Im Rahmen einer wissenschaftlichen Begleitveranstaltung der 73. Tagung der Nobelpreisträger in Lindau werden zwei Forscher des Max-Planck-Instituts für biologische Kybernetik aus Tübingen ein Modell eines neuen Niederfeld-MRT-Systems zeigen. Es soll Hyperpolarisation mit Bildgebungsverfahren kombinieren, die bei geringen Magnetfeldstärken ausgeführt werden können. Die Qualität der MRT-Bilder könne zusätzlich mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) verbessert werden.
Kontinuierliche Hyperpolarisation der Probe
Die Magnetresonanztomografie (MRT) hat sich zum Goldstandard in der klinischen Diagnostik entwickelt, insbesondere für die rechtzeitige Erkennung von Erkrankungen im Weichteilgewebe und Krebs im Frühstadium. Eine quantitative Tumorklassifizierung mit MRT ist jedoch aufgrund mangelnden Kontrasts und geringer Empfindlichkeit bisher nur schwer möglich. Die Wissenschaftler haben im Niederfeldbereich der Magnetresonanztomografie eine eigenständige Lösung mit einem technologischen Verfahren entwickelt, das die kontinuierliche Hyperpolarisation der Probe selbst ermöglicht. Bisherige Hyperpolarisationsmethoden konnten biochemische Reaktionen nur mithilfe eines in den menschlichen Körper injizierten Kontrastmittels untersuchen. Dieses neue Verfahren habe das Potenzial, das bereits breite Spektrum an Anwendungen in der Magnetresonanztomografie auf kostengünstige Weise zu erweitern und biete daher die Möglichkeit, eine kostengünstige Diagnostikmethode für den Globalen Süden zu werden, so die Wissenschaftler.
Effiziente und kostengünstige MRT-Scanner
„Unser erklärtes Ziel ist es, mithilfe unserer Entwicklung einen Beitrag für die Entwicklung von effizienten und kostengünstigen MRT-Scannern zu leisten. Diese können dann auch besonders auf den Bedarf der Länder des Globalen Südens optimiert werden. Deshalb entwickeln wir einen neuartigen, kosteneffizienten Niederfeld-Scanner auf der Basis von Hochtemperatur-Supraleitern der zweiten Generation: Neue Polarisationsverfahren in Kombination mit Deep Learning werden eine deutlich bessere Bildgebung als bisher bekannt ermöglichen. Sie werden die Bildauflösung so erhöhen, dass einige medizinische Diagnosen mit sehr hoher Genauigkeit gestellt werden können“, erklärt Projektleiter Pavel Povolni, der das Vorhaben am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik verantwortet.
Quelle: idw/Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik
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