Neue Analysemethoden für eine schnellere und verbesserte Auswertung von MRT-Gehirnscans für die Demenzforschung zu finden ist das Ziel eines Forschungsprojekts. Das Projekt des DZNE zu Künstlicher Intelligenz wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit rund einer Million Euro gefördert.
Eine Möglichkeit, die Ursachen von Demenzerkrankungen zu erforschen, sind Studien mit sehr vielen Teilnehmern. In diesen Studien werden unter anderem per Magnetresonanztomographie (MRT) dreidimensionale Aufnahmen des menschlichen Gehirns gemacht. Diese 3D-Gehirn-Bilder werden beispielsweise in Hinblick auf die Erkennung früher präsymptomatischer Anzeichen analysiert.
Eine Minute statt sechs Stunden
Allerdings geraten bisherige Ansätze zur Datenauswertung angesichts des rasch ansteigenden Teilnehmeranzahlen an ihre Grenzen. Momentan liegen benötigte Rechenzeiten bei rund sechs Stunden pro Bild. „Die Verarbeitung kann daher selbst auf modernen Rechenclustern Monate dauern. Daher forschen wir an einer neuen und effizienteren Analysemethode“, sagt Prof. Martin Reuter. Er leitet das Projekt „DeepNI“ („Innovative Deep Learning Methoden für die Rechnergestützte Neuro-Bildgebung“), in dem die Rechenzeit pro Bild auf eine Minute verkürzt werden soll. Dazu nutzen die Wissenschaftler Deep Learning.
In der Vergangenheit haben sich zur Auswertung der Bilder sogenannte Software-Pipelines etabliert. Dabei handelt es sich um eine Aneinanderreihung von komplexen Computer-Programmen, die jeweils unterschiedliche, aufeinander folgende Aufgaben bearbeiten. Während zum Beispiel ein Modul die Helligkeit des Bildes standardisiert, muss ein anderes das Gehirn identifizieren. Weitere Module müssen bis zu etwa 100 verschiedene Gehirnstrukturen und -bereiche erkennen und auf dem Bild markieren. Auf diese Weise lässt sich automatisch messen, ob zum Beispiel eine Veränderung im Hippocampus vorliegt.
Erweiterte Funktionalität
„Wir entwickeln mit ‚DeepNI‘ modernere, schnellere Methoden der künstlichen Intelligenz, sogenannte neuronale Netze, die darüber hinaus die Funktionalität der bisherigen Pipelines erweitern“, erläutert Reuter. Neuronale Netze können dabei im Vorfeld mit Hilfe von hochgradig parallel arbeitenden Grafik-Chips auf bereits ausgewerteten Gehirn-Bildern trainiert werden. Danach sind sie in der Lage, innerhalb von Sekunden einzelne Gehirnstrukturen zu erkennen. Die so erarbeiteten Methoden könnten in bereits existierende und weit verbreitete Open-Source-Software integriert werden, so dass viele Forschende und medizinische Anwender weltweit von den Verbesserungen profitieren könnten.
Auch für die klinische Anwendung
Auch in der klinischen Anwendung könnte die neue Analysemethode langfristig von großem Nutzen sein. „Schnelligkeit unterstützt den medizinischen Entscheidungsprozess: Zukünftig könnten Mediziner innerhalb von einer Minute MRT-Scans vom Computer auswerten lassen, sogar noch während der Patient im Scanner liegt“, erklärt der Projektleiter.
Neben dem DZNE (Deutsches Zentrums für Neurodegenerative Erkrankungen) ist auch die Harvard University beteiligt. Junge Wissenschaftler aus Bonn sollen durch Gelder aus der Förderung die Möglichkeit für einen mehrmonatigen Forschungsaufenthalt am Martinos Center for Biomedical Imaging der Harvard Medical School erhalten. Die Projektlaufzeit beträgt vier Jahre.