RACOON
Radiological Cooperative Network zur Covid-19 Pandemie
Sie befinden sich hier:
Projektbeschreibung
Radiologische Daten stellen nicht nur in der COVID-19 Pandemie eine Schlüsselrolle in der Diagnostik und Verlaufsbeurteilung von Erkrankungen dar. Die Mehrzahl schwerer Krankheitsfälle bei COVID-19 weist eine Lungenbeteiligung auf, und radiologische Befunde erlauben eine differenzierte Beschreibung des Krankheitsverlaufs. Radiologische Bildgebung kann pandemische Lungeninfektionen erkennen, bewerten, messen, nachverfolgen und zugrunde liegende Risikofaktoren benennen. Die Radiologie steht damit an der Pforte zum Gesundheitswesen und dient bei der Therapieüberwachung als Entscheidungswerkzeug und Messinstrument. Auf der Radiologie-Plattform werden Röntgenaufnahmen von Patientinnen und Patienten mit Verdacht auf COVID-19 zusammengeführt und mit den Krankheitsverläufen in Beziehung gebracht und Befunde mithilfe Künstlicher Intelligenz analysiert. Dadurch wird eine schnellere und präzisere Diagnose der Erkrankung und ihres Verlaufs möglich und eine Entscheidungsgrundlage für epidemiologische Studien, Lageeinschätzungen und Frühwarnmechanismen geschaffen.
Das Projekt wird in der 2. Förderphase als Infrastrukturprojekt RACOON fortgesetzt.
Ziel des Projektes
Ziel war der Aufbau eines landesweiten Infrastruktur-Netzwerk aus allen 36 universitätsmedizinischen Standorten sowie weiteren nicht-universitären Technologiepartnern und die Erhebung eines neuen großen Datensatzes, um die Funktionsweise als vernetzende Forschungsinfrastruktur für die Pandemiebekämpfung demonstrieren.
Projektergebnisse
Im Rahmen des Projekts wurde ein deutschlandweites Netzwerk aller universitären Radiologien zur Forschung an Bilddaten aufgebaut, welches zur dezentralen und zentralen Erforschung von radiologischen Fragestellungen eingesetzt wird. Im Fokus stand hierbei die radiologische multizentrische Bildgebung. Sie sollte zur Erkennung und Vorhersage von Lungenerkrankungen, insbesondere dem Verlauf von COVID-19, eingesetzt werden. Dazu wurde eine bundesweite Kohorte von über 14.000 computertomographischen (CT) und 2.460 Röntgen-Datensätzen standardisiert erhoben. Der einzigartige Vorteil dieser Kohorte ist ihre hohe Repräsentativität. Dies stellt die direkte Anwendbarkeit von Ergebnissen, z. B. für KI-Anwendungen in der Radiologie, sicher und wird zu einem besseren Verständnis der COVID-19 Erkrankung und der Pandemiebekämpfung beitragen.
Das Projekt wurde im November 2021 während des 102. Deutschen Röntgenkongresses mit der Herrmann-Rieder-Medaille ausgezeichnet.
Wer war beteiligt?
Das Projekt wurde durch die Charité – Universitätsmedizin Berlin und das Universitätsklinikum Frankfurt koordiniert.
Alle 36 nationalen Universitätskliniken waren an dem Projekt beteiligt. Weitere Partner waren u.a. das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ), die Technische Universität Darmstadt sowie Fraunhofer MEVIS.
Laufzeit
01.05.2020 - 31.12.2021
Aufgabe der Charité
Die Charité unterstützte das Projekt in Koordination, Konzeptionierung und Weiterentwicklung des Netzwerkes.
Ansprechpartner an der Charité
- Prof. Dr. Bernd Hamm, Ärztliche Centrumsleitung CC 6, Direktor Klinik für Radiologie (mit dem Bereich Kinderradiologie)
- PD Dr. med. Tobias Penzkofer, Leitender Oberarzt an der Klinik für Radiologie & Arbeitsgruppenleiter QILAB, E-Mail
Weitere Informationen
- Projektwebsite
- Quantitative Imaging Lab der Charité: www.qilab.org
- Pressemitteilung der Deutschen Röntgengesellschaft, Gesellschaft für Medizinische Radiologie e.V. zum Projekt
Publikationen mit Charité (Ko-)Autorenschaft
Ergebnisse filtern
- Autoren:Schmidt M, Gebauer S, Bartholmes A, Kadioglu D, Kleesiek J, Hamm B, Vogl TJ, Penzkofer T, Bucher AM, Storf H.
