Mit seiner Dissertation zur vollautomatischen Gewebequantifizierung in der Computertomografie wird Dr. med. Lennard Kroll vom Universitätsspital Basel mit dem Promotionspreis der Deutschen Röntgengesellschaft ausgezeichnet. Sein Deep-Learning-basiertes System liefert praxisnahe Lösungen für Kardiologie, Onkologie und Infektiologie – von der Risikostratifizierung bis zur Verlaufskontrolle. Mit dem Aufbau des „BCA“-Netzwerks und eines Annotation Labs hat Dr. Kroll die klinische Integration KI-gestützter Bildanalyse entscheidend vorangetrieben.

Foto: Promotionspreisträger Dr. med L.Kroll (links) mit Laudator Prof.Dr.med. K. Nikolaou

Für seine wegweisende Dissertation mit dem Titel „Vollautomatische dreidimensionale Gewebequantifizierung in der Computertomographie: Ein robuster Biomarker mit einer Vielzahl von Anwendungsbereichen“ wird Dr. med. Lennard Kroll mit dem Promotionspreis der Deutschen Röntgengesellschaft ausgezeichnet. In seiner Arbeit entwickelte er ein Deep-Learning-basiertes System zur automatisierten Analyse von Körpergewebe aus CT-Daten – ein innovativer Ansatz mit hohem klinischem Nutzen in Kardiologie, Onkologie und Infektiologie. Zentrale Ergebnisse sind unter anderem die Risikostratifizierung durch epikardiales Fett, die Tumorverlaufskontrolle bei neuroendokrinen Neoplasien sowie Prognosemodelle bei COVID-19. Mit der Etablierung des „Body Composition Analysis (BCA)“-Netzwerks und eines strukturierten Data Annotation Labs hat Kroll nicht nur neue Maßstäbe in der KI-gestützten Bildanalyse gesetzt, sondern auch die Basis für deren Integration in den klinischen Alltag geschaffen. Seine Forschung steht beispielhaft für die Verbindung von technologischer Exzellenz und patientennaher Anwendung.

Quelle: DRG     
Bild: DRG/Rafalzyk