@phdthesis{Richter2014,
  author    = {Richter, Dominik},
  title     = {Compressed Sensing zur Filterung und Reduktion der Rekonstruktionszeit in der Positronen-Emissions-Tomographie},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-106569},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2014},
  abstract  = {Durch die Verwendung radioaktiver Substanzen mit ihrer sch{\"a}digenden Wirkung auf den menschlichen K{\"o}rper besteht in der Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ein fortw{\"a}hrendes Interesse an der Reduktion der applizierten Dosis bei gleichbleibender Qualit{\"a}t der Ergebnisse. Zus{\"a}tzlich ist im Hinblick auf die Wirtschaftlichkeit der Systeme eine Reduktion sowohl der Akquisitions- als auch der Rekonstruktionszeit erstrebenswert. In dieser Arbeit werden zwei M{\"o}glichkeiten vorgestellt, diese Ziele durch den Einsatz von Compressed Sensing (CS) zu erreichen. Neben der Entwicklung neuartiger Rekonstruktionsalgorithmen k{\"o}nnen Filtertechniken eingesetzt werden, um eine qualitative Verbesserung rekonstruierter Bilder zu erzielen. Der Vorteil eines Filters besteht unter anderem darin, dass diese retrospektiv angewandt werden k{\"o}nnen. Es ist folglich m{\"o}glich, die Qualit{\"a}t eines Bildes zu {\"u}berpr{\"u}fen und lediglich im Bedarfsfall einen Filter einzusetzen. Die Technik des CS war in den letzten Jahren Gegenstand zahlreicher Forschungsarbeiten im Bereich der Bildgebung, insbesondere in der Magnetresonanztomographie und der Computertomographie (CT). Mit CS k{\"o}nnten bildgebende Verfahren wie die CT oder die PET mit weniger Messungen durchgef{\"u}hrt werden, wodurch sich die Messzeit und die Strahlenexposition reduziert. In der molekularen Bildgebung mit der PET ist CS jedoch weitgehend unbekannt. Im ersten Teil dieser Dissertation wird eine Methode vorgestellt, welche CS als Filtertechnik in der PET einsetzt. Den Ausgangspunkt stellt ein vollst{\"a}ndiger, analytisch rekonstruierter Datensatz dar. Dieser wird mit einer Reihe unterschiedlicher Abtastmuster retrospektiv unterabgetastet und jeweils erneut, unter Verwendung von CS rekonstruiert. Im rauschfreien Fall w{\"u}rde CS stets das Originalbild liefern. Das {\"u}berlagerte Rauschen f{\"u}hrt jedoch zu Artefakten und einer Verschlechterung des Ergebnisses. CS kann nun einerseits das Rauschen vermindern. Andererseits ist es durch die Mittelung mehrerer unterschiedlicher Rekonstruktionen m{\"o}glich, die Artefakte zu reduzieren. Auf diesem Weg kann die Bildqualit{\"a}t signifikant verbessert werden. Es konnte gezeigt werden, dass die Technik sowohl f{\"u}r 2D, als auch f{\"u}r 3D Datens{\"a}tze verwendet werden kann. Die gr{\"o}ßten qualitativen Verbesserungen werden erzielt, wenn der Datensatz lediglich aus wenigen Ereignissen besteht. In diesem Fall ist die Bildqualit{\"a}t der analytischen Rekonstruktionen extrem schlecht, die Verbesserung durch die Filtertechnik mit CS und die damit verbundene Erh{\"o}hung des Signal-Rausch-Verh{\"a}ltnisses jedoch am gr{\"o}ßten. Bei diesen Datens{\"a}tzen k{\"o}nnen die Ergebnisse iterativer Rekonstruktionen {\"u}bertroffen werden. In der Praxis w{\"a}re damit ein Einsatz speziell bei dynamischen oder getriggerten Aufnahmen denkbar. In beiden F{\"a}llen basieren die Rekonstruktionen nicht selten auf wenigen Ereignissen. Die resultierenden Bilder sind h{\"a}ufig von schlechter Qualit{\"a}t, womit eine Verbesserung durch Filterung sinnvoll ist. Der zweite Teil dieser Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit der Rohdaten-basierten Triggerung am Kleintier-PET sowie mit dem Einsatz von CS zur Reduktion der Rekonstruktionszeit. Fr{\"u}here Ver{\"o}ffentlichungen zeigten bereits die Anwendbarkeit Rohdaten-basierter Triggermethoden bei humanen Datens{\"a}tzen. Im Hinblick auf eine pr{\"a}klinische Anwendung, speziell bei Datens{\"a}tzen mit dem Fokus auf M{\"a}useherzen, existieren jedoch nur wenige Studien. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass die segmentierte Methode des Massenschwerpunkts (COMseg) eine Technik darstellt, welche die kardiale Triggerung sowohl bei Datens{\"a}tzen von Ratten, als auch von M{\"a}usen erlaubt. Ein nicht zu untersch{\"a}tzender Nachteil der COMseg besteht darin, dass vor deren Anwendung die List-Mode Datei in kleine Zeitframes unterteilt und in Sinogramme sortiert werden muss. Auf jedes Sinogramm wird im Anschluss ein Rebinning Algorithmus angewandt. Dies stellt einen enormen Zeitaufwand dar, wodurch sich eine Anwendung bei gr{\"o}ßeren Studien in der Praxis als schwierig erweist. Ziel der Triggermethoden ist die Gewinnung eines Triggersignals, durch welches beispielsweise der Herzschlag in mehrere Phasen aufgeteilt werden kann. Das Triggersignal hat f{\"u}r gew{\"o}hnlich eine d{\"u}nnbesetzte Repr{\"a}sentation im Frequenzraum. Dieses Vorwissen erm{\"o}glicht den Einsatz von CS. Anstelle des vollst{\"a}ndigen Datensatzes wurde lediglich ein Teil der Daten in kleine Zeitframes sortiert und mit der COMseg ausgewertet. Aus diesem unterabgetasteten Datensatz wird mit Hilfe von CS das vollst{\"a}ndige Triggersignal rekonstruiert. Die St{\"a}rke der Unterabtastung entspricht in etwa dem Faktor der Reduktion der Rekonstruktionszeit. Auf diesem Weg ist es m{\"o}glich, eine signifikante Beschleunigung zu erzielen. Die Anwendung dieser Technik ist jedoch nicht auf die COMseg beschr{\"a}nkt. Prinzipiell kann das Verfahren bei allen Methoden der Rohdaten-basierten Triggerung angewandt werden, welche es erlauben, die Abtastpunkte des Signals separat zu berechnen. Damit werden Algorithmen interessant, deren Einsatz aufgrund aufw{\"a}ndiger Berechnungen bislang in der Praxis nicht sinnvoll war. Zusammenfassend legen die in dieser Arbeit vorgestellten Daten nahe, dass CS ein neuartiges Werkzeug in der PET darstellen k{\"o}nnte, mit welchem eine Filterung von Bildern sowie eine Reduktion der Rekonstruktionszeit m{\"o}glich ist.},
  subject      = {Komprimierte Abtastung},
  language  = {de}
}
@phdthesis{SalasRamirez2020,
  author    = {Salas Ramirez, Maikol},
  title     = {Methods to Improve Bone Marrow Dosimetry in Molecular Radiotherapy},
  doi       = {10.25972/OPUS-20850},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-208503},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2020},
  abstract  = {Bone marrow dosimetry is a topic of high interest in molecular radiotherapy. Predicting the level of hematological toxicity is one of the most important goals of nuclear medicine radiation dosimetry. To achieve this, it is necessary to quantify the absorbed dose to the active bone marrow, thus aiming at administering the most efficient therapy with a minimum level of adverse effects in the patient. The anatomical complexity of trabecular bone and bone marrow leads to the need of applying non-nuclear medicine imaging methods for determining the spatial distribution of soft tissue, adipose tissue, and bone in spongiosa. Therefore, the two objectives of this dissertation are: i) to apply magnetic resonance imaging (MRI) for quantification of the fat volume fraction, and ii) to validate a method based on dual-energy quantitative computed tomography (DEQCT) for quantification of the trabecular bone volume fraction. In a first step, an MRI sequence (two-point Dixon) for fat-water separation was validated in