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Durch die Verwendung radioaktiver Substanzen mit ihrer schädigenden Wirkung auf den menschlichen Körper besteht in der Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ein fortwährendes Interesse an der Reduktion der applizierten Dosis bei gleichbleibender Qualität der Ergebnisse. Zusätzlich ist im Hinblick auf die Wirtschaftlichkeit der Systeme eine Reduktion sowohl der Akquisitions- als auch der Rekonstruktionszeit erstrebenswert. In dieser Arbeit werden zwei Möglichkeiten vorgestellt, diese Ziele durch den Einsatz von Compressed Sensing (CS) zu erreichen.
Neben der Entwicklung neuartiger Rekonstruktionsalgorithmen können Filtertechniken eingesetzt werden, um eine qualitative Verbesserung rekonstruierter Bilder zu erzielen. Der Vorteil eines Filters besteht unter anderem darin, dass diese retrospektiv angewandt werden können. Es ist folglich möglich, die Qualität eines Bildes zu überprüfen 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 könnten bildgebende Verfahren wie die CT oder die PET mit weniger Messungen durchgeführt 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 vollständiger, analytisch rekonstruierter Datensatz dar. Dieser wird mit einer Reihe unterschiedlicher Abtastmuster retrospektiv unterabgetastet und jeweils erneut, unter Verwendung von CS rekonstruiert. Im rauschfreien Fall würde CS stets das Originalbild liefern. Das überlagerte Rauschen führt jedoch zu Artefakten und einer Verschlechterung des Ergebnisses. CS kann nun einerseits das Rauschen vermindern. Andererseits ist es durch die Mittelung mehrerer unterschiedlicher Rekonstruktionen möglich, die Artefakte zu reduzieren. Auf diesem Weg kann die Bildqualität signifikant verbessert werden. Es konnte gezeigt werden, dass die Technik sowohl für 2D, als auch für 3D Datensätze verwendet werden kann. Die größten qualitativen Verbesserungen werden erzielt, wenn der Datensatz lediglich aus wenigen Ereignissen besteht. In diesem Fall ist die Bildqualität der analytischen Rekonstruktionen extrem schlecht, die Verbesserung durch die Filtertechnik mit CS und die damit verbundene Erhöhung des Signal-Rausch-Verhältnisses jedoch am größten. Bei diesen Datensätzen können die Ergebnisse iterativer Rekonstruktionen übertroffen werden. In der Praxis wäre damit ein Einsatz speziell bei dynamischen oder getriggerten Aufnahmen denkbar. In beiden Fällen basieren die Rekonstruktionen nicht selten auf wenigen Ereignissen. Die resultierenden Bilder sind häufig von schlechter Qualität, womit eine Verbesserung durch Filterung sinnvoll ist.
Der zweite Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit der Rohdaten-basierten Triggerung am Kleintier-PET sowie mit dem Einsatz von CS zur Reduktion der Rekonstruktionszeit. Frühere Veröffentlichungen zeigten bereits die Anwendbarkeit Rohdaten-basierter Triggermethoden bei humanen Datensätzen. Im Hinblick auf eine präklinische Anwendung, speziell bei Datensätzen mit dem Fokus auf Mäuseherzen, 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 Datensätzen von Ratten, als auch von Mäusen erlaubt.
Ein nicht zu unterschätzender 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 größeren 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 für gewöhnlich eine dünnbesetzte Repräsentation im Frequenzraum. Dieses Vorwissen ermöglicht den Einsatz von CS. Anstelle des vollständigen 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 vollständige Triggersignal rekonstruiert. Die Stärke der Unterabtastung entspricht in etwa dem Faktor der Reduktion der Rekonstruktionszeit. Auf diesem Weg ist es möglich, eine signifikante Beschleunigung zu erzielen. Die Anwendung dieser Technik ist jedoch nicht auf die COMseg beschränkt. 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 aufwändiger 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 könnte, mit welchem eine Filterung von Bildern sowie eine Reduktion der Rekonstruktionszeit möglich ist.
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.
Für 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 zellulärer Entwicklung aufgrund ihrer
zweidimensionalen Magnetresonanz-Korrelationsspektren ermöglichte.
Hierzu wurde ein mobiler MR-Scanner mit einer Feldstärke von 0.5T und einem Isozentrum
von 1 cm3 verwendet. Aufgrund der kompakten und leichten Bauweise war
es möglich, 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 Stabilität und Reproduzierbarkeit des Messsystems und der
verwendeten Sequenz validiert werden.
Aufgrund der unter Umständen recht langen Messzeiten der MR-Technologie war
auch die Handhabung und Kultur der Zellproben während des Messprozesses von
großer Bedeutung. Um hierfür den Durchsatz an Proben zu erhöhen, wurde eine kostengünstige
und ebenfalls mobile Robotikanlage entwickelt. Diese basierte auf dem
kommerziell erhältlichen 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 möglich, eine umfangreiche Datenbank –
bestehend aus 362 unabhängigen Messungen (biologische Replikate) – aufzubauen.
Die Datenbank enthielt Messungen von zehn unterschiedlichen Zelllinien. Zusätzlich
wurden T1/T2 -Korrelationsspektren von mesenchymalen Stromazellen (MSCs)
vor und nach deren Differenzierung zu Adipocyten aufgenommen, um ihre zelluläre
Entwicklung nicht-invasiv charakterisieren zu können.
Die aufgenommenen Daten wurden mithilfe einer geeigneten Support Vector Machine
wie auch angepassten künstlichen 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 künstlichen Intelligenz eine effiziente
Methodik für die nicht-invasive Klassifizierung von Zellen sowie zellulärer
Entwicklung darstellt.