Et sentralt tema er automatisk segmentering av hjernesvulster i MR-bilder, både før og etter operasjon.
Ved å trene KI-modeller på store bildedata kan vi kartlegge svulstens utbredelse, form og grenser langt mer nøyaktig og effektivt enn manuelt. Dette gir bedre grunnlag for operasjonsplanlegging, stråleplanlegging og oppfølging av pasienter med glioblastom og lavgradige gliomer.
Under selve operasjonen brukes intraoperativt ultralyd til å visualisere svulsten i sanntid, og KI-modeller bidrar til automatisk segmentering direkte på operasjonsstuen. Dette er spesielt viktig fordi hjernevev og svulster forskyver seg under inngrepet (såkalt brain shift), slik at pre-operative MR-bilder ikke lenger er helt presise.
Doktorgradskandidater (pågående og nylig ferdigstilte)
- Ragnhild Holden Helland – Artificial intelligence for brain tumor prognostics (disputerte 2025)
- Paulina Majewska – Prognose og reseksjonsgråd ved glioblastom
- Claes Johnstad – Svulstform og molekylær diagnose ved lavgradige gliomer
- Mathilde G. Faanes – Automatisk svulststsegmentering i intraoperativt ultralyd
- Sofie Tollefsen – Nevropatologi og molekylær diagnostikk
- Anne-Mari Flusund
Utvalgte publikasjoner (2025)
- Faanes MG, Helland RH, Solheim O, Muller S, Reinertsen I. Automatic Brain Tumor Segmentation in 2D Intra-Operative Ultrasound Images Using Magnetic Resonance Imaging Tumor Annotations. J Imaging. 2025 Oct 16;11(10):365. PMID: 41150041
- Majewska P, Holden Helland R, Ferles A, et al. Prognostic value of manual versus automatic methods for assessing extents of resection and residual tumor volume in glioblastoma. J Neurosurg. 2025 Jan 17;142(5):1298–1306. PMID: 39823581
- Johnstad C, Reinertsen I, Corell A, et al. Is tumor shape associated with molecular diagnosis, extent of resection, or postoperative focal deficits in diffuse low-grade gliomas? Neurooncol Adv. 2025 Aug 19;7(1):vdaf138. PMID: 40980438
- Cepeda S, Esteban-Sinovas O, Luppino LT, ..., Solheim O, et al. Radiomics-based quantification of tumor infiltration in the non-enhancing peritumoral region on postoperative MRI is associated with survival in glioblastoma. Sci Rep. 2025 Dec 16;15(1):43932. PMID: 41402363
- Mikic N, Lukacova S, ..., Solheim O, Solheim TS, et al. Dose-enhanced versus standard TTFields for first recurrence of glioblastoma: A randomized phase 2 clinical trial. Neurooncol Adv. 2025 Nov 20;7(1):vdaf245. PMID: 41473750
- Jensdottir M, Solheim O, Corell A, et al. Patient selection and outcome in low-grade glioma surgery. Front Oncol. 2025 Nov 27;15:1703756. PMID: 41395619
Ressurser og åpen kildekode
Radionics – radionics.org – open-source programvare for hjernesvulstanalyse i MR
Kontakt
Ole Solheim, St. Olavs hospital / NTNU – faglig ansvarlig nevrokirurgi
Ingerid Reinertsen (SINTEF/NTNU) og David Bouget (SINTEF) – teknologiansvarlige
Siden er under konstruksjon