Data Mining für die medizinische Bildgebung ist das Spezialgebiet von Dr. Sean Zhou (42). Der Erfinder hat bei Siemens Healthcare am Standort Malvern, USA, eine Software für Bildgebungssysteme entwickelt, die mithilfe von statistischen Methoden anatomische Orientierungspunkte und Strukturen, beispielsweise genau definierte Punkte im Körper des Patienten, erkennt. Diese Innovation zielt darauf ab, medizinische Bildgebungsgeräte von Siemens intelligenter, schneller, präziser und konsistenter zu machen. Die Technologie kann außerdem eingesetzt werden, um die Analyse und den Abgleich der klinischen Aufnahmen bei der Befundung durch den Radiologen zu verbessern.

Zhou ist verantwortlich für eine Reihe von Erfindungen die die Arbeit der Ärzte erleichtern, indem sie automatisch anatomische Orientierungspunkte finden und analysieren (Automatic Landmarking and Parsing of Human Anatomy, kurz ALPHA). Die ALPHA-Algorithmen können viele anatomische Strukturen automatisch in verschiedenen bildgebenden Siemens-Systemen wie CTs, MRTs, Röntgengeräten oder PET-Scannern erkennen. Und dies, obwohl sich die anatomischen Strukturen von Patient zu Patient unterscheiden und sich außerdem durch Verletzungen, Krankheiten oder Artefakte in der Aufnahmen unterschiedlich darstellen können.
Bei MRT- und CT-Scannern unterstützt ALPHA das medizintechnische Personal dabei, bei hochauflösenden Aufnahmen oder 3-D-Rekonstruktionen die beste Einstellung für die zu untersuchenden Körperteile wie Kopf, Wirbelsäule oder Knie zu finden. Früher waren dazu mehrere Testaufnahmen nötig, und die Einstellungen mussten von Hand korrigiert werden, was sehr zeitintensiv war. ALPHA gewährleistet außerdem Reproduzierbarkeit: „Das bedeutet, dass die nachfolgende Aufnahme direkt mit der vorigen verglichen werden kann, um etwa die Wirksamkeit der Behandlung zu überprüfen“, erklärt Zhou. In Bildbefundungssystemen kann die Software die Radiologen unterstützen, indem sie anatomische Orientierungspunkte markiert und die Aufnahmen schneller verglichen werden können.

Zhou wurde in der chinesischen Provinz Hubei geboren und besuchte die Tsinghua-Universität, eine der besten Chinas. Da seine Interessengebiete weit gefächert
waren, studierte Zhou gleichzeitig Ingenieurswesen und Wirtschaftswissenschaften und graduierte in beiden Fächern. Während seiner Studienzeit nahm er sich ein Sprichwort zu Herzen, das in eine antike Sonnenuhr vor der Tsinghua-Universität eingemeißelt ist: „Taten zählen mehr als Worte.“ Dies ist seither sein Leitmotiv, vor allem in seinem Berufsleben.

Nachdem Zhou in die USA gezogen war, absolvierte er seine Doktorandenzeit an der Universität von Illinois in Urbana-Champaign, die er 2002 erfolgreich abschloss. Im selben Jahr begann Zhou seine Tätigkeit bei Siemens Corporate Research in Princeton, New Jersey. 2004 fing dort auch Dr. Bogdan Georgescu an, der 2012 ebenfalls als Erfinder des Jahres ausgezeichnet wird. Die beiden Forscher sind bis heute befreundet. Sie arbeiteten gemeinsam an der Entwicklung von neuen Algorithmen für die automatische Analyse von Herzaufnahmen. Während Georgescu beim Thema Kardiographie blieb, zog Zhou 2005 nach Malvern, Pennsylvania, wo er begann, bei Siemens im Rahmen eines Forschungsprogramms die ALPHA-Plattform zu entwickeln.

Dabei ließ sich Zhou davon inspirieren, wie Menschen Strukturen wiedererkennen. Das foveale Sehen beim Menschen fokussiert auf nur einen Punkt. Gleichzeitig kann das menschliche Auge schnell weitere Dinge im Umfeld wahrnehmen. Indem es Redundanzen und Verbindungen vergleicht, gelingt es ihm, ein Bild verlässlich wahrzunehmen. „ALPHA macht genau das gleiche“, erklärt Zhou, „es sammelt redundante Bildinformationen, um auf ein Zielobjekt zu schließen, und es überprüft und identifiziert anatomische Beziehungen zwischen verschiedenen Zielobjekten.“ So zeichnet sich ALPHA durch Verlässlichkeit, Genauigkeit und Wiederherstellbarkeit aus.

Die Trainingsphase eines ALPHA-Algorithmus funktioniert ebenfalls ähnlich wie menschliches Erkennen: Sie basiert rein auf Beispielen und nicht auf Vermutungen hinsichtlich des anatomischen Zielobjekts. Daher kann ALPHA sehr gut für unterschiedliche Gewebestrukturen eingesetzt werden und ist für CT und MRT ebenso geeignet wie für Röntgenaufnahmen. ALPHA kann auch selbst überprüfen, ob die Qualität der Aufnahme schlecht ist oder das Zielobjekt überhaupt im Bild ist. Wenn der Algorithmus keine zuverlässigen Aussagen berechnen kann, wird der Nutzer gewarnt. „Für medizinische Anwendungen ist das sehr wichtig: Eine 99-prozentige Erfolgsquote reicht möglicherweise nicht aus, wenn das eine Prozent Fehlerquote vom Nutzer nicht bemerkt werden kann“, sagt Zhou. „Algorithmen müssen auf Fehler sehr gut reagieren, denn nur dann vertrauen Klinikärzte darauf, dass dieses System ihre Produktivität erhöht.“

In seinen zehn Jahren bei Siemens hat Zhou 45 Einzelpatente in 105 Patentfamilien eingebracht. Seine Freizeit verbringt Zhou, der verheiratet ist und zwei Söhne hat, gerne mit Tauchen, Angeln, Kochen und einem alten chinesischen Brettspiel namens „Go“.
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