Maschinelles Lernen für Computer Vision Fakultät Informatik TU Dresden

EU EFRE PRekKar: Vorhersage der Rekrutierbarkeit der Lunge und deren Verteilung im akuten Lungenversagen

Motivation

Das akute Lungenversagen ist ein lebensbedrohlicher Zustand der Lunge, der, u.a. in Folge von Flüssigkeitseinlagerungen und Gewebekollaps, durch eine schwere Störung des Austauschs von Atemgasen gekennzeichnet ist. Jährlich werden in Sachsen mehr als 2000 Patienten damit diagnostiziert und es werden 20872 Behandlungstage notwendig. Etwa ein Drittel der Patienten verstirbt während der intensivmedizinischen Behandlung. Zur Sicherstellung eines adäquaten Gasaustauschs ist die maschinelle Beatmung notwendig. Eine Möglichkeit der Wiedereröffnung kollabierter Lungenareale (Rekrutierung) und damit der Sicherstellung eines adäquaten Gasaustauschs ist die temporäre Verwendung hoher Atemwegsdrücke. Dies kann jedoch gravierende Nebenwirkungen auf das Kreislaufsystems und die Lunge selbst haben. Daher wäre eine Vorhersage der Rekrutierbarkeit vor der eigentlichen Intervention wesentlich zur Vermeidung von Nebenwirkungen.

Ziele und projektierte Ergebnisse

Im Projekt soll ein bestehender Algorithmus zur Vorhersage der lokalen Rekrutierbarkeit anhand von klinisch indizierten Computertomogrammen des Brustkorbs weiterentwickelt werden. Dies wird erreicht durch das Training auf einem größeren Datensatz und durch die Weiterentwicklung des Algorithmus' selbst. Die Güte und die Eignung des Algorithmus' werden bewertet, und dieser steht dann zur de-facto Echtzeitvorhersage für weitere Untersuchungen/Studien bereit (TLR-4).

Förderung

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