M2OLIE - Mannheim Molecular Intervention Environment; Verbundprojekt: Molekulare innovative Bildgebung für die individualisierte Diagnostik (M²IBID); Teilvorhaben: Koordination radiologischer- und molekulardiagnostischer Datenfusion (M²KoRaMo)

Abstract

Im Rahmen des Teilprojekts M²KoRaMo wurden verschiedene neuartige Ansätze zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Biopsie- und Bilddaten entwickelt. Die automatische Ermittlung der Biopsielokalisation konnte aufgrund fehlender Daten nicht realisiert werden, jedoch bietet die mint Lesion™ Software im Forschungscampus nun die Möglichkeit, Biopsielokalisationen manuell im Bilddatensatz anzugeben. Eine zukünftige automatische Erkennung ist möglich, sobald ausreichend Daten aus dem laufenden Betrieb vorliegen. Mithilfe der Bildregistrierung, die vom Projektpartner Hochschule Mannheim in das System integriert wird, ist nicht nur eine fusionierte Bildansicht möglich, sondern auch eine Übertragung der Biopsielokalisation in andere Bildserien. Zur besseren Planung von Biopsien wurden neue Exportfunktionen auf Grundlage etablierter Formate wie XML entwickelt, die es erlauben, Biopsieinformationen maschinell zu erfassen und mit Hilfe des HL7 FHIR Standards weiterzuverarbeiten. Ein wesentlicher Fortschritt war die erfolgreiche Anbindung der entwickelten Funktionalitäten an den Data Lake und die Unterstützung standardisierter Datenformate wie DICOMRTSTRUCT und NRRD für Segmentierungen. Diese Formate ermöglichen den Austausch dreidimensionaler Segmentierungen mit Projektpartnern und erleichtern die Integration in klinische Abläufe. Die Segmentierungen können für spätere Verarbeitungen gespeichert oder zur Planung von Interventionen verwendet werden. Ein besonderer Fokus lag auf der Weiterentwicklung der Standardisierung von Import- und Exportfunktionalitäten. So wurde die Anpassung des DICOM-Standards zusätzlich für SEGObjekte vorangetrieben, um hierarchische Strukturen abzubilden und das Tracking von Strukturen über die Zeit zu ermöglichen. Zudem wurden externe Segmentierungen durch Regeln in das interne Befundmodell integriert, um beispielsweise Tumore in der Lunge konsistent zu klassifizieren. Es wurde zudem sichergestellt, dass externe Segmentierungen nach dem Import in mint Lesion ™ angepasst oder korrigiert werden können, um die Einhaltung definierter Anforderungen und die Überwachung der Segmentierungsqualität sicherzustellen. Im Bereich Radiomics wurden kontinuierlich weitere Feature-Gruppen, wie GLRLM und GLSZM, implementiert. Es wurden Werkzeuge zur Exploration und Visualisierung von Radiomics-Daten entwickelt, die eine kontinuierliche Beobachtung der Kennzahlen über die Zeit ermöglichen. Die Anbindung an die Benutzerschnittstelle wurde verbessert, sodass Radiomics-Analysen für ganze Patientengruppen mit wenigen Klicks gestartet werden können. Optimierungen in der Berechnungsgeschwindigkeit führten dazu, dass mehr Analysen in kürzerer Zeit durchgeführt werden können. Insgesamt trugen die Weiterentwicklungen zur Verbesserung der Analyse- und Visualisierungsfunktionen von medizinischen Bilddaten bei und förderten die Zusammenarbeit mit Projektpartnern. Die Integration von standardisierten Schnittstellen und die Optimierung der Segmentierungs- und Analyseprozesse bilden eine solide Grundlage für zukünftige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten. Datei-Upload durch TIB