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 der Patientin oder 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 sogenannte 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 Patientinnen und 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 der Patientin oder 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 (Anhang) 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 Ärztinnen und Ärzten und Informatikerinnen 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.

Expertinnen und Experten

• Prof. Dr. med. Axel Rominger - Chairman and Head Department of Nuclear Medicine
• Prof. Dr. ing. Kuangyu Shi - Head of Artificial Intelligence and Translational Theranostics (AITT)

Links

• European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging: Quantitative evaluation of a deep learning‑based framework to generate whole‑body attenuation maps using LSO background radiation in long axial FOV PET scanners. Hasan Sari · Mohammadreza Teimoorisichani · Clemens Mingels · Ian Alberts · Vladimir Panin · Deepak Bharkhada · Song Xue · George Prenosil · Kuangyu Shi · Mauricio Conti · Axel Rominger https://doi.org/10.1007/s00259-022-05909-3
• Nature Communications: Using domain knowledge for robust and generalizable deep learning-based CT-free PET attenuation and scatter correction. Rui Guo · Song Xue · Jiaxi Hu · Clemes Mingels · Konstantinos Zeimpekis · George Prensosil · Yue Wand · Yu Zhang · Marco Viscione · Raphael Sznitman · Axel Rominger · Biao Li · Kuangyu Shi https://www.nature.com/articles/s41467-022-33562-9