OBELISK: Optical Biopsy using Endomicroscopy for Sinunasal Carcinoma and Deep Learning-based Assessment and Visualization

Das Forschungsprojekt zielt darauf ab, die Diagnose und Behandlung von Tumoren des Sinonasaltraktes durch den Einsatz der konfokalen Laserendoskopie (CLE) grundlegend zu verbessern. Diese Tumoren stellen aufgrund ihrer Seltenheit, der komplexen anatomischen Strukturen und der eingeschränkten Sicht während chirurgischer Eingriffe eine besondere Herausforderung dar. Konventionelle bildgebende Verfahren liefern oft nicht die notwendigen Detailinformationen über Größe, Form, Lage und Beziehung der Tumoren zu den umgebenden Strukturen.

CLE bietet eine innovative Methode, diese Hürden zu überwinden, indem es eine präzise, minimal-invasive Visualisierung des Gewebes auf zellulärer Ebene ermöglicht. Das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte und in Kooperation mit der HNO-Klinik der Universität Würzburg unter der Leitung von PD Dr. Miguel Gonçalves durchgeführte Projekt hat die Entwicklung eines hochmodernen CLE-Systems zum Ziel. Dieses soll fortschrittliche Bildverarbeitungstechniken, maschinelles Lernen und intuitive Benutzerschnittstellen integrieren, um eine präzise Diagnose und Behandlung zu unterstützen.

Ein zentrales Ziel ist die Entwicklung einer virtuellen Endomikroskopie mit 3D-Visualisierungstechniken, die Tumorbereiche deutlich sichtbar machen und die Interpretation komplexer CLE-Muster erleichtern. Modelle des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um die Bösartigkeit des Tumorgewebes zu bewerten und die gesammelten Daten effizient darzustellen.

Durch diese Kombination aus technologischer Innovation und diagnostischer Präzision soll die Patientenversorgung deutlich verbessert werden. Die Möglichkeit, präzisere Diagnosen zu stellen und effektivere Behandlungen durchzuführen, die letztlich zu besseren Patientenergebnissen führen, hat das Potenzial, die Behandlung von Tumoren des Sinonasaltrakts nachhaltig zu revolutionieren.

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