Neue MRT-Studie verbessert Früherkennung von Adenomyose

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Modernes MRT-Gerät für Kernspintomographie zur Diagnose von Adenomyose in hellem Untersuchungsraum.
Quelle: digitale-fotografien - stock.adobe.com

Das Projekt RACOON FADEN hat, unter Führung des Universitätsklinikums Erlangen und der Charité Berlin, erstmals systematisch MRT-Aufnahmen der Gebärmutter analysiert, um die Früherkennung von Adenomyose der Gebärmutter zu verbessern. Mit Hilfe der CuraMate-Software des Fraunhofer MEVIS und künstlicher Intelligenz werden die Bilddaten ausgewertet. Die Studie liefert neue Erkenntnisse über die junktionale Zone als Biomarker und zeigt Hinweise darauf, dass Patientinnen mit starken Menstruationsschmerzen eine geringere Variabilität bei der Uterusbewegung aufweisen. Die bisherige Annahme einer Wanddicke von zwölf Millimetern für die junktionale Zone im Frühstadium der Adenomyose konnte nicht bestätigt werden.

Innovative MRT-Analysen der Gebärmutter

Ein Konsortium unter Führung des Universitätsklinikums Erlangen und der Charité – Universitätsmedizin Berlin hat im Projekt RACOON FADEN erstmals systematisch MRT-Aufnahmen der Gebärmutter im gesunden und kranken Zustand analysiert. Die Auswertung erfolgt mit CuraMate, einem am Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS entwickelten Software-Baukasten.

Adenomyose als häufiges Problem

Weltweit leiden rund zehn Prozent der Frauen im gebärfähigen Alter unter gutartigen Veränderungen der Gebärmutter. Bei einer Adenomyose können Veränderungen der Gebärmuttermuskulatur starke Schmerzen verursachen und zur Unfruchtbarkeit führen. Das Projekt RACOON FADEN entwickelt erstmals ein Verfahren zur Früherkennung dieser Erkrankung.

Junktionale Zone als Biomarker

Im Fokus steht der dreischichtige Aufbau der Uteruswand aus Endometrium, junktionaler Zone und Muskelschicht. Bei Adenomyose wächst Endometriumgewebe in die Muskelschicht ein. „Der Uterus ist ein sphärischer Körper von der Form eines Luftballons“, erklärt Prof. Dr. Matthias May, Radiologe am Universitätsklinikum Erlangen. „Die manuelle Bestimmung der Dicke der junktionalen Zone mittels Segmentierung ist angesichts des dreidimensionalen Aspekts zu aufwendig für die klinische Routine.“

Der dreischichtige Aufbau des Uterus im MRT nach dem Segmentierungsprozess mit dem CuraMate FADEN-Workflow (blau = Myometrium, rot = Junktionale Zone, gelb = Endometrium).
© Fraunhofer MEVIS, MRT-Daten mit freundlicher Genehmigung des Universitätsklinikums Erlangen.

KI-gestützte Bildanalyse

Im Projekt wird mit CuraMate ein Segmentierungsworkflow auf Basis von Deep-Learning-Technologien entwickelt. „Mit CuraMate verfolgen wir das Ziel, den [aufwändigen] Segmentierungsprozess mittels künstlicher Intelligenz so weit wie möglich zu automatisieren“, erläutert Chiara Tappermann, Doktorandin am Fraunhofer MEVIS.

Neue Erkenntnisse zur Gebärmutter

„Durch RACOON FADEN haben wir erstmals MRT-Referenzdaten für die Gebärmutter erhalten“, stellt Prof. Dr. Sylvia Mechsner, Gynäkologin an der Charité, fest. Die Studie zeigt, dass der Uterus während der MRT-Untersuchung unterschiedliche Formen annehmen kann. „Wir sehen eine Tendenz, dass Studienteilnehmerinnen mit starken Menstruationsschmerzen eine geringere Variabilität bei der Uterusbewegung zeigen“, berichtet Prof. May. Auch die bislang in der Literatur angegebene Wanddicke von zwölf Millimetern für die junktionale Zone im Frühstadium der Adenomyose konnte nicht bestätigt werden.

Das Projekt RACOON FADEN lief vom 1.1.2024 bis 30.6.2025 und wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert. Neben den Hauptakteuren waren zwölf weitere Endometriosezentren des Netzwerks Universitätsmedizin in Deutschland beteiligt. Neben dem Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS waren auch das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ), Mint Medical GmbH und das Helmholtz-Zentrum München – Deutsches Forschungszentrum für Umwelt und Gesundheit GmbH an der Umsetzung beteiligt.

Ki-gestützt, redaktionell bearbeitet nh

Quelle: Pressmitteilung des Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS vom 02.07.2025: Innovative Studie zur Früherkennung von Adenomyose

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