Entwicklung Bildgebungs-basierter Prädiktionsmodelle durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz und Radiomics – eine multizentrische Studie

Förderbeginn
Institution: Klinik und Poliklinik für RadioOnkologie und Strahlentherapie, Technische Universität München
Hauptantragsteller: Dr. Jan Peeken
EKFS-Förderlinie: Erstantrag
Image: Radiomics Workflow

Das Analkarzinom ist eine seltene Krebserkrankung. Die aktuell beste Therapiemöglichkeit, die Radiochemotherapie, erreicht jedoch noch unzureichende Heilungsraten. Bisher konnten noch keine klinischen, molekularen oder pathologischen Eigenschaften definiert werden, um die Therapie für den individuellen Patienten anzupassen. Die vorliegende Arbeit soll Methoden der künstlichen Intelligenz und die Fähigkeiten der quantitativen Analyse von medizinischen Bildgebungsdaten („Radiomics“) untersuchen, um das Überleben der Patienten besser vorherzusagen. Das Ziel dieser Arbeit sind Bild-basierte Vorhersagemodelle, die zur besseren Risikoabschätzung von betroffenen Patienten dienen sollen. Diese Information könnte dann zur weiteren Personalisierung der Krebstherapie genutzt werden.

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