TAQ-AI-Tool

Introducing a New Tool for Measuring Torsional Malalignment in MRI Studies

The Machine Learning and Musculoskeletal Imaging group of the Department of Diagnostic and Interventional Radiology at the University Hospital Aachen has announced the development of the new TAQ-AI (Torsional Alignment Quantification by Artificial Intelligence) tool. The tool quantifies torsional alignment in MRI studies of the lower extremities and aims to improve diagnostics with more precise and faster measurements.

In the lower extremities, torsional malalignment is defined by ill-rotated femoral and tibial bones and can lead to pain, restricted movement, and other complaints. Measuring malalignment has been time-consuming and error-prone, as orthopedic surgeons or radiologists need to perform it manually.

The TAQ-AI tool uses modern artificial intelligence methods to automate the measurement of torsional malalignment in MRI studies. The tool carries out measurements quickly, precisely, and reliably based on segmentation and anatomic landmark identification.

PD Dr. med. Dipl.-Phys. Daniel Truhn and PD Dr. med. Sven Nebelung, who head the group, emphasize the future importance of the new tool for patient care: "Measuring torsional malalignment is an important part of diagnosing patients with complaints in the lower extremities. Although still in the stage of internal validation and without CE certification, the TAQ-AI tool will one day help us perform these measurements more quickly and precisely." Furthermore, both stress that the importance of artificial intelligence techniques in daily diagnostic routine will increase. "As a development from Aachen, the tool demonstrates that we are working on patient-relevant topics at the cutting edge – both in radiology and image processing."

The TAQ-AI tool was developed by an interdisciplinary team of radiologists, orthopedic surgeons, and artificial intelligence experts and is still being scientifically evaluated.

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Neues Tool zur Vermessung von Torsionsfehlstellungen in MRT-Untersuchungen vorgestellt

Die Arbeitsgruppe M&M – Machine Learning and Musculoskeletal Imaging der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie der Uniklinik Aachen hat die Entwicklung eines neuen TAQ-AI- (Torsional Alignment Quantification by Artificial Intelligence) Tools bekannt gegeben. Das Tool ermöglicht die automatisierte Vermessung von Torsionsfehlstellungen in MRT-Untersuchungen der unteren Extremitäten und soll dazu beitragen, die Diagnostik durch präzisere und schnellere Messungen zu verbessern.

Torsionsfehlstellungen sind Fehlausrichtungen der Knochen der unteren Extremität, die zu Schmerzen, Bewegungseinschränkungen und anderen Beschwerden führen können. Bisher war die Vermessung dieser Fehlstellungen zeitaufwändig und fehleranfällig, da sie manuell durch Orthopädinnen und Orthopäden oder Radiologinnen und Radiologen durchgeführt werden musste.

Das TAQ-AI-Tool nutzt moderne Methoden der künstlichen Intelligenz, um die Vermessung von Torsionsfehlstellungen in MRT-Untersuchungen zu automatisieren. Das Tool führt die Vermessungen auf Basis von Segmentierungen und Landmarkenidentifikationen schnell, präzise und zuverlässig durch.

PD Dr. med. Dipl.-Phys. Daniel Truhn und PD Dr. med. Sven Nebelung, Leiter der Arbeitsgruppe, betonen die zukünftige Bedeutung des neuen Tools für die Patientenversorgung: "Die Vermessung von Torsionsfehlstellungen ist ein wichtiger Bestandteil der Diagnostik von Patienten mit Beschwerden im Bereich der unteren Extremitäten. Obwohl derzeit noch im Stadium der internen Validierung und ohne CE-Zertifizierung, wird uns das TAQ-AI-Tool eines Tages helfen, diese Vermessungen schneller und präziser durchzuführen.“ Darüber hinaus betonen beide, dass der Stellenwert von Techniken der Künstlichen Intelligenz im diagnostischen Alltag steigen wird. „Als Aachener Eigenentwicklung zeigt das Tool, dass wir hier am Standort für Patienten relevante Themen am Puls der Zeit bearbeiten – sowohl in der Radiologie als auch in der Bildverarbeitung.“

Das TAQ-AI-Tool wurde von einem interdisziplinären Team aus Radiologinnen und Radiologen, Orthopädinnen und Orthopäden und Expertinnen und Experten für künstliche Intelligenz entwickelt und wird derzeit noch wissenschaftlich evaluiert.

Interessierte finden weitere Informationen über das TAQ-AI-Tool im unten stehenden Video:

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