Bayessche Rekonstruktionsalgorithmen für die Niedrigdosis-Computertomographie
Projekt 01FMTHH21
Bayessche Rekonstruktionsalgorithmen für die Niedrigdosis-Computertomographie
Ausgangssituation
Die Anwendung moderner Computertomographie (CT) wird durch zwei Faktoren entscheidend beschränkt: Die individuelle Strahlenexposition und die Aufnahmezeit. Für die Erstellung einer tomographischen Aufnahme werden mehrere (bis zu 800) Röntgenbilder pro Schicht durchgeführt. Daraus resultiert eine Vielzahl von nötigen Röntgenprojektionen und damit eine erhebliche Strahlenbelastung. Aus diesen Einzelprojektionen wird das tomographische Bild mit Hilfe von Algorithmen rekonstruiert. Diese Rekonstruktion stellt eine Näherungslösung dar, dessen Qualität maßgeblich von der Anzahl der Projektionen abhängt. Eine einfache Möglichkeit, die Strahlendosis signifikant zu reduzieren und die benötige Aufnahmezeit zu verkürzen, ist die Verwendung von weniger Projektionen pro Schicht. Der damit einhergehende Qualitätsverlust der Rekonstruktion kann jedoch dazu führen, dass pathologische Strukturen wie bspw. feine Frakturlinien nicht mehr sichtbar sind.
Zielsetzung
Modellbasierte Methoden, die die Tomographie durch iteratives Lösen eines Gleichungssystems berechnen, können zu genaueren Rekonstruktionen führen, haben jedoch einen höheren Rechenaufwand zur Folge. Um die Rechenzeit zu reduzieren, können die Modellparameter auch im Vorfeld auf Basis eines Datensatzes aus Sinogrammen gelernt werden. Dies kann, insbesondere bei Anwendung moderner Convolutional Neural Networks (CNN), dazu führen, dass neue, ungesehene Bilder auf Basis von zuvor gelernten Bildstatistiken erstellt werden. Als Folge werden Bildmerkmale in die Rekonstruktionen eingebettet, die im Sinogramm nicht enthalten sind. Im Rahmen dieses Vorhabens möchten wir daher eine neue Rekonstruktionsmethode erforschen, die die Vorteile modell- und lernbasierter Verfahren kombiniert und dabei Nachteile ausgleicht. In vorherigen Arbeiten wurden am MTEC bereits erfolgreich Bayessche CNNs als neuronale Repräsentation von medizinischen Bildern für die Bildverbesserung angewendet. Es wird vermutet, dass sich diese Verfahren ebenfalls für die tomographische Rekonstruktion eignen und mit weniger Projektionen ein im Vergleich zur klassischen Rückprojektion gleichwertiges Ergebnis liefern. Dies hat automatisch eine Reduktion der Strahlenbelastung zur Folge.

Bild: (Links) Sinogramm aus Röntgenbildern einer CT-Rotation. (Rechts) CT-Rekonstruktionen in Abhängigkeit der Projektionsanzahl. Weniger Projektionen verschlechtern die Bildqualität.
Vorgehensweise
Bei der Anwendung Bayesscher Verfahren werden vor der Betrachtung der Daten Annahmen über die Verteilung der Modellparameter getroffen. Während der Berechnung der Parameter wird überprüft, inwieweit diese von den A-priori-Annahmen abweichen. Dieses Vorgehen verhindert eine Überanpassung an die Daten; ein Problem, das insbesondere bei geringer Datenmenge auftritt. Das fachärztlich-radiologische Expertenwissen am UKE ist für die Bewertung der Rekonstruktionsgüte zwingend erforderlich. Mit Hilfe der Anschubfinanzierung der FMTHH Förderlinie sollen erste Erkenntnisse generiert werden, die für das Einwerben einer Folgeförderung notwendig sind.
Beteiligte
M.Sc. Robin Mieling
Projektleitung, Entwicklung und Evaluation der Methoden
Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme
TUHH
Prof. Dr.-Ing. Alexander Schlaefer
Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme
TUHH
Dr. med Inga Kniep
Projektleitung UKE, Forensische Radiologie
Institut für Rechtsmedizin
UKE
Dr. med Moritz Gerling
Assistenzarzt
Institut für Rechtsmedizin
UKE
PD Dr. med. Axel Heinemann
Institut für Rechtsmedizin
UKE
Prof. Dr. med. Benjamin Ondruschka
Institut für Rechtsmedizin
UKE
Publikationsliste
- Kniep, A. Heinemann, C. Edler, J. Sperhake, K. Püschel, B. Ondruschka und A. Schröder. „COVID-19 lungs in post-mortem computed tomography“. In: Rechtsmedizin 31 (2021), S. 145–147.
- Kniep, M. Lutter, A. Ron, C. Edler, K. Püschel, H. Ittrich, M. Heller und A. Heinemann. „Postmortale Bildgebung der Lunge bei COVID-19-Todesfällen“. In: Der Radiologe 60 (2020), S. 927–933.
- Goebels, C. Edler, A. Fitzek, J. Schädler, A. S. Schröder, I. Kniep und K. Püschel. „Obduktionen bei COVID-19“. In: Der Klinikarzt 49 (2020), S. 404–408.
