AI based segmentation of the prostate

Magnetic resonance imaging (MRI) provides increasingly reliable imaging of prostate cancer (PCa) and can improve the detection of lesions and the performance of targeted biopsies. In this regard, segmentation of the prostate in the MRI dataset is critical for several tasks, including the creation of three-dimensional models, e.g., for navigational purposes when planning biopsies or interventional therapies, for planning radiotherapy, for improved volume estimation to assess disease progression, and for automated detection of prostate zones and PCa. However, segmentation by hand is very time-consuming, making an automated machine-based solution desirable. Methods: For this project, a data set of 158 MRI examinations of the prostate was compiled, which meet the technical requirements of the PIRADS V2.1 standard. These included 102 patients with histologically confirmed prostate carcinoma and an image morphological finding of PIRADS 4 or higher. The examinations were then divided into a training data set and a test data set. Both datasets were manually segmented by two subject matter experts with several years of experience in uroradiological imaging, firstly annotating the anatomy and zonal divisions and secondly annotating the tumor regions. Furthermore, a deep learning model was developed and trained on the segmentation of anatomy and tumor region using the training dataset. Subsequently, the agreement of the segmentations of the experts among themselves and the agreement of the segmentations of the model with those of the experts were compared on the test data set. Results: The agreement between the segmentations of the two experts was highest for the central zone, followed by the peripheral zone and lowest for the tumor region. A similar picture was seen for the segmentations of the model. There was no significant difference in the agreement between the model and the respective experts 1 and 2. However, a worse agreement between the model to the experts compared to the interrater agreement between the experts could be observed. Conclusion: Although the deep learning model used for this Thesis for prostate anatomy segmentation and tumor region detection and segmentation could not quite reach the human expert standard, a perspective and great potential for further research and progress in this area of medical image analysis can still be seen. Automated segmentations and tumor detection may facilitate and accelerate clinical workflow and improve future diagnostics and therapies. In the context of further technical advances, a similar quality and safety as long-time trained human experts can be expected.Die Magnetresonanztomographie (MRT) ermöglicht eine zuverlässige Darstellung von Prostatakrebs (PCa) und kann die Erkennung von Läsionen und die Durchführung gezielter Biopsie verbessern. Die Segmentierung der Prostata im MRT Datensatz ist dabei für viele Aufgaben von entscheidender Bedeutung, u. a. für die Erstellung dreidimensionaler Modelle, z. B. zu Navigationszwecken bei der Planung von Biopsien oder interventionellen Therapien, für die Planung einer Strahlentherapie, für eine verbesserte Volumenschätzung zur Beurteilung des Krankheitsverlaufs und für die automatisierte Erkennung der Anatomie und von PCa. Eine Segmentierung von Hand ist jedoch zeitaufwändig, weshalb eine automatisierte maschinelle Lösung erstrebenswert ist. Methoden Es wurde ein Datensatz von insgesamt 158 MRT Untersuchungen der Prostata zusammengestellt, welche den technischen Anforderungen des PI-RADS V2.1 Standards entsprechen. Hierunter befanden sich 102 Patienten mit histologisch gesicherten Prostatakarzinomen und einem bildmoprhologischen Befund von PI-RADS 4 oder höher. Die Untersuchungen wurden daraufhin auf einen Trainingsdatensatz und einen Testdatensatz aufgeteilt. Beide Datensätze wurden händisch durch zwei Experten mit mehrjähriger Erfahrung in uroradiologischer Bildgebung segmentiert, wobei zum einen die zonale Anatomie und zum anderen die Tumorregionen annotiert wurden. Des Weiteren wurde ein Deep Learning Modell entwickelt und mit Hilfe des Trainingsdatensatzes auf die Segmentierung der Anatomie und der Tumorregion trainiert. Anschließend wurde am Testdatensatz die Übereinstimmung der Segmentierungen der Experten untereinander sowie die Übereinstimmung der Segmentierungen des Modells mit denen der Experten verglichen. Ergebnisse Die Übereinstimmung zwischen den Segmentierungen der beiden Experten war am höchsten für die zentrale Drüse, gefolgt von der peripheren Zone und am niedrigsten für die Tumorregion. Ein ähnliches Bild zeigte sich auch für die Segmentierungen desModells. Es bestand kein signifikanter Unterschied in der Übereinstimmung zwischen dem Modell und den jeweiligen Experten 1 und 2. Es konnte jedoch eine schlechtere Übereinstimmung zwischen dem Modell zu den Experten gegenüber der Interrater Übereinstimmung zwischen den Experten festgestellt werden. Schlussfolgerung Obgleich das verwendete Deep Learning Modells für die Segmentierung der Prostataanatomie sowie der Segmentierung der Tumorregion nicht ganz den menschlichen Expertenstandard erreichen konnte, lässt sich dennoch eine Perspektive und großes Potential für weitere Forschung und Fortschritte in diesem Bereich der medizinischen Bildanalyse erkennen. Automatisierte Segmentierungen und Tumordetektionen können den klinischen Arbeitsfluss erleichtern und beschleunigen sowie zukünftige Diagnostik und Therapien verbessern. Im Rahmen weiterer technischer Fortschritte ist eine ähnliche Qualität und Sicherheit wie langjährig antrainierte menschliche Experten erwartbar