a 3 Tesla system by quantifying the fat volume fraction in a phantom and the lumbar vertebrae of volunteers and comparing with magnetic resonance spectroscopy (MRS). After successful validation, the fat volume fraction was retrospectively measured in the five lumbar vertebrae of 44 patient images acquired in the clinical routine. The two-point Dixon showed a good quantification of the fat volume fraction in the phantom experiment (-9.8\% maximum relative error with respect to the nominal values). In the volunteers, a non-significant difference between MRI and MRS was found for the quantification of the fat volume fraction in volumes-of-interest with similar dimensions and position in both quantification methodologies (MRI and MRS). In the study with patient data, the marrow conversion (red → yellow marrow) was found to be age-dependent, and slower in males (0.3\% per year) than in females (0.5\% per year). Also, considerable variability of the fat volume fraction in patients of similar ages and the same gender was observed. These results enable the use of two-point Dixon MRI in the quantification of the fat volume fraction in the bone marrow. Additionally, the constant marrow conversion during adulthood suggests that a patient-specific approach should replace the assumption of a constant cellularity volume fraction of 0.7 (reference man) (1,2) as proposed by the International Commission on Radiological Protection (ICRP). In a second step, a quantification method based on DEQCT was validated in two CT systems: i) a clinical CT integrated into a SPECT/CT and ii) a dual-source computed tomography (DSCT) system. The method was applied in two phantoms: the first was used to validate the DEQCT method by the quantification of the hydroxyapatite volume fraction in three vials of 50 ml each and three different hydroxyapatite concentrations (100 mg/cm3, 200 mg/cm3, 300 mg/cm3). The second phantom was the European spine phantom (ESP), an anthropomorphic spine phantom. It was used to quantify the bone mineral content (BMC) on the whole vertebra and the hydroxyapatite volume fraction (VFHA) in the spongiosa region of each vertebra of the phantom. Lastly, the BMC of lumbar vertebrae 1 (LV1) and 2 (LV2) was measured in a patient using DEQCT and dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA). Furthermore, the hydroxyapatite volume fraction (VFHA) and the bone volume fraction (VFB) was calculated for both the whole vertebrae and the spongiosa region of LV1 and LV2. The measured and nominal hydroxyapatite volume fraction in the vial phantom showed a good correlation (maximum relative error: 14.2\%). The quantification of the BMC on the whole vertebra and the VFHA on the spongiosa region showed larger relative errors than in the validation phantom. The quantification of BMC on LV1 and LV2 showed relative errors between DEXA and DSCT equal to 7.6\% (LV1) and -8.4\% (LV2). Also, the values of the VFHA (mineral bone) were smaller than the VFB. This result is consistent with the bone composition (mineral bone plus organic material). The DEQCT method enables the quantification of hydroxyapatite (mineral bone) and bone (mineral bone plus organic material) in a clinical setting. However, the method showed an overestimation of the quantified mineral bone volume fraction. This overestimation might be related to the lack of detailed information on the CT X-ray spectra and detector sensitivity. Also, the DEQCT method showed a dependency on the CT reconstruction kernel and the chemical description of the materials to be quantified. Based on the results of this work, the feasibility for quantifying the fat volume fraction