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24.10.2022
Ramy Zeineldin gewinnt MICCAI BraTS Challenge in Singapore
Weltweit bedeutende Konferenz im Bereich medizinischer Bildverarbeitung zeichnet Forschung des Reutlinger Doktoranden der CaMed Forschungsgruppe aus
- "Es war unglaublich toll. Ich bin immer noch emotional, wenn ich daran denke. Es ist eines der besten Dinge, die mir je passiert sind", so Ramy Zeineldin noch heute, wenn er an den Gewinn der Callenge der Konferenz in Singapore denkt.
Grandioser Erfolg für Ramy Zeineldin. Mit seinem Algorithmus zur Hirntumor-Segmentierung gewann der Doktorand an der Fakultät Informatik jetzt die MICCAI BraTS Challenge auf der 25th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2022) in Singapore. Die Konferenz ist eine der weltweit bedeutendsten Konferenzen im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung.
Wie bedeutend der Gewinn der internationalen Challenge ist, macht auch ein Blick auf die Teilnahmeliste deutlich. Für den Preis hatten sich über 1000 Forscher weltweit beworben, darunter auch große Labore und Forschergruppen die von google oder NVidia unterstützt werden. Außerdem erhielt das Forscherteam rund um Ramy Zeineldin auch den Preis für ihren Algorthmus der aus dem Sub-Sahara Afrika-Datensatz (SSA) gewonnen wurde. Die von Intel gesponserten Geldpreise belaufen sich auf 750$ und 875$.
Ziel des BraTS-Wettbewerbs ist es, die aktuellsten Segmentierungsalgorithmen für Patienten mit diffusen Gliomen im Gehirn und deren Unterregionen zu ermitteln. Durch die Segmentierung werden 3D Bilder, die zum Beispiel durch einen Computertomografen erzeugt werden, erst medizinisch verwendbar. Bei der Segmentierung werden die Bilddaten durch spezielle Computerprogramme und Algorithmen eines 3D Bildes in unterschiedliche Bereiche zerlegt. Erst so wird gesundes Gewebe, Tumorgewebe oder Gefäßsysteme wie Blutbahnen im Bild unterscheidbar und sichtbar. Erst mit diesen so segmentierten Bildern kann der Arzt dann eine zielgerichtete Behandlung der betroffenen Region durchführen.
Damit die Segmentierung durch den Computer immer genauer wird und nur die vom Tumor befallenen Gewebe behandelt werden, arbeiten Forscherteams weltweit, mit Unterstützung von künstlicher Intelligenz (KI), an immer neuen besseren Algorithmen, die die Bilder noch genauer analysieren. Der von Ramy Zeineldin an der Fakultät Informatik der Hochschule Reutlingen entwickelte Algorithmus ist dabei ein weiterer Schritt, diese Segmentierung der Bilddaten in der Medizin weiter zu verbessern und damit auch die Therapie in der Krebsbehandlung.
Der Preis für Ramy Zeineldin ist zudem auch eine indirekte Auszeichnung der Forschung an der Fakultät Informatik auf dem Gebiet der Medizin Informatik, die in der Forschungsgruppe CaMed (Computer Assisted Medicine) gebündelt ist in der auch Ramy Zeineldin arbeitet. „Es zeigt, dass wir mit unseren Forschungen inzwischen ein sehr hohes Niveau erreicht haben. Zudem sehen unsere Studierenden der entsprechenden Studiengänge wie Medizinisch-Technische Informatik oder Human-Centered-Computing, dass sie in einem hervorragenden Umfeld studieren“, so Prof. Dr. Oliver Burgert, der selbst in diesem Bereich forscht und lehrt und Co-Autor der Studie von Ramy Zeineldin ist.
Dass sein Algorithmus eine weltweit so hohe Auszeichnung erhalten hat, ist auch für Ramy Zeineldin eine unglaubliche Ehre. „Ich bin immer noch emotional, wenn ich daran denke. Es ist wunderbar, eine solch öffentliche Anerkennung erhalten zu haben für das was ich getan habe. Unsere Bemühungen im Team wurden mit Erfolg gekrönt und dafür danke ich auch Gott dem Allmächtigen.“
Zum Gewinn der MICCAI BraTS Challenge haben wir mit Ramy Zeineldin ein Interview geführt, dass hier in voller Länge lesen können:
Herr Zeineldin. Sie kommen aus Ägypten und haben dort ihren Master absolviert. Wie kam es, dass sie nach Deutschland für ihre Promotion gegangen sind?