Entwicklung eines service-orientierten und workflow-basierten Verfahrens zur automatisierten patientenübergreifenden Analyse von radioonkologischen Bild- und Bestrahlungsplanungsdaten

Einleitung Retrospektive Auswertungen klinischer Routinedaten gewinnen zunehmend an Bedeutung in der Strahlentherapie. Daher werden in der Strahlentherapie vermehrt Forschungsdatenbanken für die Zusammenführung der häufig stark verteilten heterogenen Daten aufgebaut. Die Zusammenführung der Daten ist jedoch nur der erste Schritt in Rich- tung Forschung. Die eigentliche Herausforderung besteht in der Analyse dieser heterogenen Daten. Es müssen Methoden entwickelt werden, um Bilddaten in die datenbankbasier- ten Analysen miteinzubeziehen. Retrospektive Analysen werden in der Radioonkologie überwiegend manuell durchgeführt. Daher spielen die Automatisierung und moderne Analysetechniken eine immer wichtigere Rolle. Fragestellung Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist die Zusammenführung von hetero- genen, verteilten radioonkologischen Daten mit verschiedenen radioonkologischen Analy- setools zur Vereinfachung und Automatisierung von patientenübergreifenden bildbasierten retrospektiven Auswertungen in der Strahlentherapie. Zum Erreichen dieser Zielsetzung sollen im Rahmen dieser Arbeit eine zentrale radioonkologische Forschungsdatenbank und eine service-orientierte workflow-basierte Analyseplattform implementiert werden. An- schließend soll anhand verschiedener radioonkologischer Fragestellungen gezeigt werden, dass mit Hilfe dieser beiden Plattformen patientenübergreifende Analysen von Bild- und Bestrahlungsplanungsdaten automatisiert durchgeführt und dadurch vereinheitlicht und vereinfacht werden können. Ergebnisse Das erste Ziel war der Aufbau einer zentralen radioonkologischen Forschungs- plattform. Im Rahmen eines europäischen Forschungsprojekts wurde zunächst eine zen- trales Studiendokumentationssystem für die Partikeltherapie eingeführt, das nach Ende des Projekts zur zentralen radioonkologischen Forschungsdatenbank der Radioonkologie Heidelberg ausgebaut wurde. In der zentralen Forschungsdatenbank werden alle relevan- ten Daten inklusive Bild- und Bestrahlungsplanungsdaten aus verschiedensten klinischen Informationssystemen automatisiert zusammengeführt und durch ein Dokumentationsteam vervollständigt, um sie Klinikern und Wissenschaftlern für wissenschaftliche Auswertungen zur Verfügung stellen zu können. Das zweite Ziel war die Implementierung einer service-orientierten workflow-basierten Analyseplattform. Die Analyseplattform wurde auf Basis von existierenden Analysetools, die als Web Services zur Verfügung gestellt wurden, und unter Einsatz eines Workflow Management Systems realisiert und an die zentrale Forschungsdatenbank angebunden. Dadurch können kombinierte Analysen von radioonkologischen Bild- und Bestrahlungspla- nungsdaten sowie klinischen Daten automatisiert und standardisiert durchgeführt werden. Das dritte Ziel war der Nachweis der Machbarkeit solcher automatisierten Auswertungen im Rahmen eines Proof-of-Concept-Projekts. Hierzu wurde eine typische radioonkologi- sche Beispielfragestellung ausgewählt und realisiert. Dabei konnte gezeigt werden, dass mit Hilfe der Forschungsdatenbank und Analyseplattform eine vollständig automatisierte Rezidivanalyse bei Partikeltherapie-Patienten mit einem Gliom durchgeführt werden kann. Das vierte Ziel waren