22/07/2013 - Künstliche Intelligenz zur Diagnose neurodegenerativer Erkrankungen

Menéame

Neurodegenerative Erkrankungen sind heute eine der wichtigsten Todesursachen der spanischen Bevölkerung. Angesichts der steigenden Lebenserwartung und der Alterung der Bevölkerung in den Industrieländern wird davon ausgegangen, dass nur die Alzheimer-Krankheit mehr als die Hälfte der Bevölkerung betrifft. 60 Millionen Menschen in den nächsten 50 Jahren. Dies hat weltweit erhebliche medizinische, soziale und wirtschaftliche Folgen. Die Erforschung der Ursachen oder der Produktionsmechanismen dieser Krankheiten stellt daher eine große Herausforderung dar und ist für die Entwicklung von Arzneimitteln, die es ermöglichen, so schnell wie möglich auf die Krankheit zu reagieren und dabei die Erwartungen und die Lebensqualität der Patienten zu verbessern. Gleichzeitig ist eine frühzeitige Diagnose bei der Behandlung dieser Krankheiten von wesentlicher Bedeutung.

In diesem Zusammenhang ist die Forschung, die die bioSip-Gruppe der Universität Malaga. Insbesondere bei der Entwicklung von Systemen zur Unterstützung der Diagnose neurodegenerativer Krankheiten, ein Problem von großer sozialer Bedeutung.

Die aktuellen medizinischen Bildgebungstechniken haben bei der Beurteilung von Behandlungen und der Diagnose einen großen Fortschritt erzielt, indem sie viele strukturelle oder funktionelle Informationen in nichtinvasiver Weise bereitgestellt haben. Die Auswertung dieser Bilder wird jedoch normalerweise von Experten auf der Grundlage ihrer eigenen Erfahrung und Fähigkeit und anderer subjektiver Verfahren durchgeführt, die eine beträchtliche Zeit in Anspruch nehmen und wahrscheinlich irreführen. Auf der anderen Seite ist das menschliche visuelle System nicht in der Lage, mehr als mehrere Dutzend Graustufen zu unterscheiden, während wir in einem Magnetresonanzbild zum Beispiel Tausende unterschiedlicher Ebenen finden können. So Computergestützte Diagnosesysteme (CAD) sind ein wichtiges Instrument für Radiologen und andere Spezialisten bei der Suche nach einer bestimmten Anomalie.

Die Forscher der bioSip-Gruppe, in Zusammenarbeit mit SIPA-Gruppe der Universität Granada, haben verschiedene Methoden entwickelt, die auf statistische und künstliche Intelligenztechniken zur Verarbeitung von Gehirnbildern, die durch Magnetresonanztomographie (MRI) gewonnen werden. Darüber hinaus ermöglichen sie die Einführung von Systemen zur Unterstützung der Diagnose (und Früherkennung) neurodegenerativer Erkrankungen wie Alzheimer. Dazu wurden verschiedene Bildsegmentierungsalgorithmen entwickelt, bei denen es möglich ist, Basisgewebe, die ein gesundes Gehirn bilden, zu trennen und das Volumen jedes Gewebes zu quantifizieren. Dieser Prozess, der in verschiedenen internationalen Fachzeitschriften veröffentlicht wurde, ist sehr wichtig, da neurodegenerative Prozesse zu einer Veränderung der Gewebeverteilung in verschiedenen Gehirnbereichen führen.

Außerdem wurden statistische und künstliche Intelligenztechniken eingesetzt, die es ermöglichen, Bilder von gesunden Patienten und mit Alzhéimer zu klassifizieren. Der Prozess, dessen allgemeines Schema in dem Bild, das die Nachricht begleitet, zu sehen ist, verwendet alle Farbinformationen (die das menschliche Auge nicht unterscheiden können) und Raum (dreidimensionale Strukturen) im Magnetresonanzbild. Auf der Grundlage einer Reihe von Bildern, die zuvor von Fachärzten (als Trainingsset bezeichnet) gekennzeichnet wurden, wird ein Modell mit Hilfe eines Lernprozesses entwickelt, in dem die verschiedenen mit der Alzheimer-Krankheit assoziierten Regionen identifiziert und die Relevanz jedes Bereichs für die Diagnose dieser Krankheit ermittelt wird. Im Bild kann man einen dreidimensionalen Wiederaufbau des Modells sehen, in dem die wärmeren Farben den wichtigsten Regionen entsprechen.

Vorher wurden Diagnosemethoden mit funktionellen Bildern entwickelt. Bei der Arbeit wurden strukturelle MRT-Bilder verwendet, die wesentlich weniger kosten und nicht invasiv sind.

Einer der wichtigsten Vorteile dieser Technik ist, dass sie zur Modellierung anderer neurodegenerativer Erkrankungen verwendet werden kann. Eine der Arbeitsschwerpunkte der Gruppe besteht in der Validierung der Anwendung in anderen Krankheiten. Darüber hinaus werden die entwickelten Techniken auch in anderen Bereichen aus anderen Arten von Bildern und biochemischen Signalen eingesetzt, die beispielsweise bei der Erkennung von Eindringlingen in Computernetzen nützlich sein können.

 Weitere Informationen:

Universität Malaga

Depto. Kommunikationstechnik

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UMA

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