- M. Neidhardt, S. Gerlach, R. Mieling, M. Laves, T. Weiß, M. Gromniak, A. Fitzek, D. Möbius, I. Kniep, A. Ron, J. Schädler, A. Heinemann, K. Püschel, B. Ondruschka, A. Schlaefer (2022). Robotic Tissue
PEEK- Entwicklung eines Phantoms zur „end-to-end“ Verifikation einer Kleintierbestrahlung
Projekt 03FMTHH21
PEEK- Entwicklung eines Phantoms zur „end-to-end“ Verifikation einer Kleintierbestrahlung
Ausgangssituation
In der präklinischen Strahlenforschung wird auf Tierversuche, vorrangig an Kleintieren, wie Mäusen oder Ratten, zurückgegriffen, damit neue Behandlungskonzepte untersucht und verifiziert werden können, bevor diese in die Klinik umgesetzt werden. Eine präzise Bestrahlung wird mit Hilfe von individuellen Computertomographie (CT)-Bildern geplant, um die Verteilung der Strahlendosis im Tumor sowie im gesunden Gewebe zu berechnen. Als weiteres bildgebendes Verfahren in der präklinischen Forschung bietet die Biolumineszenz (BL)-Bildgebung mehrere Vorteile, vor allem um die Tumorausdehnung zu erfassen, das Ansprechen des Tumors auf die Bestrahlung zu untersuchen, oder die Bildung von Metastasen nachzuweisen, da diese Informationen nur bedingt durch die CT zu gewinnen sind. Ein Bestrahlungsgerät mit integrierter BL-Bildgebung ermöglicht deshalb eine biologische Anpassung des Behandlungskonzepts unmittelbar vor einer Bestrahlung, ohne das Tier weiter zu bewegen oder mit zusätzlichen Untersuchungen zu belasten.
Zielsetzung
Künstliche Modelle, sogenannte Phantome, bieten eine gute Möglichkeit zur Verringerung oder Ersetzung von Tierversuchen, indem diese für die Kalibrierung und Qualifizierung der zunehmend komplexeren Verläufe sowie für die technische Optimierung der Behandlungstechniken eingesetzt werden. Während in den letzten Jahren immer mehr Phantome für die CT-geführte Berechnung und die Messung der Strahlendosis entwickelt worden sind, gibt es noch Bedarf für anatomisch korrekte Modelle, welche eine Verifikation des gesamten Prozesses, von der kombinierten CT-BL-Bildgebung bis zur Bestrahlung, ermöglichen. Daher ist das Ziel des Projekts PEEK die Entwicklung eines Kleintier-Phantoms zur „end-to-end“ Verifizierung einer Kleintierbestrahlung mit integrierter CT- und BL-Bildgebung.

Abbildung 1: Eine Maus mit einem mit Biolumineszenz markierten Tumor wird mit Biolumineszenz-Bildgebung und Computertomographie untersucht. Der Tumor kann in der Computertomographie nur bedingt nachgewiesen werden, sodass eine Bildfusionierung eine präzisere Lokalisierung und Ausdehnung der zu bestrahlenden Region ermöglicht.
Vorgehensweise
Das zu entwickelnde Phantom soll zunächst die Möglichkeit bieten, eine Untersuchung und Kalibrierung an der präklinische Plattform SmART+ der Firma Precision X-Ray so durchzuführen, dass zur präzisen Lokalisierung und Ausdehnung des Tumors und/oder der Metastasen die BL-Bilder mit den CT-Bildern miteinander fusioniert werden können (s. Abbildung 1). Zu diesem Zweck sollen verschiedenen Materialien untersucht werden, welche sowohl bezüglich der Absorption von Röntgenstrahlen als auch der Ausbreitung der BL-Signale biologisches Gewebe nachahmen. Mittels additiver Fertigung und durch Integration von geeigneten Gewebesurrogaten sollen vorhandene Phantom-Prototypen optimiert werden. Des Weiteren sollen Zellen oder ex-vivo Gewebeproben untersucht und integriert werden. Monte Carlo Simulationen sollen zusätzlich die Genauigkeit der Bestimmung der Tumorlokalisation und -Ausdehnung sowie der dafür vorgesehenen Berechnungsalgorithmen untersuchen.
Beteiligte
M.Sc. Marie Wegner
Projektleitung
Institut für Produktentwicklung und Konstruktionstechnik
TUHH
Prof. Dr.-Ing. Dieter Krause
Institut für Produktentwicklung und Konstruktionstechnik
TUHH
Dr. rer. nat. Sabrina Köcher
Projektleitung
Labor für Strahlenbiologie und Experimentelle Radioonkologie
UKE
Dr. Elisabetta Gargioni
Medizinphysikerin
Klinik für Strahlentherapie und Radioonkologie
UKE
Publikationsliste
2021
- S. Latus, J. Sprenger, M. Neidhardt, J. Schadler, A. Ron, A. Fitzek, M. Schlüter, P. Breitfeld, A. Heinemann, K. Püschel, A. Schlaefer (2021). Rupture detection during needle insertion using complex OCT data and CNNs. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 68 (10), 3059-3067.
- M. Neidhardt, S. Gerlach, M.-H. Laves, S. Latus, C. Stapper, M. Gromniak, A. Schlaefer (2021). Collaborative robot assisted smart needle placement. Current Directions in Biomedical Engineering. 7. (2), 472-475
- S. Latus, P. Breitfeld, M. Neidhardt, W. Reip, C. Zöllner, A. Schlaefer (2020). Boundary prediction during epidural punctures based on OCT relative motion analysis. EUR J ANAESTH. 2020 (Volume 37 | e-Supplement 58 | June 2020)
- L. Bargsten, A. Schlaefer (2020). SpeckleGAN: a generative adversarial network with an adaptive speckle layer to augment limited training data for ultrasound image processing. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 15 (9), 1427-1436.
Predicting the influence of the nano-compositional bone architecture via finite element modeling
Projekt 02FMTHH21
Predicting the influence of the nano-compositional bone architecture via finite element modeling
Ausgangssituation
Osteoporosis, the most prevalent bone disorder in the world, is a significant risk factor for fragility fracture in elderly individuals. The bone fracture can result in chronic pain, decreased overall health status, reduced mobility and sometimes loss of independence, and finally has high clinical and economic burden. Human bone is a complex composite material with a hierarchical structure at different length scales, resulting in a unique mix of strength and toughness characterized by its constituents: mineral, collagen, and non-collagenous elements. Many of bone’s strength and toughness mechanisms are tied to the formation and repair of microcracks. High energy loading causes many microcracks in the bone structure, which disperse energy and prevent the formation of a major bone fracture. It is known that the crack propagation behavior of aged or diseased bone differs from that of healthy bone, resulting in a considerable drop in bone fracture toughness. To prevent the cracks from accumulating, bone’s ability to repair damaged tissue (e.g., micro-cracks), known as remodeling, comes into action, resorbing damaged bone and replacing it with new bone. A new osteon is formed as a result of the remodeling process, as well as a thin interface between the new osteons and the surrounding matrix. This interface layer, known as the cement line, is typically 2-5m thick and serves as a preferred site for micro-crack deflection. The remodeling process, which is a fundamental process in bone metabolism, is directed by mechanosensitive osteocytes embedded in the bone matrix. Their voids, known as osteocyte lacunae, indicate a gap in the bone structure. The dimensions and spatial layout of the lacuna differ considerably depending on age and disease. Their appearance in terms of size, form, and distribution can have a direct impact on bone strength and fracture risk, as well as lead to lower energy dissipation capacities, making the bone more fragile. As a result, the osteocyte lacuna arrangement, as well as the cement lines, play an important role in the mechanical properties of cortical bone, including fracture toughness and bone integrity. Changes in cortical bone microstructure may be linked to impaired fracture propagation behavior, resulting in altered bone toughness qualities. However, it is unclear how (age- or disease-related) changes in lacunar and osteonal architecture serve as either potential stress concentrators causing crack initiations or barriers slowing the propagation of micro-cracks. Today, new imaging methods like micro-computed tomography (1µm image resolution) and quantitative backscattered imaging allow for the quantification of bone structures and composition, allowing for the computational simulation of crack mechanisms. Notably, due to the challenges in experimental work, computational analysis such as the Finite Element Method (FEM) are powerful tools for studying bone fracture mechanisms and can be efficiently used to model competing toughening mechanisms and study microstructural effects on bone fracture properties.
Zielsetzung
The main goal of the proposed work is to develop a computational approach to model the crack initiation and propagation in cortical bone respecting cement line and osteon structure as well as osteocyte density and shape. Therefore, the disease- and age-related changes in the structural characteristics of the bone matrix including the osteocyte lacuna distribution and Haversian canal size and shape will be determined using micro computed tomography. Then, the analysis of the micro-crack initiation and propagation in the bone microstructure in presence of osteocyte lacunae and Haversian canals will be performed to assess the fracture toughness of the cortical bone. It is worth noting that during the analysis, the image segmentation due to precisely diagnosing the borders of cement lines around the osteon will be optimized to study the role of micro-crack initiation, propagation and accumulation mechanism in cortical bone.
Beteiligte
Dr.-Ing. Kevin Linka
Institute for Continuum and Material Mechanics
TUHH
Prof. Dr.-Ing. Christian J. Cyron
Institute for Continuum and Material Mechanics
TUHH
Dr. Mahan Qwamizadeh
Heisenberg Research Group & Bioengineering
Department of Osteology and Biomechanics (IOBM)
UKE
Dr. rer. nat. Felix N. Schmidt
Heisenberg Research Group & Bioengineering
Department of Osteology and Biomechanics (IOBM)
UKE
Prof. Dr. rer. medic. Björn Busse
Heisenberg Research Group & Bioengineering
Department of Osteology and Biomechanics (IOBM)
UKE
Publikationsliste
2021
- S. Latus, J. Sprenger, M. Neidhardt, J. Schadler, A. Ron, A. Fitzek, M. Schlüter, P. Breitfeld, A. Heinemann, K. Püschel, A. Schlaefer (2021). Rupture detection during needle insertion using complex OCT data and CNNs. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 68 (10), 3059-3067.
- M. Neidhardt, S. Gerlach, M.-H. Laves, S. Latus, C. Stapper, M. Gromniak, A. Schlaefer (2021). Collaborative robot assisted smart needle placement. Current Directions in Biomedical Engineering. 7. (2), 472-475
- S. Latus, P. Breitfeld, M. Neidhardt, W. Reip, C. Zöllner, A. Schlaefer (2020). Boundary prediction during epidural punctures based on OCT relative motion analysis. EUR J ANAESTH. 2020 (Volume 37 | e-Supplement 58 | June 2020)
- L. Bargsten, A. Schlaefer (2020). SpeckleGAN: a generative adversarial network with an adaptive speckle layer to augment limited training data for ultrasound image processing. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 15 (9), 1427-1436.
Smart design of extracellular matrix scaffolds to evaluate immune cell migration and anti-tumoral function
Projekt 04FMTHH21
Smart design of extracellular matrix scaffolds to evaluate immune cell migration and anti-tumoral function
Ausgangssituation
Immune cell migration is a key step of the immune response, and its outcome depends on the efficient trafficking of leukocytes, such as dendritic cells (DCs) and T cells, which constantly patrol our body. Upon danger signal detection, leukocytes switch to a fast migration to reach the lymph nodes and start the T cell-mediated immune response. Importantly, the interaction with the microenvironment and other cells are main determinants of this migratory response, especially in pathological contexts, such as the tumor microenvironment where soluble molecules are released to impair proper immune cell function and migration. In addition, changes in the extracellular matrix, as those of the tumor microenvironment, trigger specific signaling pathways that impair proper immune cell migration and function. The Sáez lab investigates how different soluble factors control leukocyte migration by combining live-cell microscopy and microfluidics.
In order to decompose the contribution of the soluble factors released by the cancer cells of the tumor and the changes in the extracellular is necessary to develop physical and chemical methods to obtain matrices that mimick those found in the tumor microenvironment. The Sáez laboratory has therefore joined efforts with the Schroeter laboratory, which specializes in the synthesis of macro- and mesoporous matrices, so called “aerogels”, based on biopolymers. Since control and characterization of porous microstructures is crucial in the aerogel manufacturing process, combining the expertises of both laboratories provides a promising starting point for generation of extracellular matrices with the desired properties, their inclusion in microfluidic devices and therefore for determining the mechanisms of cell migration in tumor microenvironments.