Zeitschrift (Journal):Stud Health Technol Inform Jahr:2022 Aug 17; Jahrgang (Volume):296:Seiten (Pages):58-65.
Titel:CODEX Meets RACOON - A Concept for Collaborative Documentation of Clinical and Radiological COVID-19 Data - Autoren:Bernatz S, Afat S, Othman AE, Nikolaou K, Sieren M, Sähn MJ, Pinto Dos Santos D, Penzkofer T, Bucher AM, Hamm B, Vogl TJ, Bodelle B
Zeitschrift (Journal):Rofo Jahr:2022 Jan; Jahrgang (Volume):194Ausgabe (Issue):(1):Seiten (Pages):70-82.
Titel:RACOON Consortium. Impact of the COVID-19 Pandemic on Radiology in Inpatient and Outpatient Care in Germany: A Nationwide Survey Regarding the First and Second Wave - Autoren:Salg GA, Ganten MK, Bucher AM, Kenngott HG, Fink MA, Seibold C, Fischbach RE, Schlamp K, Velandia CA, Fervers P, Doellinger F, Luger A, Afat S, Merle U, Diener MK, Pereira PL, Penzkofer T, Persigehl T, Othman A, Heußel CP, Baumhauer M, Widmann G, Stathopoulos K, Hamm B, Vogl TJ, Nikolaou K, Kauczor HU, Kleesiek J.
Zeitschrift (Journal):NPJ Digit Med Jahr:2021 Apr 12; Jahrgang (Volume):4Ausgabe (Issue):(1):Seiten (Pages):69.
Titel:A reporting and analysis framework for structured evaluation of COVID-19 clinical and imaging data - Autoren:Steinbeis F, Thibeault C, Doellinger F, Ring RM, Mittermaier M, Ruwwe-Glösenkamp C, Alius F, Knape P, Meyer HJ, Lippert LJ, Helbig ET, Grund D, Temmesfeld-Wollbrück B, Suttorp N, Sander LE, Kurth F, Penzkofer T, Witzenrath M, Zoller T.
Zeitschrift (Journal):Respir Med Jahr: 2022 Jan; Jahrgang (Volume):191:Seiten (Pages):106709.
Titel:Severity of respiratory failure and computed chest tomography in acute COVID-19 correlates with pulmonary function and respiratory symptoms after infection with SARS-CoV-2: An observational longitudinal study over 12 months - Autoren:Scherer J, Nolden M, Kleesiek J, Metzger J, Kades K, Schneider V, Bach M, Sedlaczek O, Bucher AM, Vogl TJ, Grünwald F, Kühn JP, Hoffmann RT, Kotzerke J, Bethge O, Schimmöller L, Antoch G, Müller HW, Daul A, Nikolaou K, la Fougère C, Kunz WG, Ingrisch M, Schachtner B, Ricke J, Bartenstein P, Nensa F, Radbruch A, Umutlu L, Forsting M, Seifert R, Herrmann K, Mayer P, Kauczor HU, Penzkofer T, Hamm B, Brenner W, Kloeckner R, Düber C, Schreckenberger M, Braren R, Kaissis G, Makowski M, Eiber M, Gafita A, Trager R, Weber WA, Neubauer J, Reisert M, Bock M, Bamberg F, Hennig J, Meyer PT, Ruf J, Haberkorn U, Schoenberg SO, Kuder T, Neher P, Floca R, Schlemmer HP, Maier-Hein K.
Zeitschrift (Journal):JCO Clin Cancer Inform Jahr:2020 Nov; Ausgabe (Issue):(4):Seiten (Pages):1027-1038.
Titel:Joint Imaging Platform for Federated Clinical Data Analytics.
Zeitschrift (Journal):Rofo Jahr:2022 Jan; Jahrgang (Volume):194Ausgabe (Issue):(1):Seiten (Pages):95.
Titel:RACOON: Das Radiological Cooperative Network zur Beantwortung der großen Fragen in der Radiologie- Autoren:Bucher A, Kleesiek J, Kuhl CK, Antoch G, Kauczor HU, Schlemmer HP, Makowski M, Heindel W, Nikolaou K, Hamm B, Vogl T, Penzkofer T
Zeitschrift (Journal):Conference of the Radiological Society of North America 2021
Titel:RACOON: A nationwide radiological infrastructure of German University Radiologies for collaborative imaging research on COVID-19