In Zusammenarbeit mit der Klinik für Strahlentherapie und Radioonkologie am Universitätsklinikum Eppendorf (UKE) sowie der Martini-Klinik (Prostatakrebszentrum Hamburg-Eppendorf) am UKE wird das Projekt CHARLIE durchgeführt.

Das Prostatakarzinom ist eine der häufigsten Krebserkrankungen des Mannes. Als Alternative zu einer operativen Entfernung der Prostata bietet sich in vielen Fällen die Strahlentherapie an.

In den letzten Jahren wurde untersucht, ob eine zusätzliche Schonung des gesunden Gewebes und eine Verbesserung des Gesamtüberlebens durch die gezielte Bestrahlung des Tumors innerhalb der Prostata erreicht werden kann (fokalen Strahlentherapie).

Eine Herausforderung stellen die häufig verwendeten bildgebenden Verfahren, wie Computertomographie (CT) und transrektaler Ultraschall (TRUS), welche im Bereich der Prostata schlechte Kontrastdarstellungen aufweisen und die Anwendung von Magnetresonanz-Tomographie (MRT)-Aufnahmen erfordern. Ziel dieses Projekts ist deshalb die Entwicklung von Methoden zur Qualitätssicherung des gesamten Ablaufs bei der fokalen Strahlentherapie.

Ziel des Projekts CHARLIE ist die Entwicklung einer Methode für die Qualitätssicherung in der fokalen Strahlentherapie des Prostata-Karzinoms. Zur klinischen Implementierung dieser Technik sollen die Integrationsmöglichkeiten von MRT- und FGB-Befunden in die Bestrahlungsplanung analysiert werden. Die zu bestrahlende Prostata-Läsionen (pathologische Veränderungen) werden hierfür anhand von individuellen multi-parametrischen MRT-Bildern und den räumlich zugeordneten, positiven Biopsie-Stanzen definiert.

Im Rahmen des Projekts soll ein Algorithmus für eine Anatomie-basierte Konturierung der Tumorregion entwickelt werden. Mithilfe des Algorithmus werden die Prostata und die intraprostatischen Zonen nach der Zonenanatomie von McNeal segmentiert. Im Anschluss wird die Segmentierung mittels einer elastischen MRT-CT-Bild-Registrierung automatisch an die individuelle Patienten-Anatomie angepasst, sodass die individuellen Biopsie-Daten zu jeder Prostatazone zugeordnet werden können. Diese angepasste Konturierung der Tumorregion ermöglicht eine personalisierte, fokale Strahlentherapie des Prostatakarzinoms unter Berücksichtigung von patientenspezifischen Informationen.

Abschließend sollen die Anwendung in einem in einem physischen Modell (Phantom) validiert werden. Das bereits in vorherigen Arbeiten entwickelte Prostata-Phantom wird angepasst um eine Qualitätssicherung des gesamten Ablauf der individualisierten fokalen Strahlentherapie des Prostatakarzinoms durchzuführen. Dies beinhaltet u.a. die Zielvolumendefinition, Bestrahlungsplanung, Bildführung zur Lokalisation der Prostata und intraprostatischen Läsionen sowie die Dosisbestimmung in den Läsionen.

Die Prävention von Stürzen und damit verbundene Begleitverletzungen wie beispielsweise der medialen Schenkelhalsfraktur ist für unsere alternde Gesellschaft von hoher Bedeutung. Dies ist unter Beachtung einer hohen Osteoporose-Last mit einer einhergehenden Schwächung des Knochens und seiner Widerstandsfähigkeit gegen Traumata von besonderer Wichtigkeit.

Die Körperkontrolle und -koordination hat neben der Knochenmasse, -struktur und -qualität einen großen Einfluss auf die Vermeidung von Frakturen, da so die Fallgeschehen selbst vermieden werden können. Zusätzliche, wichtige Faktoren stellen die Körperfett- und Muskelmasse dar, welche zum einen Last und Bewegungsabläufe begrenzen und zum anderen die Fähigkeiten zur schnellen Reaktion ermöglichen. Mit zunehmendem Alter lässt sich eine Abnahme sowohl der körperlichen Aktivität als auch der visuellen und vestibularen Fähigkeiten feststellen, welche mit einer Abnahme der Körperkontrolle und einer erhöhten Sturzzahl bei posturaler Instabilität durch Balance-Probleme verbunden sind. Eine gute Körperkontrolle lässt sich aber erhalten, bzw. trainieren. Größtenteils werden im klinischen Alltag Fähigkeiten zur Fallprophylaxe durch eine gezielte Physiotherapie oder ein Fallpräventionsprogramm (Gehtraining) adressiert. Neuere Erkenntnisse weisen allerdings darauf hin, dass ein spezielles Training mittels virtueller Realität (VR) bei alten Menschen sowohl ihre Stimmung hebt als auch die Balancefähigkeit und Körperkontrolle signifikant verbessert. Damit zeichnet sich bereits ab, dass die VR ein enormes Potential für individualisierte, patientenzentrierte Medizin bietet. Dies trifft insbesondere für die Telemedizin zu. Gerade in ländlichen Regionen besteht die Gefahr von medizinischer Unterversorgung von Patientengruppen mit alters-assoziierten Beschwerden. Unter Beachtung dieser Gegebenheiten wird klar, dass ein effektives und möglichst mobiles Training mit hoher Repititionsrate besonders kosten- und personalneutral mittels virtueller Realität adressiert werden kann. Dieses Herangehen kann weiterhin Lücken schließen, die das Medizinsystem momentan offen lässt, beispielsweise nach einer Anschlussheilbehandlung.

