Het internationale SIGNET-project (Sensing and Image-Guided Neurological therapies, cardiac Electrophysiology and Tumour treatments) heeft de prestigieuze ITEA Award of Excellence for Exceptional Excellence ontvangen, als erkenning voor zijn bijdrage aan het nog veiliger, sneller en persoonlijker maken van complexe beeld- en MRI-geleide procedures met behulp van artificial intelligence (AI).

Een gedeelde taal voor slimmere behandelingen

Onder leiding van Philips, in nauwe samenwerking met onder meer Amsterdam UMC, UMC Utrecht en andere partners, ontwikkelde het SIGNET-project een unieke combinatie van AI-oplossingen en COMRADE (Common Open MR Remote Acquisition and Data Exchange) – een open, leverancier-onafhankelijke interface die MRI-systemen koppelt aan therapieapparatuur. Deze innovatie maakt real-time coördinatie mogelijk tussen beeldvorming, therapiebesturing en fysiologische data, waardoor eerder gescheiden systemen naadloos kunnen samenwerken.

“MRI speelt een steeds belangrijkere rol in behandelingen,” zegt Saurav Kumar Baidya, Senior Project Leader bij Philips. “Door te investeren in gedeelde standaarden zoals COMRADE zorgen we dat systemen optimaal kunnen samenwerken, in het voordeel van artsen en patiënten. Het ontvangen van de ITEA Award of Excellence is een prachtige erkenning en motiveert ons om dit onderzoek verder te brengen.”

Doorbraken aangetoond in drie toepassingen

Het SIGNET-consortium valideerde zijn aanpak met succes in cardiologie, neurologie en oncologie:
 

• Cardiologie: Real-time MR-geleide hartablatie met integratie van kathetertracking (Imricor), het NorthStar Mapping System, 3D-planning (Adas3D), het MR-systeem van Philips en AI-algoritmen van Amsterdam UMC. De procedure werd getest op het PhysioHeart-platform van LifeTec Group – een kunstmatig kloppend hart dat echt hartgedrag nabootst.
• Neurologie: Geavanceerde beeldvorming van de witte stof in de hersenen met AI (Imeka) en verbeterde planning voor stereotactische chirurgie (GalgoMedical), en AI-gestuurde transcraniële magnetische stimulatie (TMS, Brain Science Tools) voor de behandeling van aandoeningen zoals depressie, beroerte en epilepsie.
• Oncologie: Een robotisch MR-geleid bioptiesysteem dat zelfstandig naalden kan plaatsen met uiterste precisie, waardoor herhaalbezoeken worden verminderd en patiëntcomfort wordt verbeterd.

Tastbare impact voor patiënten en zorgsystemen

De innovaties binnen SIGNET hebben inmiddels hoge Technology Readiness Levels (TRL 5–9) bereikt, met duidelijke klinische voordelen. Terwijl enkele partners al productversies op de markt hebben gebracht (TRL 9), zijn de volgende resultaten op demonstratieniveau behaald (TRL 6) [1]:
 

• Bij biopsieën daalde de gemiddelde proceduretijd van meer dan 60 minuten naar minder dan 20 minuten, terwijl het aantal benodigde weefselmonsters afnam van maximaal 14 naar slechts één of twee.
• In de neurologie werd het aantal handmatige dataverwerkingsstappen gehalveerd.
• In radiotherapieplanning verbeterde motion-compensated imaging de afbakening van risicovolle organen met 50%, en door ademhalingsbegeleiding toe te voegen nam de voorspelbaarheid van scantijden met 60% toe.
   

Het project heeft inmiddels geleid tot één verleend patent, vier patentaanvragen en vijf verbeterde producten. Daarnaast versnelt het de ontwikkeling van Philips’ SmartSpeed AI MR-beeldreconstructie.

The international SIGNET (Sensing and Image-Guided Neurological therapies, cardiac Electrophysiology and Tumour treatments) project has received the prestigious ITEA Award of Excellence for Exceptional Excellence in recognition of its contributions to making complex image- and MRI-guided procedures even safer, faster, and more personalized through artificial intelligence (AI).

A shared language for smarter treatments

Led by Philips in close collaboration with partners such as Amsterdam UMC, UMC Utrecht and others,  the SIGNET project developed a unique combination of AI solutions and COMRADE (Common Open MR Remote Acquisition and Data Exchange) – an open, vendor-independent interface that connects MRI systems with therapy devices. This innovation enables real-time coordination between imaging, therapy control, and physiological data, allowing previously separate systems to work seamlessly together.

“MRI is playing an increasingly important role in treatment,” said Saurav Kumar Baidya, Senior Project Leader at Philips. “By investing in shared standards like COMRADE, we ensure systems can work together to the benefit of physicians and patients alike. Receiving the ITEA Award of Excellence is great recognition and motivates us to take this research further.”

Demonstrated breakthroughs across three use cases

The SIGNET consortium successfully validated its approach across cardiology, neurology, and oncology use-cases:
 

• Cardiology: Real-time MR-guided heart ablation combining catheter tracking (Imricor), the NorthStar Mapping System, 3D planning (Adas3D), Philips’ MR system, and AI algorithms from Amsterdam UMC. The procedure was tested on LifeTec Group’s PhysioHeart – an artificial beating heart platform that replicates real cardiac behavior.
• Neurology: Advanced White Matter imaging with AI (Imeka) and improved planning for stereotactic surgery (GalgoMedical) and AI-driven transcranial magnetic stimulation (TMS from Brain Science Tools) to treat conditions such as depression, stroke, and epilepsy.
• Oncology: A robotic MR-guided biopsy system capable of autonomous needle insertion with extreme precision, reducing repeat visits and improving patient comfort.

Tangible impact for patients and healthcare systems

DThe SIGNET innovations   have already achieved high technology readiness levels (TRL 5–9) with clear clinical benefits. While there are already a few product version releases (TRL 9) by a few partners, the following are achieved at demonstrator level (TRL 6) [1]:  

• In biopsy procedures, a verage time dropped from more than 60 minutes to under 20, while the number of tissue samples required decreased from up to 14 to just one or two.
• In neurology, manual data processing steps were cut in half.
• In radiotherapy planning, motion-compensated imaging improved risk organ delineation by 50%, and by incorporating breathing guidance the predictability of scan durations was increased by 60%.

The project has already led to one granted patent, four patent applications, and five improved products. It also allows an acceleration in Philips’ SmartSpeed AI MR image reconstruction.