufbau und Weiterentwicklung eines nutzerfreundlichen Forschungsdatenmanagement- und Workflow-Tools für eine nachhaltige radiologische Forschung und d) die Weiterentwicklung eines Tools zur robusten, automatischen Quantifizierung der Perfusion im DCE-MRT in einer multizentrischen COPD-Studie. Zunächst werden alternative Segmentierungsmethoden für die Segmentierung der Lunge in den morphologischen Bildern der COPD-Kohorte entwickelt und verglichen. Zusätzlich wird ein Super-Resolution-Reconstruction Modell entwickelt, um die Bildqualität vor der Segmentierung zu verbessern. Da veratmete Messungen zu Problemen bei der Perfusionsquantifizierung führen, wird ein Algorithmus zur Atemkorrektur in den DCE-MRT Aufnahmen entwickelt. Hierzu werden zwei unabhängige Methoden basierend auf der Perfusionsphysik bzw. Bewegungsverfolgung entwickelt und miteinander verglichen. Um die Verwendung der entwickelten Methoden zu vereinfachen, wird das bestehende FDM- und Workflow-Tool Kadi4Mat, für die radiologische Forschung optimiert. Hierzu werden Bausteine zur Integration von Bilddaten ergänzt und Schnittstellen zu bestehenden radiologischen Softwaretools innerhalb von Workflows geschaffen. Abschließend soll das optimierte Perfusionsquantifizierungstool für die Auswertung einer multizentrischen COPD-Studie verwendet werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: USA
• Mitverantwortliche: Dr.-Ing. Arnd Koeppe; Professorin Dr. Britta Nestler; Dr. Oyunbileg von Stackelberg; Dr. Simon Triphan
• Kooperationspartner: Professor Craig Galban, Ph.D.
• Ehemaliger Antragsteller: Professor Dr. Mark Oliver Wielpütz, bis 2/2025