Ziel des Projektes ist die Etablierung und klinische Erprobung eines Patiententrainings mittels Methoden der virtuellen Realität (VR). Hierbei wird moderne Technik in Form einer Augmented-Reality-Brille angewandt. Im Fokus stehen Patienten der osteologischen Ambulanz, welche durch eine niedrige Knochenmasse auffielen und somit Hochrisikopatienten für Frakturen darstellen. Besonders bei geminderter Knochenmasse ist die Sturzprophylaxe zur Frakturprävention immanent wichtig. Im Vordergrund steht die Verbesserung der Raumorientierung, Balance und Körperkontrolle und somit ein vermindertes Sturzrisiko. Von besonderem Interesse ist zudem die Erfassung des Gesundheitsstatus und quantitative Auswertung der klinischen Daten. Das Trainingsszenario soll  auch mobil einsetzbar sein und in Rückkopplung mit einem Trainingsgerät arbeiten. So kann die Patientenleistung vermessen werden und Adaptionsfortschritte verglichen werden. Wir wollen durch VR-basiertes Training die Patientenbetreuung in häuslicher Umgebung, sowie in ländlichen Regionen verbessern, um das Sturzrisiko älterer und alter Patienten zu mindern. Die VR soll somit das Training zur Vermeidung von Stürzen auch dann ermöglichen, wenn Versorgungsengpässe zum Ausbleiben präventiver, physiotherapeutischer Maßnahmen führen.

Vorgesehen ist die Entwicklung einer VR-Umgebung mit Programmierung eines Belohnungssystems, welche das Training des Gleichgewichtssinns sowie die Körperkontrolle adressiert (Abb. 1). Hierbei soll eine Verbindung mit klinischen Evaluationsgeräten erfolgen, um damit sowohl dem Patient als auch dem Behandler direktes Feedback über die Fähigkeiten und Verbesserung zu ermöglichen. Dabei gliedert sich das Projekt in mehrere Meilensteine.  Anschließend erfolgt eine Translation in die klinische Anwendung.

Bisher gibt es kein adäquates Screeningverfahren zur Früherkennung von Malignomen des oberen Luft-Speisewegs, die in ihrer Gesamtheit die sechst-häufigste Tumorentität beim Menschen ausmachen. Dies führt nicht selten zu einer Diagnoseverzögerung mit konsekutiver Verschlechterung der Prognose. Im weiteren Verlauf entstehen hierdurch erhöhte Kosten für das Gesundheitssystem in Bezug auf Nachsorge und Rehabilitation (Kujan et al., 2007).

Hyperspektrales Imaging (HSI) ist eine Methode zur quantitativen und objektiven Oberflächenanalyse und findet seit einigen Jahren Anwendung in der Biomedizin (Harris, 2006). Dabei werden Gewebeoberflächen mit weißem Licht beleuchtet. Das reflektierte Licht wird mit Hilfe von Spezialkameras in 10-30 engbandige Spektralkanäle (Bandbreite pro Kanal 5-20nm) zerlegt und als Bildstapel bestehend aus Graustufenbildern aufgenommen. Aufgrund des Umfangs und der Komplexität der Datensätze ist die direkte Interpretation der HSI-Bildstapel durch den Untersucher kaum möglich. Es konnte jedoch gezeigt werden, dass Computeralgorithmen, welche die Methoden des maschinellen Lernens (speziell neuronale Netze) nutzen, eine objektive Analyse von HSI-Datensätzen und damit eine Gewebedifferenzierung ermöglichen.

Im Rahmen dieses FMTHH-Projekts soll als Pilotstudie ein hyperspektrales Screeningsystem entwickelt werden, welches die automatisierte Beurteilung von Schleimhäuten im oberen Hals- Rachenraum ermöglicht. In diesem Screeningsystem soll ein Computeralgorithmus automatisiert Tumorgewebe, Tumorvorstufen und gutartiges Gewebe in HSI-Datensätzen von Schleimhäuten aus dem oberen Hals- Rachenraum erkennen und markieren. Zukünftig könnte ein solches Screeningsystem die oben beschriebenen Zeitverzögerungen bei der Diagnosefindung von Patienten mit Malignomen des oberen Luft-Speisewegs erheblich reduzieren und somit die Prognose der Erkrankungen verbessern.

