Die frühzeitige und präzise Diagnose von Endometriose ist entscheidend für die Gesundheit und Lebensqualität von Frauen. Forschende der Fachhochschule Dortmund setzen auf hyperspektrale Bildgebung und KI-Methoden, um die medizinische Versorgung von Betroffenen zu verbessern.
Der minimalinvasive chirurgische Eingriff mittels Endoskopie gilt bei der Behandlung der Endometriose als Goldstandard. Doch bislang wird lediglich anhand des visuellen Endoskop-Bildes entschieden, ob und an welchen Stellen genau eine Endometriose-Läsion vorliegt. Das birgt Risiken. „Wir setzen ergänzend auf hyperspektrale Bildanalyse zur Gewebeklassifikation“, sagt Stefan Patzke, wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt „HSI4MIC“ am Fachbereich Informationstechnik der FH Dortmund.
Mit der eingesetzten Hyperspektralkamera werden bis zu 255 Spektralbänder erfasst. Das rein visuelle Endoskop-Bild hat lediglich drei Bänder (rot, blau und grün). Neben der deutlich verbesserten spektralen Auflösung kommen zudem einige weitere Spektralbänder in Richtung Nah-Infrarot bis UV hinzu, die für das menschliche Auge gar nicht wahrnehmbar sind. In diesem „spektralen Fingerabdruck“ sucht Stefan Patzke mithilfe von Künstlicher Intelligenz nach charakteristischen Eigenschaften einer Endometriose-Läsion. „Unser Ziel ist ein Hilfsangebot für MedizinerInnen“, betont Stefan Patzke. So sollen künftig mit neuer Sensorik und der entsprechenden Software direkt während der endoskopischen Untersuchung Hinweise auf betroffenes Gewebe gegeben werden. „Die MedizinerInnen können diese Stellen dann noch einmal genau prüfen.“
Die FH Dortmund kooperiert in diesem Projekt mit Krankenhäusern aus der Region – dem Klinikum Dortmund sowie dem Endometriosezentrum des Marienkrankenhauses in Schwerte. Sie wurden mit einer Hyperspektral-Kamera ausgestattet und liefern die spektral hochaufgelösten Aufnahmen des Gewebes, mit denen Stefan Patzke arbeitet. Im kommenden Jahr sollen entsprechende Ergebnisse vorliegen.
„Ich gehe davon aus, dass mit unserem Ansatz das schadhafte Gewebe zuverlässig zu erkennen ist“, sagt er zuversichtlich. Der anschließende Schritt sei dann die technische Integration der Hyperspektralkamera in das endoskopische Werkzeug. „Das wird einfacher, wenn wir genau wissen, welche Spektralbänder für die Erkennung relevant sind.“
Quelle: Informationsdienst Wissenschaft
