Deep Learning Analysis of Micro-PET-CT Images to Support Intraoperative Margin Assessment in Breast-Conserving Surgery
- Promovendus/a
- Maris, Luna
- Faculteit
- Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
- Vakgroep
- Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
- Curriculum
- Master of Biomedical Engineering, Universiteit Gent, 2021
- Academische graad
- Doctor in de ingenieurswetenschappen: biomedische ingenieurstechnieken
- Taal proefschrift
- Engels
- Vertaling titel
- Deep-learninganalyse van micro-PET-CT-beelden ter ondersteuning van intraoperatieve margebeoordeling bij borstsparende chirurgie
- Promotor(en)
- prof. Christian Vanhove, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Vincent Keereman, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Koen Van de Vijver, vakgroep Diagnostische Wetenschappen
- Examencommissie
- voorzitter prof. Joris Degroote (ondervoorzitter Facultaire Doctoraatscommissie) - prof. Markus Hahn, Eberhard Karls Universität Tübingen (Duitsland) - dr. Bieke Lambert, AZ Maria Middelares & AZ Jan Palfijn Gent - prof. Sofie Van Hoecke, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Jef Vandemeulebroucke, Vrije Universiteit Brussel - prof. Sofie Verbeke, vakgroep Diagnostische Wetenschappen - promotor prof. Christian Vanhove, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - promotor prof. Vincent Keereman, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - promotor prof. Koen Van de Vijver, vakgroep Diagnostische Wetenschappen
Korte beschrijving
Bij patiënten met borstkanker in een vroeg stadium wordt de tumor meestal verwijderd tijdens een borstsparende operatie. Het is daarbij essentieel dat ook een rand gezond weefsel wordt meegenomen, zodat er geen kankercellen achterblijven (“negatieve snijranden”). Momenteel worden deze snijranden pas na de operatie definitief beoordeeld door een patholoog die het weefsel microscopisch onderzoekt. Bij ongeveer één op vijf patiënten worden kankercellen gevonden aan de rand (“positieve snijranden”). Om herval te voorkomen is vaak een tweede operatie nodig, wat fysieke, psychologische en financiële belasting veroorzaakt. Een nieuwe veelbelovende techniek laat toe om tijdens de operatie te controleren of de volledige tumor verwijderd is. Met een compacte en mobiele hoge-resolutie (micro-)PET-CT scanner kunnen de verwijderde weefselstukken onmiddellijk in detail in beeld worden gebracht in de operatiezaal. Zo kunnen artsen nog tijdens dezelfde ingreep beslissen of extra weefsel moet worden weggenomen. In dit proefschrift werden artificiële-intelligentiemodellen ontwikkeld die micro-PET-CT beelden van borstweefsel automatisch analyseren. Ze kunnen tumoren aanduiden in de weefselstukken en voorspellen of de snijranden kankervrij zijn. De resultaten tonen dat deze modellen vergelijkbaar presteren met artsen en mogelijk kunnen helpen om sneller en consistenter beslissingen te nemen. Op termijn kan dit leiden tot minder heroperaties en betere zorg voor borstkankerpatiënten.
Praktisch
- Datum
- Donderdag 3 september 2026, 18:00
- Locatie
- XEOS Medical nv, Kortrijksesteenweg 1084, 9051 Sint-Denijs-Westrem (Gent)
- Livestream
- Volg online
Meer info
- Contact
- doctoraat.ea@ugent.be