Zielsetzung
The overall aim of this project is to develop extracellular matrices with controllable properties, to mimic the physical properties of the tumor microenvironment, and to study immune cell behavior on it in presence or absence of soluble molecules present in this context. Therefore we will develop a method to obtain biopolymer based gels for 3D cultures with specific particle sizes, pore structures and surface adhesivity.

Figure. Left, dendritic cell (orange) embedded in a collagen gel (blue). Nucleus is stained (green). Right, alginate gels under native state (top) or after surface modification (bottom), note the difference in the pore size.
Vorgehensweise
We will generate gels from different biopolymers to reproduce the main features of the extracellular matrices observed in the tumor microenvironment. Therefore, in a first step biopolymer hydrogels will be produced from different proteins and polysaccharides (e.g. cellulose and alginate) and included into microfluidic chips. The microstructural properties will be controlled via different gelation techniques (e.g. variation of pH, temperature, biopolymer- and salt contents). Some of the hydrogels will be processed to aerogels via solvent exchange and supercritical CO2 drying steps, which enables preservation and characterization of the gel structure in dry state. Main properties of the gels like pore size distributions and overall porosity will be characterized using scanning electron microscopy and gas porosimetry. After identification of the most suitable matrix for cell migration, further modifications to the gels properties will be employed (e.g. change of surface adhesivity, inclusion of small spheres) in order to optimize the gels properties to mimic tumor microenvironments.
Then, we will characterize the behavior of immune cells in physiological and pathological conditions, such as the tumor microenvironment, by using 3D cultures, live-cell microscopy and image analysis. In parallel, we will analyze the effect of the main soluble molecules present in the tumor microenvironment over immune cell migration and cytotoxic activity. If successful, our project will advance deciphering the contribution of the soluble components of the tumor microenvironment and consequent cell communication, and the role of the extracellular matrix in such interaction.
Beteiligte
Dr. Baldur Schroeter
Group Leader of Aerogel Group
Institute of Thermal Separation Processes
TUHH
Prof. Dr.-Ing. Irina Smirnova
Institut of Thermal Separation Processes
TUHH
Prof. Dr. Pablo J. Sáez
Head of the Cell Communication and Migration Laboratory
Institute of Biochemistry and Molecular Cell Biology
UKE
Prof. Dr. rer. nat. Dr. med. habil. Andreas Guse
Institute of Biochemistry and Molecular Cell Biology
UKE
Publikationsliste
Harcha PA, López-López T, Palacios AG, Sáez PJ.
Pannexin Channel Regulation of Cell Migration: Focus on Immune Cells.
Front Immunol. 2021 Dec 16;12:750480.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34975840/
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2021.750480/full
Alexander S. Zhovmer, Alexis Manning, Chynna Smith, Yashavantha L. Vishweshwaraiah, Jian Wang, Pablo J. Sáez, Xuefei Ma, Alexander X. Cartagena-Rivera, Rakesh K. Singh, Nikolay V. Dokholyan, Erdem D. Tabdanov
Septin-Mediated Mechanobiological Reprogramming of T Cell Transmigration and 3D Motility biorXiv. 2022 Jan 25 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.01.18.476840v3.full
Spektral-Computertomographie zur Quantifizierung von Fett und Eisen als klinisch prognostische Parameter
Projekt 04FMTHH20
Spektral-Computertomographie zur Quantifizierung von Muskelfett und
Eisenablagerungen im Knochenmark als klinisch prognostische
Parameter
Ausgangssituation
Die in Deutschland nach wie vor häufigste Schnittbildgebung, die Computertomographie (CT), ermöglicht es seit der Einführung der Dual-Source Dual-Energy CT (ds-DECT) seit 2006 prinzipiell, Elemente und Gewebe in klinischen Untersuchungen zu quantifizieren. Dies ergibt sich aus den element- bzw. materialspezifischen, energieabhängig differenten Abschwächungskoeffizienten. Die Eignung von ds-DECT Techniken zur Materialquantifizierung im klinischen Alltag ist jedoch eingeschränkt, da es sich um quellenbasierte Spektraloptionen handelt, deren Energiespektren vor Durchführung jeder Untersuchung aktiv angepasst werden müssen. Hingegen gestattet die Dual-Energy Spektral-CT, die 2017 in die Klinik eingeführt wurde, die retrospektive Quantifizierung verschiedener Materialien auf Basis eines mit standardisierter Röhrenspannung generierten Datensatzes, ohne zusätzliche Strahlenbelastung.
Während die Eignung der ds-DECT zur Iodquantifzierung und zur Fett- und Eisenquantifizierung für einzelne Organe demonstriert wurde, fehlt es für die Dual-Energy Spektral-CT an Techniken, Studien, Methoden und Software.
Zielsetzung
Primäres Ziel dieser interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen UKE und TUHH ist die Entwicklung von Phantomen, Methoden, Analysealgorithmen und Software zur Fettquantifizierung und Eisenquantifizierung in Patienten durch die Dual-Energy Spektral-CT und Validierung dieser mittels Magnetresonanzspektroskopie (MRT) und Magnetresonanz-Relaxometrie.
Perspektivisch soll der Einfluss der erhobenen Messwerte auf das klinische Outcome der Patientinnen und Patienten untersucht werden.

Der Spektral-Computertomograph (CT) (a); materialspezifische Abschwächungskoeffizienten für Fett, Weichgewebe und Knochen in Abhängigkeit von der keV (b); Referenz-Magnetresonanztomograph (c).