Zum Projektstart soll zunächst eine HSI-Kamera für das fmthh-Labor angeschafft werden, die geeignet ist, hyperspektrale Bilddaten des oberen Luft-Speisewegs im klinischen Alltag zu generieren. Mit Hilfe der HSI-Kamera können hyperspektrale Bilddatensätze von großen Schleimhautarealen bei Patienten aufgenommen werden. Parallel erfolgt die Aufnahme eines Farbbildes, in welchem vom behandelnden Arzt die Tumorareale markiert werden.

Zur Auswertung der Datensätze soll ein Algorithmus basierend auf convolutional neural networks (CNNs) entwickelt und trainiert werden, welcher automatisiert Tumorgewebe, Tumorvorstufen und gutartiges Gewebe in hyperspektralen Datensätzen erkennt und hervorhebt. Dazu kann zunächst auf bereits bestehende HSI-Datensätze aus früheren Arbeiten zurückgegriffen werden. Die neu aufgenommenen HSI- Datensätze werden direkt in das Training der neuronalen Netze einbezogen. Ziel ist es während des Projektes eine genügend große Anzahl von Datensätzen (n>50) für das Training der neuronalen Netze zu generieren. Zur Optimierung des Algorithmus erfolgt fortlaufend ein Abgleich der erzielten Klassifizierungsergebnisse mit den durch die HNO-Ärzte klassifizierten Daten. Final erfolgt die Beurteilung der Güte der Klassifikationsergebnisse des neu entwickelten Verfahrens.
Mit der Weiterentwicklung der HSI-Technologie und der Integration in bestehende Anwendungen besteht das Potenzial, dass das zu entwickelnde System eine Vielzahl von endoskopischen Eingriffen als Standardkomponente unterstützen kann.

Die biomedizinische Bildverarbeitung erlebt derzeit einen Paradigmenwechsel. Während in den letzten Dekaden vornehmlich problem- und datenspezifische Bildverarbeitungsalgorithmen und -pipelines entworfen und inkrementell optimiert wurden, werden aktuell immer stärker allgemein anwendbare Verfahren des Machine Learnings zur Bearbeitung unterschiedlichster Fragestellungen eingesetzt. Insbesondere Deep Learning (DL)-Techniken wie Convolutional Neural Networks erfreuen sich großer Beliebtheit.

Motiviert durch den aktuellen Erfolg der DL-Techniken initiieren sowohl an der TUHH als auch dem UKE verschiedene Arbeitsgruppen erste Projekte zur Integration von entsprechenden Ansätzen in die biomedizinische Bildverarbeitung. Ein arbeitsgruppen- und institutionsübergreifender Informationsaustausch oder synergistische Zusammenarbeit findet jedoch bislang kaum statt.

Durch DAISY (Deep Artificial Intelligent SYstems for biomedical image processing) soll eine gemeinsame Anlaufstelle und Plattform für Bachelor-, Master- und PhD-Studierende der TUHH und Studierende der Medizinischen Fakultät der Universität Hamburg etabliert werden, die an der DL-Anwendung und -Methodenentwicklung für die biomedizinische Bildgebung und -verarbeitung interessiert sind. Hierdurch soll der arbeitsgruppen- und universitätsübergreifende Informationsaustausch gefördert und die Definition neuer Kooperationsprojekte im Bereich des DL in der Biomedizin erleichtert werden. DAISY soll gemeinsam von interessierten Arbeitsgruppen der TUHH und des UKEs gestaltet und genutzt werden.

Um DAISY zu etablieren, wurden folgende Maßnahmen umgesetzt:

1. Die Bereitstellung von DL-Hardware an den beteiligten Standorten (TUHH, UKE).
2. Die Etablierung einer gemeinsamen Plattform zum arbeitsgruppen- und institutionsübergreifenden Austausch von DL-Methoden und Quellcode.
3. Die Organisation eines regelmäßigen Journal Clubs, von Hackathons sowie der gemeinsamen Teilnahme an internationalen Challenges im Bereich der biomedizinischen Bildverarbeitung.

Die DL-Hardware wird Studierenden für ihre Abschlussarbeiten bereitgestellt, um hierdurch aktiv gemeinsam betreute Arbeiten von TUHH und UKE zu fördern. Weitere Rechenkapazitäten werden aktuell im Rahmen des Anschlussprojektes Joint medical Image-reconstruction and processing for high-dimensional data using deep learning geschaffen.

