Universität Leipzig

Steckbrief:

Name des Vorhabens:

DigiBone - Entwicklung eines KI gestützten Prognosemodells für die operative Versorgung osteoporotischer Wirbelsäulen

Zeitraum:

16.10.2025 – 30.06.2028

Förderfähige Gesamtkosten:

451.451 €

EU-Betrag:

225.726 €

Ort:

Leipzig

Interventions­kategorie:

012 - Forschungs- und Innovationstätigkeiten, darunter auch Vernetzung, in öffentlichen Forschungszentren, Hochschuleinrichtungen und Kompetenzzentren (industrielle Forschung, experimentelle Entwicklung, Durchführbarkeitsstudien)

Förderrichtlinie:

02415 - EFRE/JTF RL Forschung InfraProNet 2021-2027 – Teil EFRE

Fördergegenstand:

2229 - Forschungsprojekte, anwendungsnahe

Spezifisches Ziel:

RSO1.1 - Entwicklung und Ausbau der Forschungs- und Innovationskapazitäten und der Einführung fortschrittlicher Technologien

Zweck und Errungenschaft:

Die Vorhersage der mechanischen Eigenschaften des osteoporotischen Knochens als eine wesentliche Grundlage der OP-Planung geschieht auf der Basis von klinischen Bilddaten. Standard ist die Dual Energy X-ray Absorptiometry (DXA)-Messung. Weitere Methoden sind die Messung der Knochendichte mittels quantitativer Computertomographie (qCT) sowie die Ermittlung der Hounsfield Units aus der standardmäßig durchgeführten Computertomographie (CT). Mechanische Kennwerte liegen im Regelfall nicht vor. In diesem Projekt werden Material- und Struktureigenschaften des Knochens des Stammskelettes (Spongiosa und Kortikalis) bestehend aus Becken und Wirbelsäule durchgeführt und die Korrelation zu den klinischen und diagnostisch erhobenen Parametern analysiert. Ziel des Vorhabens ist die erstmalige Fusionierung von klinischen Daten, Bild- und Strukturdaten sowie biomechanisch ermittelten mechanischen Kennwerten zu einem KI-gestützten Prognosemodell. Für dieses ergeben sich zwei konkrete klinische Anwendungen: Erstens soll bei notwendiger operativer Versorgung eine optimierte Vorgehensweise in Bezug auf die Implantatauswahl und -positionierung (Schraubendichte, Schraubentrajektorie, notwendige supportive Maßnahmen) resultieren. Zweitens können anhand klinischer Bilddaten Bereiche der Wirbelsäule mit erhöhtem Frakturrisiko erkannt werden, um eine gezielte Therapie einleiten zu können.

Fonds:

EFRE