2017 hörte ich zum ersten Mal vom Deutschen Akademischen Austauschdienst (DAAD) durch ein Gespräch mit Dr. Mohamed Karar, DAAD-Alumni (Graduate) und Associate Professor an der Menoufia University. Ich habe daraufhin an einem Online-Webinar teilgenommen und mehr über die DAAD-Unterstützung für Promovierende bei Forschungsaufenthalten in Deutschland erfahren. Zu dieser Zeit war ich Assistenzdozent an der Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften der Fakultät für Elektrotechnik der Menoufia-Universität. Ich habe da an meiner M.Sc. Diplomarbeit über einen Navigationshilfegürtel zur Erkennung von Hindernissen für Sehbehinderte mit einer 3D-Kamera unter der Leitung von Prof. Dr. Nawal El-Fishawy (Her/She) gearbeitet.
Der direkte Kontakt nach Deutschland kam dann über Dr. Mohamed Karar zustande. Professor Burgert war der Betreuer von Dr. Karar Betreuer während seiner Promotion am Innovation Center Computer Assisted Surgery (ICCAS) der Universität Leipzig.
Ich liebte die Möglichkeit, weiterführende Studien im Bereich der computergestützten Medizin, insbesondere der bildgeführten Systeme, zu absolvieren. Ich war sehr motiviert, mit renommierten Forschern und Chirurgen zu interagieren und zusammenzuarbeiten, um Einblicke in unerforschte wissenschaftliche Bereiche und schwierige Probleme im Zusammenhang mit meiner Promotion zu erhalten. Ich habe mich daher für das Deutsch-Ägyptische Langzeitstipendienprogramm (GERLS) des DAAD beworben, um an meiner Promotion zu arbeiten. Professor Burgert war ja inzwischen in Reutlingen und so bin ich dann auch dort für meine Arbeit hin gegangen.
Können Sie in ein paar kurzen Sätzen erklären, an was sie forschen und wofür Sie den Preis erhalten haben?
Es war ein langer Weg, der 2020 begann, als wir zum ersten Mal den MICCAI BraTS-Datensatz in unserer Forschungsarbeit, dem DeepSeg-Papier, verwendeten. Der BraTS-Datensatz enthält multiinstitutionelle präoperative MRT von heterogenen (in Form, Aussehen, Größe und Textur) Hirntumorpatienten (hoch- und niedriggradige Gliome). Jeder Patient erhält vier multimodale Scans: native T1-gewichtete, postkontrastierte T1-gewichtete, T2-gewichtete und T2-FLAIR. MRT-Daten wurden mit verschiedenen klinischen Protokollen und verschiedenen Scannern von 19 Institutionen erfasst. Die manuelle Ground-Truth-Segmentierung wird von erfahrenen Neuroradiologen von 1 bis 4 nach dem gleichen Annotationsverfahren durchgeführt. Obwohl ich den Teilnahmetermin im Jahr 2020 verpasst habe, habe ich seitdem an jeder MICCAI BraTS-Challenge teilgenommen. Bemerkenswerterweise wurde unsere Methode bei den MICCAI BraTS Challenges zweimal unter den Top 10 Methoden für 2021 und 2022 unter mehr als 1200 internationalen Teilnehmern ausgewählt. Die harte Arbeit an der Verbesserung unserer automatischen Segmentierungsalgorithmen ist der Schlüssel zu unserem Erfolg. Kurz gesagt, wir haben Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz (KI) (Deep Learning), fortschrittliche Vor- und Nachverarbeitungstechniken und umfangreiche Datenerweiterungen verwendet. Dies wäre ohne die kontinuierliche Unterstützung von Professor Burgert nicht möglich gewesen, der alles ermöglicht und eine neue Workstation speziell für meine Forschung angeschafft hat.
Was fasziniert Sie an dieser Arbeit?