der Einsatz und die Weiterentwicklung der Forschungsdatenbank und Analyseplattform im Rahmen von drei realen radioonkologischen Forschungsprojekten. Im ersten Projekt konnte gezeigt werden, dass eine patientenübergreifende Dosis-Volumen- Analyse mit Hilfe der Analyseplattform auch für größere Patientenkollektive durchgeführt werden kann. Im zweiten und dritten Projekt konnte gezeigt werden, dass Planvergleichs- studien von zwei bzw. drei verschiedenen Bestrahlungstechniken patientenübergreifend automatisiert und standardisiert durchgeführt werden können. Diskussion Durch den Einsatz einer Forschungsdatenbank als zentrale Datenquelle wird der Zugriff auf klinische Daten vereinfacht und retrospektive Auswertungen können we- sentlich einfacher durchgeführt werden. Von technischer Seite konnte gezeigt werden, dass service-orientierte Technologien auch im Bereich der Bilddatenanalyse der Radioonkologie genutzt werden können. Aufgrund der modularen und standardisierten Systemarchitektur ist der in dieser Arbeit vorgestellte service-orientierte Ansatz erweiterbar und auf beliebige medizinische Bereiche wie z.B. die Radiologie oder Onkologie im Allgemeinen aber auch andere medizinische Fachbereiche übertragbar. Es konnte aber auch gezeigt werden, dass die Hoffnung, durch sorgfältige Analysen kli- nischer Routinedaten neue Erkenntnisse zu gewinnen, durch die klinischen Realitäten begrenzt sind. Aus verschiedensten Gründen kann es schwierig sein, auch aus einer großen Datenbasis eine ausreichende Anzahl von Fällen zu extrahieren, um darauf aufbauend statistisch signifikante Auswertungen durchführen zu können. Diese Erkenntnis sollte in Zukunft das Bewusstsein schärfen, wie wichtig eine lückenlose Erfassung der Daten ist. Service-orientierte und workflow-basierte Ansätze werden bisher überwiegend im Bereich der Bioinformatik verwendet, um wissenschaftliche Auswertungen automatisiert durch- führen zu können. Es gibt jedoch auch erste Bestrebungen, diese Ansätze auch für die Analyse von medizinischen Bilddaten zu verwenden, bisher jedoch nicht im Bereich der Strahlentherapie. Darüber hinaus ist die Anbindung einer Forschungsdatenbank als zentrale Datenquelle und zugleich Wissensbasis ebenfalls noch neu. Schlussfolgerung Insgesamt werden retrospektive Analysen von umfangreichen hetero- genen Datenbeständen in der Radioonkologie durch die im Rahmen dieser Arbeit ent- wickelte service-orientierte workflow-basierte Analyseplattform in Kombination mit der zentralen radioonkologischen Forschungsdatenbank wesentlich einfacher, da sowohl die Datenbeschaffung als auch die Datenanalyse automatisiert und zentralisiert und damit vereinheitlicht werden. In dieser Arbeit wurde eine System geschaffen, mit dem es möglich ist, automatisiert und effizient radioonkologische Daten zu analysieren. Dadurch sinkt der Aufwand für solche Auswertungen drastisch. Somit ist die retrospektive Auswertung umfangreicher radioonkologischer Routinedatenbestände ein Stück näher gerückt und aufwendige Plan- vergleichsstudien können effizienter durchgeführt werden. Dadurch kann die klassische evidenzbasierte Radioonkologie langfristig durch die retrospektive Analyse umfangreicher radioonkologischer Datenbestände unterstützt werden

Nicht-invasive Bestimmung des Differenzierungsgrades hepatisch metastasierter neuroendokriner Tumoren anhand der Radiomics basierten Bildanalyse von 68Ga-DOTATATE PET/CT-Daten

