Location: MIC-Arena, Maria-Goeppert-Str. 3, 23562 Lübeck
Title: Konturierung von Niedrigkontrast-PET-Daten mittels Schwarmintelligenz
Abstract: Im Gebiet der bildgebenden Diagnostik in der Onkologie spielt die Positronenemissionstomographie (PET) eine zunehmend große Rolle. PET-Bildgebung mittels Standard-Tracern zur Unterstützung von Lokalisation und Abgrenzung von metabolisch aktiven Tumorarealen stellt eine weitgehend akzeptierte Methode dar. Darüberhinaus sind weitere Tracer in der Erforschung, die andere physiologisch relevante Parameter abbilden können. So können beispielsweise tomographische Bilder erzeugt werden, die indirekt Tumorhypoxie abbilden, also die Unterversorgung mit Sauerstoff.
Die Messung der Hypoxie ist überaus relevant, weil hypoxische Tumorzellen strahlenresistenter sind als normoxische Zellen; die Strahlentherapie zeigt unter Umständen weniger Wirkung. Hypoxiemessungen im Tumor sind auch unabhängig vom therapeutischen Verfahren ein in der Forschung häufig benutzter prognostischer Faktor.
Eine Herausforderung in diesem Feld ist die Weiterverarbeitung der entstehenden PET-Daten. Solche PET-Bildstapel zeigen in der Regel einen weit niedrigeren Kontrast zwischen Zielvolumen und Hintergrund als es in der klinischen Routine-PET der Fall ist. Somit müssen neue Methoden entwickelt werden, die es ermöglichen, auch diese Niedrigkontrast-PET-Bilddaten zu verarbeiten. Der Vortrag gibt einen Überblick über die Bemühungen im Dresdner OncoRay, einen Algorithmus basierend auf Schwarmintelligenz zu entwickeln, der in der Lage ist, Zielvolumendefinitionen auf solchen PET-Daten zu erzeugen. Die Validierung des Verfahrens mittels manuell erzeugter Konturen von erfahrenen Experten wird ebenfalls detailiert dargestellt.
