Der Hybrid -AI -Ansatz löst Probleme in der Traktographie bei der Gehirnoperation

Was ist Traktographie – und warum ist es wichtig?

Das Gehirn ist ein hochkomplexes Netzwerk von Nervenzellen, die durch empfindliche Wege miteinander verbunden sind – als Nervenfasern oder Traktate bezeichnet. Diese Verbindungen sind für Bewegung, Sprache, Denken und viele andere Funktionen unerlässlich. Um diese Strukturen zu visualisieren, verwenden Forscher Traktographie, eine Bildgebungstechnik, die den Verlauf von Nervenwegen berechnet, die auf spezialisierten MRT -Scans basieren. Diese Informationen sind besonders für die Planung von Hirnoperationen von entscheidender Bedeutung, beispielsweise für diejenigen, die bei Epilepsie -Patienten durchgeführt wurden, die sich einer chirurgischen Intervention unterziehen.

Aktuelle Traktographie -Methoden stützen sich auf mathematische Modelle, die auf den Ort der Nervenwege aus MRT -Daten schließen. Diese Methoden beinhalten jedoch häufig Unsicherheiten, insbesondere wenn das Gehirn aufgrund von Krankheiten oder Operationen verändert wurde. Hier kommen moderne KI -Methoden ins Spiel: Durch die Nutzung des maschinellen Lernens können diese Systeme Muster erkennen und genauere Rekonstruktionen erzeugen.

AI -betriebene Traktographie zeigt potenzielle – aber auch Herausforderungen

In der Studie testeten die Forscher eine weit verbreitete AI -Methode namens Tractseg, die ursprünglich auf gesunden Gehirnen trainiert wurde. Das Team untersuchte, ob es auch für Epilepsiepatienten funktionieren könnte, die eine Hemisphären -Hemisphären unterzogen hatten – ein chirurgisches Verfahren, das die beiden Hemisphären des Gehirns trennen.

Die Ergebnisse zeigten, dass Tractseg in vielen Fällen gut abschnitten, aber auch unerwartete Fehler erzeugte: Es rekonstruierte Nervenwege, die aufgrund der Operation nicht mehr vorhanden waren – ein Phänomen, das als „Halluzination“ bekannt ist. Gleichzeitig wurden einige verbleibende Wege entweder unvollständig erfasst oder in der Rekonstruktion völlig fehlend.

Ein neuer Hybridansatz für genauere Rekonstruktionen

Um diese Probleme anzugehen, entwickelte das Team eine neue Hybridmethode, die die Vorteile von KI mit der Datentreue traditioneller Techniken kombiniert. Dieser Ansatz stellt sicher, dass nur vorhandene Nervenverbindungen rekonstruiert werden. Das Ergebnis: Keine Halluzinationen mehr, eine bessere Erkennung erhaltener Wege und insgesamt genauere Rekonstruktionen – selbst in gesunden Gehirnen.

Prof. Dr. Thomas Schultz, Direktor der Biowissenschaften am Lamarr -Institut und Professor am Institut für Informatik der Universität Bonn, hebt die Bedeutung dieser Arbeit hervor: „Unsere Studie zeigt sowohl das Potenzial als auch die Einschränkungen der AI-betriebenen Traktographie in klinischen Anwendungen. Die Kombination von KI mit herkömmlichen Methoden bietet eine vielversprechende Lösung für genauere Rekonstruktionen, insbesondere wenn sie mit Patientendaten umgehen, die von pathologischen Veränderungen betroffen sind. Unser Ziel ist es, diese Ansätze weiter zu verfeinern und sie langfristig für die Neurochirurgie anwendbar zu machen. „

Finanziert durch einen TRA Research Award der University of Bonn

Diese Veröffentlichung ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit, die vom Modeling for Life and Health Research Award der Transdisciplinary Research -Bereiche der University of Bonn (TRA) und Life & Health finanziert wird. Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit dem PD Dr. Theodor Rüher, Hauptforscher der translationalen Neuroimaging -Gruppe und Neurologe am UKB -Abteilung für Neuroradiologie, durchgeführt. Die transdisziplinären Forschungsbereiche der University of Bonn (TRA) dienen als Innovations- und Explorationszentren in Forschung und Bildung, die es den Wissenschaftlern ermöglichen, über Disziplinen und Fakultäten sowie mit externen Partnern zusammenzuarbeiten, um wichtige wissenschaftliche, technologische und gesellschaftliche Herausforderungen anzugehen. Diese erste gemeinsame Veröffentlichung zeigt, wie der Austausch zwischen AI -Forschung und Neurowissenschaften dazu beitragen kann, medizinische Eingriffe voranzutreiben und den Patienten direkte Vorteile zu bieten.

Darüber hinaus wurde das Projekt vom BNTRAINEE-Programm an der Universität von Bonn und dem Neuro-Acsis Bonn Bonn Neurowissenschaftskliniker Scientist Program unterstützt.

Quellen: