Die Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin der Universitätsmedizin Mannheim richtet ihre Forschung auf die Schnittstelle von modernster bildgebender Diagnostik und Künstlicher Intelligenz aus, um Diagnostik und Therapie in der Medizin zu verbessern. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Erforschung neuer Technologien wie quantitativen KI-Algorithmen und der photonenzählenden Computertomografie (PCCT). Diese Ansätze ermöglichen es, aus medizinischen Bilddaten zusätzliche, oft konventionell unsichtbare Informationen zu gewinnen, die für eine präzisere Diagnostik und eine personalisierte Therapie genutzt werden können.
Ein zentrales Thema der Forschung ist die KI-Analyse von Tumoren und deren Heterogenität. So konnte in Forschungsprojekten gezeigt werden, dass sich bösartige Absiedlungen von Tumorerkrankungen (Metastasen) in der Leber aus unterschiedlichen primären Tumorarten anhand ihrer Bildmerkmale zuverlässig unterscheiden lassen. Solche Erkenntnisse könnten zukünftig dazu beitragen, die Therapie individueller auf den Patienten abzustimmen. Zentral ist hierbei die Extraktion quantitativer Bildeigenschaften, einer Methode, die computergestützt aus Bilddaten sogenannte radiomische Merkmale extrahiert. Diese Merkmale liefern detaillierte Informationen über die Struktur und Beschaffenheit von Gewebe, die mit bloßem Auge nicht erkennbar sind. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Stabilität und Vergleichbarkeit dieser radiomischen Merkmale sowie deren Translation in die klinische Routine. Die Forschung hat gezeigt, dass durch den Einsatz von Photon-Counting-CT-Bildgebung eine höhere Zuverlässigkeit dieser Merkmale erreicht werden kann. Dies ist ein wichtiger Schritt, um Radiomics in die klinische Praxis zu integrieren und standardisierte Diagnosen über verschiedene Standorte hinweg zu ermöglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass bestimmte Bildmerkmale unabhängig von den technischen Parametern stabil bleiben und somit als robuste Indikatoren für die Diagnostik gelten können. Darüber hinaus engagiert sich die Klinik aktiv in internationalen Initiativen zur Anwendung der Radiomics-Daten, wie z. B. der Internationalen Radiomics-Plattform der Deutschen Röntgengesellschaft. Ziel ist es, gemeinsame Plattformen und Protokolle zu entwickeln, um den Austausch zwischen Forschungseinrichtungen zu erleichtern und die Integration dieser Technologien in den klinischen Alltag voranzutreiben.
Die Einführung des photonenzählenden Computertomografen (PCCT) markiert ebenfalls einen entscheidenden Meilenstein in der kardiovaskulären Diagnostik. Wie an der UMM gezeigt werden konnte, bietet diese Technologie eine bisher unerreichte räumliche Auflösung und ermöglicht eine exakte Differenzierung und Charakterisierung von Ablagerungen in Blutgefäßen.
Mit der mobilen Schlaganfalleinheit (Mobile Stroke Unit) setzt die Klinik Maßstäbe in der Notfallversorgung. Ausgestattet mit einem hochmodernen CT-Scanner ermöglicht die Einheit eine schnelle Diagnose direkt vor Ort. Durch den Einsatz von 5G-Technologie wird ein Echtzeit-Datenaustausch zwischen Rettungswagen und Klinik geschaffen, wodurch wertvolle Zeit eingespart wird. Studien der UMM zeigen, dass solche Einheiten die Zeit bis zur Behandlung um bis zu 30 Minuten verkürzen können, was die Chancen auf vollständige Genesung erheblich steigert. Der innovative Ansatz kombiniert mobile Bildgebung mit telemedizinischer Expertise, um Schlaganfallpatienten optimal zu versorgen.
Die Kinderradiologie ist ein weiteres Spezialgebiet der Klinik, das sich durch den Einsatz modernster Technik auszeichnet. Hier wird besonderes Augenmerk auf strahlungsarme Verfahren gelegt, um den Bedürfnissen von Frühgeborenen, Kindern und Jugendlichen gerecht zu werden. Ultraschall, MRT und dosissparende CT-Technologien kommen zum Einsatz, um eine präzise Diagnostik bei minimaler Belastung für die jungen Patienten zu sichern.
Die Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin der Universitätsmedizin Mannheim setzt gemeinsam mit dem Institut für Klinische Chemie und dem Centrum für Integrative Diagnostik neue Maßstäbe in der modernen Diagnostik. Diese Kooperation vereint die Stärken der bildgebenden Verfahren und der labormedizinischen Analytik, um eine umfassende und präzise Diagnostik möglich zu machen. Durch diese enge Zusammenarbeit werden nicht nur diagnostische Prozesse beschleunigt, sondern auch die Qualität der Versorgung auf ein neues Niveau gehoben. Dieser Themenkomplex wird aktiv an der UMM wissenschaftlich evaluiert.
Zusammenfassend tragen die Forschungsergebnisse nicht nur zu einem vertiefenden Verständnis komplexer Krankheitsbilder bei, sondern ebnen auch den Weg für eine präzisere und individuellere Patientenversorgung. Die Arbeiten stehen exemplarisch für den Fortschritt in der medizinischen Bildgebung und unterstreichen die Bedeutung interdisziplinärer Ansätze in der modernen Medizin.
Liste der Top Publikationen
Onkologische Bildgebung, Radiomics und KI
- Pietsch, F. L., Haag, F., Ayx, I., Grawe, F., Vellala, A. K., Schoenberg, S. O., Froelich, M. F. & Tharmaseelan, H. (2024). Textural heterogeneity of liver lesions in CT imaging – comparison of colorectal and pancreatic metastases. Abdominal radiology (New York), 49(12), 4295–4306. https://doi.org/10.1007/s00261-024-04511-5
- Tharmaseelan, H., Vellala, A. K., Hertel, A., Tollens, F., Rotkopf, L. T., Rink, J., Woźnicki, P., Ayx, I., Bartling, S., Nörenberg, D., Schoenberg, S. O. & Froelich, M. F. (2023). Tumor classification of gastrointestinal liver metastases using CT-based radiomics and deep learning. Cancer imaging: the official publication of the International Cancer Imaging Society, 23(1), 95. https://doi.org/10.1186/s40644-023-00612-4
- Tharmaseelan, H., Rotkopf, L. T., Ayx, I., Hertel, A., Nörenberg, D., Schoenberg, S. O. & Froelich, M. F. (2022). Evaluation of radiomics feature stability in abdominal monoenergetic photon counting CT reconstructions. Scientific reports, 12(1), 19594. https://doi.org/10.1038/s41598-022-22877-8
- Tharmaseelan, H., Hertel, A., Tollens, F., Rink, J., Woźnicki, P., Haselmann, V., Ayx, I., Nörenberg, D., Schoenberg, S. O. & Froelich, M. F. (2022). Identification of CT Imaging Phenotypes of Colorectal Liver Metastases from Radiomics Signatures-Towards Assessment of Interlesional Tumor Heterogeneity. Cancers, 14(7), 1646. https://doi.org/10.3390/cancers14071646
- Overhoff, D., Kohlmann, P., Frydrychowicz, A., Gatidis, S., Loewe, C., Moltz, J., Kuhnigk, J. M., Gutberlet, M., Winter, H., Völker, M., Hahn, H., Schoenberg, S. O., Vorstandskommission Radiomics und Big data: Vorstand der Deutschen Röntgengesellschaft: & Präsidium der Österreichischen Röntgengesellschaft: (2021). Die Internationale Radiomics-Plattform – eine Initiative der Deutschen und Österreichischen Röntgengesellschaften – Erste Anwendungsbeispiele [The International Radiomics Platform – An Initiative of the German and Austrian Radiological Societies – First Application Examples]. RoFo: Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin, 193(3), e3. https://doi.org/10.1055/a-1475-0537
