Genaue und effiziente Methoden für die Fluoreszenztomographie

• Antragsteller: Privatdozent Dr. Felix Gremse
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik ; Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik ; Rechnerarchitektur, eingebettete und massiv parallele Systeme
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 380646556

• Erstellungsjahr: 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die multimodale Fluoreszenztomographie (FMT) erlaubt die nichtinvasive quantitative Bestimmung der dreidimensionalen Fluoreszenzverteilung in kleinen Objekten, wie Körperteilen oder Labormäusen. Die Fluoreszenztomographie ist jedoch ein mathematisches und numerisches anspruchsvolles inverses Problem, was eine genaue und effiziente Berechnung der Lichtverteilungen im Objekt und eine aufwändige Rekonstruktion erfordert. Ziel dieses Projektes war Monte-Carlo-Simulationen des Lichtverhaltens im Nahinfraroten Bereich in Mauskörpern, um künstliche Rohdaten zu generieren, um damit Einflussfaktoren auf die Rekonstruktionsgüte zu bestimmen. Weiterhin sollten numerische Methoden wie z.B. implizite Matrixdarstellungen und GPU-beschleunigte Mehrgitterverfahren untersucht werden. Die Ziele umfassten auch eine experimentelle Untersuchung mittels multimodaler Bildgebung, um die Verbesserungen der Fluoreszenzrekonstruktion evaluieren und nutzen zu können. In diesem Projekt entwickelten wir GPU-beschleunigte Monte-Carlo-Simulationen, um künstliche Rohdaten zu berechnen. Da pro Scan hunderte von Simulationen erforderlich sind, untersuchten wir Verfahren zur Varianzreduktion, wobei Photonen dynamisch geteilt und zusammengefügt werden, um mehr bzw. weniger Aufwand in unbekannte bzw. bereits bekannte Bereiche zu investieren. Weiterhin simulierten wir das Hintergrundsignal, welches große praktische Relevanz hat, aber auch, zusammen mit der Varianzreduktion, eine Beschleunigung der Berechnungsdauer um mehrere Größenordnungen liefert. Um Speicherbedarf für die Rekonstruktionsmatrix zu reduzieren, wurde eine implizite Matrixdarstellung implementiert, die es ermöglicht sämtliche Messdaten für die Rekonstruktion verwenden zu können und somit eine höhere Auflösung erzielen können. Hierzu wurden passende iterative nichtnegative lineare Löser und Möglichkeiten zur Konvergenzbeschleunigung untersucht und integriert. Weiterhin wurden Rekonstruktionsmöglichkeiten zur Bestimmung von Absorptions- und Streuungskarten untersucht, wobei wir zumindest die Werte in homogenisierten Organen bestimmen konnten. Die Verbesserungen der Fluoreszenzrekonstruktion wurden mit in vivo PET-CT und CT-FMT Versuchen experimentell validiert, wozu eine doppelt markierte Probe (fluoreszent und radioaktiv) verwendet wurde. Weiterhin unterstützen wir Kollegen und Kooperationspartner bei ihren CT-FMT-Experimenten und konnten zu mehreren Publikationen beitragen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• A preclinical micro-computed tomography database including 3D whole body organ segmentations. Scientific Data, 5(1).
  Rosenhain, Stefanie; Magnuska, Zuzanna A.; Yamoah, Grace G.; Al Rawashdeh, Wa’el; Kiessling, Fabian & Gremse, Felix
  
• Histidine-rich glycoprotein-induced vascular normalization improves EPR-mediated drug targeting to and into tumors. Journal of Controlled Release, 282, 25-34.
  Theek, Benjamin; Baues, Maike; Gremse, Felix; Pola, Robert; Pechar, Michal; Negwer, Inka; Koynov, Kaloian; Weber, Benjamin; Barz, Matthias; Jahnen-Dechent, Willi; Storm, Gert; Kiessling, Fabian & Lammers, Twan
  
• Memory-Efficient Sparse Matrix-Matrix Multiplication by Row Merging on Many-Core Architectures. SIAM Journal on Scientific Computing, 40(4), C429-C449.
  Gremse, Felix; Küpper, Kerstin & Naumann, Uwe
  
• Data Curation for Preclinical and Clinical Multimodal Imaging Studies. Molecular Imaging and Biology, 21(6), 1034-1043.
  Yamoah, Grace Gyamfuah; Cao, Liji; Wu, Chao Wu; Beekman, Freek J.; Vandeghinste, Bert; Mannheim, Julia G.; Rosenhain, Stefanie; Leonardic, Kevin; Kiessling, Fabian & Gremse, Felix
  
• Non-invasive Imaging and Modeling of Liver Regeneration After Partial Hepatectomy. Frontiers in Physiology, 10.
  Zafarnia, Sara; Mrugalla, Anna; Rix, Anne; Doleschel, Dennis; Gremse, Felix; Wolf, Stephanie D.; Buyel, Johannes F.; Albrecht, Ute; Bode, Johannes G.; Kiessling, Fabian & Lederle, Wiltrud
  
• A collagen-binding protein enables molecular imaging of kidney fibrosis in vivo. Kidney International, 97(3), 609-614.
  Baues, Maike; Klinkhammer, Barbara M.; Ehling, Josef; Gremse, Felix; van Zandvoort Marc, A.M.J.; Reutelingsperger, Chris P.M.; Daniel, Christoph; Amann, Kerstin; Bábíčková, Janka; Kiessling, Fabian; Floege, Jürgen; Lammers, Twan & Boor, Peter
  
• Multimodal and multiscale optical imaging of nanomedicine delivery across the blood-brain barrier upon sonopermeation. Theranostics, 10(4), 1948–1959.
  May, Jan-Niklas; Golombek, Susanne K.; Baues, Maike; Dasgupta, Anshuman; Drude, Natascha; Rix, Anne; Rommel, Dirk; von Stillfried, Saskia; Appold, Lia; Pola, Robert; Pechar, Michal; van Bloois, Louis; Storm, Gert; Kuehne, Alexander J. C.; Gremse, Felix; Theek, Benjamin; Kiessling, Fabian & Lammers, Twan
  
• Mixing Matrix-corrected Whole-body Pharmacokinetic Modeling Using Longitudinal Micro-computed Tomography and Fluorescence-mediated Tomography. Molecular Imaging and Biology, 23(6), 963-974.
  Zuo, Simin; Al Rawashdeh, Wa’el; Rosenhain, Stefanie; Magnuska, Zuzanna; Gyamfuah, Yamoah Grace; Kiessling, Fabian & Gremse, Felix
  
• A Micro-computed Tomography Database and Reference Implementation for Parallel Computations of Trabecular Thickness and Spacing. Journal of Open Research Software, 10(1), 4.
  Nguyen, Thi-Ngoc-Thu; Höfter, Andreas; Leonardic, Kevin; Rosenhain, Stefanie; Kiessling, Fabian; Sae-Tang, Wannida; Naumann, Uwe & Gremse, Felix
  
• Intrinsic Respiratory Gating for Simultaneous Multi-Mouse μCT Imaging to Assess Liver Tumors. Frontiers in Medicine, 9.
  Thamm, Mirko; Rosenhain, Stefanie; Leonardic, Kevin; Höfter, Andreas; Kiessling, Fabian; Osl, Franz; Pöschinger, Thomas & Gremse, Felix