Neuroendokrine Tumoren sind eine heterogene Gruppe seltener Tumoren neuroektodermalen Ursprungs. Da die meisten NET im GIT lokalisiert sind, metastasieren sie vornehmlich über das Drainagegebiet der Portalvene in die Leber. Die für die Therapieentscheidung notwendige Erhebung des Differenzierungsgrades erfolgt abhängig vom Wert des Proliferationsmarkers Ki67. Die für die Bestimmung des Ki67-Markers erforderliche Tumorbiopsie ist aufwendig, beinhaltet Risiken für den Patienten und bewertet immer nur eine Stichprobe des z.T. sehr heterogenen Tumorgewebes (sampling error). Eine nicht-invasive Charakterisierung des gesamten Tumorgewebes bereits anhand der Bildgebung wäre somit wünschenswert. Radiomics bezeichnet ein neuartiges, innovatives Teilgebiet der radiologischen Grundlagenforschung, das sich mit der automatisierten, quantitativen Analyse von Bildparametern befasst, die für das menschliche Auge meist nicht erkennbar sind. Der Begriff Radiomics umfasst die Kombination von automatischer quantitativer Bildanalyse mit machine learning, da man auf der Basis radiologischer Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten statistische Aussagen über Gewebeeigenschaften, Diagnosen und Krankheitsverläufe zu treffen versucht und radiomische Signaturen mit Gen-Expressions-Profilen assoziiert sein können. In dieser retrospektiven Single-Center-Studie wurden PET/CT-Daten von 130 Patienten mit hepatisch metastasierten NET durch automatisierte Bildauswertung mit Radiomics auf eine Korrelation von Bildmerkmalen der segmentierten Lebermetastasen mit dem Ki67-Proliferationsmarker und dem davon abhängigen Tumorgrading untersucht. Da über 90 % der NET in Abhängigkeit ihres Differenzierungsgrades auf ihrer Oberfläche SSR exprimieren, erfolgte die Bildgebung durch eine PET/CT mit dem Radiotracer 68Ga-DOTATATE, der über das SSA Octreotat selektiv an diese Oberflächenrezeptoren bindet. Die Lebermetastasen wurden manuell segmentiert und Form-, Histogramm- und Texturmerkmale extrahiert. Nach Vorverarbeitung der Daten wurden diese durch machine learning Algorithmen ausgewertet und auf eine Korrelation mit dem Ki67-Proliferationsmarker untersucht, der zuvor am Biopsat immunhistochemisch bestimmt worden war. Hierzu wurde die Kohorte basierend auf dem Medianwert des Ki67-Markers von 5 % in eine low-grade Gruppe (Ki67 = 5 %) mit 56 Individuen unterteilt. Ein data split teilte die Patientenkohorte in eine Trainingsgruppe mit 104 Patienten, die den machine learning Algorithmen zum Erlernen der statistischen Zusammenhänge diente, und eine Validierungsgruppe mit 26 Individuen, um die erlernte automatisierte Zuteilung abhängig von den n wichtigsten features aus n (2,5,10,20,50,100) zu evaluieren. Die zufällige Gruppeneinteilung und machine learning Auswertung durch die RFC erfolgte mehrfach, um belastbare Ergebnisse zu erzielen. Bei drei data splits ergab sich für die Gruppenzuteilung nur eine mittlere Accuracy von 61,5 % und eine mittlere AUC von 0,572. Die Werte unterschieden sich bei jedem data split, und die Zahl der features mit der höchsten statistischen Übereinstimmung war von data split zu data split unterschiedlich, was eine Anwendung auf unbekannte Datensätze erschwert. Eine verlässliche Differenzierung des Ki67-Proliferationsmarkers war somit nicht möglich. Wahrscheinlich unterschieden sich die Bilddaten nicht genug, um eine Differenzierung des Tumorgrades zu gewährleisten. Ein mögliches Problem könnte zudem an der Tatsache liegen, dass der Ki67-Wert das proliferative Wachstumsverhalten des Tumors beschreibt, die SSR-Oberflächenxpression aber, auf der die Signalintensität im PET/CT beruht, konstitutionell ist. Die Marker beschreiben also nicht die gleiche Tumoreigenschaft. Eine stärkere Proliferation des Tumors steht nicht im Zusammenhang mit einer stärkeren SSR-Expression. Im Gegenteil zeigen G3 NET z.T. eine verminderte SSR-Expression an der Oberfläche. Die immunhistochemische Untersuchung des bioptisch entnommenen Metastasengewebes findet zudem ex vivo und statisch statt, die PET/CT hingegen ist eine dynamische in vivo Untersuchung und umfasst das gesamte Tumorgewebe. Auch hier bestehen Diskrepanzen in der Vergleichbarkeit . Radiomics ist erst seit wenigen Jahren technisch verfügbar, und die Anwendung bezieht sich bisher meist auf MRT- oder CT-Datensätze. Unsere Untersuchung der PET/CT-Datensätze von NET ist daher mit anderen Arbeiten schwierig zu vergleichen. Auch wenn die Hypothese unserer Studie nicht verifiziert werden konnte, ist sie doch ein Schritt in Richtung des übergeordneten Ziels, eine präzise, effiziente und untersucherunabhängige Diagnostik zu ermöglichen und metabolische, zelluläre und möglicherweise auch genetische Informationen an den unterschiedlichen Tumormanifestationen nicht-invasiv und in vivo quantitativ zu erfassen

