Computertomographie: Mit innovativer Technik Erkrankungen besser erkennen

Ab dem Jahr 1972 haben Computertomographien (CT) die Medizin bereichert. Die Geräte bestehen aus einer Röntgenquelle, einem Detektor und einem rechnergestützten System, um Daten zu analysieren. Ärztinnen und Ärzte erhalten nicht invasiv Einblicke in das Körperinnere. Zuvor gab es vor allem Röntgenaufnahmen oder endoskopische Methoden.

Computertomographen nutzen – wie schon das normale Röntgen – eine bekannte Eigenschaft der Physik. Röntgenstrahlung wird von Geweben unterschiedlicher Dichte verschieden stark absorbiert. Knochen, die Strahlung schlechter durchlassen, oder dichtes Gewebe erscheinen beispielsweise hell, während Lungengewebe dunkel dargestellt wird.

Damit sind die Möglichkeiten längst nicht ausgeschöpft. Trifft Röntgenstrahlung nämlich auf eine Grenzfläche, beispielsweise zwischen Gewebe und Luft, wird sie kleinwinklig gestreut. Darin verbergen sich weitere Informationen über das Gewebe, die im klassischen Röntgen und damit in der normalen Computertomographie fehlen. Forschende der Technischen Universität München (TUM) zeigen jetzt, wie sich dieses sogenannte Dunkelfeld-Röntgen für dreidimensionale CT-Scans nutzen lässt.

„Wir konnten erstmals zeigen, dass sich das Dunkelfeld-Röntgen auch in einen klinischen Computertomographen integrieren lässt“, sagt Franz Pfeiffer. Er ist Professor für biomedizinische Physik und Direktor des Munich Institute of Biomedical Engineering der Technischen Universität München (TUM). Im neuen Verfahren sieht er zahlreiche Vorteile, unter anderem bei der Untersuchung von Lungengewebe, von Nierensteinen oder von sonstigen Ablagerungen im Körper.

Hardware und Software für die Computertomographie

Zum Hintergrund: Gestreute Röntgenstrahlung lässt sich nicht einfach per Detektor nachweisen. Dafür sind spezielle optische Elemente, sogenannte Gitter, erforderlich. Sie werden zwischen den Detektor und die Röntgenquelle gebracht. Auf dem Detektor entstehen charakteristische Muster, wenn sich eine Probe im Strahlengang befindet. Daraus lassen sich weitere Informationen über Feinstrukturen gewinnen.

Bei der Entwicklung eines Prototyps mit geeigneter Größe, um Menschen zu untersuchen, sind die Forschenden auf zahlreiche Herausforderungen gestoßen. In handelsüblichen Computertomographen rotiert die Scan-Einheit mit hoher Geschwindigkeit, was zu Vibrationen führt. Präzise Messungen stören die fein abgestimmte Messtechnik im Inneren des Geräts. Diesen eigentlich hinderlichen Effekt haben sich Forschende sogar zunutze gemacht. Sie verwenden Vibrationen, um Gitter gezielt zu verschieben. Außerdem wurde ein spezieller Algorithmus programmiert, der anhand von Referenz-Scans Effekte der Schwingungen per Computer herausrechnet.

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Mit dem Dunkelfeld-Röntgen Lungenerkrankungen besser erkennen

Jetzt planen die Münchener Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, ihr Gerät weiter für den Praxiseinsatz zu optimieren. Läuft alles nach Plan, stehen Ärztinnen und Ärzten pro Untersuchung sowohl konventionelle Röntgenbilder als auch Dunkelfeld-Aufnahmen zur Verfügung.

Vor wenigen Monaten hatten die Forschenden bereits gezeigt, dass das Dunkelfeld-Verfahren Unterschiede in Geweben besser darstellen kann, verglichen mit der normalen Technik. Davon profitieren vor allem Patienten mit Lungenleiden wie der chronisch obstruktive Lungenerkrankung. In normalen Röntgenaufnahmen sind geringe Unterschiede im Gewebe gesunder oder erkrankter Lungen kaum sichtbar. Was auch für das Verfahren spricht, ist die niedrigere Strahlendosis. Denn Betroffene müssen im Fall einer Krankheitsprogression eben regelmäßig untersucht werden. COPD zählt zu den chronischen Krankheiten.

Künstliche Intelligenz, neue Detektoren, mehrere Strahlenquellen   

Andere innovative Technologien der Computertomographie sind schon kommerziell verfügbar. So hat die Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie der Universitätsmedizin Mainz Mitte Januar 2022 ein photonenzählendes Gerät in Betrieb genommen. Es arbeitet mit zwei Röntgenquellen und mit einer neuen Detektor-Technologie. Einzelne Röntgenphotonen werden direkt erfasst. Die Auflösung verbessert sich, und die Strahlenbelastung ist um bis zu 45% niedriger als bei konventionellen Geräten.

In großen Sprüngen geht es auch bei der Datenauswertung voran. Algorithmen der künstlichen Intelligenz beziehungsweise des maschinellen Lernens helfen Ärztinnen und Ärzten, Muster in Datensätzen zu erkennen. Dazu benötigen sie einen Satz an Trainingsdaten. Algorithmen „lernen“ und verbessern ihre Resultate immer weiter. Sie sind perspektivisch eine Entscheidungshilfe, werden die Einschätzung der Fachleute aber nicht ersetzen.

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