SummaryZiel des Projektes ist, die EKG Roh-Daten zu verwenden um MRT-basierten Herzparameter (Volumina, Masse, Auswurffraktion etc) und MRT-basierte Phänotypen (Remodelling, Herzinsuffizienz) mit Hilfe von deep-learning Modellen zu prädizieren, und mit Echokardiographie-Daten abzugleichen. Kardiales MRT liefert eine sehr genaue Quantifizierung dieser Parameter, ist aber im klinischen Alltag ressourcenintensiv. EKGs und Echo als gut in die klinische Routine integrierte Tools bieten daher die Möglichkeit, schnell, zuverlässig und kostengünstig die Quantifizierung von kardialen Parametern, und die Diagnose von kardialen Phänotypen zu verbessern.

Keywords Deep-Learning EKG MRT cardio echocardiography

InstitutionsUniversitätsklinikum Freiburg, University of Freiburg, Knappschaftskrankenhaus Dortmund, DKFZ Heidelberg