Projekt

Die medizinische Bildrekonstruktion ist ein wichtiges diagnostisches Verfahren, mit dessen Hilfe zwei- und dreidimensionale Innenansichten der Organe eines Patienten ermöglicht werden. Die Bildqualität der rekonstruierten Volumina hängt dabei (häufig sehr stark) von den regelbaren und spezifischen Parametern des bildgebenden Systems und des Verarbeitungsprozesses ab. Dazu kommt, dass der Begriff Bildqualität im Zusammenhang mit den für die Diagnose erforderlichen Bildeigenschaften verstanden werden muss, was wiederum von der persönlichen Empfindung des menschlichen Betrachters beeinflusst ist.

In der digitalen Brust-Tomosynthese (DBT) ist die Datengewinnung mehreren Restriktionen unterworfen (beschränkter Abtastwinkel, niedrige Gesamtdosis), so dass die optimale Einstellung der Rekonstruktionsparameter erforderlich wird, um wettbewerbsfähige Bildqualitäten zu erreichen. Mammographische Bilder dienen hauptsächlich der Früherkennung von Brustkrebs - der häufigsten Krebsart unter Frauen laut der Weltgesundheitsorganisation WHO (2014) [1]. Deshalb müssen zur Erreichung der geforderten optimalen Bildqualität in der DBT zum Einen Erhaltung und bestmögliche Erkennbarkeit von Läsionen wie Mikrokalzifikationen, Massen und 'spiculations' (Massen mit verzweigten Fortsätzen) und zum Anderen Unterdrückung von vom Bildgebungssystem induziertem Bildrauschen in Einklang gebracht werden.

Das Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung und Bereitstellung von Werkzeugen zur Schätzung der optimalen Einstellung eines mehrdimensional parametrisierten Rekonstruktionsverfahrens im Hinblick auf die vorab definierten Anforderungen eines Betrachters. Die Zusammenführung von Techniken aus dem Bereich der Mustererkennung und einem entsprechend parametrisierten Rekonstruktionsalgorithmus wird genutzt, um den diagnostischen Wert von Tomosynthesebildern zu verbessern.

[1] World Cancer Report 2014, IARC, Lyon 2014.