{"id":26884,"date":"2026-09-09T16:59:33","date_gmt":"2026-09-09T14:59:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/portfolio\/bas-schilder\/"},"modified":"2026-10-31T11:31:47","modified_gmt":"2026-10-31T10:31:47","slug":"bas-schilder","status":"publish","type":"us_portfolio","link":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/portfolio\/bas-schilder\/","title":{"rendered":"Bas Schilder"},"content":{"rendered":"","protected":true},"featured_media":26885,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"university_us_portfolio":[25],"class_list":["post-26884","us_portfolio","type-us_portfolio","status-publish","post-password-required","hentry","university_us_portfolio-universiteit-utrecht"],"acf":{"main_text":"","naam_van_het_proefschift":"Future proofing radiology workflows through MR-STAT and Artificial Intelligence","samenvatting":"In dit proefschrift hebben we gekeken naar twee innovaties voor de radiologie, die gezamenlijk drie belangrijke knelpunten adresseren in relatie tot oplopende (personeels)tekorten in de zorg. De eerste innovatie is Magnetic Resonance Spin TomogrAphy in Time-domain (MR-STAT). Dit is een multiparametrische, kwantitatieve MRI-techniek met de potentie om twee van deze drie knelpunten te verlichten: de lange acquisitietijd en de beperkte gestandaardiseerde interpretatie van verkregen beelden. De tweede innovatie is artifici\u00eble intelligentie (AI), een technologie die ons in staat kan stellen om de taken n\u00e1 het scannen te versnellen, zoals beeldinterpretatie en het rapporteren van bevindingen. Het overkoepelende doel van dit proefschrift is om deze innovaties in een vroeg stadium te testen zodat de kans op succesvolle en verantwoordelijke klinische implementatie wordt vergroot.\n\nDe lange acquisitietijd van MRI is het gevolg van het feit dat beelden traditioneel sequentieel worden verkregen. Een snelle methode zoals MR-STAT, die de onderliggende parameters kwantificeert in combinatie met signaalmodellen om de relevante beelden te synthetiseren, heeft het potentieel de acquisitietijd terug te dringen. In dit proefschrift wordt een methode beschreven om naast T1-gewogen, T2-gewogen, Fluid Attenuated Inversion Recovery (FLAIR) en proton density-gewogen, ook angiografische informatie te visualiseren met eenzelfde sequentie van minder dan vijf minuten. Het gevolg is dat een separate acquisitie voor het afbeelden van arteri\u00ebn, zoals time-of-flight angiografie, mogelijk in de toekomst overgeslagen kan worden, wat de scantijd nog verder terugdringt.\n\nMulti-parametrische, kwantitatieve MRI heeft een tweede voordeel, naast bovengenoemde acquisitietijd: de parameter maps die worden uitgerekend bevatten gestandaardiseerde en objectieve waarden, uitgedrukt in een fysische eenheid. Dit biedt de potentie voor AI en data-gedreven analyses. Er zijn meerdere toepassingen denkbaar. Een voorbeeld dat generiek te gebruiken is omvat een multivariaat Gaussiaans model, waarbij de kwantitatieve waarden worden gebruikt om voor statistische anomalie detectie. Een voorbeeld voor een meer toegespitste casus is de Ziekte van Parkinson. Om deze diagnose te stellen, wordt gebruik gemaakt van een zogeheten Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) scan. Deze scan komt nog bovenop eerder MRI onderzoek, is duur en niet overal beschikbaar. Een snelle kwantitatieve MRI sequentie biedt mogelijk een uitkomst. Onze bevindingen, namelijk de kortere T1-waarden in enkele subcorticale structuren, zijn veelbelovend, en samen met andere wetenschappelijke literatuur komen we tot de suggestie om in het vervolgonderzoek met betere resolutie te scannen, en om te proberen magnetisatie transfer effecten beter mee te nemen in de berekening van de T1- en T2-waarden, wat kan helpen tot verbeterde differentiatie tussen neurodegeneratief en niet-neurodegeneratief parkinsonisme.\n\nOm te begrijpen hoe in innovatie als MR-STAT landt in de klinische praktijk, is het van groot belang ook te kijken naar implementatievraagstukken en organisatorische uitdagingen. Zo kunnen er verschillende gevolgen bestaan van kortere scantijden. Enerzijds kan dit betekenen dat een pati\u00ebnt minder lang in de scanner hoeft te liggen, waarmee de vraag naar MRI wordt gedrukt. Anderzijds kan een kortere scantijd betekenen dat de drempel om een pati\u00ebnt te verwijzen voor een MRI scan lager ligt, met als gevolg dat de vraag juist toeneemt. Het tijdig identificeren van een spanning als deze helpt met de adoptie van nieuwe technologie. Met opkomende kwantitatieve technieken, kan een van de gevolgen zijn dat deze gestandaardiseerde metingen leiden tot meer schaalbare AI applicaties. Om deze reden is anticiperen op economische en morele vraagstukken rondom AI op de radiologie zeer belangrijk, evenals het meenemen van een diverse groep belanghebbenden. Uit de stakeholderanalyse bleek dat een drietal thema\u2019s werden beschouwd als essentieel: 1) samenwerking en vertrouwen tussen mens en AI, 2) bestuur, regelgeving en ethische waarborgen, en 3) waardecreatie en