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Autor:innen: Birte Lindstädt, Aliaksandra Shutsko, ZB MED – Information Centre Life Sciences, Cologne on behalf of the NFDI4Health Consortium and the NFDI4Health Task Force COVID-19 ; in close cooperation with: Martin Golebiewski, Heidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS), Heidelberg Dennis-Kenji Kipker, Vanessa Lettieri, University of Bremen, Bremen Sophie Klopfenstein, Carina Vorisek, Berlin Institute of Health at Charité (BIH), Berlin Matthias Löbe, University of Leipzig, Leipzig Carsten Oliver Schmidt, University of Greifswald, Greifswald 

Montag, 7.2.2022, 16:00 bis 17:00 Uhr

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.