Medizinische Physik in Radiographie, CT und Ultraschall sowie digitale Bildverarbeitung
Unsere Gruppe widmet sich der angewandten Forschung in den Bereichen Physik der diagnostischen Radiologie, Bildverarbeitung, chirurgische Navigation und Dosimetrie. Der Schwerpunkt liegt dabei auf digitalen Bildgebungsmodalitäten (DR und CR), CT und Ultraschall.
Unser Ziel ist es, die Patientenversorgung durch technische Innovation, Forschung und Ausbildung zu optimieren.
Forschungsbereichsrepräsentant
Wolfgang Birkfellner
T +43 (0)1 40400-54710
wolfgang.birkfellner@meduniwien.ac.at
Mehr über diesen Forschungsbereich
Mammographie-Physik
Seit der Einführung des österreichischen Mammographie-Screenings im Jahr 2009 ist unser Zentrum kontinuierlich an der Entwicklung und Erweiterung von Methoden zur Verbesserung der Qualitätsbeurteilung für Mammographiegeräte beteiligt. Die enge Zusammenarbeit mit dem Referenzzentrum für technische Qualitätskontrolle des Mammographie-Screenings führte zu einer Reihe von interessanten Publikationen und vielversprechenden Projekten. Kürzlich konnten wir im Rahmen eines von der FFG geförderten Projekts einen Prototyp zur Bewertung der Bildqualität für die Tomographie entwickeln. Dieses Phantom wurde bereits von der FDA (U.S. Food and Drug Administration) zugelassen und wird Teil der neuen österreichischen Standards für die Qualitätskontrolle in der Mammographie sein.
Ultraschall
Während die Forschung zur Leistungsoptimierung und die Standardisierung optimaler Ultraschallbildqualität die makroskopische Welt abdeckt, widmen sich einige Forschungsthemen der Erfassung quantitativer molekularer Informationen, Biolumineszenz-Anwendungen und der KI-basierten Bildauswertung. Unsere Forschung umfasst fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz oder Augmented Reality und moderne Ultraschallverfahren, um die Grundlage für neue quantitative klinische Anwendungen zu schaffen oder eine hochwertige medizinische Ultraschallausbildung zu unterstützen. Der Zugang zur modernen technischen Ausstattung des Zentrums sowie die Zusammenarbeit mit internen und externen Gruppen ermöglichen es uns, Synergieeffekte für diese Forschung zu nutzen.
Phantome
Bildgebende Phantome sind speziell entwickelte Objekte, die zur Messung, Bewertung, Analyse oder Optimierung der Leistung, Bildqualität oder Dosis verschiedener Bildgebungsmodalitäten verwendet werden. Die Verwendung von Phantomen in der medizinischen Bildgebung geht weit über einfache Testobjekte für die Bildqualität hinaus. Unsere Abteilung und diese Gruppe haben eine lange Tradition in der Entwicklung von Phantomen und Phantommaterialien. Derzeit gewinnen der 3D-Druck und die additive Fertigung immer mehr an Bedeutung für das Design und die Herstellung fortschrittlicher Phantome.
Dosimetrie und Dosisoptimierung
Die Dosimetrie bei diagnostischen und interventionellen Anwendungen unterscheidet sich erheblich von der Strahlentherapie-Dosimetrie. Wir beschäftigen uns sowohl mit der Methodik der Dosimetrie für keV-Röntgenstrahlen als auch mit der Methodik, d. h. der Strahlenmesstechnik.
Die Dosisoptimierung, die sich auf genaue und präzise Dosimetriemessungen einschließlich der Abschätzung des Unsicherheitsbudgets stützt, ist ein zentrales Thema und eine Schlüsselkompetenz in der medizinischen Bildgebungsphysik. Wir sind an DRLs, Ausbildung und anderen Bemühungen zur Dosis- und Verfahrensoptimierung beteiligt.
Digitale Bildverarbeitung
Seit mehr als 20 Jahren arbeiten wir auf dem Gebiet der bildgesteuerten Therapie, der interventionellen Bildgebung und der angewandten klinischen Datenverarbeitung; die Themen reichen von der computergestützten Chirurgie und der chirurgischen Augmented Reality über die Echtzeitregistrierung für die bildgesteuerte Strahlentherapie bis hin zur Abschwächungskorrektur in der PET-MRT und der nicht-isozentrischen Kegelstrahl-CT-Rekonstruktion.
3D-Navigation
Die multimodale Bildregistrierung zielt darauf ab, medizinische Bilder aus verschiedenen Bildgebungsmodalitäten räumlich im gleichen Koordinatenraum auszurichten. Die Bildfusion durch Registrierung kann komplementäre Informationen aus multimodalen Bildern integrieren und so zu einer genaueren Diagnose und Behandlung beitragen.