Entwicklung einer neuen, auf neuronalen Netzen basierenden Methode für die Partialvolumenkorrektur der SPECT/CT für eine verbesserte Quantifizierung von Organdosen in der molekularen Radiotherapie

• Antragsteller: Dr. Johannes Tran-Gia
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik ; Nuklearmedizin, Strahlentherapie, Strahlenbiologie
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 451001990

Bei der Radionuklidtherapie wird Patienten ein, meist mit einem Betastrahler markiertes, Radiopharmakon verabreicht. Radiopharmaka, die häufig systemisch injiziert werden, sind bei der Tumortherapie wirksam, bestrahlen aber auch gesundes Gewebe. Daher ist eine patientenspezifische Dosimetrie notwendig, um die Sicherheit einer Behandlung zu gewährleisten sowie das Therapieansprechen zu überprüfen. Dosimetrieberechnungen umfassen mehrere Schritte, wobei der erste Schritt die Bestimmung der Aktivität des Radiopharmazeutikums ist, das vom Zielorgan als Funktion der Zeit aufgenommen wird. Da sich Fehler durch alle darauffolgenden Schritte (Integration der Zeit-Aktivitäts-Kurve, Berechnung der Energiedosis) fortpflanzen, ist eine zuverlässige Aktivitätsbestimmung unerlässlich.Zur Messung peri-therapeutischer Aktivitätsverteilungen wird üblicherweise die quantitative SPECT/CT-Bildgebung (engl. single photon emission computed tomography / computed tomography) eingesetzt. Nach der tomographischen Rekonstruktion werden die vom bildgebenden System ermittelten Impulse in Aktivitätskonzentration umgerechnet. Trotz Anwendung aller heute verfügbaren Korrekturen (z.B. für Schwächung und Streuung) und einer rückführbaren Kalibrierung bleibt eine auflösungsbedingte Unschärfe bestehen. Dieser so genannte Partialvolumeneffekt stellt eine erhebliche technische Herausforderung dar, die für eine zuverlässige räumliche Zuordnung der Energiedosis gelöst werden muss. Ein weiteres Problem ist die Kalibrierung, die häufig anhand von kommerziellen, nicht patientenspezifischen Phantomen einfacher Geometrien erfolgt (z.B. Kugeln oder Zylinder). Da Partialvolumenfehler von der räumlichen Verteilung der Aktivität im gesamten Gesichtsfeld abhängen, steigert eine Validierung anhand von patientenspezifischen Phantomen das Vertrauen in die quantitative SPECT/CT erheblich.Eines der Hauptziele des vorgeschlagenen Projekts ist die Entwicklung einer neuen Methode zur Korrektur von Partialvolumenfehlern auf der Basis von künstlicher Intelligenz. Um die große Datenmenge zu erzeugen, die für das Training der dafür verwendeten neuronalen Faltungsnetze erforderlich ist, werden in Zusammenarbeit mit der Medizinphysik der Universität Lund, einem der führenden Experten auf diesem Gebiet, Monte-Carlo-Simulationen durchgeführt. Um die oben erwähnten Validierungsschwierigkeiten zu überwinden, wird zunächst ein patientenspezifisches Nierenphantom auf der Grundlage morphologischer Patientenbilddaten entworfen. Anschließend werden anhand dieses Designs mit zwei der gebräuchlichsten 3D-Drucktechnologien (Schmelzschichtung und Stereolithographie) befüllbare Phantome hergestellt, und die vielversprechendere der beiden Methoden identifiziert und ggf. optimiert. Zur Validierung der neu entwickelten Methode werden SPECT/CT-Messungen der patientenspezifischen Phantome durchgeführt. Abschließend wird die Methode an einer kleinen Patientenkohorte angewendet, um die klinische Anwendbarkeit zu beurteilen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen