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Das entwickelte Bildanalyse-Werkzeug annotiert vollautomatisch Thorax-CTs von Covid-19 Patient:innen. Die Lungen, die Lungenlappen und die für COVID-19 typischen pathologischen Veränderungen in der Lunge werden segmentiert und das Volumen berechnet. Der CORADS-Score und der Severity Score zeigen die Wahrscheinlichkeit für COVID-19 und den Schweregrad der Krankheit an. Zudem bewertet eine Bildqualitätsanalyse, ob die Qualität des Bilddatensatzes ausreichend ist für die angebotenen Methoden.

Auf https://grand-challenge.org/reader-studies/satori-nfdi4health-test/ gibt es eine Demonstration des Bildanalyse-Werkzeugs mit einem Datensatz. Interessierte Nutzer:innen haben die Möglichkeit diese Bildanalyse mit eigenen CT-Studien-Datensätzen zu nutzen, um diese auszuwerten.

The National Research Data Infrastructure for Personal Health Data (NFDI4Health) is partner of the FAIR Data Spaces project.

Autor:innen: Lisa Langnickel, Roman Baum, Johannes Darms, Sumit Madan, Juliane Fluck | Erschienen in: Stud Health Technol Inform. 2021 May 27;281:78-82.

Autor:innen: Carsten Oliver Schmidt, Johannes Darms, Aliaksandra Shutsko, Matthias Löbe, Rajini Nagrani, Bastian Seifert, Birte Lindstädt, Martin Golebiewski, Sofiya Koleva, Theresa Bender, Christian Robert Bauer, Ulrich Sax, Xiaoming Hu, Michael Lieser, Vivien Junker, Sophie Klopfenstein, Atinkut Zeleke, Dagmar Waltemath, Iris Pigeot, Juliane Fluck, NFDI4Health Task Force COVID-19 | Erschienen in: Stud Health Technol Inform. 2021 May 27;281:794-798.

PMID: 34042687

DOI: 10.3233/SHTI210284