Vorgehensweise
Die Vorgehensweise sieht vor, über Phantommessungen die notwendigen Methoden und Software zu entwickeln, um langfristig im Rahmen von Patientenstudien die Fett- und Eisenquantifizierung mittels Dual-Energy Spektral-CT zu validieren. Um die Eignung der entwickelten Algorithmen für patientenähnliche dreidimensionale Strukturen zu prüfen, werden selbstentwickelte und mittels 3D-Druck im Institut für Biomedizinische Bildgebung angefertigte Phantome verwendet. Es erfolgen Phantommessungen mit Konzentrationsreihen aus Fett, Calciumkarbonat und Eisen. Die Erstellung der Phantominhalte erfolgt in Zusammenarbeit mit dem Institut für Biochemie und Molekulare Zellbiologie des UKE. Abschließend erfolgen Phantommessungen in zertifizierten MRT und CT kompatiblen Prüfkörpern.
Die Entwicklung der Methoden und Algorithmen erfolgt auf den rekonstruierten Dual-Energy Spektral-CT Bildern. Dazu werden automatische Segmentierungstools für die jeweiligen Körperregionen entwickelt. Auf den segmentierten Daten werden Auswertungen zur Quantifizierung vorgenommen und mit den Messergebnissen der Referenzbildgebung verglichen. Die Bilddaten werden zusätzlich mit den energieabhängigen Abschwächungskurven gewichtet, um eine verbesserte Differenzierung der einzelnen Stoffe zu ermöglichen. Abschließend werden die elementspezifischen, farblich kodierten Bilddaten mit den CT-Bildern koregistriert.
Nach Softwareentwicklung und Validierung der Dual-Energy Spektral-CT Messergebnisse durch die MRT an Phantomen folgen erste Messungen am Patienten. Positiv beschiedene Ethikanträge der Ethikkommission der Ärztekammer Hamburg liegen vor. Eingeschlossen werden Patientinnen und Patienten, die aus klinischer Indikation CT Untersuchungen des Abdomens benötigen. Sämtliche Patienten erhalten zusätzlich eine MRT-Untersuchung ohne Kontrastmittel.
Beteiligte
Patryk Szwargulski, M.Sc.
Projektleitung
Institut für Biomedizinische Bildgebung
TUHH
Prof. Dr.-Ing. Tobias Knopp
Institut für Biomedizinische Bildgebung
TUHH
Dr. med. Isabel Molwitz
Projektleitung
Klinik und Poliklinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Nuklearmedizin
UKE
Prof. Dr. med. Gerhard Adam
Klinik und Poliklinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Nuklearmedizin
UKE
Publikationsliste
Molwitz I, Campbell GM, Yamamura J, Knopp T, Toedter K, Fischer R, Wang ZJ, Busch A, Ozga AK, Zhang S, Lindner T, Sevecke F, Grosser M, Adam G, Szwargulski P. Fat Quantification in Dual-Layer Detector Spectral Computed Tomography: Experimental Development and First In-Patient Validation. Invest Radiol. 2022 Feb 10. doi: 10.1097/RLI.0000000000000858. Epub ahead of print. PMID: 35148536
Deep Learning Methoden für die AR-Ultraschall geführte Punktion von Strukturen
Projekt 03FMTHH20
Deep Learning Methoden für die AR-Ultraschall geführte Punktion von Strukturen
Ausgangssituation
Punktionen sind ein essentieller Bestandteil therapeutischer und diagnostischer medizinischer Maßnahmen. Die Präzision der Nadelführung, die Adjustierung der Nadelausrichtung und die Diskriminierung zwischen Zielstrukturen und vulnerablen Strukturen sind nicht nur für den Punktionserfolg, sondern insbesondere auch in Hinblick auf mögliche Punktionskomplikationen von hoher Bedeutung. Zur Visualisierung der Zielstrukturen und präzisen Platzierung der Nadelspitze im Zielgebiet werden heutzutage häufig bildgebende Verfahren, wie der Ultraschall (US) oder andere Modalitäten der Schnittbildgebung eingesetzt. Die korrekte Durchführung von Punktionen setzt allerdings eine große Erfahrung und hohe Expertise des durchführenden Arztes voraus.
Das sichere Handling von Ultraschallkopf und Nadel erfordert eine gute Hand-Auge-Koordination und visuell-räumliches Wahrnehmungsvermögen. Auch die Einhaltung steriler Punktionsbedingungen muss hierbei berücksichtigt werden und erfordert ein hohes Maß an Training. Abweichungen von der Norm in anatomischen Strukturen erschweren die Orientierung und Navigation im Gewebe.
Beispiele für Komplikationen sind z.B. arterielle Fehlpunktionen bei der Anlage venöser Katheter, Nervenläsionen bei Regionalanästhesieverfahren oder die Verletzung von Bauchorganen bei Aszitespunktionen.
Zu untersuchen ist, ob eine Unterstützung via Augmented Reality (AR) die Präzision von Punktionen optimieren und somit die Komplikationsrate reduzieren kann.
Zielsetzung
Unser Ziel ist es, im Rahmen des vorgestellten Projektes ein prototypisches System zu evaluieren, welches die US-Bild geführte Punktion mittels AR unterstützt. Vor Beginn einer Punktion wird ein 3D-US-Übersichtsscan der Zielregion erstellt. Hierbei werden die Bewegungen des Ultraschallkopfes sowie die der untersuchten Oberflächenstruktur mit Hilfe der stereoskopischen Kameras der AR-Brille verfolgt. Auf Basis dieser Bewegungsprofile werden die 2D-US-Bilddaten zu einem 3D-US-Scan zusammengesetzt.
Anschließend erfolgt der übliche Punktionsvorgang, wobei die aktuellen 2D-US-Bilddaten durch den 3D-US-Scan augmentiert werden. Automatisch segmentierte anatomische Strukturen aus dem 3D-US-Scan werden unter der Hautoberfläche in 3D gerendert und dienen als Landkarte zur weiteren Positionierung von Ultraschallkopf und Nadel. Zusätzlich kann eine optimale Positionierung des Schallkopfes und eine zugehörige Nadeltrajektorie für eine bestimmte Zielregion bzw. -position angezeigt werden. Dieses System soll kurzfristig in der Ausbildung am Phantom sowie in der Supervision und langfristig im klinischen Alltag einsetzbar sein.