Die gemeinsame Arbeit in Journal Clubs, Hackathons und an Bildverarbeitungschallenges hat bereits zu zahlreichen arbeitsgruppenübergreifenden Publikationen geführt. Hervorzuheben sind u.a. Top-Ten-Platzierungen in international angesehenen Challenges wie PAIP (Pathology Artificial Intelligence Platform; Lebertumorsegmentierung in WSI-Daten), eine Top-20%-Platzierung der SIIM-ACR Pneumothorax Segmentation Kaggle-Challenge sowie der Gewinn der ISIC (International Skin Imaging Consortium)-Challenge zur Hautkrebsklassifikation, die im Rahmen der MICCAI 2019 ausgetragen wurde.

DAISY wird über die Projektlaufzeit hinaus weitergeführt werden und lebt von der aktiven Mit- und Zusammenarbeit von Studierenden und Arbeitsgruppen. Wir freuen uns über weitere Interessierte jeder Vorwissensstufe, die gemeinsam mit uns über DL-Fragestellungen diskutieren und an DL-Aufgaben arbeiten möchten.

The goal of this multi-disciplinary proposal is to build upon the existing collaboration between TUHH and UKE with the aim to refine inpainting of diffusion tensor imaging (DTI) data such that it reliably and automatically identifies artefactual voxels in clinical spinal cord DTI data, and re- places them with corrected values. An important step in the identification process is an adequate image segmentation mechanism that can improve the detection of artefacts.

First, the error of the diffusion tensor-model fit will be used to automatically identify artefactual data points (an approach that has been previously used in outlier-rejection methods). To improve the segmentation of artefactual data points we will use convolutional neural networks and deep learning. Then, the inpainting algorithm will be used to replace the artificial voxels using information from the adjacent voxels, instead of removing these data points, thereby increasing the noise level (as done in outlier-rejection).

The proposed algorithm was implemented and validated using simulation data. On the basis of this project, a new collaborative research project between the UKE and TUHH was created: automated segmentation of 2D and 3D objects using analytical and deep-learning methods, including one publication (Tabarin et al., 2019), one internship project (Najafi), a bachelor (B.Sc: Klisch), a master thesis (M.Sc: Przybyla) and two PhD projects (PhD: Ashtarayeh and Mordhorst). Part of these developments was the consideration of geometric deep learning, a strategy that extends convolutional neural networks to data defined on graphs (Klisch and Przybyla). This step is an additional component for an adequate detection of artefacts in more complex settings. Moreover, two studies, one on spinal cord imaging (David et al., 2019) and one on artefact removal (Papazo- glou et al., 2019), were published during the funding period of this project.

Das vom Institut für Medizintechnische Systeme (TUHH) und der Arbeitsgruppe Massenspektrometrische Proteomanalytik (UKE) in Kooperation mit der Arbeitsgruppe Dynamik in Atomarer Auflösung des Max-Planck-Instituts für Struktur und Dynamik der Materie durchgeführte Projekt wurde vom Forschungszentrum Medizintechnik Hamburg im Zeitraum von 2017 bis 2019 gefördert. Dieser Bericht stellt die Ergebnisse des Projekts und die jeweils dazu entstandenen Publikationen dar.

Zur effizienten Resektion von Tumoren sollte einerseits sämtliches erkranktes Gewebe entfernt werden, andererseits aber auch so wenig gesundes Gewebe wie möglich beschädigt werden. Für letzteren Aspekt zeigte der neuartige Pikosekunden-Infrarotlaser (PIRL) vielversprechende erste Ergebnisse im Vergleich zu etablierten medizinischen Lasern oder (Elektro-)Skalpellen. Ein weiterer Vorteil des PIRL ist, dass die während der Ablation entstehenden Dämpfe weitestgehend intakte Biomoleküle beinhalten, die für eine massenspektrometrische Analyse genutzt werden können. Diese liefert sehr spezifische Ergebnisse über die Zusammensetzung des Gewebes und ermöglicht somit eine anschließende präzise Charakterisierung. Nichtsdestotrotz ist auch beim PIRL eine präzise Navigation notwendig, um den tatsächlichen Turmorbereich vollständig abzutragen und gleichzeitig möglichst kein gesundes Gewebe zu zerstören.

In diesem Projekt wurde untersucht, inwieweit die optische Kohärenztomographie (OCT) als Bildgebungsmodalität geeignet ist, um eine PIRL Ablation inklusive massenspektrometrischer Analyse zu überwachen und zu navigieren. Neben der grundlegenden optischen und mechatronischen Systementwicklung war ein wesentlicher Aspekt dabei das Bestimmen der Grenzverläufe zwischen verschiedenen Geweben und das Ausnutzen dieser räumlichen Information für einen robotischen Ansatz zur präzisen und reproduzierbaren Steuerung der Ablation. OCT bietet dabei nicht-invasiv die Möglichkeit, auch Informationen über Strukturen zu erhalten, die ein bis zwei Millimeter unter der Gewebeoberfläche liegen.

