Quantitative diagnostic dual energy CT with atlas-based prior knowledge

                                  Die Zweispektren-CT (DECT) hat sich in den letzten zehn Jahren in der klinischen Routine etabliert. Alle wichtigen CT-Hersteller bieten DECT an. Auch wenn die Hard- und Softwarekonzepte sich deut-lich voneinander unterscheiden, sind die Anwendungen vergleichbar. Mit den aufgenommenen DECT-Daten lassen sich Zwei- oder Mehrmaterialzerlegungen durchführen, beispielsweise um Jod- und Knochenanteile von Weichteil zu trennen, um Kontrastmittel und Fett zu quantifizieren, um Gewebe zu klassifizieren oder zu charakterisieren oder um Kontraste hervorzuheben (CNR-Maximierung) bzw. zu unterdrücken (Artefaktreduktion). Die Verfahren sind vom Anwender organspezifisch aufzurufen und anzuwenden und lediglich im vorgesehenen Organ zu interpretieren. Beispielsweise wird eine Nierensteinapplikation in anderen Organen fehlerhafte Gewebeklassifizierungen liefern. Zudem hängen die DECT-Anwendungen von zu kalibrierenden Parametern ab, deren optimale Einstellung patientenabhängig ist. Die Kalibrierung ist semiautomatisch und muss vom Untersucher durch die Platzierung von ROIs unterstützt werden. Oft werden jedoch Standardeinstellungen verwendet und somit suboptimale Ergebnisse erreicht. Hier soll mit Hilfe eines zu erstellenden DECT-Atlasses erreicht werden, dass die DECT-Applikationen kontextspezifisch zur Verfügung gestellt werden können, und dass automatisch die optimalen Parametereinstellungen gewählt werden, ohne dass der Anwender eine Kalibrierung vornehmen oder unterstützen müsste. Zur Verbesserung der Quantifizierung sollen die Ausgangsbilder statt wie bisher üblich über eine herkömmliche Bildrekonstruktion über ein rohdatenbasiertes Zerlegungsverfahren mit anschließender Bildrekonstruktion bereitgestellt werden. Durch ein geeignetes Userinterface sollen die neuen kontextsensitiven DECT-Informationen - also beispielsweise die von Organ zu Organ unterschiedlichen Basismaterialien - aufbereitet und dem Betrachter dargestellt werden. Ebenso soll eine ROI-Auswertung statistische Merkmale der Materialverteilung im Bereich der ROI quantifizieren. Dadurch kann die Jodaufnahme innerhalb einer Läsion oder eines Tumors quantifiziert werden, um das Ausmaß der Blutversorgung abzuschätzen. Damit könnte der Effekt einer Chemotherapie frühzeitig, noch bevor sich die Größe der Läsion verändert, beurteilt werden. Da DECT-Aufnahmen die Kontrastierung eines Tumors nur zu einem einzigen Zeitpunkt darstellen und diese Kontrastierung von patientenspezifischen Faktoren wie z.B. dem Herz-Zeitvolumen abhängig ist, soll die Kontrastierung normalisiert werden, um patienteninter- und -intraindividuelle Effekte zu minimieren und die Reproduzierbarkeit zu erhöhen. Außerdem ist geplant, organspezifische Materialscores zu entwickeln, um die Materialzusammensetzung des Patienten nach Organen oder anatomischen Regionen aufzuschlüsseln. Die zu entwickelnden Methoden (Zweispektren-Atlas, Materialzerlegung, ...) sollen anhand von Phantom- und Patientenstudien evaluiert und optimiert werden.