Onkologische Forschungsgruppen der Neurochirurgie

Leitung

Prof. Dr. techn. Andreas Stadlbauer

PD Dr. med. Sebastian Brandner

Überblick Forschungsinhalte

Im Rahmen unserer Forschung sollen einerseits aus etablierten Deep Learning-Algorithmen maßgeschneiderte KI-Applikationen für neurochirurgische Fragestellungen in den Bereichen der präoperativen Diagnostik, der OP-Planung, des Therapiemontiorings und der Prognoseerstellung entwickelt werden.

Andererseits sollen gemeinsam mit unseren Kooperationspartnern innovative neuronale Netzwerke durch Einbeziehung von Attention Mechanismen und Graphen entwickelt werden, die eine daten- und ressourceneffizientere Anwendung von Deep Learning -Technologien im Gesundheitsbereich ermöglichen sollen.

Ein weiterer wichtiger Bereich unserer Forschung besteht darin, eine möglichst hohe Transparenz und Interpretierbarkeit der von den KI-Systemen generierten Ergebnisse zu gewährleisten. Nur dadurch kann unserer Meinung nach die erforderliche Akzeptanz bei Mediziner und Patienten für die Anwendung im klinischen Bereich erreicht werden.

Methoden

• Deep learning
• Neural Networks mit Attention Mechanismen
• Generative Neural Networks
• Temporal Recurrent Neural Networks
• Graph Neural Networks

Kooperationspartner

• Prof. Dr. Oliver Ganslandt, Neurochirurgische Klinik, Klinikum Stuttgart
• Prof. Dr.-Ing. Dorit Merhof, Lehrstuhl für Bildverarbeitung, Universität Regensburg, Fakultät für Informatik und Data Science
• Prof. Dr. Anke Meyer-Bäse, Department of Scientific Computing, Florida State University, Florida, USA

Publikationen

• Prediction of the Topography of the Corticospinal Tract on T1-Weighted MR Images Using Deep-Learning-Based Segmentation. DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics13050911
• Differentiation of Glioblastoma and BrainMetastases by MRI-Based OxygenMetabolomic Radiomics and Deep Learning. DOI: https://doi.org/10.3390/metabo12121264
• Radiophysiomics: Brain Tumors Classification by Machine Learning and Physiological MRI Data. DOI: https://doi.org/10.3390/cancers14102363
• Tissue Hypoxia and Alterations in Microvascular Architecture Predict Glioblastoma Recurrence in Humans. DOI: https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-20-3580
• Intratumoral heterogeneity of oxygen metabolism and neovascularization uncovers 2 survival-relevant subgroups of IDH1 wild-type glioblastoma. DOI: https://doi.org/10.1093/neuonc/noy066

Kontakt

Prof. Dr. techn. Andreas Stadlbauer
Neurochirurgische Klinik

Telefon: +49 9131 8534259

E-Mail: andreas.stadlbauer(at)uk-erlangen.de

Weiterführende Links

https://www.neurochirurgie.uk-erlangen.de/

Stand: 03/2023