OCT-Technologien

Funktionelle Bildgebung

Funktionelle Bildgebungstechnologien werden entwickelt, um neben den strukturellen Informationen der herkömmlichen OCT auch die Gewebefunktion zu analysieren. Zu diesen Technologien gehören u.a. OCT-Angiographie und Doppler-OCT zur qualitativen und quantitativen Darstellung des Blutflusses, spektroskopisches OCT zur Messung von Parametern wie der Gewebeoxygenierung und Optophysiologie, eine Methode zur Messung und Quantifizierung der Gewebereaktion auf einen optischen Stimulus durch OCT-Signalanalyse.

Kontrastverstärkte Bildgebung

Bei der herkömmlichen OCT werden Bilder auf der Grundlage der rückgestreuten Signalintensität aufgenommen. Diese Bilder ermöglichen häufig keine direkte Unterscheidung von Geweben.

Bei der kontrastverstärkten OCT-Bildgebung werden andere Eigenschaften des Lichts genutzt, um einen zusätzlichen Bildkontrast zu erzielen: Die polarisationsempfindliche OCT kann faseriges Gewebe durch seine Doppelbrechung und depolarisierendes Gewebe durch die Randomisierung des Polarisationszustandes des Lichts unterscheiden. Die multidirektionale OCT nutzt die anisotropen Streueigenschaften einiger Gewebe zur Kontrasterzeugung, und die spektroskopische OCT nutzt die spektrale Abhängigkeit des Abschwächungskoeffizienten zur Gewebedifferenzierung und für quantitative Messungen.

Hochauflösende Bildgebung

Die Auflösung handelsüblicher OCT-Systeme ist durch die Bandbreite der Lichtquelle (in axialer Richtung) und durch die numerische Apertur (NA) des Abbildungssystems (in lateraler Richtung) begrenzt.

Zur Verbesserung der axialen Auflösung können Lichtquellen mit sehr großer Bandbreite verwendet werden, im speziellen Ti:Saphir-Laser und Superkontinuum-Quellen. Mit diesen Quellen können axiale Auflösungen von bis zu 1 µm und sogar noch darunter erreicht werden. Bei der Abbildung der Netzhaut ist die laterale Auflösung durch die von den Augenmedien verursachten Aberrationen begrenzt, die nur eine Abbildung mit niedriger NA erlauben. OCT-Systeme mit adaptiver Optik, die die okulären Aberrationen korrigieren, ermöglichen Netzhautabbildungen mit zellulärer Auflösung.

OCT auf einem Chip

Photonische integrierte Schaltkreise (PIC) versprechen einen Paradigmenwechsel in der OCT in Bezug auf Größe, Kosten und Portabilität. OCT-Kernsysteme mit Lichtquelle, Interferometer und Sensoren passen auf einen Chip von der Größe einer Cent-Münze.

Für die Spektrometer-basierte OCT (SDOCT) wurden kompakte PIC-basierte Spektrometer entwickelt. Dennoch würde das Zeilen-Array mehr Platz beanspruchen. OCT auf der Basis von Swept-Sources (SSOCT) wäre die kompakteste Lösung, da Photodetektoren zusammen mit kompakten Lichtquellen leicht auf dem Chip integriert werden können. Die Herausforderung besteht darin, die optischen Kopplungsverluste zum und vom Chip zu überwinden. Die Entwicklungen werden von starken europäischen Projektkonsortien aus dem akademischen Bereich und der Industrie unter der Leitung der Medizinischen Universität Wien vorangetrieben.

Endoskopische Bildgebung

Endoskope ermöglichen es, OCT auch in tiefer gelegenen Bereichen des menschlichen Körpers zu verwenden und innere Organe zu erreichen. Insbesondere bei der Krebsdiagnose liefert die OCT wichtige diagnostische Informationen über das Tumorstadium und ermöglicht die Unterscheidung von nicht krebsartigen Läsionen und Tumoren im Frühstadium. Durch die Kombination mit der Kontrastmittel-freien 3D-OCT-Angiographie (OCTA) wird das diagnostische Potenzial weiter erhöht. Die MedUni Wien arbeitet mit dem IMTEK der Universität Freiburg zusammen, das seine Expertise für das Design und die Implementierung der Endoskope einbringt. Die Anwendungen reichen von der Urologie über die Gastroenterologie bis hin zur Operationsführung in der Neurologie. Mit dem multimodalen endoskopischen OCT wird ein vollständiges Bild der Tumorpathologie angestrebt.

OCT-Signal- und Bildverarbeitung

Mit modernen Hochgeschwindigkeits-OCT-Systemen werden bei einer einzigen 3D-Bildaufnahme in sehr kurzer Zeit mehrere Gigabyte an Daten erfasst. In klinischen Studien werden hunderte von Patienten untersucht, was zu riesigen Datenmengen führt. Die schnelle Online-Darstellung der Bilder sowie die Nachbearbeitung und Auswertung der erfassten Daten erfordern schnelle Verarbeitungsalgorithmen und Methoden der künstlichen Intelligenz. Moderne Technologien wie GPU-basierte Datenverarbeitung und neuronale Netze werden entwickelt, um WissenschafterInnen und KlinikerInnen bei der Analyse der Ergebnisse und der Ermittlung und Bewertung neuer Biomarker für die Präzisionsmedizin zu unterstützen.

Forschungsgruppen

Baumann Gruppe | Pircher Gruppe | Leitgeb & Drexler Gruppe | Werkmeister Gruppe | Zeiss Labor