Das Projekt der Fakultät Ingenieurwissenschaften und Gesundheit erforscht die frühzeitige Erkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs durch moderne Techniken und künstliche Intelligenz.
Kombination von Bildgebung und KI generiert System zur präzisen Gewebeanalyse
Durch die Kombination innovativer Bildgebung und KI entsteht ein System zur präzisen Gewebeanalyse, das die Tumorerkennung erleichtert und nicht-invasive Diagnostik sowie Patientensicherheit verbessert.
Verfahren
| Schritt | Verfahren |
|---|---|
| 1 | Entwicklung miniaturisierter Endoskope mit integriertem Multimodalkamerasystem Es werden besonders kleine Endoskope konstruiert, die mehrere hochspezialisierte Kameras enthalten. Diese ermöglichen es, verschiedene bildgebende Verfahren gleichzeitig einzusetzen. |
| 2 | Gewinnung umfangreicher Bilddatensätze mittels spektraler Bildgebung und Fluoreszenztechnologien Mit Hilfe neuartiger Bildtechniken, die z. B. auf Lichtreflexionen oder fluoreszierende Signale reagieren, werden detaillierte Bilder vom inneren Gewebe erzeugt. So entstehen umfassende Datensätze mit vielen Informationen über unterschiedliche Gewebestrukturen. |
| 3 | Annotation der Bilddaten durch medizinische Expert:innen zur Schulung der KI Fachärzt*innen analysieren die Bilder und kennzeichnen, welche Bildbereiche gesundes, entzündetes oder tumorverdächtiges Gewebe zeigen. Diese Markierungen dienen der künstlichen Intelligenz als Grundlage, um das Erkennen solcher Muster zu erlernen. |
| 4 | Implementierung und Echtzeit-Validierung der KI-gestützten Diagnostik Die trainierte KI wird in das System eingebunden und soll während der Untersuchung sofort anzeigen können, welche Gewebeart gerade betrachtet wird. In dieser Phase wird überprüft, ob die KI zuverlässig und schnell arbeitet. |
| 5 | Modellversuche zur Bestimmung von Sensitivität und Spezifität In kontrollierten Testumgebungen wird untersucht, wie genau das System arbeitet. Dabei wird getestet, wie gut es krankes Gewebe erkennt (Sensitivität) und gesundes korrekt ausschließt (Spezifität). |
Das Projekt basiert auf interdisziplinärer Zusammenarbeit:
- Die HAWK entwickelt die Bildgebungssysteme
- die UMG (Universitätsmedizin Göttingen) bringt medizinisches Fachwissen ein
- PolyDiagnost ist für die technische Umsetzung der Endoskope zuständig
- PLANET AI entwickelt die Algorithmen zur Bildanalyse mit künstlicher Intelligenz
Eckdaten zum Projekt
Studiengang
Medizintechnik
Studienbereich
Ingenieurwissenschaften und Gesundheit
Externe Beteiligung
Universitätsmedizin Göttingen
PolyDiagnost
PLANET AI
Zeitraum
2024
Ziel
Entwicklung eines KI-gestützten Endoskops zur verbesserten Diagnostik von Bauchspeicheldrüsenkrebs
