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    Präzisionsmedizin in der Kinder- und Erwachsenenkardiologie - klinische Anwendung bildbasierter in silico Modellierung

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    Die richtige Therapie zum richtigen Zeitpunkt, nichtinvasiv und patientenindividuell zu identifizieren, ist das Ziel der Präzisionsmedizin. Durch den stetigen Fortschritt sowohl im Bereich der Bildgebung als auch in mathematischen Modellierungstechniken sowie einer zunehmenden Verfügbarkeit von leistungsstarker Informationstechnologie, gewinnen in silico (angelehnt an das Lateinische „in silicio“, also „in silicium“ bzw. im übertragenden Sinne im Computer ablaufende) Modellierungsverfahren eine immer größere Bedeutung auch im Bereich der kardiovaskulären Medizin. Die bildbasierte in silico Modellierung von Hämodynamik und Funktion des Herzens kann dabei einerseits helfen, die diagnostische Aussagekraft unterschiedlicher Bildgebungsmodalitäten zu erweitern, andererseits aber auch, verschiedene Parameter der postinterventionellen bzw. postoperativen Funktion vorherzusagen und so das geeignetste patientenindividuelle Therapieverfahren zu identifizieren. Im Bereich der pädiatrischen Kardiologie, insbesondere bei Patient*innen mit komplexen angeborenen Herzfehlern, ist eine individualisierte Therapieplanung zudem von ganz besonderer Bedeutung. Da die Anatomie des kardiovaskulären Systems in diesem Patientenkollektiv hoch individuell ist, gibt es häufig keine für das jeweilige Krankheitsbild einheitliche Therapie. Die virtuelle Behandlungsplanung bietet hier ein großes Potential für die multimodale Therapiefindung. Die Translation solcher Modellierungsansätze in die Klinik stellt jedoch eine große Hürde dar. Einerseits muss die Genauigkeit der jeweiligen Simulationsmethode quantifiziert und die Methode selbst validiert werden. Dafür benötigt es in der Regel eine hohe Anzahl an Patientendaten, die insbesondere in der Kinderkardiologie, aber auch aufgrund zunehmend strengerer Datenschutzrichtlinien häufig nicht zur Verfügung stehen. Andererseits sind die Simulationsverfahren sehr komplex und verlangen neben einer hohen technischen Expertise auch beachtliche Rechenkapazitäten und -laufzeiten, wodurch sich ihr routinemäßiger Einsatz in der Klinik ebenfalls verkompliziert. Das Problem der hohen Komplexität könnte durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) überwunden werden. Fehlende klinische Daten wiederum könnten mittels synthetischer Patientenkohorten augmentiert werden, sodass sowohl für mögliche Validierungsstudien als auch zum Trainieren des maschinellen Algorithmus‘ ein ausreichend großer Datensatz zur Verfügung stünde. In der vorliegenden Habilitationsschrift werden die Inhalte von fünf wissenschaftlichen Arbeiten zum Thema Präzisionsmedizin in der Kinder- und Erwachsenenkardiologie auf Grundlage bildbasierter in silico Modellierung vorgestellt. Dabei wird in Form einer Proof of Concept Studie die prinzipielle Durchführbarkeit der bildbasierten in silico Modellierung am Beispiel verschiedener Parameter der aortalen Hämodynamik gezeigt sowie die Validierung der Methodik gegen den klinischen Goldstandard des Herzkatheters präsentiert. An komplexen Patient*innen aus dem Bereich der Kinderkardiologie wird die bildbasierte in silico Modellierung für eine konkrete klinische Fragestellung angewandt. Zuletzt werden zwei Optimierungsansätze vorgestellt, die einerseits den komplexen Arbeitsablauf der bildbasierten in silico Modellierung mittels KI vereinfachen sowie andererseits das Problem der existierenden klinischen Datenlücken überwinden sollen

    Development of a Complex Flow Phantom for Diagnostic Imaging

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    Literature and market analysis have highlighted the lack of flow phantom technologies able to challenge innovative medical imaging devices, such as Ultrasound and Magnetic Resonance. A novel, cost-effective, compact and robust Complex Flow Phantom prototype was proposed. The design relies on the generation of stable, reproducible, predictable and controllable vortex rings. Vortex rings were chosen because bring together high stability and physiological relevance. The design was tested with multiple and independent measurement methods under challenging working conditions. Overall, it demonstrated to produce reproducible flows with variability always lower than +/- 10 %. This variability was assessed with regards to translational velocity, however, macro-flow reproducibility implies micro-flow stability. Computational Fluid Dynamics (CFD) and optical/video acquisitions were used as first methods to independently validate two early prototypes operating in air and water. CFD overall well approximate theoretical predictions but accuracy was insufficient to provide a reference standard. Overall, the early prototypes demonstrated encouraging stability and a Vortex Ring based Complex Flow Phantom prototype was manufactured. Laser PIV acquisitions were performed to establish flow reference standard values. Optical/video acquisitions were performed and results were compared with Laser PIV to assess the rigour of the methods. Results obtained by the two different measurement methods on two identically manufactured but different systems showed credible consistency. Conventional and advanced (Vector Flow Imaging) Ultrasound acquisitions were also performed on the design. An instrumentation pack was designed and is provided as tool for self-calibrating the phantom and for estimating flow reference values under different generating conditions. An MRI compatible version of the phantom was manufactured and was tested in laboratory. Design and experiments are supported by journal article and conference proceeding publications, poster and oral presentation in international conferences. The phantom is purchasable from Leeds Test Objects Ltd or can be manufactured in laboratory following the specifications provided
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