Nyt IT-værktøj kan hjælpe patienter med lungesygdommen KOL – Københavns Universitet

Nyheder > Alle nyheder > 2010 > 2010.10 > Nyt IT-værktøj kan hjæ...

09. oktober 2010

Nyt IT-værktøj kan hjælpe patienter med lungesygdommen KOL

IT og SUNDHED

Forskning i medicinsk diagnosticering med brug af automatisk billedbehandling står foran et større gennembrud. Ph.d.-studerende Lauge Sørensen fra Datalogisk Institut (DIKU) på Københavns Universitet har sammen med forskerkolleger ved hjælp af billedbehandling udviklet en ny effektiv diagnosticeringsmetode af lungesygdommen KOL - også kendt som rygerlunger.

I Danmark er der omkring 430.000 mennesker, der lider af KOL. I omkring 80 procent af tilfældene skyldes sygdommen tobaksrygning, men man kan også få sygdommen ved at blive udsat for andre lungeskadelige stoffer - for eksempel på arbejdspladsen. Behandlingsmulighederne bliver begrænset af, at sygdommen ofte først konstateres, når den er relativt alvorlig. På verdensplan forventer WHO, at KOL vil være den tLauge Sørensens 'sandsynlighedskort', hvor de mørke områder angiver høj sandsynlighed for ødelagt lungevæv.redje hyppigste dødsårsag inden 2020.

Ph.d.-studerende Lauge Sørensen fra DIKU beskriver i sin ph.d.-afhandling 'Pattern Recognition-Based Analysis of COPD in CT',  hvordan forskere på DIKU har udviklet en metode, der mere nøjagtigt end tidligere kan afsløre tegn på KOL.

Bedre indikatorer for sygdommen

Resultaterne i afhandlingen er meget lovende. Ved hjælp af automatisk billedbehandling af lungevævet konstaterer Lauge Sørensen, at man med computerens hjælp kan identificere meget detaljerede mønstre, som er mere nøjagtige indikatorer for KOL end de eksisterende kliniske mål. Lauge Sørensen

- Med det nye værktøj får lægerne helt nye muligheder for at diagnosticere og forstå sygdommen. Selv om man i lægevidenskaben længe har anvendt CT-skanninger, har man ikke tidligere udnyttet det fulde potentiale af brugen af billedbehandling kombineret med mønstergenkendelse til at finde nøjagtige indikatorer for KOL, siger ph.d.-studerende Lauge Sørensen.

I afhandlingen præsenterer han en rækker metoder, der benytter billedbehandling og mønstergenkendelse til at kvantificere KOL i CT-billeder af lungerne baseret på information om lungevævets tekstur. Lauge Sørensen forsvarer sin ph.d.-afhandling den 11. oktober kl. 14.00.

Ph.d.-projektet er udført i samarbejde mellem dataloger fra Københavns Universitet (DIKU og eScience-centret) samt medicinske forskere fra bl.a. Gentofte Universitetshospital og lægemiddelvirksomheden AstraZeneca, Lund, Sverige.