Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVISPresseinformation
Der dreischichtige Aufbau des Uterus im MRT nach dem Segmentierungsprozess mit dem CuraMate FADEN-Workflow (blau = Myometrium, rot = Junktionale Zone, gelb = Endometrium)
Ein Konsortium unter Führung des Universitätsklinikums Erlangen und der Charité – Universitätsmedizin Berlin hat im Projekt RACOON FADEN erstmals systematisch MRT-Aufnahmen der Gebärmutter im gesunden und im kranken Zustand durchgeführt und analysiert. Die Auswertung der Bilddaten erfolgt mit CuraMate, einem am Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS entwickelten Software-Baukasten zur Annotation, Segmentierung und Quantifizierung von Bildmerkmalen.
Weltweit leiden rund zehn Prozent der Frauen im gebärfähigen Alter unter gutartigen Veränderungen im Bereich der Gebärmutter (Uterus). Bei einer Adenomyose können Veränderungen der Gebärmuttermuskulatur starke Schmerzen verursachen und zur Unfruchtbarkeit führen. Im Projekt RACOON FADEN soll erstmals ein Verfahren zur Früherkennung der Adenomyose entwickelt werden.
Etablierung eines Biomarkers
Im Fokus der Untersuchung steht der dreischichtige Aufbau der Uteruswand, die aus der Gebärmutterschleimhaut (Endometrium), einer mittleren, sogenannten junktionalen Zone und einer Muskelschicht besteht; junktionale Zone und Muskelschicht bilden zusammen die Gebärmuttermuskulatur (Myometrium). Im Verlauf der Adenomyose wächst Endometriumgewebe in die Muskelschicht hinein. Als Biomarker für Adenomyose kommt die mittlere, junktionale Schicht infrage. »Der Uterus ist ein sphärischer Körper von der Form eines Luftballons«, sagt Prof. Dr. Matthias May, Radiologe am Universitätsklinikum Erlangen. »Die manuelle Bestimmung der Dicke der junktionalen Zone mittels Segmentierung ist angesichts des dreidimensionalen Aspekts zu aufwendig für die klinische Routine«, erklärt er.
Automatisierte Annotation mit CuraMate
Deshalb soll im Projekt RACOON FADEN mit Hilfe von CuraMate ein Segmentierungsworkflow für eine Gebärmuttersegmentierung auf Basis von Deep-Learning-Technologien entwickelt werden. CuraMate ist eine nach dem Baukastenprinzip aufgebaute webbasierte Software des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medizin MEVIS, mit der Radiologinnen und Radiologen nahezu alle Arten von medizinischen Bildern annotieren können. In CuraMate steckt die jahrelange Erfahrung der Fraunhofer-Forschenden auf dem Gebiet der Segmentierung und Visualisierung. »Wir haben den Baukasten seit 2017 kontinuierlich weiterentwickelt«, sagt Dr. Bianca Lassen-Schmidt, Projektleiterin RACOON beim Fraunhofer MEVIS. »Er enthält ausgereifte Softwarewerkzeuge für Bildannotation, Visualisierung, Workflowschritte und Review-Prozesse, und kann für jeden Anwendungsfall individuell zusammengestellt werden«, ergänzt sie.
Vor der Segmentierung müssen die Radiologinnen und Radiologen die Primärdaten annotieren, indem sie die drei Uterusstrukturen auf den MRT-Bildern nachzeichnen und dadurch die Grundlage für das Training des Algorithmus schaffen. »Diese Form des Annotierens ist sehr zeitaufwendig«, erklärt Chiara Tappermann. Die Doktorandin des Fraunhofer MEVIS hat in RACOON FADEN den Workflow nach den Wünschen der Klinikerinnen und Kliniker erstellt. Je genauer die Annotation erfolgt, desto besser kann der Algorithmus darauf trainiert werden, die Strukturen eigenständig »nachzuzeichnen«. Auf dieser Basis kann die Segmentierung erfolgen. »Mit CuraMate verfolgen wir das Ziel, den Segmentierungsprozess mittels künstlicher Intelligenz so weit wie möglich zu automatisieren«, so Tappermann.
RACOON FADEN bringt viele neue Erkenntnisse
Bisher wurde noch nicht systematisch und mit moderner Technik untersucht, wie die gesunde Gebärmutter einer 12- bis 30-jährigen Frau auf einem MRT-Bild aussieht. »Durch RACOON FADEN haben wir erstmals MRT-Referenzdaten für die Gebärmutter erhalten«, stellt Prof. Dr. Sylvia Mechsner, Gynäkologin an der Charité, fest. Mit den MRT-Untersuchungen betraten die Radiologinnen und Radiologen Neuland: Im Unterschied beispielsweise zu einer CT-Aufnahme der Lunge wussten sie zu Beginn der Studie nicht, was sie segmentieren sollten. Deshalb wurden anfangs viele verschiedene Sequenzen und Bildarten aufgenommen. Dabei zeigte sich, dass der Uterus schon während der rund 40-minütigen Untersuchung im MRT sehr unterschiedliche Formen annehmen kann und auch nicht gleichmäßig im Körper liegt. Doktorandin Tappermann hat daraufhin CuraMate so angepasst, dass die Ärztinnen und Ärzte das dreidimensionale Bild noch vor der Annotation so drehen konnten, dass die Achse des Uterus zur Bildachse wurde. Durch die Anpassung der Uterusachsen auf allen Aufnahmen der Studie wurden die Segmentierungen vergleichbar.
Die Studie liefert weitere neue Erkenntnisse über die junktionale Zone als Biomarker. »Diese Zone, die im Ultraschall immer als feste Größe angesehen wurde, variiert im MRT sowohl innerhalb einer Untersuchung als auch zwischen der Menstruations- und der Ovulationsphase«, stellt Prof. Dr. May fest. »Die Auswertungen sind noch nicht abgeschlossen«, ergänzt er, »aber wir sehen eine Tendenz, dass Studienteilnehmerinnen mit starken Menstruationsschmerzen eine geringere Variabilität bei der Uterusbewegung zeigen.« Auch die bislang in der Literatur angegebene Wanddicke von 12 Millimetern für die junktionale Zone im Frühstadium der Adenomyose konnte RACOON FADEN nicht bestätigen.
RACOON FADEN hatte eine Laufzeit vom 1.1.2024 bis 30.6.2025 und wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF, heute BMFTR) gefördert. Am Projekt waren neben dem Universitätsklinikum Erlangen und der Charité – Universitätsmedizin Berlin noch 12 weitere Endometriosezentren des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM) in Deutschland beteiligt. Durchgeführt wurde die prospektive Vergleichsstudie unter Nutzung der Forschungsinfrastrukturen RACOON (Radiological Cooperative Network) und NUKLEUS (NUM Klinische Epidemiologie- und Studienplattform). Neben dem Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS waren auch das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ), Mint Medical GmbH und das Helmholtz-Zentrum München – Deutsches Forschungszentrum für Umwelt und Gesundheit GmbH an der Umsetzung beteiligt.