and the bone volume fraction in the spongiosa in a clinical setting has been demonstrated/proven. Furthermore, the differences in fat volume fraction in females and males, as well as the variability of the fat volume fraction in subjects of similar ages, questions the approximation of the cellularity volume fraction by only a single ICRP reference value in bone marrow dosimetry for molecular radiotherapy. Lastly, this study presents the first approach for non-invasive quantification of the bone volume fraction (mineral bone plus organic material) for improved bone marrow dosimetry.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Fey2023,
  author    = {Fey, Philipp},
  title     = {KI-gest{\"u}tzte MR-Klassifizierung von Zellen und zellul{\"a}rer Differenzierung},
  doi       = {10.25972/OPUS-34516},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-345164},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2023},
  abstract  = {F{\"u}r die Verwendung von zellbasierten Therapeutika ist vor allem die korrekt Identifikation sowohl vom Ausgangsmaterial wie auch dem produziertem Material von zentraler Wichtigkeit. In dieser Arbeit wurde eine Methodik entwickelt, welche eine nicht-invasive Klassifizierung von Zellen und zellul{\"a}rer Entwicklung aufgrund ihrer zweidimensionalen Magnetresonanz-Korrelationsspektren erm{\"o}glichte. Hierzu wurde ein mobiler MR-Scanner mit einer Feldst{\"a}rke von 0.5T und einem Isozentrum von 1 cm3 verwendet. Aufgrund der kompakten und leichten Bauweise war es m{\"o}glich, das System in normalen Zellkulturlaboren zu verwenden. Von den Proben wurde ein zweidimensionales T1/T2 -Korrelationsspektrum aufgenommen, anhand dessen die Zellen klassifiziert werden sollten. Mithilfe von Agarose-Dotagraf® -Zell- Phantomen konnte die Stabilit{\"a}t und Reproduzierbarkeit des Messsystems und der verwendeten Sequenz validiert werden. Aufgrund der unter Umst{\"a}nden recht langen Messzeiten der MR-Technologie war auch die Handhabung und Kultur der Zellproben w{\"a}hrend des Messprozesses von großer Bedeutung. Um hierf{\"u}r den Durchsatz an Proben zu erh{\"o}hen, wurde eine kosteng{\"u}nstige und ebenfalls mobile Robotikanlage entwickelt. Diese basierte auf dem kommerziell erh{\"a}ltlichen Roboterarm Braccio, welcher durch einen Arduino Mega Mikrocontroller gesteuert wurde. Mit bis zu 24 Proben pro Tag konnte durch die Automatisierung der Durchsatz an Proben um den Faktor 3 - 4 gesteigert werden. Durch den entwickelten Prozess war es m{\"o}glich, eine umfangreiche Datenbank - bestehend aus 362 unabh{\"a}ngigen Messungen (biologische Replikate) - aufzubauen. Die Datenbank enthielt Messungen von zehn unterschiedlichen Zelllinien. Zus{\"a}tzlich wurden T1/T2 -Korrelationsspektren von mesenchymalen Stromazellen (MSCs) vor und nach deren Differenzierung zu Adipocyten aufgenommen, um ihre zellul{\"a}re Entwicklung nicht-invasiv charakterisieren zu k{\"o}nnen. Die aufgenommenen Daten wurden mithilfe einer geeigneten Support Vector Machine wie auch angepassten k{\"u}nstlichen neuronalen Netzwerken klassifiziert. Mithilfe dieser Methoden konnten die Zelllinien und MSCs anhand ihrer aufgenommenen Korrelationsspektren mit einer Genauigkeit von bis zu 98\% klassifiziert werden. Diese hohe Treffsicherheit legte den Schluss nahe, dass die Kombination aus nichtinvasiver, zweidimensionaler T1/T2 -MR-Relaxometrie und der Verwendung von geeigneten Methoden des machine learning und der k{\"u}nstlichen Intelligenz eine effiziente Methodik f{\"u}r die nicht-invasive Klassifizierung von Zellen sowie zellul{\"a}rer Entwicklung darstellt.},
  subject      = {Kernspintomografie},
  language  = {de}
}