Vollautomatische Gehirnvolumensegmentierung auf Grundlage T1-gewichteter MRT-Bilder mithilfe tiefer neuronaler Faltungsnetze

Künstliche Intelligenz in Form tiefer neuronaler Netze findet aktuell immer häufiger Anwendung im alltäglichen Leben, beispielsweise in Form von intelligenten Smartphone- Applikationen. Als besonders erfolgreich hinsichtlich lernfähiger, intelligenter Software hat sich die Anwendung neuronaler Faltungsnetze (Convolutional Neuronal Networks), einer Art von künstlichen neuronalen Netzen, herausgestellt. In diesem Zusammenhang ist auch die Entwicklung derartiger Software im medizinisch-apparativen Bereich naheliegend. Die diagnostische Neuroradiologie eignet sich aufgrund ihrer elektronischen Bilddatenverarbeitung besonders zur Implementierung neuronaler Netze in die klinische Routine. Ein möglicher Ansatzpunkt für die Einbettung dieser Software ist die neuroradiologische MRTGehirnvolumensegmentierung. Diese Segmentierung stellt in der Neuroradiologie ein wichtiges diagnostisches Mittel zur Definition anatomischer Areale in einer Gehirn-Bildgebung dar. Das hier bislang verfügbare Standardprogramm FreeSurfer benötigt für eine Gehirnsegmentierung allerdings wenigstens acht Stunden. Infolgedessen blieb die Segmentierung bislang hinter den Möglichkeiten einer klinischen Anwendung zurück. Die vorliegende Arbeit beschäftigte sich daher mit einer schnellen vollautomatischen Gehirnvolumensegmentierung mittels tiefer neuronaler Faltungsnetze auf Grundlage von T1- gewichteten MRT-Bildgebungen. Für die Netzwerk-Entwicklung bedurfte es einer Bilddatenbank zum Training der Netzwerkstruktur. Bisherige Forschungsansätze wählten bislang vor allem bereits bestehende, extern zusammengestellte Datenbanken, die oft über deutlich weniger als 100 Trainingsbilddatensätze verfügten. In der vorliegenden Arbeit hingegen wurde eine weitaus umfangreiche Datenbank aus eigenen klinischen kraniellen MRTs generiert. Es erfolgte die Entwicklung verschiedener neuronaler Netze, deren Aufbau sich durch eine steigende Anzahl der Schichten, sowie Komplexität der Verbindungen zwischen den Schichten unterschied. Als optimal zu erreichendes Segmentierungsergebnis galten die Segmentierungen der Bildgebungen durch die Referenzsoftware FreeSurfer. Das Training dieser neuronalen Netze erfolgte iterativ anhand des korrigierenden Vergleichs zwischen den eigenen Segmentierungsergebnissen und dem jeweiligen FreeSurfer-Ergebnis. So erfolgte eine schrittweise Adaptation der Netz-Architekturen. Grundsätzlich zeigten die Ergebnisse, dass ein neuronales Faltungsnetz eine vollständige Segmentierung von T1-gewichteten Schnittbildern des Gehirns über alle klinisch relevanten Altersgruppierungen erlernen und ausführen kann. Mit zunehmender Komplexität der Netzwerkarchitekturen wurden die Segmentierungsergebnisse immer genauer. Besonders ConvNet5 lernte erstaunlich schnell und innerhalb weniger Iterations- bzw. Verbesserungsschritten seine Netzarchitektur zielgerichtet zu adaptieren. Abweichungen hierbei waren zumeist auf ungünstige anatomisch-strukturelle Gegebenheiten für eine Segmentierung zurückzuführen. Jedem Bildpunkt in einer MRT konnte das Faltungsnetz eine anatomische Funktionseinheit des Gehirns zuordnen, sodass neben der Volumensegmentierung auch die Erstellung eines bildbasierten Koordinatensystems ermöglicht wurde. Im Rahmen der radiologischen Befunderhebung könnte dieses Koordinatensystem der objektiveren, genaueren Pathologieverortung durch den befundenden Arzt dienen. Aufgrund der insgesamt positiven Resultate dieses Forschungsprojekts ergeben sich zahlreiche vielversprechende Anschlussarbeiten. Das große Potenzial neuronaler Faltungsnetze im radiologischen, sowie gesamten medizinischen Bereich wird gerade erst entdeckt, sodass diese Forschung für Patient und Arzt zukünftig von noch größerem Nutzen sein könnte. Das Verständnis der effektiven Konstruktion, Anwendung und Überarbeitung neuronaler Faltungsnetze ist daher ein wichtiger Schritt zur erfolgreichen Einbettung in die klinischen Arbeitsabläufe. Eine dominante künstliche Intelligenz, die den Menschen ersetzt, soll hierbei nicht das Ziel sein. Vielmehr wird die Entlastung und effizientere Nutzung ärztlicher Ressourcen durch die Übergabe redundanter, zeitaufwendiger Arbeitstätigkeiten an ein neuronales Netz angestrebt

