Netzwerk-Bildgebung: Bewertung der Achsen zwischen den Organen
Das Verständnis komplexer Krankheiten und die Wahl geeigneter Therapien erfordern ein besseres Verständnis der Kommunikation zwischen den Organen und der Netzwerkeffekte. Heute können molekulare Bildgebungsdaten aus der dynamischen Ganzkörper-PET-Bildgebung (DWB-PET) gewonnen werden, aber es fehlen automatisierte Pipelines für die fortgeschrittene Datenverarbeitung. Wir entwickeln ein ganzes Arsenal von Bildanalysetools, um eine automatische Quantifizierungsplattform für die klinische DWB-PET zu entwickeln, mit der die Signalübertragung zwischen den Organen für ausgewählte, klinisch relevante Szenarien bewertet werden kann.
Datengesteuerte Bewegungskorrektur
Die Bewegung der PatientInnen wirkt sich bei der PET-Bildgebung nachteilig aus. Ein PET/MR-System kann das Problem der Bewegung mit Hilfe von gleichzeitig erfassten MR-Navigatoren elegant lösen. Dennoch bleibt die genaue Korrektur der Bewegung der PatientInnen eine ernsthafte Herausforderung bei der PET/CT-Bildgebung von PatientInnen. Im Rahmen dieses Themas konzentrieren wir uns neben der MR-basierten Bewegungskorrektur auch auf die Entwicklung robuster, aber einfacher datengesteuerter Algorithmen zur Durchführung einer genauen Bewegungskorrektur bei klinischen Routine-PET-Scans. Kürzlich haben wir den Einsatz von Deep Learning zur Bewegungsverfolgung untersucht; die Quellcodes finden Sie hier.
Nicht-invasive absolute Quantifizierung
Die Aussicht auf vollquantitative physiologische Messungen des menschlichen Körpers, die über die differentielle Auswertung von Bildmustern hinausgehen, ist eine der Hauptstärken der PET-Bildgebung. Aufgrund der Komplexität und Invasivität (z.B. arterielle Eingangsfunktion) der Protokolle war deren Einsatz in der klinischen Praxis jedoch begrenzt. Unser Ziel ist es, die nicht-invasive absolute Quantifizierung (basierend auf der vom Bild abgeleiteten Eingangsfunktion) in die klinische Routine zu bringen, indem wir eine gemeinsame Datenexploration mit Hilfe fortschrittlicher Bildanalyse durchführen. Die für dieses Forschungsthema entwickelten Tools sind kostenlos erhältlich.