Validation and qualience-mediated computed tomography indeep tissue regions

Rosenhain, Stefanie; Kießling, Fabian (Thesis advisor); Strnad, Pavel (Thesis advisor)

Aachen (2019, 2020)
Doktorarbeit

Dissertation, RWTH Aachen University, 2019, Kumulative Dissertation

Kurzfassung

Heutzutage ist die Fluoreszenzbildgebung eine etablierte und weit verbreitete Technologie, die in vielen Forschungsbereichen angewendet wird. Mit Hilfe der Konfokal- und 2-Photonen-Mikroskopie können Fluoreszenzbilder sogar in 3D aufgenommen werden, aber nur in sehr geringen Tiefen (100 - 200 µm). Eine deutliche Verbesserung in der Fluoreszenzbildgebung war die Entwicklung der fluoreszenzvermittelten Tomographie (FMT), welche die nicht-invasive, longitudinale Beurteilung der Verteilung von fluoreszierenden Molekülen in 3D unter anderem im ganzen Körper von Mäusen ermöglicht. Die FMT-Bildgebung war jedoch lange auf oberflächliche Strukturen beschränkt, da die unregelmäßige Form der Maus sowie die heterogenen Absorptions- und Streuungskoeffizienten biologischer Chromophore wie Hämoglobin, Melanin und Fett eine korrekte Fluoreszenzrekonstruktion in tieferen Regionen behindern. Durch die Kombination von FMT mit einer zusätzlichen Bildgebungsmethode, der Computertomographie (CT), welche anatomische Informationen für eine genauere Organsegmentierung liefert, konnte diese Einschränkung überwunden werden. Dennoch ist die Validierung der FMT-CT-Bildgebung nach wie vor eine Herausforderung. Hierfür werden verschiedene Phantome (Agarose, Gelatine, Plastik, 3D-Drucke) benutzt. Dennoch sind die so erzielten Ergebnisse für in vivo Experimente nicht wirklich repräsentativ, da die spezifischen Streuungskoeffizienten heterogen und schwierig zu messen sind und daher mit keinem Phantom simuliert werden können. Dementsprechend ist das Ziel meiner Arbeit, die hybride FMT-CT-Bildgebung insbesondere in tiefen Gewebebereichen zu validieren und ihre Eignung für präklinische Bildgebungsstudien nachzuweisen. In meiner ersten Publikation stelle ich ein in vivo Protokoll mit Rektalsonden vor, das die Sensitivität und Genauigkeit der FMT-CT-Bildgebung realistischer beurteilen kann. Dabei konnte ich beweisen, dass mittels eines verbesserten Rekonstruktionsalgorithmus eine akkurate Detektion von Fluoreszenzsignalen in tiefen Geweben möglich ist. So können präklinische Studien zur Beurteilung von Fluoreszenzsignalen im gesamten Körper durchgeführt werden. Bei diesen Studien wird eine große Anzahl an FMT-CT-Daten generiert. Für die Bildanalyse müssen einzelne Organe oder Regionen meist manuell segmentiert werden. Dies ist jedoch ein zeitaufwändiger, fehleranfälliger und benutzerabhängiger Ansatz. Um die Entwicklung zuverlässigerer Segmentierungsalgorithmen für zukünftige FMT-CT-Studien zu erleichtern, stelle ich in meiner zweiten Publikation eine CT-Datenbank vor, die aus nativen und kontrastverstärkten CT-Scans sowie 3D-Organsegmentierungen besteht. Durch den Vergleich von über 225 Segmentierungen mittels des Sørensen-Dice-Koeffizienten konnte ich hohe benutzerabhängige Fehler vor allem für Leber und Milz zeigen. Zusammenfassend tragen beide Publikationen dazu bei, die FMT-CT Bildgebung als präzise, robuste und effiziente Technologie für die Grundlagenforschung und angewandte Wissenschaft zu etablieren.

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