Patienten-adaptive Tumormodelle in der medizinischen Bildverarbeitung

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Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Methoden zur Assimilierung magnetresonanz-tomographischer Bilddaten in physiologische Modelle von Hirntumoren, um eine patienten-adaptive Modellierung des Wachstumsprozesses zu ermöglichen. Es eröffnet damit zwei Richtungen: Zunächst zielt es darauf, komplexe Datensätze aus der radiologischen Bildgebung durch physiologische Modelle interpretier bar zu machen. Dies soll in der Diagnose den Zugang zu diagnostisch relevanten Kenngrößen wie Infiltration, Wachstumsgeschwindigkeit, oder Raumforderungerlauben ermöglichen; in der Therapie soll es die Vorhersage von Risikoregionen erlauben. Darüber hinaus soll das Projekt für die Modellbildung im Bereich der theoretischen Biologie die methodischen Vorraussetzungen schaffen, Tumormodelle an realen klinischen Daten testen zu können. Die Umsetzung dieses Ziels umfasst drei Arbeitsschritte. In einem ersten sollen Methoden für eine automatisierte und objektive Aufbereitung der Bilddaten zweier klinischer Studien implementiert werden. In einem zweiten soll eine verbesserte empirische Grundlage zur Tumor-Modellierung erarbeitet werden, insbesondere unter Verwendung magnetresonanz-spektroskopischer Bilder (MRSI). Dies soll neue Wege zur Parameterschätzung und inversen Modellierung des Tumorwachstums eröffnen, die in einen dritten Schritt untersucht werden. Hierbei soll der Fokus auf der Weiterentwicklung Bayesscher Methoden liegen, die durch Multiskalenansätze und numerische Löser aus dem Bereich der graphischen Modelle besondere Möglichkeiten für eine effiziente Parameter Schätzung bieten. Abschließend soll die bild-basierte Tumor-Modellierung auf den Studiendaten - zur Beobachtung niedergradiger Gliome und zur Kontrolle hochgradiger Gliome nach Strahlentherapie - validiert werden.