Verbesserung der Präzision und Genauigkeit der Positronen-Emissions-Tomographie: Einsatz von variationalen Methoden und maschinellem Lernen für fortschrittliche statische und dynamische PET-Bildrekonstruktion aus Rohdaten

• Antragsteller: Professor Dr. Reinhard Heckel
• Fachliche Zuordnung: Kommunikationstechnik und -netze, Hochfrequenztechnik und photonische Systeme, Signalverarbeitung und maschinelles Lernen für die Informationstechnik
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 569420668

Dieses Forschungsprojekt zielt darauf ab, die Qualität der statischen und dynamischen Positronen-Emissions-Tomographie (PET)-Bildrekonstruktion zu verbessern. Es adressiert die inhärenten Herausforderungen der PET-Bildgebung, wie hohe Rauschpegel in den aufgenommenen Daten aufgrund begrenzter Aufnahmezeiten und Dosisbeschränkungen, durch die Integration von Methoden des maschinellen Lernens (ML) und klassischen modellbasierten iterativen Rekonstruktionsverfahren. Das Projekt legt besonderen Wert auf die Entwicklung und Validierung sowohl fortgeschrittener ML-Methoden als auch klassischer nicht-ML-Verfahren, um eine Balance zwischen innovativen und robusten Ansätzen für die statische und dynamische PET-Rekonstruktion sicherzustellen. Ein zentrales Element des Projekts ist der Aufbau einer hochwertigen, vielfältigen und offenen Rohdatenbank für PET sowie die Entwicklung quelloffener Rechenwerkzeuge zur Unterstützung weltweiter Forschungsaktivitäten. Diese Infrastruktur soll die Bewertung ML-basierter und klassischer Rekonstruktionsmethoden erleichtern und Innovation sowie Zusammenarbeit in der Forschungsgemeinschaft fördern. Darüber hinaus soll ein Benchmark-Wettbewerb zur Bildrekonstruktion die Entwicklung und faire Bewertung neuer Algorithmen anregen und so die diagnostische Qualität der PET-Bildgebung verbessern. Durch die Kombination von ML mit klassischen Methoden sowie einem tiefen Verständnis der PET-Physik und -Rekonstruktion verfolgt dieses multidisziplinäre Projekt das Ziel, die klinischen Anwendungen der PET-Bildgebung voranzubringen – zum Nutzen von Patient:innen und der wissenschaftlichen Gemeinschaft.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Belgien, Österreich
• Partnerorganisation: Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF)
• Kooperationspartner: Professor Dr. Martin Holler; Professor Dr. Georg Schramm