Diese Webseite nutzt Cookies

Diese Webseite nutzt Cookies zur Verbesserung des Erlebnisses unserer Besucher. Indem Sie weiterhin auf dieser Webseite navigieren, erklären Sie sich mit unserer Verwendung von Cookies einverstanden.

Einige dieser Cookies sind technisch zwingend notwendig, um gewissen Funktionen der Webseite zu gewährleisten.

Darüber hinaus verwenden wir einige Cookies, die dazu dienen, Informationen über das Benutzerverhalten auf dieser Webseite zu gewinnen und unsere Webseite auf Basis dieser Informationen stetig zu verbessern.

Zum Hauptinhalt springen

Neue Horizonte in der Computertomographie


„Nano-CT, Spektrale CT, Künstliche Intelligenz und Phasenkontrastbildgebung - diese vier Entwicklungen werden die Computertomographie in den kommenden zehn bis 20 Jahren maßgeblich beeinflussen“, prophezeit Professor Franz Pfeiffer von der Munich School of BioEngineering an der Technischen Universität München, im Gespräch mit VISIONupdate.

Histologie in 3D dank Nano-CT

Die CT ist in den meisten Krankenhäusern eine Standardprozedur, allerdings war sie für extrem kleine Untersuchungsgegenstände bislang nicht geeignet. Abhilfe könnten hier Nano-CT-Geräte leisten, „die eine sehr hochaufgelöste Bildgebung von winzigsten Pröbchen auf einer Mikrometer-Skala ermöglichen – von Gewebeproben bis hin zu kleinsten Tierchen, die für Biologen interessant sind“, berichtet Pfeiffer und erklärt dies an einem Beispiel: „Unser Team hat vor kurzem einen Stummelfüßler untersucht, von dem niemand wusste, wie eigentlich genau der Muskelapparat funktioniert. Früher hätten Biologen den Wurm in Scheibchen geschnitten, die einzelnen Schnitte angeschaut und versucht, dann daraus Schlüsse zu ziehen, wie die Muskelstränge in 3D wohl verlaufen.“

In Zukunft können Radiologen mit Nano-CTs beispielsweise Gewebeproben untersuchen, um zu prüfen, ob es sich bei ihnen um bösartige Tumore handelt. Noch interessanter ist für Pfeiffer neben der Diagnostik allerdings die medizinische Grundlagenforschung: „Denn mit Hilfe dieser zerstörungsfreien und dreidimensionalen Untersuchungsmethode erhalten wir möglicherweise neue Einsichten in der Onkologie, insbesondere in die mikroskopische Entstehung verschiedener Krebsarten.“

Prof. Franz Pfeiffer montiert eine Probe am Nano-CT-Gerät.

Dual-Energy CT und Spektral-CT

Weitere neue Entwicklungen in der Computertomographie wie beispielsweise. diw Dual-Energy-CT sind inzwischen in der Klinik angekommen. Dank Dual-Energy-CT-Scanner können CT-Untersuchungen mit zwei verschiedenen Strahlungsenergien simultan durchgeführt werden. Diese Zwei-Spektren-Bildgebung hilft dabei, die verschiedenen Materialien im Körper wie Gewebe, Knochen und Implantate – präziser voneinander zu differenzieren. „Die weitere Entwicklung sehe ich hier vor allem in der Verbesserung der Algorithmen, der Rekonstruktionsverfahren, bei der Material-Aufspaltung und bei der quantitativen Kontrastmittelbildgebung“, stellt Pfeiffer fest.

Für die Spektral-CT wünscht sich der Physiker stärkere Detektoren: „Um mehr spektrale Informationen zu gewinnen, also mehr als zwei Energiekanäle abzubilden und so molekular spezifischere Ergebnisse zu erhalten, benötigen wir energiesensitivere Detektoren“, erklärt Pfeiffer. Diese neue Detektortechnologie kommt aus der Hochenergiephysik und wird beispielsweise durch die „Europäische Organisation für Kernforschung“ (CERN) vorangetrieben. Erste Spektral-CT-Prototypen, die mehrere Energiekanäle abbilden, werden bereits in Lyon, Frankreich, und der Mayo-Klinik in den USA vorklinisch genutzt. Ein in der Klinik installiertes System gibt es bisher noch nicht. „Ich bin mir allerdings sicher, dass wir in den nächsten zehn Jahren den Einzug dieser Halbleiter-Detektoren sehen werden“, hofft Pfeiffer.

