Spitzenstellung der Berner Nuklearmedizin dank Kooperation Inselspital – Universität Bern
Am Inselspital, Universitätsspital Bern sind Medizingeräte der neusten Generation im Einsatz. Im Jahr 2020 erfolgte die Installation des weltweit ersten Ganzkörper – PET/CT – Gerätes. Während des ersten Jahres im klinischen Einsatz wurden, in Zusammenarbeit mit dem Center for Artificial Intelligence in Medicine (CAIM) der Universität Bern, Methoden und Algorithmen entwickelt, die eine noch feinere und dynamisch korrektere Bildgebung erlauben. Das Ergebnis ist eine wesentlich geringere Strahlenbelastung für die Patienten und eine kürzere Aufenthaltsdauer im PET/CT-Gerät.
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Mittels PET/CT (Positronen-Emissions-Tomographie / Computertomographie) lässt sich abklären, wie sich Tumore ausbreiten und wie sie auf eine Therapie ansprechen, des Weiteren können auch neurologische und kardiologische Fragestellungen beantwortet werden.
Das Verfahren setzt den Einsatz kleiner Mengen radioaktiver Substanzen voraus, welche dem Patienten verabreicht werden und in der Folge im Scanner detektiert und in Form von Schnittbildern visualisiert werden. Gleichzeitig erfolgt die Anfertigung einer Computertomographie, welche zum einen eine anatomische Zuordnung erlaubt, andererseits methodenbedingt angefertigt werden muss, um das PET-Bild für räumliche Schwächungen zu korrigieren – Prozesse im tiefen Inneren des Körpers müssen gegenüber oberflächlichen Prozessen in der Intensität angehoben werden. Am Inselspital kommen heute schon die weltweit besten und sensitivsten PET-Scanner zum Einsatz, welche mit einer vergleichsweise geringen Strahlenbelastung auskommen. Nun kann diese bei ausgewählten Gruppen von Patienten noch weiter reduziert werden.
Bessere Bildqualität dank KI-gestützter Bildkorrektur
Der 2020 neu installierte «BiographVisionQuadra» Scanner ist in der Lage, ein Bild vom Kopf bis zum Becken des Patienten auf einmal zu erstellen, und dies um ein Vielfaches schneller als bisher. Zuvor waren dafür drei verschiedene Aufnahmen an drei Folgetagen nötig. Zusätzlich kann die Strahlenbelastung dank einer kleineren Dosis an radioaktiv markierten Substanzen weiter reduziert werden. In zwei kürzlich publizierten Studien (siehe Kasten) konnte gezeigt werden, dass durch den Einsatz von Deep Learning (KI) die Bildqualität weiter gesteigert werden kann.
Erfolgreiche Zusammenarbeit von KI und Medizin
Der Einsatz von KI-Verfahren wird in der medizinischen Bildgebung immer wichtiger, daher ist bei dieser Forschung eine enge Kooperation zwischen Ärzten und Informatikern notwendig. Dies wird am Inselspital in der Nuklearmedizin mit dem CAIM (Center for Artificial Intelligence in Medicine) der Universität Bern auf sehr hohem Niveau erfolgreich betrieben.
Es laufen derzeit weitere Forschungsprojekte, um die Strahlenbelastung bei einer PET/CT-Aufnahme noch weiter zu reduzieren und letztlich auf ein Niveau vergleichbar mit einem Transatlantikflug zu bringen. Eine solche Reduktion setzt insbesondere den Einsatz eines Ganzkörperscanners voraus, wie er schweizweit nur in Bern verfügbar ist.PS
Literatur
- Sari H et al.: Quantitative evaluation of a deep learning‑based framework to generate whole‑body attenuation maps using LSO background radiation in long axial FOV PET scanners. European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging. 2022.
- Guo R et al.: Using domain knowledge for robust and generalizable deep learning-based CT-free PET attenuation and scatter correction. Nature Communications: https://www.nature.com/articles/s41467-022-33562-9
