MRT-Daten: Analyse der Körperzusammensetzung anhand von Ganzkörper MRT-Daten der Deutschen Nationalen Kohorte – Entwicklung eines bildgebenden Risikoprofils zur Früherkennung von bösartigen Tumoren

KeyNAKO-734

Project leadPD Dr. med. Stefanie Bette

Approval date25.10.2022

Published date25.09.2023

SummaryBösartige Tumoren gehören zu den häufigsten Todesursachen; eine frühe Erkennung und Behandlung sind somit von großer Bedeutung. Verschiedene Studien belegen eine Assoziation zwischen der Körperzusammensetzung und dem Auftreten von bösartigen Tumoren. Ziel der beantragten Studie ist es, ein bild-basiertes Risikoprofil anhand von Ganzkörper-MRT Daten der NAKO für das Bestehen und Auftreten von Tumoren zu entwickeln. Das Projekt ist in mehrere Arbeitsschritte unterteilt. Zunächst wird ein deep-learning basierter Algorithmus entwickelt, der automatisiert eine Segmentierung der abdominellen Organe sowie der Fett- und Muskelkompartimente durchführt. Diese Kompartimente werden im Folgenden quantitativ und qualitativ untersucht, mit Basisdaten wie Alter, Geschlecht und BMI korreliert und es wird ein individualisiertes bildgebendes Profil erstellt. Die erhobenen bildgebenden Daten werden im Weiteren dazu verwendet, ein deep-learning basiertes Verfahren zu entwickeln, das zunächst die Wahrscheinlichkeit des Vorliegens eines Malignoms einschätzen und in einem weiteren Schritt ein bildgebendes Risikoprofil für das Auftreten mancher Tumoren innerhalb der nächsten 5 Jahre erstellen kann.

Keywords Sarkopenie-Body-Composition-Bevölkerungsstudie-bösartige-Tumoren

InstitutionsUniversitätsklinikum Augsburg, TU München, Klinikum Augsburg, Helmholz Zentrum München, Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt (GmbH)

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