Winnaar Ziedses des Plantes-Philipsprijs 2026: Frank te Nijenhuis (Erasmus MC)

Snel en juist ingrijpen is cruciaal bij beroerte interventies. Hoe zou een betere beeldanalyse radiologen daarbij kunnen ondersteunen? Die vraag staat centraal in het onderzoek van Frank te Nijenhuis, promovendus bij de ICAI Stroke Lab van het Erasmus MC. Hij won hiervoor de Ziedses des Plantes-Philipsprijs 2026.

Na studies geneeskunde en computer science in Groningen, wilde Frank dolgraag stagelopen in het Erasmus MC, het ziekenhuis met de grootste afdeling radiologie van Nederland. Met zijn achtergrond als arts en computerwetenschapper is hij inmiddels ruim drie jaar uitstekend op zijn plek in de Biomedical Imaging Group Rotterdam. Hier doet hij onderzoek naar beeldanalyse bij behandeling van beroerte. 

Het idee voor het onderzoek naar de impact van betere beeldanalyse ontstond tijdens een vergadering van de supervisie commissie van het PhD-team. “In die commissie heeft een neuro-interventieradioloog zitting die veel beroerte interventies doet”, vertelt Frank. “We zaten te brainstormen over wat haar zou kunnen helpen bij haar werk. Zo ontstond het idee om de veranderingen in bloedvaten zichtbaar te maken op de DSA-beelden met behulp van een computerprogramma.” Met dit idee ging Marten Leenders, een MSc student van de TU Delft, onder begeleiding van Frank aan de slag.

Doorbloeding in beeld

DSA staat voor Digitale Subtractie Angiografie, een techniek die veel wordt gebruikt om de doorbloeding in de hersenen in beeld te brengen. Hierbij worden twee röntgenbeelden – een gemaakt voor en een gemaakt na toediening van contrastvloeistof – over elkaar heen gelegd om de bloedvaten zichtbaar te maken. “Bij beroerte interventies maakt de radioloog DSA-beelden voor en na een ingreep, om te checken of een prop volledig is verwijderd, alle bloedvaten open zijn en er geen nieuwe vernauwingen zijn. Bij het verwijderen van een stolsel kan een deel namelijk losraken en in een ander deel van de hersenen komen”, legt Frank uit. “De vergelijking van de beelden gebeurt meestal handmatig. Dat kan tijdrovend en foutgevoelig zijn. Bovendien is het subjectief – radiologen kunnen de beelden verschillend interpreteren. In het onderzoek bekeken we of inzet van een computer kan helpen bij deze drie aspecten.”

Meer vertrouwen in oordeel

Een computerprogramma dat ontwikkeld was door Marten Leenders, werd ingezet en beoordeelde DSA-beelden uit het archief van CONTRAST (een Nederlands consortium voor onderzoek naar beroerte) voor doorbloeding. Het programma gaf met behulp van kleuren aan waar bloedvaten verdwenen of verschenen. Met deze geannoteerde beelden deed het team een steekproef: “We lieten twee radiologen onafhankelijk van elkaar eerst de originele beelden en daarna de beelden met annotatie van de computer bekijken. Daarbij zagen we dat in het geval van uitersten – dus als een bloedprop volledig was weggehaald of als de behandeling juist niet voor verbetering had gezorgd – de computerbeelden de radioloog meer vertrouwen gaven in hun oordeel. In andere gevallen leek er ook meer overeenstemming te zijn tussen radiologen na het bekijken van de computerbeelden maar de verschillen waren te klein om significant te noemen.”

Een andere interessante uitkomst was dat radiologen na het bestuderen van de computerbeelden meer gemiste nieuwe gebieden herkenden. “De aandacht is vaak gericht op het deel van de hersenen waar de beroerte is ontstaan”, licht Frank toe. “Een klein propje in een ander deel kan dan over het hoofd worden gezien. Dat de computer aangedane vaten met een kleur aangeeft, maakt het makkelijker te zien. We zagen dat radiologen naarmate de steekproef vorderde, dit soort gebieden ook sneller in de originele beelden gingen herkennen.”

Interactie mens-machine

Het onderzoek is een belangrijke stap in een meerjarig project om vertrouwenskwesties rondom het gebruik van automatisering en kunstmatige intelligentie (AI) in het ziekenhuis op te lossen. “Automatisering en AI komen op allerlei manieren het ziekenhuis binnen”, zegt Frank. “Het is belangrijk dat mensen vertrouwen krijgen in deze tools en ze willen gebruiken ter ondersteuning van hun werk. Dit onderzoek combineert beeldvorming en beroertezorg, een vakgebied waarin snelheid van cruciaal belang is. Dat maakt het interessant qua interactie tussen mens en machine.”

Samenwerking

Binnen de ICAI Stroke Lab werken Frank en andere promovendi samen om de beroertezorgketen te verbeteren met behulp van automatisering en AI. “We hebben allemaal ons eigen aandachtsgebied – van pre-hospitale zorg tot revalidatie. Maar we werken ook gericht samen om de zorg over het gehele pad te verbeteren. Dat is erg leuk en een van de redenen waarom ik ervoor koos hier mijn PhD te doen. Samenwerking vind ik heel erg belangrijk bij onderzoek in het algemeen en in de medische wereld in het bijzonder.”

Samenwerking ligt ook ten grondslag aan het winnen van de Ziedses des Plantes-Philipsprijs, zegt Frank. “Heel veel mensen werken samen om zo’n onderzoek mogelijk te maken. Het is dan ook een mooie opsteker en erkenning van het werk voor het hele team, van onderzoekers tot promovendi en studenten. Die dragen namelijk ook hun steentje bij.”