COVID-19-Forschungsdaten leichter zugänglich machen – Aufbau einer bundesweiten Informationsinfrastruktur

Public-Health-Forschung, epidemiologische und klinische Studien sind erforderlich, um die COVID-19-Pandemie besser zu verstehen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Daher wurden auch in Deutschland zahlreiche Forschungsprojekte initiiert. Zum heutigen Zeitpunkt ist es ob der Fülle an Informationen jedoch kaum noch möglich, einen Überblick über die vielfältigen Forschungsaktivitäten und deren Ergebnisse zu erhalten. Im Rahmen der Initiative „Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten“ (NFDI4Health) schafft die „Task Force COVID-19“ einen leichteren Zugang zu SARS-CoV-2- und COVID-19-bezogenen klinischen, epidemiologischen und Public-Health-Forschungsdaten. Dabei werden die sogenannten FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) berücksichtigt, die eine schnellere Kommunikation von Ergebnissen befördern sollen. Zu den wesentlichen Arbeitsinhalten der Taskforce gehören die Erstellung eines Studienportals mit Metadaten, Erhebungsinstrumenten, Studiendokumenten, Studienergebnissen und Veröffentlichungen sowie einer Suchmaschine für Preprint-Publikationen. Weitere Inhalte sind ein Konzept zur Verknüpfung von Forschungs- und Routinedaten, Services zum verbesserten Umgang mit Bilddaten und die Anwendung standardisierter Analyseroutinen für harmonisierte Qualitätsbewertungen. Die im Aufbau befindliche Infrastruktur erleichtert die Auffindbarkeit von und den Umgang mit deutscher COVID-19-Forschung. Die im Rahmen der NFDI4Health Task Force COVID-19 begonnenen Entwicklungen sind für weitere Forschungsthemen nachnutzbar, da die adressierten Herausforderungen generisch für die Auffindbarkeit von und den Umgang mit Forschungsdaten sind.Public health research and epidemiological and clinical studies are necessary to understand the COVID-19 pandemic and to take appropriate action. Therefore, since early 2020, numerous research projects have also been initiated in Germany. However, due to the large amount of information, it is currently difficult to get an overview of the diverse research activities and their results. Based on the “Federated research data infrastructure for personal health data” (NFDI4Health) initiative, the “COVID-19 task force” is able to create easier access to SARS-CoV-2- and COVID-19-related clinical, epidemiological, and public health research data. Therefore, the so-called FAIR data principles (findable, accessible, interoperable, reusable) are taken into account and should allow an expedited communication of results. The most essential work of the task force includes the generation of a study portal with metadata, selected instruments, other study documents, and study results as well as a search engine for preprint publications. Additional contents include a concept for the linkage between research and routine data, a service for an enhanced practice of image data, and the application of a standardized analysis routine for harmonized quality assessment. This infrastructure, currently being established, will facilitate the findability and handling of German COVID-19 research. The developments initiated in the context of the NFDI4Health COVID-19 task force are reusable for further research topics, as the challenges addressed are generic for the findability of and the handling with research data.Peer Reviewe