duurzaamheid. Het integreren van deze thema\u2019s kan bijdragen aan AI-innovaties voor de radiologie die daadwerkelijk waarde cre\u00ebren voor pati\u00ebnten, artsen en het zorgsysteem.","summary":"In this thesis, we examined two innovations for radiology that together address three important bottlenecks in relation to rising (staffing) shortages in healthcare. The first innovation is Magnetic Resonance Spin TomogrAphy in Time-domain (MR-STAT). This is a multi-parametric, quantitative MRI technique with the potential to alleviate two of these three bottlenecks: long acquisition times and the limited standardized interpretation of obtained images. The second innovation is artificial intelligence (AI), a technology that can enable us to speed up tasks after scanning, such as image interpretation and reporting findings. The overarching goal of this thesis is to test these innovations at an early stage to increase the chances of successful and responsible clinical implementation.\n\nThe long acquisition time of MRI results from the fact that images are traditionally obtained sequentially. A fast method such as MR-STAT, which quantifies underlying parameters in combination with signal models to synthesize relevant images, has the potential to reduce acquisition time. This thesis describes a method to visualize angiographic information, in addition to T1-weighted, T2-weighted, Fluid Attenuated Inversion Recovery (FLAIR), and proton density-weighted images, using the same sequence of less than five minutes. Consequently, a separate acquisition for imaging arteries, such as time-of-flight angiography, could potentially be skipped in the future, further reducing scan time.\n\nMulti-parametric, quantitative MRI has a second advantage besides the aforementioned acquisition time: the calculated parameter maps contain standardized and objective values, expressed in physical units. This offers potential for AI and data-driven analyses. Several applications are conceivable. A generic example involves a multivariate Gaussian model, where quantitative values are used for statistical anomaly detection. A specific case is Parkinson's disease. To make this diagnosis, a Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) scan is used. This scan is additional to previous MRI research, is expensive, and not available everywhere. A fast quantitative MRI sequence potentially offers a solution. Our findings, namely shorter T1 values in several subcortical structures, are promising. Along with other scientific literature, we suggest scanning with better resolution in follow-up research and attempting to better incorporate magnetization transfer effects into the calculation of T1 and T2 values, which can help improve differentiation between neurodegenerative and non-neurodegenerative parkinsonism.\n\nTo understand how an innovation like MR-STAT lands in clinical practice, it is crucial to look at implementation issues and organizational challenges. Shorter scan times can have various consequences. On one hand, it could mean patients spend less time in the scanner, reducing MRI demand. On the other hand, a shorter scan time could lower the threshold for referring patients for an MRI scan, actually increasing demand. Timely identification of such tensions helps with the adoption of new technology. With emerging quantitative techniques, one consequence can be that standardized measurements lead to more scalable AI applications. For this reason, anticipating economic and moral issues surrounding AI in radiology is very important, as is including a diverse group of stakeholders. The stakeholder analysis showed three essential themes: 1) collaboration and trust between humans and AI, 2) governance, regulation, and ethical safeguards, and 3) value creation and sustainability. Integrating these themes can contribute to AI innovations for radiology that create real value for patients, doctors, and the healthcare system.","auteur":"Bas Schilder","auteur_slug":"bas-schilder","publicatiedatum":"3 november 2026","taal":"NL","url_flipbook":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/ebook\/basschilder?iframe=true","url_download_pdf":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/download\/5e9b951a-9661-43fc-bb1c-66b4e6f07f58\/highres","url_epub":"","ordernummer":"18217","isbn":"978-94-6534-583-3","doi_nummer":"10.33540\/3748","naam_universiteit":"Universiteit Utrecht","afbeeldingen":26885,"video_url":"","podcast_url":"","naam_student:":"","binnenwerk":"","universiteit":"Universiteit Utrecht","cover":"","afwerking":"","cover_afwerking":"","design":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/26884","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/us_portfolio"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/26885"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=26884"}],"wp:term":[{"taxonomy":"university_us_portfolio","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/university_us_portfolio?post=26884"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}