Ein interdisziplinäres Forschungsteam an der Technischen Universität München hat einen Algorithmus entwickelt, der Brustuntersuchungen zuverlässiger macht. Der Algorithmus verbessert die Qualität der MRT-Bilder indem er Wasser, Fett und Silikon gleichzeitig darstellt.

Ein Team um Dimitrios Karampinos, Professor für Experimentelle Magnetresonanztomographie an der Technischen Universität München (TUM), hat einen Algorithmus für die Datenverarbeitung entwickelt, um bei Brustuntersuchungen Wasser, Fett und Silikon in Magnetresonanztomographie (MRT)-Aufnahmen zuverlässig zu unterscheiden. Bislang war es schwierig, Fett und Silikon in MRT-Aufnahmen voneinander abzugrenzen, da diese Materialien aufgrund ihrer ähnlichen Frequenzen im Hauptmagnetfeld des MRT-Geräts ähnliche Signale erzeugen. Das Bildgebungsverfahren mit dem Algorithmus basiert auf einem speziellen Datenerfassungsschema, geeignet für die Messung von mehreren chemischen Spezies, das bereits zuvor von dem Team entwickelt worden war.

„Aus technischer Sicht ist es eine Herausforderung, zuverlässige Informationen über Wasser, Fett und Silikon gleichzeitig mit einer einzigen MRT-Aufnahme zu erfassen“, erklärt Karampinos. „Aufgrund der engen Zusammenarbeit mit dem Radiologieteam der TUM haben wir dieses komplexe Optimierungsproblem nicht nur aus mathematischer Sicht gelöst, sondern zudem eine Lösung entwickelt, die sich einfach in gängige klinische MRT-Geräte implementieren und in einen klinischen Arbeitsablauf integrieren lässt.“

Die Datenverarbeitung verläuft vollständig automatisiert. Das Bildgebungsverfahren soll künftig in der Brustbildgebung für alle Patientinnen, mit und ohne Implantate, eingesetzt werden. Der Algorithmus nutzt zur Lösung des komplexen Problems drei Hauptprinzipien:

Bisherige Methoden für MRT-Untersuchungen basieren darauf, dass andere Materialien während der Bildgebung unterdrückt werden, während das zu untersuchende Material – beispielsweise Silikon – abgebildet wird. Diese Technik beruht jedoch auf mehreren manuellen Kalibrierungsschritten, die fehleranfällig sein können. Während sich Implantat-Rupturen mit den bisherigen Methoden gut darstellen lassen, sind kleinere Veränderungen wie der Austritt kleinster Silikonpartikel, Gel-Bleeding genannt, damit schwieriger zu erkennen.

„Die neue Methode läuft vollautomatisiert ab und erfordert keine vorherige Kalibrierung oder Anwenderschulung. Das macht sie robuster und zuverlässiger als Techniken, die auf der Unterdrückung ausgewählter Materialien beruhen“, sagt PD Dr. Eva Maria Fallenberg, Oberärztin am Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Klinikum rechts der Isar. „Der neue Algorithmus hat bisher selbst bei unterschiedlichen Implantattypen zuverlässige Ergebnisse gezeigt. Da alle Informationen gleichzeitig und nicht für eine chemische Spezies nach der anderen erfasst werden, verkürzt sich die Untersuchungszeit. Das verbessert den Patientenkomfort und ermöglicht es uns zudem, mehr Patientinnen zu untersuchen.“

Nach den ersten vielversprechenden Ergebnissen wird das neue Verfahren nun mit einer größeren Patientenkohorte auf klinischen MRT-Geräten evaluiert, wie sie üblicherweise in Krankenhäusern eingesetzt werden. Für die Anwendung der neuen Methode sind keine zusätzlichen Geräte erforderlich. Daher könnte sie großflächig im klinischen Bereich eingesetzt werden, sobald sie sich in einer großen Patientenkohorte bewährt hat.

Auf längere Sicht wollen die Forscher zudem untersuchen, ob die neue Methode auch Vorteile für die Beurteilung von Brustgewebe ohne Implantate bietet, da sie zusätzliche nützliche Informationen für die Messung der Brustdichte und zur Darstellung von Verkalkungen im Brustgewebe liefern könnte.

J. K. Stelter, C. Boehm, S. Ruschke, K. Weiss, M. N. Diefenbach, M. Wu, T. Borde, G. Schmidt, M. R. Makowski, E. M. Fallenberg, D. C. Karampinos: Hierarchical multi-resolution graph-cuts for water-fat-silicone separation in breast MRI. IEEE Transactions on Medical Imaging (2022).

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