Alexander Leemans

UMC Utrecht

Het onderzoek van Alexander Leemans houdt in het kort het volgende in:

Harmonization and segmentation of multicenter paediatric sarcoma MRI data through artificial intelligence to support clinical decision making in international trials

Rhabdomyosarcomen en Ewing-sarcomen zijn zeldzame tumoren met een prevalentie van ongeveer 35 gevallen per jaar in de Nederlandse pediatrische en adolescente populatie. Momenteel zijn er geen biomarkers die in een vroeg stadium van de behandeling van deze tumoren onderscheid kunnen maken tussen slechte en goede uitkomsten. Hoewel microstructurele weefseleigenschappen afgeleid van diffusie-MRI (dMRI) waardevolle biomarkers zouden kunnen zijn voor een vroege beoordeling van de werkzaamheid van de behandeling, bemoeilijken verschillen in scannerhardware en acquisitieprotocollen tussen locaties het samenvoegen van dMRI data die nodig is voor klinische besluitvorming in internationale onderzoeken. In dit project zullen we kunstmatige intelligentie (AI)-methodologie ontwikkelen voor het harmoniseren van dMRI data en het segmenteren van tumoren in MRI data. Hiermee kunnen we die ongewenste multicentervariabiliteit verminderen zodat we de biologische signatuur van de weefselmicrostructuur beter kunnen behouden en uitkomsten beter kunnen voorspellen.