Im Rahmen des ersten Arbeitspakets wurde ein System entwickelt und charakterisiert, welches erlaubt den auf wenige Millimeter limitierten Scanbereich von OCT entlang aller drei Raumrichtungen zu verschieben ohne das Bildgebungssystem als solches mechanisch bewegen zu müssen [4,6]. Das laterale Scannen wurde entgegen der ursprünglichen Planung mit simpleren galvanometrischen Spiegeln realisiert anstelle eines MEMS-basierten Ansatzes, da sich zeigte, dass der wesentliche limitierende Aspekt das adaptive Verschieben des Referenzspiegels ist. Dieser begrenzt zurzeit die erreichbare Dynamik und sollte bei höheren Anforderungen durch beispielsweise einen komplexeren optischen Ansatz ersetzt werden, wofür es jedoch bislang auch in der Literatur noch keine adäquaten Lösungen gibt.

Für das zweite Arbeitspaket wurde die skizzierte Vorrichtung entwickelt und evaluiert [2]. Diese ermöglicht eine robotergeführte Ablation bei simultaner OCT Bildgebung und Absaugung der Ablationsdämpfe für die nachfolgende massenspektrometrische Analyse. Als Alternative zu der direkten volumetrischen Bildgebung aus dem ersten Arbeitspaket erlaubt die Vorrichtung auch das eindimensionale Scannen unmittelbar neben der derzeitigen Ablationsstelle. Anhand der bekannten Roboterbewegung lassen sich solche eindimensionalen Aufnahmen anschließend auch zu dreidimensionalen Aufnahmen zusammensetzen [1]. Es wurde zusätzlich ein Kalibrierverfahren entwickelt, welches eine räumliche Zuordnung zwischen dem eindimensionalen Scanbereich und der Kinematik eines Roboterarms ermöglicht [3].

Im dritten Arbeitspaket wurde für das im ersten Arbeitspaket entwickelte System eine Datenverarbeitung auf Grafikkarten implementiert. Diese erlaubt die Rekonstruktion und Auswertung von über 800 kleinen OCT Volumen pro Sekunden, was das Erkennen und aktive Kompensieren von Bewegungen erlaubt [4,6]. Aufgrund der zuvor entwickelten und in Versuchen getesteten Kalibrierungen zur robotischen Führung der Ablationssonde wurde der ursprünglich angedachte SLAM Ansatz zur Navigation nicht als notwendig erachtet und verworfen. Stattdessen konnten direkt die relevanten Areale gescannt, angesteuert und nach der Ablation ausgewertet werden [5] und der Fokus auf Bewegungskompensation gelegt.

Das vierte Arbeitspaket wurde im Rahmen mehrerer Versuchsreihen bearbeitet, die sich zunächst auf die Untersuchung der einzelnen Teilsysteme im Kontext einer PIRL Ablation konzentrierten. Es wurde dabei insbesondere die Vorrichtung des zweiten Arbeitspakets evaluiert und gezeigt, dass sowohl ein- als auch dreidimensionale OCT Aufnahmen Informationen zur Überwachung des Prozesses liefern [2]. Als weiterer Schwerpunkt wurde auch das räumliche Zuordnen von Ablationsregionen und den dazugehörigen massenspektrometrischen Ergebnissen mittels OCT evaluiert [5].

Während die Meilensteine der ersten beiden Arbeitspakete im Wesentlichen wie vorgesehen bearbeitet und erreicht wurden, führten deren Ergebnisse zu Änderungen im dritten Arbeitspaket. Es zeigte sich, dass die ursprünglich formulierte Problemstellung durch das entwickelte System weitestgehend obsolet wurde. Daher wurde der Fokus bei der echtzeitfähigen Signalverarbeitung auf das dynamische Kompensieren von auftretenden Bewegungen verschoben. Für das vierte Arbeitspaket ergaben sich Limitationen durch die Verfügbarkeit und Stabilität des noch experimentellen PIRL Systems. Die oftmals erheblich variierende Performance erschwerte es, verallgemeinernde Aussagen ableiten zu können und der Fokus lag deshalb auf der gezielten Evaluation der Teilsysteme unter kontrollierbareren Bedingungen. Eine abschließende und vollständig umfassende Evaluation des Gesamtsystems war bislang noch nicht in den angedachten realitätsnahen Szenarien möglich. Nichtsdestotrotz zeigten die Versuchsreihen, dass OCT eine vielversprechende Modalität für die Überwachung von PIRL Ablationen darstellt. Neben der Möglichkeit für eine automatisierte bildgeführte Ablation ist ein wesentlicher Beitrag die räumliche Information, die zuvor fehlte. Mit dieser lassen sich massenspektrometrische Ergebnisse spezifischen Arealen zuordnen.