Nano-CT-Aufnahmen eines Stummelfüßer-Beins. Links die Außenansicht, rechts der Blick ins Gewebe mit eingefärbten Muskelfasern. Copyright: Müller, Pfeiffer / TUM / reproduced with permission from PNAS

Künstliche Intelligenz

Eine weiteres Feld, das die Computertomographie erobern wird, betrifft zwar nicht die Kerntechnologie, ist heutzutage dennoch ein wesentlicher Punkt bei der Weiterentwicklung aller Bildgebungsmodalitäten: die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) für die Interpretation radiologischer Daten aller Art. Die Spektral-CT ist hier ein gutes Beispiel: Müssten Radiologen für jeden Energiekanal, jede Farbe, zehn oder 20 Bilder generieren, könnten sie keine Auswertung auf rationelle Art mehr betreiben: „Diese Art der Aufnahmen müssen wir vorher automatisiert auswerten, bevor der Radiologe sie zu Gesicht kriegt. Um die Vorauswahl, also das Data Mining sinnvoll zu betreiben, insbesondere bei Aufnahmeparametern und -sequenzen, die immer diversifizierter werden, ist die Entwicklung von KI-Instrumenten mindestens genauso wichtig wie die Weiterentwicklung der Kerntechnologien.“

In jedem Fall führt laut Pfeiffer jegliche künftige Entwicklung – seien es Geräte oder Algorithmen – zu mehr interdisziplinärem Zusammenspiel in der Medizintechnik. Auf das Dreigestirn aus Informatiker, Physiker und Mediziner kommt es an. Denn dem Informatiker fehlen die spezifischen Kenntnisse über die Detektionssysteme, das Zusammenkommen des Signals und die radiologischen Fragestellungen. „Bei allem Hype, der um ihn gemacht wird, ist der Algorithmus am Ende nur so intelligent, wie die Fragestellung. Computing power auf alles Mögliche loszulassen, ist nicht die Lösung. Das muss zukünftig anders laufen.“

Phasenkontrast- und Dunkelfeldbildgebung

Last but not least gibt es einen weiteren Forschungsbereich, der voraussichtlich die Zukunft der CT beeinflussen wird: die Nutzung des Wellencharakters von Röntgenstrahlen, also der Phasenkontrast- bzw. die Dunkelfeldbildgebung. „Hierbei handelt es sich um den Versuch, Röntgenstrahlen ganz neu zu interpretieren, nicht mehr als Teilchen, die geschluckt werden, sondern als Lichtwelle“, erklärt der Physiker und führt aus: „Bei der Phasenkontrastbildgebung nutzen wir die wellenoptischen Eigenschaften in Röntgenlicht aus, um Bilder zu generieren.“ Dabei wird nicht nur gemessen, wie stark das Gewebe die Strahlung absorbiert, sondern auch wie Gewebe die Strahlung seitlich ablenkt und wie die Abfolge von Schwingungstal und Schwingungsberg der Strahlungswelle – die sogenannte Phase – beeinflusst wird. „In vielen vorklinischen Experimenten mit Mäusen haben wir herausgefunden, dass wir Lungenerkrankungen wie COPD und Lungenfibrose, aber auch Ödeme und Entzündungen mit Phasenkontrast besser erkennen können als mit der normalen Absorptionsbildgebung. Eine Erkenntnis, die künftig vor allem für die Früherkennung wichtig werden dürfte“, so Pfeiffer abschließend.

Copyright: Pfeiffer / TUM

Profil

Professor Dr. Franz Pfeiffer studierte Physik an der LMU (1999) und promovierte am Institut Laue-Langevin (Grenoble) und an der Universität Saarbrücken (2003). Nach weiteren Stationen als PostDoc in Urbana-Champaign (USA, 2004) und Wissenschaftler am Paul-Scherrer-Institut (Schweiz, 2008) wurde er erst als Assistenzprofessor an die ETH Lausanne (2008) berufen. Von dort folgte er 2009 dem Ruf als Lehrstuhlinhaber für Biomedizinische Physik an die TUM. 2013 wurde er als Zweitmitglied in der Fakultät für Medizin aufgenommen. Pfeiffer ist auch Direktor der Munich School of Bioengineering und Fellow des TUM Institute for Advanced Study (TUM-IAS).

BUs
170227:

Prof. Franz Pfeiffer
Copyright: Pfeiffer / TUM

Lassen Sie sich inspirieren