Darstellung des Punktionsvorgangs mit AR-Ultraschall Unterstützung. (A) Zu Beginn der Punktion wird ein 3D-US-Scan erzeugt, wobei der Behandler mit dem Ultraschallkopf in einem Zielbereich verschiedene Positionen abfährt. Das erzeugte 3D-Volumen wird im nächsten Schritt (B) genutzt, um an der Position eines neuen 2D-US-Scans die anatomischen Strukturen (rot – Gefäß, blau – Zielstruktur) mit Hilfe der AR-Brille in 3D unter der Hautoberfläche zu rendern. Schließlich werden Vorschläge für eine optimierte US-Position und Nadeltrajektorie angezeigt (C).
Vorgehensweise
Zu Beginn erfolgt der Aufbau eines Punktionsphantoms, welches realistische haptische Eindrücke und US-Bilddaten während des Punktionsvorgangs erzeugt und eine quantitative Beurteilung der Präzision der Punktion gewährleistet.
Anschließend folgt die Untersuchung maschineller Lernverfahren zur Zusammensetzung eines 3D-US-Übersichtscans basierend auf den 2D-US-Daten. Hierfür sollen unter anderem die Informationen des stereoskopischen Trackings von Hautoberfläche und Ultraschallkopf genutzt werden.
Der dritte Meilenstein besteht in der Untersuchung maschineller Lernverfahren zum 3D Rendering anatomischer Strukturen (im Modell z.B. Blutgefäße oder große Nerven). Die Strukturen sollen in den 3D-US-Bilddaten automatisiert segmentiert und anschließend anhand der Positionsinformationen des aktuellen 2D-US-Bildes bzw. des Schallkopfes positioniert werden.
Schließlich werden Methoden des maschinellen Lernens evaluiert, um nach Vorgabe einer Zielstruktur mithilfe der AR-Brille eine optimale Positionierung von Schallkopf und Nadel anzuzeigen.
Im Rahmen dieses Projektes werden wir die entwickelten Methoden zunächst im Rahmen eines Experimentalaufbaus evaluieren. In Simulationsstudien folgt die Überprüfung von Sicherheit und Machbarkeit der Methode in einem Proof-of-Concept-Ansatz, welche durch Ärzte verschiedener Ausbildungsstufen am Trainingsphantom durchgeführt werden.
Beteiligte
Johanna Sprenger, M.Sc.
Projektleitung TUHH, Entwicklung und Evaluation der Methoden
Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme
TUHH
Sarah Latus, M.Sc.
Stellv. Projektleitung, Organisation
Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme
TUHH
Prof. Dr.-Ing. Alexander Schlaefer
Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme
TUHH
Dr. med. Philipp Breitfeld
Projektleitung UKE
Arbeitsgruppe Informationsmanagement
Klinik für Anästhesiologie
UKE
Publikationsliste
2021
- S. Latus, J. Sprenger, M. Neidhardt, J. Schadler, A. Ron, A. Fitzek, M. Schlüter, P. Breitfeld, A. Heinemann, K. Püschel, A. Schlaefer (2021). Rupture detection during needle insertion using complex OCT data and CNNs. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 68 (10), 3059-3067.
- M. Neidhardt, S. Gerlach, M.-H. Laves, S. Latus, C. Stapper, M. Gromniak, A. Schlaefer (2021). Collaborative robot assisted smart needle placement. Current Directions in Biomedical Engineering. 7. (2), 472-475
- S. Latus, P. Breitfeld, M. Neidhardt, W. Reip, C. Zöllner, A. Schlaefer (2020). Boundary prediction during epidural punctures based on OCT relative motion analysis. EUR J ANAESTH. 2020 (Volume 37 | e-Supplement 58 | June 2020)
- L. Bargsten, A. Schlaefer (2020). SpeckleGAN: a generative adversarial network with an adaptive speckle layer to augment limited training data for ultrasound image processing. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 15 (9), 1427-1436.
Auswirkungen von Typ 2 Diabetes Mellitus auf das Frakturverhalten und die biomechanischen Eigenschaften im kortikalen Knochen
Projekt 02FMTHH20
Auswirkungen von Typ 2 Diabetes Mellitus auf das Frakturverhalten und die biomechanischen Eigenschaften im kortikalen Knochen
Ausgangssituation
Bei der metabolischen Erkrankung Typ 2 Diabetes Mellitus besteht eine Unempfindlichkeit der Zellen gegenüber des Hormons Insulin. Aufgrund der alternden Gesellschaft, einem zunehmend gesetzten Lebensstil sowie erhöhtes Vorkommen von Übergewicht steigt die Prävalenz von Typ 2 Diabetes Mellitus weiter an. Im Verlauf der Krankheit kann es zu Schädigungen des kardiovaskulären Systems, der Nieren und Nerven kommen. Zusätzlich geht Typ 2 Diabetes Mellitus mit einem erhöhten Frakturrisiko einher, dessen Ursachen bislang unzureichend erforscht sind. Dieses liegt auch an der Tatsache, dass entsprechende Technologien das Frakturrisiko bei Diabetes nicht darstellen können. Patienten mit Typ 2 Diabetes Mellitus zeigen oft trotz erhöhtem Frakturrisiko eine normale oder sogar erhöhte Knochenmineraldichte auf. Da die Diagnose eines erhöhten Frakturrisikos bisher auf der Bestimmung der Knochenmineraldichte basiert, wird die Diagnose von Diabetes Patienten mit erhöhtem Frakturrisiko erschwert. Entscheidende Knochenmaterialqualitätsparameter können jedoch nicht ohne weiteres mit den aktuell vorhandener Medizintechnik und klinischen Bildgebungsmodalitäten quantifiziert werden. Zur Bestimmung der zugrundeliegenden Mechanismen der diabetischen Knochenkrankheit sind daher Analysen am Knochengewebe erforderlich, um Daten erheben zu können welche dann in die Verbesserung der medizinisch-technischen Diagnosemöglichkeiten einfließen können.
