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Covid-19-Diagnostik: Neue Technik verbessert Diagnose mittels Röntgen

Covid-19-Diagnostik
Neue Technik verbessert Diagnose mittels Röntgen

Neue Technik verbessert Diagnose mittels Röntgen
Schema eines Geräts für die Dunkelfeld-Bildgebung mit Röntgenlicht (Bild: ediundsepp Gestaltungsgesellschaft / TUM)
Ein Forschungsteam erstellt erstmalig Dunkelfeld-Röntgenaufnahmen von Patienten, die mit dem Corona-Virus infiziert sind. Die Aufnahmen zeigen die Mikrostruktur des Lungengewebes und liefern so zusätzliche Informationen für eine Diagnose. Das Röntgen-Verfahren könnte eine Alternative zur deutlich strahlenbelastenderen Computertomographie sein.

Die Bildgebung der Lunge von Patientinnen mit Covid-19 erfolgt meist durch Computertomographie (CT). Hierfür werden Röntgenaufnahmen aus verschiedenen Richtungen zu einem dreidimensionalen Bild kombiniert. Dies ermöglicht eine genauere Bildgebung als zweidimensionale Aufnahmen mit konventioneller Röntgentechnologie, hat jedoch den Nachteil einer höheren Strahlendosis aufgrund der vielen Röntgenaufnahmen.

Das neue, von Prof. Pfeiffer entwickelte Dunkelfeld-Röntgenverfahren eröffnet nun neue Möglichkeiten in der radiologischen Diagnostik: „Bei unserer Röntgen-Untersuchung nehmen wir gleichzeitig konventionelle Röntgen- und Dunkelfeldbilder auf. So erhalten wir schnell und einfach zusätzliche Informationen über das betroffene Lungengewebe“, sagt Franz Pfeiffer, Professor für biomedizinische Physik und Direktor des Munich Institute of Biomedical Engineering der TUM.

Röntgen mit geringerer Strahlenbelastung

„Die Strahlendosis ist dabei im Vergleich zu einem CT-Gerät um den Faktor 50 kleiner. Daher ist die Methode auch für Anwendungsszenarien vielversprechend, die wiederholte Untersuchungen über einen längeren Zeitraum erfordern, beispielsweise zur Erforschung von Long-Covid-Verläufen. Für längere Beobachtungszeiträume könnte die Methode eine Alternative zur Computertomographie für die Bildgebung von Lungengewebe bieten“, erläutert Franz Pfeiffer weiter.

In einer neuen Studie haben Radiologen Aufnahmen von Personen mit Covid-19-Lungenerkrankung mit denen gesunder Personen verglichen. Dabei fiel ihnen die Unterscheidung zwischen kranken und gesunden Personen anhand der Dunkelfeldaufnahmen deutlich leichter als mit konventionellen Röntgenbildern. Am besten konnten die Radiologen zwischen krankem und gesundem Lungengewebe unterscheiden, wenn beide Arten von Aufnahmen – konventionell und Dunkelfeld – vorlagen.

Bessere Diagnose durch sichtbar gemachte Mikrostruktur

Während konventionelles Röntgen auf der Abschwächung des Röntgenlichts basiert, nutzt das Dunkelfeld-Röntgen die sogenannte Kleinwinkelstreuung des Röntgenlichts. Dadurch lassen sich zusätzliche Informationen über die Beschaffenheit der Mikrostruktur des Lungengewebes gewinnen. Somit bieten Dunkelfeldaufnahmen einen Mehrwert für die Untersuchung verschiedener Lungenerkrankungen.

Das Forschungsteam optimierte den Aufbau des Röntgengerät-Prototyps so, dass sie die Aufnahmen auch quantitativ auswerten konnten. Eine gesunde Lunge mit vielen intakten Lungenbläschen erzeugt ein starkes Dunkelfeldsignal und erscheint in der Aufnahme hell. Dagegen erzeugt entzündetes Lungengewebe, in das Flüssigkeit eingelagert ist, ein schwächeres Signal und erscheint im Bild dunkler.

KI soll Auswertung der Daten verbessern

„Als nächstes möchten wir noch mehr Patienten untersuchen. Wenn dann genügend Dunkelfeld-Röntgendaten vorhanden sind, sollen auch Methoden der künstlichen Intelligenz den Auswertungsprozess unterstützen. Mit konventionellen Aufnahmen haben wir bereits ein Pilotprojekt zur KI-Auswertung unserer Röntgenaufnahmen durchgeführt“, sagt Daniela Pfeiffer, Professorin für Radiologie und ärztliche Leiterin der Studie am Klinikum rechts der Isar.

Der Dunkelfeld-Röntgen-Prototyp könnte nach ersten Aufnahmen von Patienten mit chronisch-obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) und Covid-19 zukünftig auch für weitere Lungenpathologien wie Lungenkrebs, Fibrose oder Pneumothorax genutzt werden.

Kontakt:
Technische Universität München
Prof. Dr. Franz Pfeiffer
Lehrstuhl für Biomedizinische Physik
Telefon: +49 (0)89 289 12551
E-Mail: franz.pfeiffer@tum.de

https://doi.org/10.1038/s43856–022–00215–3
www.bioengineering.tum.de

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