Die am häufigsten im Knochen vorkommenden Zellen, Osteozyten, erfüllen eine wichtige Funktion bei der Knochenqualitätserhaltung. Jedoch kommt es im Alter zum vermehrten Verlust lebensfähiger Osteozyten (Noble et al., Bone, 1997) und zur Kalzifizierung der Osteozytenlakunen, wodurch das osteozytäre Netzwerk kompromittiert wird (Busse et al., Aging Cell, 2010).

Aktuell ist unklar, welchen Einfluss die Kalzifizierung von Osteozytenlakunen auf die mechanische Kompetenz des Knochens hat und ob die mechanischen Eigenschaften von kalzifizierten Osteozytenlakunen und der umliegenden Knochenmatrix mit ihren morphologischen Eigenschaften korrelieren.

Die Knochenproben (kortikale Femurscheiben) von drei osteoporotischen Frauen (Alter: 79,4 ± 5,5 Jahre) und drei gesunden Kontrollen (zwei Frauen, ein Mann; Alter: 80,6 ± 2,5 Jahre) wurden in Kollaboration mit dem Institut für Rechtsmedizin am UKE gewonnen. Nach Fixierung und Einbettung in PMMA, wurden die Probenblöcke für die quantitative Rückstreuelektronenmikroskopie am UKE durch Herstellung der Planparallelität und Feinpolitur vorbereitet. Mit Hilfe eines Aluminium-Kohlenstoff-Standards konnte die Mineralisierung quantitativ ermittelt werden. Basierend auf dem Mineralisationsgrad wurden normale und kalzifizierte Osteozytenlakunen identifiziert.

Die Probenblöcke wurden anschließend für die Nanoindentation (Abb. 1) an der TUHH weiterverarbeitet. Die Nanoindentation erfolgte standardisiert mit 500 nm Eindringtiefe bei einer Dehnungsrate von 0.05 1/s verwendet (Donnelly et al., J Bone Miner Res, 2005, Yilmaz et al. Acta Biomaterialia, 2016). Nach der Nanoindentation erfolgte eine Verifizierung der Indentposition unter Verwendung von Rückstreuelektronenmikroskopie, basierend auf dieser konnten 315 Indents in die Auswertung einbezogen werden. Unter Verwendung der Software SPSS wurden die Ergebnisse statistisch ausgewertet.

Unsere Ergebnisse (Abb. 2) konnten zeigen, dass der Elastizitäts-Modul im Inneren einer kalzifizierten Lakune signifikant höher ist als in der benachbarten Knochenmatrix (p<0,01). Auch die Härte der kalzifizierten Lakunen war höher als die der umgebende Knochenmatrix (p<0,01). Zudem ergab sich kein Unterschied im Elastizitäts-Modul (E-Modul) oder der Härte der Knochenmatrix, unabhängig von ihrer Nähe zur mineralisierten Osteozytenlakune. Die beobachteten mechanischen Festigkeitsunterschiede zeigten sich bei den gesunden Kontrollen und den Osteoporose-Patientinnen gleichermaßen.

Unsere Resultate zeigen, dass kalzifizierte Lakunen einen lokalen Einfluss auf die mechanischen Eigenschaften der Knochenmatrix haben. Diese tritt unabhängig von Osteoporose auf. Jedoch gewinnt die Änderung der lokalen Mikromechanik in Osteoporose-Patient*innen an Bedeutung, da kalzifizierte Lakunen dort häufiger auftreten. Diese lokalen Veränderungen in alterndem Knochen wurden bisher vernachlässigt, könnten jedoch insbesondere in Osteoporose-Patient*innen das Frakturrisiko wesentlich beeinflussen.

Kongenitale Herzdefekte und die intrauterine Wachstumsrestriktion gehören zu den häufigsten fetalen Pathologien. Der Goldstandard zur Darstellung des fetalen Herzens ist die fetale Echokardiographie, die jedoch durch verschiedene Faktoren limitiert werden kann. Eine während der Schwangerschaft alternative Bildgebung stellt fetale kardiovaskulären Magnetresonanztomographie dar. Dies erfordert jedoch Synchronisation von Herzbewegung und Bildgebung. Das bei Erwachsenen hierfür gebräuchliche EKG ist aber für die Ableitung des fetalen Herzschlages nicht anwendbar.

Im Rahmen von DFG und EXIST geförderten Projekten wurde eine alternative Trigger Methode auf Basis von Doppler Ultraschall (DUS) entwickelt, deren Zuverlässigkeit jedoch durch zufällige fetalen Bewegungen beeinträchtigt wird.

