Radiomics and Deep Learning for Analysis of the Pulmonary Vasculature on MR Imaging in the German National Cohort (NAKO)
德国国家队列 (NAKO) 中用于 MR 成像肺血管分析的放射组学和深度学习
基本信息
- 批准号:519189125
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- 依托单位国家:德国
- 项目类别:Research Grants
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- 资助国家:德国
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- 项目状态:未结题
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项目摘要
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is one of the leading causes of death worldwide. Smoking is the most common risk factor. The development and progression of the disease is a gradual, irreversible, and dangerous process. As the disease progresses, the small vascular structures in the lungs responsible for gas exchange are increasingly damaged. Due to this remodeling of the vessels, the blood in the pulmonary arteries can be obstructed in its flow, and the pressure in this vessel subsequently increases. This so-called pulmonary hypertension occurs in most COPD patients and is associated with a poor prognosis. Consequently, there is a great interest in methods for early detection and possibilities to stratify patients according to their risk to initiate individual treatments as early as possible. In clinical routine, lung function tests are used to monitor COPD patients. However, these are not predictive of early detection and risk stratification. Similarly, imaging studies cannot adequately assess vascular structures to estimate the risk. Artificial intelligence offers an opportunity to use non-invasive biomarkers to diagnose, predict prognosis and monitor treatment success. The assessment of vascular structures and lung volumes using radiomics requires complex segmentation. To become relevant for clinical routine, automated segmentation of the vessels must therefore be possible. The whole-body MRI data in the German National Cohort (NAKO) constitutes a unique, promising opportunity for developing auto-segmentation of lung volumes and pulmonary vessels. In this study, an algorithm will be developed and validated that reliably detects lung volumes and vascular structures automatically. In a second step, radiomic signatures will be correlated with lung volumes. As our preliminary work has shown that lung volumes correlate with pulmonary function tests, this study offers a great chance to identify features within the vascular system to draw conclusions regarding lung function. In summary, this study offers a unique and promising opportunity to guide the treatment of critically ill patients in an individualized and targeted manner to improve survival and quality of life substantially.
慢性阻塞性肺疾病(COPD)是世界范围内的主要死亡原因之一。吸烟是最常见的危险因素。疾病的发展和进展是一个渐进的、不可逆转的和危险的过程。随着疾病的进展,肺部负责气体交换的小血管结构受到越来越多的损害。由于血管的这种重塑,肺动脉中的血液在其流动中可能被阻塞,并且该血管中的压力随后增加。这种所谓的肺动脉高压发生在大多数COPD患者中,并且与不良预后相关。因此,人们对早期检测方法和根据患者风险对患者进行分层以尽早开始个体治疗的可能性非常感兴趣。在临床常规中,肺功能测试用于监测COPD患者。然而,这些并不能预测早期发现和风险分层。同样,影像学检查无法充分评估血管结构以估计风险。人工智能提供了使用非侵入性生物标志物进行诊断、预测预后和监测治疗成功的机会。使用放射组学评估血管结构和肺体积需要复杂的分割。因此,为了与临床常规相关,血管的自动分割必须是可能的。德国国家队列(NAKO)的全身MRI数据为开发肺容积和肺血管的自动分割提供了一个独特的、有前途的机会。在这项研究中,将开发和验证一种算法,可靠地自动检测肺容量和血管结构。在第二步骤中,放射组学特征将与肺体积相关。由于我们的初步工作已经表明肺容量与肺功能测试相关,因此这项研究提供了一个很好的机会来识别血管系统内的特征,从而得出有关肺功能的结论。总之,这项研究提供了一个独特的和有前途的机会,以指导治疗危重患者的个性化和有针对性的方式,以提高生存和生活质量显着。
项目成果
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