Zielsetzung
Obwohl es bereits erste Studien gibt, welche die Veränderungen der Knochenmaterialqualität unter Typ 2 Diabetes Mellitus analysieren, fehlt es bislang an direkten Korrelationen zwischen Knochenmaterialqualitätsparametern und dem Frakturverhalten von diabetischen Knochen. Aus diesem Grund sollen in diesem Projekt die Kollagen- und Mineraleigenschaften, als maßgebliche Bestandteile der Knochenmatrix, mit der Bruchzähigkeit und dem Kriechverhalten der diabetischen Knochenmatrix korreliert werden, um die veränderte Knochenmatrix mit dem Frakturverhalten zu verstehen.
Vorgehensweise
Um das Frakturverhalten von Knochen im Labor zu ermitteln, werden zunächst Bruchzähigkeitstests in an diabetischen und gesunden Knochen durchgeführt. Für die Festigkeit des Knochens spielt der Mineralgehalt eine entscheidende Rolle. Daher werden die Knochendichte und der Mineralgehalt der Probe mit Hilfe von hochauflösender Bildgebung bestimmt. Zur Untersuchung des Verhaltens des Knochens unter Belastung, werden die Knochenproben mit einer Indenterspitze punktiert. Aufgrund der verschiedenen Methoden kann das Frakturverhalten mit Informationen zur Knochenmaterialqualität (Mineralisation, Knochendichte, Steifigkeit) korreliert und so der Einfluss von Diabetes Mellitus auf die Eigenschaften der Knochenmatrix näher definiert werden. Ziel ist es die Haupteinflussfaktoren zu identifizieren, die mit dem Frakturrisiko bei Diabetes korrelieren. Diese Faktoren sollen dann in die Diagnoseprotokolle von aktuellen medizinisch-technischen Bildgebungssystemen implementiert werden, um die Knochengesundheit von Diabetespatienten genauer zu beobachten und langfristig zu schützen.
Beteiligte
M.Sc., Jasmin Koldehoff
Institut für Keramische Hochleistungswerkstoffe
TUHH
Prof. Dr.-Ing. Gerold Schneider
Institut für Keramische Hochleistungswerkstoffe
TUHH
M.Sc., Eva Maria Wölfel
Heisenberg Forschungsgruppe & Bioengineering
Institut für Osteologie und Biomechanik
UKE
Prof. Dr. Björn Busse
Heisenberg Forschungsgruppe & Bioengineering
Institut für Osteologie und Biomechanik
UKE
Publikationsliste
To be added.
Hydrogels and aerogels with tunable stiffness for endothelial cell culture
Projekt 01FMTHH20
Hydrogels and aerogels with tunable stiffness for endothelial cell culture
Ausgangssituation
Blood and lymphatic vessels are lined by endothelial cells (ECs) which constantly interact with their luminal and abluminal extracellular environments. These interactions confer physical forces on the endothelium, such as shear stress, stretch and matrix stiffness, to mediate biological responses. Physical forces are often altered during disease, driving abnormal EC behaviour and pathology. Therefore, it is critical to understand the mechanisms by which ECs respond to physical forces. Traditionally, ECs in culture are grown in the absence of flow on stiff substrates such as plastic or glass. These cells are not subjected to the physiological forces that ECs endure in vivo, thus the results of these experiments often do not mimic those observed in the body. The Frye lab investigates how changes in extracellular matrix (ECM) stiffness regulates endothelial behaviour in development and disease.
Although a wide range of physical and chemical hydrogel gelation methods have been developed, it still remains challenging to combine desired chemistry, pore topology and microstructure, mechanical properties, long-term stability and sterilizability. Furthermore, scalability, i.e. ability to process hydrogels at a pilot and industrial scale, should not be left aside. To circumvent these challenges, the Gurikov lab is developing gentle methods towards gelation using pressurized carbon dioxide as gelation trigger. The use of CO2 strengthens the hydrogel resulting in self-standing gels even at low polymer concentration and therefore can provide a convincing solution to mimic a more physiological environment for 2D and 3D EC culture.
Zielsetzung
Our overall aim is to develop a new class of biopolymer-based hydrogel matrices which possess controllable stiffness and can thereby closely mimic physiological conditions for the growth of ECs in culture. We aim to develop an inexpensive and scalable processing of soft hydrogels, which can be utilized for sterile 2D and 3D cell culture applications. Furthermore, we aim to convert hydrogels into their solid form, into so called aerogels, to maintain a long shelf life time. Comprehensively, we will establish structure-performance relationships from comprehensive structural characterization of the hydro- and aerogels to an in-depth characterization of blood and lymphatic EC behaviour on hydrogels and aerogels.
Vorgehensweise
We will generate alginate-based and hybrid polymer hydrogels within physiological and pathological stiffness ranges and achieve homogeneous polymer distribution through carbon dioxide-induced gelation. To control EC adhesion, additional biopolymers and RGD peptides will be integrated. Hydrogels will be processed into aerogels through a established procedure (water is exchanged with ethanol followed by supercritical drying). Hydrogel and aerogels will be subjected to structural characterization using Scanning Electron Microscopy, nitrogen sorption analysis and microscale stiffness measurements via Atomic Force Microscopy and nano-indentation.
We will characterize blood and lymphatic EC behaviour on (2D) and within (3D) our novel hydrogel matrices. To this end, we will study EC morphology and cell-matrix adhesions and cell-cell junctions using confocal and super-resolution microscopy. In parallel, we will analyse mRNA expression in ECs cultured on/in different hydrogels and correlate expression data with our stiffness RNAseq database. To functionally characterize EC behaviour, we will study migration and sprouting capacity of ECs on/in different stiffness matrices and assess the regulation of EC monolayer permeability via the hydrogel microenvironment. If successful, our novel hydrogels could provide a more physiological basis for in vitro cell culture of several other adherent cell types.