- Gassert, F. G., Rübenthaler, J., Cyran, C. C., Rink, J. S., Schwarze, V., Luitjens, J., Gassert, F. T., Makowski, M. R., Schoenberg, S. O., Mayerhoefer, M. E., Tamandl, D. & Froelich, M. F. (2021). 18F FDG PET/MRI with hepatocyte-specific contrast agent for M staging of rectal cancer: a primary economic evaluation. European journal of nuclear medicine and molecular imaging, 48(10), 3268–3276. https://doi.org/10.1007/s00259-021-05193-7
Kardiovaskuläre Bildgebung mittels Photon-Counting-CT
- Kahmann, J., Nörenberg, D., Papavassiliu, T., Dar, S. U. H., Engelhardt, S., Schoenberg, S. O., Froelich, M. F. & Ayx, I. (2024). Combined conventional factors and the radiomics signature of coronary plaque texture could improve cardiac risk prediction. Insights into imaging, 15(1), 170. https://doi.org/10.1186/s13244-024-01759-9
- von Münchhausen, N., Janssen, S., Overhoff, D., Rink, J. S., Geurts, B., Gutzeit, A., Prokop, M., Schoenberg, S. O. & Froelich, M. F. (2023). Influence of device-assisted suction against resistance (Mueller maneuver) on image quality in CTPA for suspected lung embolism. European radiology, 33(11), 7840–7848. https://doi.org/10.1007/s00330-023-09834-3
Mobile Stroke Unit
- Rink, J. S., Szabo, K., Hoyer, C., Saver, J. L., Nour, M., Audebert, H. J., Kunz, W. G., Froelich, M. F., Heinzl, A., Tschalzev, A., Hoffmann, J., Schoenberg, S. O. & Tollens, F. (2025). Mobile stroke units services in Germany: A cost-effectiveness modeling perspective on catchment zones, operating modes, and staffing. European journal of neurology, 32(1), e16514. https://doi.org/10.1111/ene.16514
- Rink, J. S., Tollens, F., Tschalzev, A., Bartelt, C., Heinzl, A., Hoffmann, J., Schoenberg, S. O., Marzina, A., Sandikci, V., Wiegand, C., Hoyer, C. & Szabo, K. (2024). Establishing an MSU service in a medium-sized German urban area-clinical and economic considerations. Frontiers in neurology, 15, 1358145. https://doi.org/10.3389/fneur.2024.1358145
Integrative Diagnostik
- Haselmann, V., Schoenberg, S. O., Neumaier, M. & Froelich, M. F. (2022). Integrated diagnostics. Integrierte Diagnostik. Radiologie (Heidelberg, Germany), 62(Suppl 1), 11–16. https://doi.org/10.1007/s00117-022-01043-1
Urogentiale Bildgebung
- Woźnicki, P., Westhoff, N., Huber, T., Riffel, P., Froelich, M. F., Gresser, E., von Hardenberg, J., Mühlberg, A., Michel, M. S., Schoenberg, S. O. & Nörenberg, D. (2020). Multiparametric MRI for Prostate Cancer Characterization: Combined Use of Radiomics Model with PI-RADS and Clinical Parameters. Cancers, 12(7), 1767. https://doi.org/10.3390/cancers12071767
Kinderradiologie
- Chen, Y., Froelich, M. F., Tharmaseelan, H., Jiang, H., Wang, Y., Li, H., Tao, M., Gao, Y., Wang, J., Liu, J., Schoenberg, S. O., Feng, S. & Weis, M. (2024). Computed tomography imaging phenotypes of hepatoblastoma identified from radiomics signatures are associated with the efficacy of neoadjuvant chemotherapy. Pediatric radiology, 54(1), 58–67. https://doi.org/10.1007/s00247-023-05793-5
- Ilicak, E., Thater, G., Ozdemir, S., Zapp, J., Schad, L. R., Schoenberg, S. O., Zöllner, F. G. & Weis, M. (2024). Functional lung imaging of 2-year-old children after congenital diaphragmatic hernia repair using dynamic mode decomposition MRI. European radiology, 34(6), 3761–3772. https://doi.org/10.1007/s00330-023-10335-6
- Tsiflikas, I., Thater, G., Ayx, I., Weiss, J., Schaefer, J., Stein, T., Schoenberg, S. O. & Weis, M. (2023). Low dose pediatric chest computed tomography on a photon counting detector system – initial clinical experience. Pediatric radiology, 53(6), 1057–1062. https://doi.org/10.1007/s00247-022-05584-4