Im Rahmen des Vorhabens sollte eine Technik auf Basis von Ultraschall entwickelt werden, die eine adaptive Datenerfassung und Auswertung der zufälligen Bewegungen des Feten kompensieren und pathologische Herzsignale eines Feten im MRT analysieren kann.

Ein wichtiger Aspekt des Vorhabens war die Untersuchung der aktuellen Probleme der DUS Methode. Hierzu wurden detaillierte Untersuchungen der verwendeten Ultraschallköpfe angestellt und die Empfindlichkeit der Köpfe analysiert und verglichen. In einer umfangreichen Studie wurden verschiedene Bewegungsmuster identifiziert und mit einem Roboter abgefahren, um so ihren Einfluss auf das Verfahren zu untersuchen.
Die Ergebnisse der etablierten Köpfe wurden daraufhin mit neu entwickelten Ultraschallköpfen verglichen. Hierbei wurden Köpfe mit gezielter Ansteuerung einzelner Piezos sowie deformierbare Ultraschall-„matten“ und deren Kombination betrachtet.

Parallel wurde der Einfluss von respiratorischer Bewegung durch die Mutter auf das Signal betrachtet. Ein neues modellbasiertes Verfahren wurde eingesetzt, um in realitätsnahen Simulationen mit einem Roboter respiratorische Bewegungen von fetaler Bewegung zu differenzieren.

Die Vermessung der Ultraschallfelder ergab starke Inhomogenitäten. Während eine gezielte Ansteuerung der Piezos geeignet ist, diese zu reduzieren, hat sich die technische Umsetzung als problematisch erwiesen. Insbesondere die Ansteuerung und Abschirmung der verschiedenen Datenleitungen im MRT ist problematisch.

Bei dem veränderlichen US-Feld der Matten konnte die Bildung von Fokuspunkten nicht ausgeschlossen werden, so dass diese für eine Anwendung beim Menschen nicht praktikabel erscheinen.

Stattdessen wurde in einem weiteren Projekt in Kooperation mit Frauenhofer-Institut ein neuartiger US-Kopf mit singulärem übergroßen Piezo entwickelt. Das Ziel dieser Entwicklung war es ein homogenes Ultraschallfeld zu generieren und damit ein stabileres Signal zu gewährleisten.
In einer roboterbasierten Bewegungssimulation konnte verlässlich respiratorische und fetale Bewegung mit den entwickelten Verfahren unterschieden werden.

Das Hauptziel der Arbeiten am Institut für Klinische Chemie am UKE war die Entwicklung einer neuen Ablationskammer, die Optimierung der Parameter zur Freisetzung von Biomolekülen aus verschiedenen Geweben und die bioanalytische Charakterisierung der gewonnenen Aerosole. Im Rahmen des Projektes wurde eine neue, geschlossene Ablationskammer entwickelt, die zu einer effizienteren Probenahme führt und sowohl höhere als auch reproduzierbarere Proteinausbeuten liefert.

In dem FMTHH-Projekt wurde ein neues Verfahren zum Auffangen des PIRL-Aerosols mit einem Glasfaserfilter entwickelt. An der TUHH wurde für die Abscheidung in der Ablationskammer eine Halterung für den Glasfaserfilter entworfen und im 3D-Druckverfahren hergestellt. Mit der entworfenen Halterung und dem Glasfaserfilter kann das Aerosol bereits in der Ablationskammer aufgefangen werden.

Im Rahmen einer Projektstudie wurde der Stickstofffluss, der Vakuumstrom und die Platzierung des Reaktionsgefäßes in der Kühlfalle hinsichtlich der maximalen Extraktionsausbeute von Proteinen aus Geweben optimiert. Ein Vergleich mit der vorherigen Ablationskammer zeigte, dass die neue Ablationskammer sowohl höhere als auch reproduzierbarere Proteinausbeuten liefert.
Im Rahmen einer Masterarbeit und einer Doktorarbeit wurde für verschiedene Gewebe
(Leber, Muskel, Pankreas) der Zusammenhang zwischen verschiedenen Laser-Parametern des PIRL und der Molekülausbeute analysiert. Darüber hinaus wurden die Proteinausbeuten, Enzymaktivitäten von ablatierten Protein und die Zusammensetzung des Proteoms zwischen verschiedenen Lasersystemen (PIRL und MIRL (Mikrosekunden Infrarot-Laser)) verglichen und untersucht. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen wurden im „Journal of Proteomics“ veröffentlicht (1).
In weiteren Studien konnten innerhalb des Projektes erfolgreich gezeigt werden, dass PIRL im Vergleich zu konventionellen Methoden der Gewebeaufarbeitung einen bislang nicht möglichen Zugang zur Proteinspezieszusammensetzung von Geweben liefert. Diese Ergebnisse wurden im „Journal of Proteomics“ publiziert (2).

