Mit großer Freude dürfen wir verkünden: RACOON wird verlängert. Das Radiological Cooperative Network ist die Plattform für Bildgebungsdaten des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM). Sie besteht aus dezentralen RACOON-Nodes an allen Universitätsklinika sowie einer zentralen RACOON-Central-Einheit. Dieses Netzwerk ermöglicht es, Bild- und Klinikdaten strukturiert zu erfassen sowie föderiert und zentral auszuwerten. Dabei kommen moderne Plattformen zum Einsatz, um KI-gestützte Segmentierung und Radiomics-Workflows zu realisieren.
RACOON schafft damit die Grundlage für:
- die Bereitstellung quantitativ valider Bilddaten
- die Entwicklung von KI-Tools zur Diagnostik und Prognose
- flächendeckende Forschung an bundesweiten Kohorten
- Ergebnistransfer in klinische Routine sowie Frühwarnsysteme
Die nun bevorstehende Verlängerung ist eine Anerkennung unserer gemeinsamen Arbeit – und ein Ansporn, den erfolgreichen Weg fortzusetzen.
In diesem Sinne freuen wir uns, in Kürze einige Einblicke und Erfolgsberichte aus unserer bisherigen Zusammenarbeit mit Ihnen zu teilen.
Fortschritte in den Teilprojekten:
RACOON FADEN – Früherkennung von Adenomyose und Endometriose
Obwohl beide Erkrankungen häufig auftreten, gestaltet sich die Diagnose nach wie vor schwierig. Das FADEN-Projekt nutzt MRT-basierte Bildgebung, um strukturelle Merkmale der Gebärmutter zu erfassen, und setzt diese mit klinischer Symptomatik in Beziehung. Bisher wurden 339 MRTs bei 145 Patient:innen und 78 Proband:innen durchgeführt. Erste Erkenntnisse deuten darauf hin, dass die Kontraktilität des Uterus ein aussagekräftigerer Biomarker sein könnte als die bislang häufig herangezogene Dicke der sogenannten Junktionalzone.
RACOON-RESCUE – Radiologische Versorgung bei kindlichen NHL
Zur Verbesserung der Diagnostik bei Non-Hodgkin-Lymphomen (Gruppe von Krebserkrankungen des lymphatischen Systems) im Kindesalter entsteht ein deutschlandweiter, pseudonymisierter Bild- und Klinikdatensatz mit bis zu 980 Fällen. Ein KI-gestützter Workflow, neue Segmentierungstools und ein strukturiertes Befundungsschema wurden erfolgreich implementiert. Erste Publikationen befinden sich in Vorbereitung.
RACOON CORE-PE – KI für Lungenembolie-Prognose
Ziel ist die KI-gestützte Verbesserung der individuellen Risikoabschätzung bei akuter Lungenembolie. In einem standortübergreifenden Setting wurden über 1.600 Patient:innen eingeschlossen. Neben strukturierter Befundung wird derzeit eine KI-basierte Bildsegmentierung durchgeführt. Erste Ergebnisse werden in Kürze erwartet.
RACOON PDAC & PRECISE-MD – Patientenindividuelle Therapieentscheidung beim Pankreaskarzinom und hepatozellulären Karzinom
Mithilfe umfangreicher Real-World-Daten soll eine präzise Vorhersage des Therapieansprechens bei Adenokarzinom der Bauchspeicheldrüse und hepatozellulärem Karzinom ermöglicht werden. In der Studie werden Bild- und klinische Daten verknüpft, um prädiktive Biomarker zu identifizieren. Diese sollen als Grundlage für fundierte, patientenindividuelle Therapieentscheidungen in der klinischen Praxis dienen. Die Phase der statistischen Auswertung hat nun begonnen und erste vielversprechende Ergebnisse werden in Kürze erwartet.
Technische Partnerinstitute im RACOON-Projekt – Fortschritte & Entwicklungen
Im Rahmen von RACOON arbeiten führende Forschungseinrichtungen und Unternehmen an innovativen Lösungen für eine zukunftsweisende radiologische Infrastruktur. Die technischen Partnerinstitute leisten dabei einen wesentlichen Beitrag – mit konkreten Tools, Workflows und Fortschritten:
Fraunhofer MEVIS
Mit Curamate stellt Frauenhofer MEVIS eine leistungsstarke Plattform zur Verfügung, auf der Forschende eigene Segmentierungs-Workflows entwickeln können – inkl. Qualitätssicherung, Reviewprozessen und Visualisierungen.
Aktuelle Highlights:
- Im Projekt FADEN: Automatische Uterus-Segmentierung aus >400 MRTs zur Früherkennung von Adenomyose
- Im Projekt CORE-PE: CT-Segmentierung bei >1000 Fällen akuter Lungenembolie
Die zugrundeliegenden Modelle werden interaktiv trainiert und kontinuierlich verbessert.
Mint Medical
Mint Medical ermöglicht eine flexible und skalierbare Studienplanung innerhalb von RACOON:
- Erstellung eigener Befundvorlagen mit dem Template Designer in RACOON Central
- Schnelles Ausrollen lokaler Konfigurationen
- Direkte Systemintegration, z. B. Absprung zu Curamate für Bildannotation
DKFZ – RACOON-AI
Die Plattform Kaapana für KI-gestützte Bildanalyse wird stetig weiterentwickelt:
- Neue KI-Workflows, u. a. BOA (Body and Organ Analysis)
- Extension Development Kit (EDK) für eigene KI-Entwicklung
- Verbesserte Usability, effizientere Projektorganisation in der Plattform
TU Darmstadt
Die TU Darmstadt fokussiert sich auf die Implementierung qualitätsrelevanter Metriken für Bilddatenanalyse:
- Einsatz von z. B. Shape Models, Artefakt-Klassifikation, Out-of-Distribution-Detection
- Visualisierung in Dashboards (standortspezifisch und übergreifend)
ImFusion
ImFusion bringt mit ImFusion Labels (Segmentierung, Annotation) und ImFusion Suite (komplexe Bildverarbeitung) zwei leistungsfähige Tools in RACOON ein:
- Breite Unterstützung für alle Modalitäten (CT, MRT, US, Video)
- Neue „Related Data“-Funktion: parallele multimodale Volumenansicht, automatische Registrierung und effiziente Annotation z. B. bei FADEN-Daten
Die technischen Entwicklungen unserer Partner bilden das Fundament einer skalierbaren, datenbasierten Medizin der Zukunft. Vielen Dank für die engagierte Zusammenarbeit!