FAME: Vollautomatische MRT-basierte Alterschätzung von Jugendlichen

Das Ziel des beantragten Projektes FAME ist die Erforschung neuer Methoden zur radiologischen Altersschätzung von Jugendlichen. Sowohl im klinischen Kontext, als auch vor allem für forensische Anwendungen, hier insbesondere für die Altersschätzung bei unbegleiteten jugendlichen Asylwerbern ohne Identifikationsdokumente, gibt es einen großen Bedarf für eine zeitgemäße radiologische Altersschätzungsmethode. Diese sollte ohne Strahlenbelastung auskommen, was bei den etablierten Methoden, welche auf Röntgenbildern oder Computertomografie aufbauen, unglücklicherweise der Fall ist. Da speziell in der forensischen Altersschätzung jugendlicher Asylwerber, welche als gesunde Patienten einzustufen sind, eine Untersuchung auf Basis ionisierender Röntgenstrahlung nur durch eine explizite Ausnahme in der Gesetzgebung erlaubt ist, stellt sich diese Forschung an Alternativen als hoch relevant dar, auch im Hinblick auf die laufend steigende Zahl an Asylwerbern, welche in den europäischen Staaten Zuflucht vor Verfolgung suchen. Die Magnetresonanztomografie (MRT) stellt in Hinsicht auf eine alternative Methode zur Röntgenstrahlung für die Altersschätzung eine hoch interessante Variante dar. Darüber hinaus verspricht MRT jedoch auch noch den Weg für genauere Altersschätzungen zu ebnen, da im Gegensatz zu zwei-dimensionalen Röntgenbildern in der Form von Projektionen, drei-dimensionale Information der Anatomie zur Verfügung steht. Im Zusammenspiel mit modernen Methoden der medizinischen Bildanalyse auf der Basis von Maschinellem Lernen, ist weiters eine verbesserte Wiederholbarkeit der Altersschätzung zu erwarten, da durch automatisierte Algorithmen die oft subjektiven Methoden der Radiologie, welche auf den Vergleich der untersuchten Patienten mit teilweise veralteten bild-basierten Atlanten, ersetzt werden können. Forschungsziel dieses inter-disziplinären Projektes am Ludwig Boltzmann Institut für Klinisch Forensische Bildgebung ist es, gemeinsam mit dem Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen an der Technischen Universität Graz, eine multi-faktorielle Altersschätzungsmethode, welche auf MRT Daten der Hände, des Schlüsselbeins und der Weisheitszähne aufbaut, mittels Methoden der medizinischen Bildanalyse zu entwickeln. Diese neuartige, automatisierte Methode, welche einen Beitrag zur Forschung an Lokalisierung anatomischer Strukturen, Regression zur Altersbestimmung aus MR Daten, Interaktion zwischen Radiologen und Algorithmen zur Selektion alters-relevanter Merkmale und Fusion von Schätzungen aus den untersuchten komplementären anatomischen Strukturen leistet, ist für den späteren Einsatz bei jugendlichen, unbegleiteten Asylwerbern, die ohne anerkannte Dokumente nach Österreich kommen, gedacht, und soll im ersten Schritt technisch erforscht werden, als Vorbereitung auf eine Validierungsstudie, welche den Ersatz der etablierten Methodik durch einen neuen Gold Standard zum Ziel hat.

Im Rahmen des FWF Projektes FAME Fully Automatic MRI-based Age Estimation of Adolescents wurde am Ludwig Boltzmann Institut für Klinisch Forensische Bildgebung in Graz gemeinsam mit dem Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen der Technischen Universität Graz eine Software entwickelt, welche es ermöglicht aus Aufnahmen der Magnetresonanztomographie (MRT) Bildgebung eine Schätzung des chronologischen Alters von Jugendlichen vollständig automatisiert durchzuführen. Die chronologische Altersschätzung von Jugendlichen hat in den letzten Jahren eine hohe Aufmerksamkeit durch die Migrationsbewegungen nach Europa erfahren. Eine der Herausforderungen im Rahmen dieser Migrationsbewegungen ist es, herauszufinden, ob Asylwerber, welche über keine gültigen Ausweisdokumente verfügen, minder- oder volljährig sind. Der Stand der Technik in Österreich, aber auch in anderen europäischen Ländern, besteht darin, die Knochen- und Zahnentwicklung mittels Röntgen- und Computertomographie (CT) Aufnahmen zu beurteilen, und damit ein sehr wahrscheinliches Mindestalter abzuschätzen. Im FWF Projekt FAME haben wir diese bestehende Methode insofern verbessert, als dass wir (1) durch den Einsatz der MRT Bildgebung keinerlei potentiell schädliche Röntgenstrahlung bei gesunden Probanden benötigen, (2) dreidimensionale Strukturen der betrachteten anatomischen Strukturen (Hand, Schlüsselbeine, Weisheitszähne) erfassen, und (3) eine objektivierte, reproduzierbare Altersschätzung durch den Einsatz einer Altersschätzungssoftware durchführen können. Die entwickelte Altersschätzungssoftware erforderte Grundlagenforschung in der medizinischen Bildanalyse. Im Rahmen des Projekts haben wir neue Methoden zur vollautomatischen Lokalisierung von anatomischen Strukturen aus MRT Bildern entwickelt. Darüberhinaus waren wir die erste Gruppe, welche eine Vorhersagesoftware zur multi- faktoriellen (Hand, Schlüsselbein, Weisheitszahn) chronologischen Altersschätzung in der Literatur vorgestellt haben. Unsere neuen Methoden nutzen aktuelle Ansätze des Maschinellen Lernens (Deep Learning) um diese Probleme der medizinischen Bildanalyse zu lösen. Dazu haben wir einen Datensatz aus MRT Bildern von 320 freiwilligen kaukasischen Probanden, welcher am Ludwig Boltzmann Institut für Klinisch Forensische Bildgebung aufgenommen wurde, zum Trainieren dieser Methoden herangezogen. Unsere entwickelte Methodik kann nun in einem nächsten Schritt auf größeren, heterogeneren Datensätzen validiert werden, um in der Praxis im Asylverfahren eingesetzt werden zu können. Dies erfordert einen Zusammenschluss im europäischen Kontext und müsste im Rahmen eines EU Horizon Projektes durchgeführt werden. Bei erfolgreicher Validierung unseres Ansatzes wäre es denkbar, den derzeitigen Stand der Technik durch eine Methode zu ersetzen, welche an gesunden Personen ohne den Einsatz ionisierender Röntgenstrahlung eingesetzt werden kann.