Automatische Detektion und Lokalisation von Hirn- und Prostata-Tumoren in magnetresonanzspektroskopischen Bildern mittels Mustererkennung und räumlicher Statistik

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Die nichtinvasive spektroskopische Magnetresonanz ermöglicht die Aufnahme sogenannter (multi-)spektraler Bilder. Im Vergleich zur Tomographie haben diese eine schlechtere räumliche Auflösung, tragen dafür aber Informationen über das lokale Vorkommen von Stoffwechselprodukten. Deren Verhältnis ist in Tumoren gestört und macht so eine Detektion möglich, selbst in Fällen (beispielsweise nach erfolgter Operation), in denen die gewöhnliche Bildgebung einen Tumor nicht von einer Gewebeverletzung unterscheiden kann. Die Magnetresonanzspektroskopie wird trotz ihres großen diagnostischen Potentials erst wenig eingesetzt, nicht zuletzt weil die manuelle Analyse der Daten aufgrund ihrer Menge und Dimension schwierig und aufwendig ist. Ziel dieses Projekts ist, eine Detektion, Lokalisation und wenn möglich Gradierung von Hirntumor und Prostatakarzinom automatisch vorzunehmen. Adäquate Methoden aus der Mustererkennung und Statistik sollen erstmals eingesetzt werden, um einerseits die globale Frage: "Wie wahrscheinlich ist ein bestimmter Tumor vorhanden?" quantitativ, d.h. mit Angabe eines Vertrauensintervalls, zu beantworten und andererseits bei großer Wahrscheinlichkeit eine genaue Lokalisierung vorzunehmen. Die Funktionalität soll in einem transparenten Programmpaket verfügbar gemacht werden, welches alle Schritte der Analyse nachvollziehbar macht. Das Paket soll außerdem weitere, die klinische Routine erleichternde Funktionen zur Verfügung stellen.