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News • Software zur Messung der Knochendichte
Osteoporose: CT-Analyse per KI für bessere Früherkennung
Osteoporose gehört zu den häufigsten Ursachen für Knochenbrüche im Alter. Dennoch bleibt der Knochenschwund oft unerkannt. Im Projekt BMDNow verfolgen Fraunhofer-Forschende gemeinsam mit Partnern das Ziel, die Erkrankung des Skelettsystems und deren Vorstufen frühzeitig zu diagnostizieren, ohne dass dafür zusätzliche Untersuchungen nötig sind:
Eine KI-gestützte Software hilft bei der Früherkennung – sie wertet bestehende CT-Aufnahmen automatisch aus und berechnet daraus die Knochendichte.
Osteoporose verläuft über Jahre hinweg völlig schmerzfrei und schleichend. Viele Betroffene gehen erst dann zur Knochendichtemessung, wenn ein Knochenbruch auftritt oder der Rücken schmerzt – zu diesem Zeitpunkt ist der Knochenabbau meist schon weit fortgeschritten. Im von der Hessen Agentur geförderten Verbundprojekt BMDNow entwickeln Forschende des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD in enger Zusammenarbeit mit der Goethe-Universität Frankfurt und dem IT-Unternehmen garritz online media international eine Software, die dabei hilft, Osteoporose schon im Anfangsstadium zu erkennen, noch bevor Frakturen entstanden sind. Die Besonderheit: Die BMDNow-Software ermöglicht es, aus bestehenden CT-Bildern nachträglich die Knochendichte (BMD – Bone Mineral Density) einzelner Wirbelkörper präzise zu ermitteln – ohne zusätzliches Personal oder spezielle Geräte. Grundlage ist ein Algorithmus, der neuronale Netze zur automatischen Bildsegmentierung mit modernen bildgebenden Verfahren kombiniert, um verlässliche Knochendichtemessungen zu liefern.
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Zwar gibt es bereits Bildgebungsverfahren zur Diagnose von Osteoporose, der Goldstandard ist die DXA-Methode (Dual-Energy X-ray Absorptiometry). Allerdings wird diese Untersuchung in der Regel erst vorgenommen, wenn bereits ein Verdacht auf Knochenschwund vorliegt. „Mit unserer Software hingegen können wir vorhandene Routine-CT-Bilddaten – etwa von Herz- oder Lungenaufnahmen – nutzen, ohne dass zusätzliche Spezialuntersuchungen nötig sind. Auf diese Weise lässt sich die individuelle Strahlenbelastung der Patientinnen und Patienten senken, Ärzte sparen Zeit“, sagt Dr. Stefan Wesarg, Wissenschaftler am Fraunhofer IGD in Darmstadt. „Wir lassen unseren Algorithmus über die vorliegenden Aufnahmen laufen und erhalten quasi als Nebenprodukt eine Analyse der Knochendichte.“
Doch wie ermöglicht die Software die automatisierten präzisen Berechnungen der Knochendichte? Zunächst wird der trabekuläre Bereich der Wirbelkörper, also das innere, schwammartige Knochengewebe, segmentiert. Hierfür testete das Team verschiedene KI-basierte Modelle unter realistischen Bedingungen an realen Patientendaten des Frankfurter Universitätsklinikums. „Genau in diesem inneren Wirbelbereich wird unser Algorithmus angewendet, der eine dreidimensionale Dichtekarte, eine Dichteverteilung des Knochens liefert. Das KI-Modell analysiert Knochenbestandteile wie Fett und Kalzium und visualisiert die Anteile farblich“, erläutert Wesarg. Die Berechnung der Knochendichte erfolgt auf Grundlage spezifischer Kalibrierkurven, die zuvor anhand von Referenzphantomen erstellt wurden. Die berechneten Werte zeigen, ob eine Osteoporose oder eine Osteopenie (Vorstufe der Erkrankung) vorliegt, was eine frühzeitige Einleitung von erforderlichen Therapien ermöglicht.
Derzeit bestimmen die Forschenden die Knochendichte einzelner Wirbelkörper präzise aus sogenannten Dual-Energy-CT-Aufnahmen, bei denen der Körper mit zwei unterschiedlichen Röntgenenergien gescannt wird. Künftig wollen die Projektpartner ihre Algorithmen jedoch auch über normale CT-Aufnahmen (Single-Energy-CT) laufen lassen. Langfristig soll eine Referenzdatenbank entstehen. Die Software wird entsprechend trainiert und optimiert. Gegenwärtig finalisieren und validieren die Projektpartner den Softwareprototypen. Eine Zulassung als Medizinprodukt wird in ein bis zwei Jahren angestrebt. Einen Preis für die innovative Software hat das Team bereits erhalten: Beim Wettbewerb 'Hessen Ideen' wurde das Projekt 2025 mit dem 2. Platz ausgezeichnet. Die Jury überzeugte besonders die Senkung der individuellen Strahlenbelastung der Patientinnen und Patienten und die Effizienzsteigerung im Gesundheitswesen.
Quelle: Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
06.10.2026
