Auftaktveranstaltung des Forschungskollegs zu innovativer Krebsforschung durch künstliche Intelligenz

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Das Forschungskolleg SIVERT der Hochschule Worms und TU Kaiserslautern startete offiziell mit großem Kick-Off-Meeting am 21.05.21 zum direkten Austausch aller Beteiligten und zur Präsentation der vielfältigen und komplexen Anwendungsgebiete.

Das Forschungskolleg SIVERT (Sichere und Intelligente Visualisierungs- und Echtzeit-Rekonstruktions-Techniken für die Protonen-Computertomografie) der Hochschule Worms und der Technischen Universität Kaiserslautern initiierte am 21.05.21 mit allen Professoren und Doktoranden das Kick-Off Meeting. 14 Teilnehmende kamen via Zoom-Konferenz zusammen. Highlight der Veranstaltung war das erste Kennenlernen der neuen Forscherinnen und Forscher, um dann in den Austausch über die bisherigen Arbeiten zu treten sowie die gemeinsame Entwicklung der nächsten Meilensteine zu planen.

Die Hochschule Worms und die TU Kaiserslautern erhielten vom Ministerium für Wissenschaft, Weiterbildung und Kommunikation (MMWK) Rheinland-Pfalz am 01.10.2020 den Förderbescheid mit einer Fördersumme von insgesamt 1.434.000 ? für das Forschungskolleg SIVERT. Nach einem internationalen Rekrutierungsverfahren konnten die notwendigen Promotionsstellen des Kollegs nun vollständig besetzt werden. Somit legte das Kick-Off mit allen zuständigen Professoren, Doktoranden und wissenschaftlichen Mitarbeitern ein gutes Fundament für eine starke Netzwerkbildung und Zusammenarbeit.

Das Verbundprojekt SIVERT und die Bergen pCT Collaboration haben die Entwicklung eines Bildgebungsverfahrens mit Schwerionen zum Ziel. Hierbei kommen vor allem innovative Methoden künstlicher Intelligenz (KI) zum Einsatz, die die Partikeltherapie und die Prozessergebnisse sicherer macht. Außerdem soll ermöglicht werden, dass die risikoreiche Behandlung durch bildliche Darstellung in Echtzeit treffsicherer wird. ?Wir wollen die Präzision der Schwerionenkrebstherapie von cm auf mm Genauigkeit hochschrauben. Dabei könnte eine personalisierte Krebstherapie und die Behandlung von Tumoren vor “Organs at risk” ermöglicht werden?, betont Professor Keidel. Die betreuenden Professoren sind Experten mit Schwerpunkten in KI, High Performance Computing (Professor Gauger), Visualisierung (Professor Garth, Professor Wiebel), verteilte Sicherheit (Professor Wendzel) sowie Softwareentwicklung für heterogene verteilte Systeme und KI (Professor Keidel). Zudem besteht eine aktive, enge Zusammenarbeit mit der Forschungsgruppe Bergen pCT Collaboration unter der Leitung von Professor Roehrich.

Die Protonentherapie setzt scharf gebündelte Teilchenstrahlen ein, um den Tumor punktuell zu bestrahlen. Das Forschungsziel ist, dass vor jeder Behandlung ein neuer strahlungsarmer Scan mit Schwerionen vorgenommen wird. Somit entfällt die herkömmliche Umrechnung von X-Ray Daten. Mittels einer computergestützten und mit KI ausgestatteten Vorgehensweise kann so ein maschinengerechterer Behandlungsplan erstellt werden. Werden alle Forschungsziele erreicht, könnte somit die “precision medicine”, bzw. eine personalisierte, adaptive Behandlungstherapie vorgenommen werden mit dem Potenzial eines besseren Behandlungsergebnisses.

Zur Erreichung dieser Zielsetzung gliedert sich SIVERT in sechs Promotionsvorhaben in denen Doktoranden betreut und qualifiziert werden. Die Technische Universität Kaiserslautern ist mit ihrer langjährigen Erfahrung bei der Rekrutierung, Betreuung und Qualifizierung von Doktoranden und Doktorandinnen ein wertvoller Partner. Bei dem Kick-Off Meeting wurden der aktuelle Stand und die noch zukünftig zu erwartenden Vorhaben und Ergebnisse präsentiert. Insbesondere wurden Arbeitsplanentwürfe der Promovierenden im Gesamtkontext des Kollegs sowie das Qualifizierungsprogramm vorgestellt. Im nächsten Projektabschnitt werden neuartige Verfahren der Künstlichen Intelligenz zur Auswertung des komplexen Datenstroms erforscht und implementiert. Die Visualisierung dieser aufbereiteten Daten sollen später dem medizinischen Personal zum Wohle des Patienten ein genaueres Arbeiten ermöglichen.