Projektleitung: Dr. med. Jan-Philipp Cieslik

Unser E-Learning Modul ist ein Nachfolgeprojekt des in ELFF 2022-II geförderten Projektes „Cancer Informatics“ (https://cancer-informatics.org). Das Vorgängerprojekt bietet Studierenden einen Einstieg in die Bioinformatik sowie in Grundlagen der Auswertung von Next Generation Sequencing (NGS) Daten.

Unser neues Projekt fokussiert sich nun auf die Auswertung von Bildgebungsdaten. Mit zunehmendem Erfolg von künstlicher Intelligenz in der Forschung möchten wir Studierende mit dem nötigen Wissen ausstatten, diese Technologien zu verstehen und anwenden zu können. Hierzu nutzen wir Datensätze aus Liquid Biopsy, sonographischen, radiologischen und histopathologischen Untersuchungen sowie 2D/3D Scans.

Düsseldorf ist ein starker Standort im Forschungsgebiet der Liquid Biopsy (flüssigen Biopsie). Wir forschen an so genannten zirkulierenden Tumorzellen (CTCs), welche in unseren Laboren automatisiert angereichert, gefärbt und anschließend gescannt/fotografiert werden. Dabei entsteht eine große Datenmenge mit der zentralen Frage, wie viele CTCs in einer Probe sind und wie sie charakterisiert werden. Diese Fragestellung ist ein hervorragender Einstiegspunkt in die bioinformatische Auswertung von Bildgebungsdaten. Anders als z.B. MRT-Bildgebungen sind die Dateigrößen der Untersuchung relativ klein und doch komplex genug, um ein nicht-triviales Problem zu generieren.

Die Konzepte, welche wir hierbei vermitteln, können prinzipiell auf jegliche maschinelle Auswertung von Bildern anwendet werden. Dabei erstellen wir mehrere Exkurse mit eigenen und öffentlich zugänglichen Bilddaten, um beispielhaft die KI gestützte Auswertung von histopathologischen und radiologischen Daten zu demonstrieren.

Sämtliche Inhalte werden unter einer open source Lizenz bereitgestellt.