Beteiligte
Dr. Pavel Gurikov
Head of the Laboratory for Development and Modelling of Novel Nanoporous Materials
Institute of Thermal Separation Processes
TUHH
Prof. Dr.-Ing. Irina Smirnova
Institute of Thermal Separation Processes
TUHH
Dr. Maike Frye
Head of the Vascular Biology Laboratory
Institute for Clinical Chemistry and Laboratory Medicine
UKE
Prof. Dr. Dr. Thomas Renné
Institute of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine
UKE
Publikationsliste
To be added.
Entwicklung bionischer Zahnimplantate mittels struktureller Optimierungsmethodik
Projekt 02FMTHH15
Entwicklung bionischer Zahnimplantate mittels struktureller Optimierungsmethodik
Ausgangssituation und Zielsetzung
Die Bionik erforscht biologische Konstruktions- und Entwicklungsprinzipien und überträgt sie auf das Design medizinischer Produkte. Obwohl allein in Deutschland jedes Jahr ca. 1 Millionen Zahnimplantate gesetzt werden, besteht keine Einigkeit über die ideale Form, Größe und Anzahl der Implantate, da die Entwicklungsprinzipien der zu ersetzenden menschlichen Zahnwurzeln unklar sind.
Ziel dieses Förderungsantrages war es geotechnische Topologieoptimierungsmodelle auf den
menschlichen Zahnhalteapparat zu übertragen, um die grundlegenden Mechanismen der Zahnwurzelbildung zu verstehen.
Vorgehensweise
Für die Modellerstellung wurde die Dimension der Zahnwurzel und des Kieferknochens an digitalen Volumentomographien von Patienten mit physiologischen Knochenverhältnissen ermittelt.
Aus den gemittelten Werten wurde eine vereinfachtes Finite Elemente Modell erstellt und die Materialeigenschaften von Zahn und Alveolarknochen an humanen Autopsie-präparaten mittels mikro-Computertomographie und Nanoindentation bestimmt. Die Solid Isotropic Material with Penalization (SIMP)-Methode war für die Simulation der
Zahnwurzel nicht geeignet. Die Soft Kill Option (SKO)-Methode zeigte hingegen gute
Optimierungsergebnisse. Mit der SKO-Methode konnte damit erstmals ein numerisches Modell erstellt werden, dass die Wurzelbildung ohne Formvorgaben dreidimensional beschreibt.
Basierend auf diesen Vorarbeiten soll in einem Folgeprojekt das entwickelte Optimierungsmodell an digitalen Volumentomographien implantologischer Patienten mit pathologischem Knochenabbau angewendet und für die Simulation dentaler Implantate eingesetzt werden.
Beteiligte
Publikationsliste
- K. Seitz, J. Grabe, T. Koehne, A three-dimensional topology optimization model predicting tooth-root morphology. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. (in Revision)
- Schaupeter, E. (2017): Studie zur Anwendung von Strukturoptimierungsverfahren für bionische Zahnimplantate. Bachelorarbeit am Institut für Geotechnik und Baubetrieb, TUHH
- Bröhan, J. (2016): Studie zur Anwendung von Strukturoptimierungsverfahren auf Zahnwurzeln. Bachelorarbeit am Institut für Geotechnik und Baubetrieb, TUHH.
- Engel, T. (2016): Studie zu bionischen Gründungen am Beispiel von Zahnwurzeln im dreidimensionalen Modell. Bachelorarbeit am Institut für Geotechnik und Baubetrieb, TUHH
- Edding, E. M. (2016): Studie zur Optimierung von Gründungen am Beispiel von Zahnwurzeln. Bachelorarbeit am Institut für Geotechnik und Baubetrieb, TUHH.
- Sander, M. (2015): Studie zu bionischen Gründungen am Beispiel von Zahnwurzeln. Bachelorarbeit am Institut für Geotechnik und Baubetrieb, TUHH
Maschinelles Lernen zur Datenaufbereitung in der Laser-Tumor-Theragnostik
Projekt 04FMTHH17
Maschinelles Lernen zur Datenaufbereitung in der Laser-Tumor-Theragnostik
Ausgangssituation
Mit einem Picosekunden-Infrarotlaser (PIRL) können Gewebeproben durch kalte Verdampfung sehr schonend entnommen werden. Dabei bleiben sehr empfindliche Biomoleküle wie Proteine intakt und sogar enzymatisch aktiv. Damit liefert diese Technologie die ideale Voraussetzung für die Gewinnung von Proben wie zum Beispiel von karzinogene Tumoren zur Suche nach Krebs-Markern sowie zur minimal-invasiven Gewebe-Diagnostik. Voraussetzung für eine solche Diagnostik ist die Identifizierung und Validierung von Krebsmarker-Panel.
Zielsetzung
Ziel ist es, eine informatische Lösung zu entwickeln, mit der aus den Proteomics-Daten und den Phänotypen der Krebspatienten Krebsmarker-Protein-Panel erstellt werden können, die als Basis für eine PIRL-basierte Krebsgewebe-Theragnostik dient.
Vorgehensweise
Die Analyse einer Probe hinsichtlich der Frage, ob es sich um einen Krebsgewebe-Subtyp handelt oder nicht, führt mathematisch auf ein Klassifikationsproblem. Ausgehend von klassifizierten Trainingsdaten soll ein neuronales Netz trainiert werden, um einzelne Marker bzw. ganze Markerpanel zu identifizieren.
Beteiligte
Dr. rer. nat. Christoph Krisp
Zentrum für Diagnostik, Institut für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin
UKE
Dr. rer. nat. Christian Seifert
Oberingenieur
Institut für Mathematik
TUHH