Medizintechnik: Automatisierte Segmentierung von MRT-Aufnahmen des menschlichen Ober- und Unterschenkels
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Effektive und effiziente Bildsegmentierung ist eine Schlüsseltechnologie in der medizinischen Bildanalytik, um eine präzise und detaillierte Identifizierung, Visualisierung, Klassifizierung und Quantifizierung spezifischer Gewebebereiche zu ermöglichen. Um Deep-Learning-Methoden für die semantische Segmentierung mehrerer Gewebe in einem einzigen MR-Scan nutzen zu können, hat der Pforzheimer Student Vincent Wohlfarth eine End-to-End-Bildverarbeitungspipeline entwickelt, die bestimmte Gewebebereiche durch speziell trainierte Deep Learning Modelle effektiv segmentieren und quantifizieren kann. Für seine innovative Abschlussarbeit am Singapore Institute for Clinical Sciences (SICS) in der Metabolic Imaging Group in Singapur mit dem Titel „DL-based 3D segmentation and quantification of muscle compartments and adipose tissue in thigh and calf MR images“ erhielt der Absolvent des Bachelor-Studiengangs Medizintechnik vor einigen Wochen den Richard Wolf GmbH Preis. „Ich habe ein Verfahren zur automatisierten Segmentierung von MRT-Aufnahmen des menschlichen Ober- und Unterschenkels entwickelt. Mit dieser Methodik ist es erstmals möglich, eine Vielzahl tiefliegender, metabolisch relevanter Gewebe mit einem System präzise und nicht-invasiv zu quantifizieren. Hierdurch wird es möglich sein, Biomarker zur Adressierung medizinischer Fragestellungen aufzudecken und so die KI-gestützte Diagnostik voranzutreiben.“, so der 23-Jährige.
Konkret ging es um die Segmentierung von Muskel- und Fettgewebe, um Volumina spezifischer anatomischer Komponenten wie subkutanes Fettgewebe (SAT), den gesamten Muskel, Muskelkompartimente, sowie intra- und intermuskuläres Fettgewebe (Intra- und InterMAT) und auch das kombinierte Muskelfettgewebe (MAT) möglichst exakt zu messen. „Die manuelle Verarbeitung umfangreicher medizinischer Bilddaten durch klinische Experten ist eine äußerst zeitaufwändige und mühsame Arbeit. Durch die Nutzung maschineller Lernmodelle zur Verarbeitung medizinischer Bilddatensätze, insbesondere zur detaillierten anatomischen Segmentierung, kann diese Aufgabe enorm erleichtert werden. Die Bachelorarbeit von Herrn Wohlfarth liefert einen klaren Mehrwert im Bereich der bildgebenden Diagnostik und somit einen maßgeblichen Beitrag für eine gesündere Welt. Sehr großes Potential und somit besonderen Mehrwert sehe ich auch bei der Übertragbarkeit der methodischen Ansätze auf ähnliche Fragestellungen“, so Prof. Dr. rer. nat. habil. Ute Marx. Die Pforzheimer Professorin für Medizintechnik unterstützte Vincent Wohlfarth im Rahmen seiner Abschlussarbeit und vermittelte ihm den Kontakt nach Singapur.
Hintergrund: Medizintechnik in Pforzheim studieren
Durch den demografischen Wandel, das verstärkte Gesundheitsbewusstsein und den medizinisch-technischen Fortschritt ist die Medizintechnik-Branche seit Jahren im Aufwind. Die Bundesregierung hat die Gesundheitswissenschaften zur Schlüsseltechnologie für Deutschland erklärt und als Wachstumsmotor der Zukunft identifiziert. In der Übersicht der Bundesländer nimmt Baden-Württemberg mit über 250 Unternehmen und mehr als 32.000 Beschäftigten im medizintechnischen Bereich eine führende Rolle ein. Auf diesen Aufwärtstrend hat die Hochschule Pforzheim mit der Einrichtung des Bachelor-Studiengangs Medizintechnik im Wintersemester 2012/2013 reagiert. Seither haben über 200 Absolvent*innen den Bachelor-Studiengang erfolgreich abgeschlossen und arbeiten in der Entwicklung, der Zulassung und im Vertrieb medizintechnischer Produkte, in der Beratung von Industrieunternehmen und öffentlichen Institutionen des Gesundheitswesens oder im Rahmen der Einrichtung, der Instandhaltung oder des Qualitätsmanagements in Kliniken und Laboren. Ab dem Wintersemester 2024/2025 wird der konsekutive Master-Studiengang Medizintechnik angeboten, der in enger Abstimmung mit den Medizintechnik-Unternehmen der Region konzipiert wurde und auf die Entwicklung innovativer biomedizinischer Technologien und Marktzulassung von Medizinprodukten im internationalen Kontext setzt.