Promotionspreis 2024 für Herrn Dr. med. Alexander German

Alexander German erhält den Promotionspreis 2024 der Medizinischen Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg für das Konzept der "Voxelomics". Voxelomics verwendet maschinelles Lernen, um zusätzliche Informationen aus radiologischen Bilddaten zu extrahieren. Voxel sind die kleinsten Einheiten von 3D-Bildern. Werden viele verschiedene 3D-Bilder des gleichen Gewebes erfasst, so entstehen zusätzliche Informationen über die physikalischen Eigenschaften des Gewebes, die herkömmlich nicht direkt für diagnostische Zwecke genutzt werden.

Alexander German konnte durch eine Machbarkeitsstudie nachweisen, dass es möglich ist, diese Informationen zu nutzen, um die Gewebearten des Gehirns zu klassifizieren. Voxelomics könnte zukünftig dazu beitragen, das Vorhandensein von pathologischen Veränderungen wie Tumoren, Entzündungen und Neurodegeneration zu erkennen.

Die Voxelomics-Technik ist kompatibel mit verschiedenen bildgebenden Verfahren. Die Technik könnte als Ergänzung zu traditionellen Bildauswertung dienen, insbesondere bei der multiparametrischen Magnetresonanztomographie. Sie bietet auch eine potenzielle Alternative zu herkömmlichen atlasbasierten Methoden durch eine präzisere Unterscheidung anatomischer Strukturen.

Obwohl die bisherigen Ergebnisse vielversprechend sind, sind weitere umfassende Studien erforderlich, um die Anwendbarkeit dieser Technik auf verschiedene Erkrankungen zu prüfen.  

Originalarbeit: German et al., NeuroImage 2021: Brain tissues have single-voxel signatures in multi-spectral MRI; doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.117986 ;

Co-Autoren: Angelika Mennecke, Jan Martin, Jannis Hanspach, Andrzej Liebert, Jürgen Herrler, Tristan Anselm Kuder, Manuel Schmidt, Armin Nagel, Michael Uder, Arnd Dörfler, Jürgen Winkler, Moritz Zaiss und Frederik Laun