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01.09.22
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Neue Evidenz für unseren preisgekrönten Algorithmus zur Segmentierung von MS-Läsionen

Publikation über die renommierte MICCAI-Challenge präsentiert die preisgekrönte Methode zur Erkennung neuer Läsionen in MRT-Sequenzen für die MS-Diagnostik.

Neue Evidenz für unseren preisgekrönten Algorithmus zur Segmentierung von MS-Läsionen

Die MICCAI-Challenge bietet innovativen Unternehmen und führenden wissenschaftlichen Gruppen die Möglichkeit, die Qualität und Präzision ihrer Deep Learning Algorithmen unter objektiven und standardisierten Bedingungen zu testen. Meidiare nahm an der Challenge für die automatische Segmentierung und Erkennung von Läsionen in MRT-Sequenzen teil und verglich den eigenen Algorithmus mit internationalen Forschungsinstituten, sowie führenden Wettbewerbern im Markt.

Von 24 teilnehmenden Teams mit insgesamt 30 Algorithmen belegten die beiden Algorithmen von mediaire den ersten und dritten Platz. Der preisgekrönte Algorithmus von mediaire erreichte den höchsten F1-Score, mit dem die Genauigkeit der Erkennung neuer Läsionen in longitudinalen MRT-Sequenzen über das Verhältnis von Präzision zu Sensitivität gemessen wird. Die Methode übertraf sogar 3 von 4 erfahrenen Neuroradiolog:innen in der Erkennungsgenauigkeit (F1-Score) und war in der Segmentierungsgenauigkeit (Dice-Score) mit den Expert:innen gleichauf.

 

Im klinischen Alltag spielt dies eine wichtige Rolle bei der Diagnostik, weiteren Prognosen und der Überwachung bei der MS-Behandlung. Darüber hinaus steigert die Methode die Diagnosequalität, da sie Radiolog:innen als “zweites paar Augen” dient. Hierfür benötigt der Algorithmus für die Segmentierung und Erkennung der Läsionen weniger als 2 Minuten, wodurch unterstrichen wird, wie zuverlässig die Methode von mediaire Radiolog:innen bei der Diagnostik unterstützt. Die preisgekrönte Methode ist im kommerziellen Produkt mdbrain 4.6 verfügbar – vereinbaren Sie hier ihren Termin für eine persönliche Produktdemo.

Wenn Sie mehr über die Methode und die MICCAI Challenge erfahren möchten, können Sie hier unsere frei zugängliche Vollpublikation im Journal ‘Frontiers in Neuroscience’ lesen.