Mammography: Correlation of diagnostic image quality and technical characteristics with simulated quality reduction

In der vorliegenden Arbeit wird ein softwaregestütztes Verfahren vorgestellt, mit dem untersucht werden kann, wie weit die Dosis in der Mammographie abgesenkt werden kann. Die entwickelte Software analysiert dabei die jeweilige Modalität anhand von Aufnahmen des PAS 1054-Prüfkörpers. Die erfassten Daten werden verwendet, um an vorhandenen Mammogrammen eine Dosisreduktion zu simulieren. Dazu kommen Verfahren der Bildverarbeitung, insbesondere die Wavelet-Transformation zum Einsatz. Durch eine vergleichende Auswertung der simulierten Aufnahmen mit den originalen können Grenzwerte für die diagnostische Tauglichkeit von Aufnahmen mit reduzierter Dosis gewonnen werden.In the submitted thesis a software based method is presented to determine whether or not dose can be reduced in mammography. The developed software analyses the particular modality on the basis of PAS 1054 phantom images. The achieved data is used to simulate a dose reduction on existing mammograms. This is done with image processing algorithms, notably the wavelet transformation. By a comparing evaluation of the simulated and the original images limiting values for the diagnostic usability can be achieved

Entwicklung eines internetbasierten Systems zur Verbreitung von therapeutischem Wissen in der dreidimensionalen Strahlentherapieplanung

In der Dissertation wird das Konzept eines internetbasierten Informationssystems für die Strahlentherapie entwickelt. Das System soll die Ausbildung, den Wissensaustausch und die Forschung auf dem Gebiet der Strahlentherapie unterstützen. Weiterhin hat es die Zielsetzung, den komplexen Prozess der dreidimensionalen Strahlentherapieplanung zu beschleunigen und zu vereinfachen. Das System bietet außerdem eine Plattform zur Diskussion von Problemen und zur gemeinsamen Erarbeitung von Behandlungsrichtlinien bzw. Bestrahlungsplänen zu speziellen Patientendaten. Mit der zusätzlichen Anbindung eines wissensbasierten Systems ist das System in der Lage, automatisch voroptimierte Behandlungspläne, passend zu vorliegenden Fällen, zu generieren. Das dazu benötigte Wissen kann mit Hilfe des Systems über das Internet in Form von Beispielplänen gesammelt und von einem Fachgremium bearbeitet werden. Es werden das erarbeitete Systemkonzept und ein Prototyp vorgestellt. Der Prototyp soll das Konzept verifizieren. Der Name des Prototyps ist IRIS (Internet Based Radiotherapy Information System). Testergebnisse des Prototyps zeigen, dass das System effektiv als Java Applet in einem Internetbrowser laufen kann, und dass ein effizientes Arbeiten mit dem System im Internet möglich ist. IRIS integriert ein Tutorial, ein Diskussionsforum, einen Isodosenatlas, ein Planungsmodul sowie ein Video- und Telekonferenzsystem zu einem Gesamtsystem. Diese Komponenten interagieren miteinander und ergänzen sich zu einem vielseitig einsetzbaren System. IRIS ist als Client-Server Applikation realisiert. Die Benutzeroberfläche, ist ein Java Applet und stellt alle Funktionalitäten des Systems zur Verfügung. Voraussetzung für die Nutzung ist lediglich die Installation eines Internetbrowsers mit einer kleinen Zusatzinstallation, die zusammen mit dem IRIS Applet heruntergeladen werden kann