In der medialen Welt der Herzdiagnostik hat sich eine bahnbrechende Entwicklung vollzogen, die die Art und Weise, wie wir Herzen betrachten, verändern könnte. Die herkömmliche Magnetresonanztomografie (MRT) hat sich als unverzichtbares Werkzeug in der Herzkreislaufmedizin etabliert, indem sie präzise Bilder der Herzstruktur, Funktion und Gewebe liefert. Doch bisher war die herkömmliche MRT-Zeit- und kostenaufwendig, mit Patienten, die bis zu 60 Minuten in der Röhre liegen mussten, während das Gerät die Bildberechnungen durchführte.
Die jüngste Innovation kommt von Forschern der TU Graz, angeführt von Martin Uecker und Moritz Blumenthal, die die Bildgebung des schlagenden Herzens revolutionieren. Mit Hilfe von Machine Learning erstellen sie präzise Live-MRT-Bilder mit weniger Daten als je zuvor. Durch ein raffiniertes Trainingssystem, das auf Self-Supervised Learning basiert, teilen sie die MRT-Daten in zwei Teile auf und lassen das Modell die fehlenden Daten selbst rekonstruieren. Dieser Prozess wird so lange wiederholt, bis das Ergebnis konsistent ist, und das System lernt aus jeder Rekonstruktion, wie gute MRT-Bilder aussehen sollten.
Die Einsatzmöglichkeiten dieser Methode sind vielfältig und versprechen eine beschleunigte, kostengünstige und präzise Herzdiagnostik, insbesondere bei der quantitativen MRT. Die transparente und öffentliche Bereitstellung der Algorithmen und MRT-Daten ermutigt andere Forscher dazu, die Methode zu überprüfen und weiterzuentwickeln. Es scheint, als stünde die Medizin vor einem Durchbruch, der die Zukunft der Herzdiagnostik maßgeblich verändern könnte. Weitere Informationen dazu finden Sie auf steiermark.orf.at.