Da das Hauptziel der Arbeiten am Institut für Mehrphasenströmung (Prof. Dr. Michael Schlüter) der Technischen Universität Hamburg (TUHH) die Entwicklung eines Prototypen zum nahezu verlustfreien Transport des Laser-ablatierten Aerosols bei gleichzeitiger Abtrennung von größeren Gewebefraktionen war, musste zunächst eine Messtechnik entwickelt werden, die die Größenklassifizierung und die Beobachtung des Strömungsverhaltens der Aerosole während des Transports ermöglicht. Hierfür wurden Untersuchungen mit einem Long-Range-Distance Mikroskop durchgeführt sowie das am Institut vorhandene Mikro-Particle-Image-Velocimetry-System (μPIV-System) modifiziert und eingesetzt.

Für die Entwicklung eines Prototypen zur nahezu verlustfreien Gewinnung des Aerosols bei gleichzeitiger Abscheidung von größeren Gewebefragmenten unter sterilen Bedingungen wurden zunächst verschiedene Separationsverfahren anhand von Literaturdaten auf ihre Eignung untersucht und darauf basierend das Prinzip des Zentrifugalabscheiders gewählt. Der entworfene Prototyp ermöglicht zudem die Einspeisung eines Schutzgases, das sowohl die Ablationsstelle steril hält als auch die Luftfeuchtigkeit minimiert und somit das Vereisen einer nachgeschalteten Cryo-Falle verhindert.

Der Prototyp wurde in CAD erstellt und anschließend als Funktionsprototyp in einem 3D-Druckverfahren gefertigt.

Magnetic Particle Imaging (MPI) ist eine neuartige, strahlungs- und hintergrundfreie, derzeit noch experimentelle Bildgebungstechnik zur Abbildung superparamagnetischer Eisenoxidpartikel. Eine der großen Stärken der MPI Bildgebung – positiver Kontrast ohne Hintergrundsignal – ist zugleich eine große Herausforderung in der praktischen Anwendung. So benötigt man zusätzliche Bildgebungsverfahren wie Magnetresonenztomographie (MRT) um MPI Signale mit anatomischen Informationen zu korrelieren.

In diesem Dokument werden die im Rahmen des FMTHH Projekt „Automatische Bildregistrierung von MPI und MRT Daten mittels bimodaler Fiducial-Marker“ entstandenen Ergebnisse, Publikationen, Drittmittelanträge und Kooperationen zusammengefasst.

Im ersten Teilprojekt wurden Fiducial-Marker und eine Registrierungssoftware entwickelt [1]. Dabei dienen die Fiducial-Marker als gemeinsamen Orientierungspunkte um die MRT und MPI Daten registrieren (überlagert) zu können. Die Güte der Registrierung hängt ganz wesentlich von der Genauigkeit ab, mit der die Position der Marker bestimmt werden kann. Mit unserem Beitrag zur submillimetergenauen Positionsbestimmung im MPI [2] konnten wir die Güte der Registrierung entscheidend steigern. In vivo Studien machen es erforderlich die Bildregistrierung schon während des Aufnehmens der MPI Daten durchzuführen und das Ergebnis zu visualisieren. Hierfür wurde unsere echtzeitfähige Rekonstruktionssoftware [3] für MPI Daten um die nötigen Funktionen erweitert. Auf der Anwenderseite ermöglichten diese technischen Fortschritte die Darstellung der beiden Großen Gefäße Vena Cava inferior und Aorta (Teilprojekt 2). In dedizierten Sensitivitätsstudien wurde festgestellt, dass MPI derzeit nicht sensitiv genug ist um atheroklerotische Plaques abzubilden, weswegen keine Studien mit gesunden und atheroklerotischen Tiermodellen durchgeführt wurden. Der Fokus des Projekts wurde statt dessen auf das dritte Teilprojekt „Flussmessungen“ verschoben. Hier konnte gezeigt werden, dass es möglich ist aus den MPI Daten die Blutflussgeschwindigkeit in Mäusen zu bestimmen [4].

Zusammenfassend konnten fast alle im Projektantrag gesetzten Ziele erreicht und darüber hinaus eine Vielzahl von Folgeprojekten, wie zum Beispiel [5,6], ermöglicht werden.
Aufbauend auf diesem FMTHH Projekt wurde das Teilprojekt „Real-time processing and visualization of spatio-temporal MPI data“ für einen transregionalen Sonderforschungsbereich beantragt. Der Verbundantrag ist derzeit noch unentschieden.

Im Rahmen der submillimetergenauen Positionbestimmung der bimodalen Marker hat sich eine Kooperation mit der Arbeitsgruppe von Professor Schläfer ergeben, in der untersucht wird, ob sich optische Köhärenztomografiekatheter mit MPI Markern verfolgen lassen.