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Optimierung der Magnetresonanzmammographie-Befundung durch Einsatz computerunterstützter Klassifikation und pharmakokinetischer Modelle

Abstract: 

Die Zielsetzung des Forschungsprojektes zwischen der Firma Digital Medics GmbH und dem Lehrstuhl für Graphische Systeme der TU Dortmund ist die gemeinsame Entwicklung eines Systems zur „Computer Aided Diagnosis“ (CAD) im Bereich der MR-Mammographie. Beim MR-Mammographieverfahren wird – vereinfacht ausgedrückt – die unterschiedliche Verteilung von einem injizierten Kontrastmittel in gesundem und krankem Gewebe detektiert, visualisiert und (vielfach) manuell durch den Radiologen ausgewertet. Daher soll neben weitreichenden Visualisierungsmöglichkeiten auch ein fortgeschrittenes automatisches Analyseverfahren bereitgestellt werden, um dem befundenen Radiologen ein anschauliches sowie überaus verlässliches Diagnoseinstrument im Bereich der Brustkrebserkennung zur Verfügung zu stellen.

Beschreibung: 

Die Mammographie ist eine Methode zur Diagnose von Brustkrebs, der häufigsten Krebserkrankung der Frau. In Deutschland erkranken jährlich ca. 57.000 Frauen an Brustkrebs, ca. 17.500 Frauen sterben pro Jahr an den Folgen einer Brustkrebserkrankung. Mammographie-Workstations, d.h. Rechnerarbeitsplätze mit spezieller Software für Mammographie, kommen seit der diagnostischen Nutzung der Magnetresonanztomographie (MRT) (neben den bekannten Verfahren der Röntgenmammographie) immer stärker zum Einsatz - vor allem aufgrund der hohen Sensitivität dieses Verfahrens und der verringerten Strahlenbelastung. Daher ist das MR-Mammographieverfahren sehr zukunftsträchtig. Hier setzt die Entwicklung des vorliegenden Projektes an.

Die zu entwickelnde rechnergestützte Mammographiediagnostik greift dabei die Anwendungsmöglichkeiten des „Molecular Imaging“ im Bereich der Magnetresonanztomographie auf. Beim Molecular Imaging werden spezielle Pharmaka (Kontrastmittel) verwendet, deren Verteilung in verschiedenen Geweben (im Zeitablauf) mittels Radioaktivität (PET) oder durch die Änderung der Magnetresonanzeigenschaften sichtbar gemacht wird. Diese visualisierten Signale werden vom Diagnostiker üblicherweise manuell ausgewertet. Im Falle der rechnergestützten MRT-Diagnostik sind zur Extraktion der Charakteristika der Signalantwort entweder heuristische Verfahren oder pharmakokinetische Modelle notwendig.

Die Befundung anhand der MRT-Bilderfolgen basiert darauf, die Verteilung des kurz vor der Mammographie intravenös gespritzten Kontrastmittels im Gewebe im Zeitverlauf zu analysieren. Entscheidend für die Analyse ist dabei der Kontrastmittelanteil im arteriellen Blut, die als „Arterial Input Function“ (AIF) bezeichnet wird. Dazu wird die arterielle Kontrastmittelverteilung im Zeitablauf sowohl als Bildverarbeitungsproblem als auch als mathematische, inverse Problemstellung angegangen, um so die AIF zuverlässig zu ermitteln. Das Vorliegen der AIF ermöglicht dann die Bestimmung von Indikatoren im restlichen Gewebe, insbesondere im Tumorgewebe, die eindeutigen Aufschluss über das Vorhandensein eines Tumors bzw. über dessen Tendenz zur Malignität geben.

Bearbeiter: 
Status: 
Aktiv
Zeitraum: 

seit Februar 2010

Förderung: 

BMWi ZIM (Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie), seit Februar 2010

Kooperation: 

Digital Medics GmbH, Dortmund