Während meiner Abschlussarbeit „Mubser“, einem Navigationsgürtel für Sehbehinderte, muss ich gestehen, dass es mich in den Bereich der Assistenztechnik getrieben hat. Keine Worte können meine Freude beschreiben, wenn ich Technologie einsetze, um Menschen zu helfen und ihr Leben besser zu machen. Mubser trat weltweit an und belegte den ersten Platz beim Idea To Product (I2P) Global Competition in Brasilien, beim Anzisha Prize in Südafrika und beim MIT Enterprise Forum (Pan Arab Region) in den Vereinigten Arabischen Emiraten. Außerdem trat Mubser vor Ort an und gewann den Intel Egypt Award, IbTIECar, Shaghal, Ibsar und die American University in Cairo VLab Challenge.
An der Hochschule Reutlingen war es mir dann als PhD möglich weiterführende Studien im Bereich der computergestützten Medizin wie der medizinischen Bildsegmentierung zu absolvieren. Seit Juli 2019 arbeite ich in Kooperation mit der Klinik für Neurochirurgie des Universitätsklinikums Ulm (Leiter: Prof. Dr. Christian Rainer Wirtz), die mit der BrainSuite© den modernsten neurochirurgischen Operationssaal Europas anbietet, der staatliche- modernste Neuronavigation und intraoperative Magnetresonanztechnologie (Magnetom Espree® 1,5 Tesla). Weiterhin wurde im November 2019 eine Kooperation mit dem Health Robotics and Automation (HERA) Laboratory am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (Institutsleiterin: Prof. Dr. Franziska Mathis-Ullrich) erreicht und sie hat meine Promotion mitbetreut. Derzeit arbeite ich an der Entwicklung eines bildgeführten Neurochirurgiesystems, um die Positionen eines Tumors und eines chirurgischen Werkzeugs im Gehirn mithilfe von KI (Deep Learning) genau zu definieren. Dies beinhaltet die medizinische Bildsegmentierung von interessierenden Regionen (ROIs) aus 2D-/3D-/4D-Bilddaten, beispielsweise aus Magnetresonanztomographie (MRT) und Ultraschall (US)-Scans. Nicht zuletzt wird KI in Zukunft jeden Lebensbereich verändern. Ich möchte dazu beitragen, den medizinischen Bereich mit innovativen KI-Anwendungen zu verändern.
Was dachten Sie, als Sie erfuhren, dass Sie den Preis gewinnen?
Zuerst möchte ich Gott dem Allmächtigen für diese Auszeichnung danken, das unsere Bemühungen mit Erfolg gekrönt wurden. Es war unglaublich toll. Ich bin immer noch emotional, wenn ich daran denke. Es ist eines der besten Dinge, die mir je passiert sind. Es ist wunderbar, nicht nur Anerkennung zu erhalten, sondern öffentliche Anerkennung für etwas, das man getan hat. Um ehrlich zu sein, als sie den dritten Platz bekannt gegeben haben, habe ich nur noch zu u50 Prozent daran geglaubt, noch einen Preis zu bekommen. Das war noch schlimmer, als sie den zweiten Platz verkündeten. Da habe ich nicht mehr daran geglaubt und wollte gerade die Zoom-Session verlassen als ich plötzlich meinen Namen als Gewinner sah. Es war unglaublich, weil mehr als 1.200 Teilnehmern gab, darunter Teilnehmer von riesigen Laboren wie NVidia oder Google.
Abschließend möchte ich besonders danken: - Meinen Betreuern Prof. Franziska Mathis-Ullrich und Prof. Oliver Burgert für ihre Unterstützung und Hilfe - Dr. Mohamed Karar für seine wertvollen Kommentare und Ratschläge - DAAD Deutscher Akademischer Austauschdienst für die großzügige Unterstützung. - MICCAI-Organisatoren, insbesondere Organisatoren der BraTS Challenge, die diese Veranstaltung ermöglicht haben. Besonderer Dank gilt meiner Familie, die mir durch diese schwierige Phase geholfen hat.
Zur Person
Ramy A. Zeineldin studierte von 2012 bis 2018 an der Menoufia-Universität in in Ägypten und absolvierte dort seinen Master in Informatik und Ingenieurwesen an der Fakultät für Elektrotechnik. Derzeit verfolgt er den Ph.D. Abschluss in Medizintechnik am Health Robotics and Automation Laboratory, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und ist seit 2019 wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Computer Assisted Medicine (CaMed) der Hochschule Reutlingen.
Weiterführende Informationen zum Thema
https://hera.iar.kit.edu/english/
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2112/2112.06554.pdf
