Verbesserte Diagnostik in Krebserkennung und -therapie

Bei der Krebserkennung spielt Computertomographie (CT) basierend auf Röntgenstrahlung eine zentrale Rolle. Leider kann das Verfahren durch die hohe Strahlenexposition selbst zum Gesundheitsrisiko werden. Ein innovativer Ansatz eröffnet neue Möglichkeiten durch die Ergänzung mittels gesundheitsunschädlicher Radarstrahlen.

Bildgebende Verfahren sind in der Medizin für die Diagnostik von Krankheiten, aber auch für das Monitoring von Behandlungen nicht mehr wegzudenken. Bei der Diagnostik von Krebserkrankungen spielt Computertomographie (CT) mittels Röntgen eine zentrale Rolle. Allerdings ist das Verfahren auch mit dem Nachteil verbunden, selbst ein Gesundheitsrisiko darzustellen.

Radar als neues Verfahren

Deshalb bietet sich die Ergänzung des reinen Röntgens mit weiteren bildgebenden Verfahren an. So liefert auch Radar-Bildgebung 3D-Daten. In Sicherheitsanwendungen ist das Verfahren bereits Standard, im medizinischen Bereich ist es, obwohl gesundheitlich unbedenklich, ein Außenseiter. Für medizinische Anwendungen besteht die Herausforderung, eine ausreichend hohe Auflösung zu erreichen. Sie bietet aber im Vergleich zu anderen Methoden die Möglichkeit direkte Materialinformationen abzuleiten.

Ziel von »Multi-Med« ist es, den nutzbringenden medizinische Einsatz der Kombination von Röntgenund Radar-CT aufzuzeigen. Dafür werden Methoden zur Co-Registrierung bildgebender Systeme entwickelt, um die Radardaten mit den Röntgendaten in Einklang zu bringen. Die Radar-Rekonstruktionsalgorithmik wird erweitert und durch A-Priori-Informationen Auflösungsvermögen und Bildqualität erhöht. Hand in Hand dazu wird die Röntgen-CT-Rekonstruktion durch die mit Radar gewonnenen, materialspezifischen Informationen erweitert und so eine multimodale CT-Algorithmik erarbeitet, um die Qualität und Informationsdichte der 3D-Daten zu erhöhen, Artefakte zu reduzieren und die eingebrachte Strahlungsdosis zu verringern. Um die Fähigkeiten des Multimodalsystems aufzuzeigen, werden spezifische Messphantome entwickelt, die auf beiden Messmodalitäten realistische Signale ergeben und die reproduzierbare Validierung der Methoden ermöglichen, ohne mit echtem Gewebe arbeiten zu müssen. Am Ende steht ein multimodales Laborsystem, das die Fusion der beiden Bildgebungsmodalitäten demonstriert.