Methodenentwicklung in der Stoffwechselbildgebung
Um in zukünftigen Studien bessere Einsichten in den Stoffwechsel zu gewinnen arbeiten wir am MR-Zentrum kontinuierlich daran, unsere Messmethoden zu verbessern. Neben den “klassischen” Zielen eine höhere Auflösung in kürzerer Messzeit zu erreichen gehört dazu auch Bewegungskorrektur, Reduktion von Artefakten, schnellere Rekonstruktion der Bilder mit AI-basierten Methoden, oder auch zusätzliche Moleküle verlässlich messen zu können.
Auch unser 7 Tesla MRT System benötigt spezielle für das ultrahohe Feld ausgelegte Methoden um die besten Resultate zu liefern.
Magnetresonanztomogafie liefert hauptsächlich qualitative Bilder, die unterschiede im Körper anzeigen, aber deren Bildwerte nicht direkt einem physikalischen Wert entsprechen. Auch in der MR-Spektroskopie ist das so, wenn wir nicht aufwendige Korrekturen anwenden.
Tatsächliche Konzentrationen abzubilden hat aber eine Reihe Vorteile, die diese Komplexität aufwiegen - Vergleichbarkeit zwischen Personen und Zentren, bessere Reproduzierbarkeit, und auch als Input für künstliche Intelligenz statt der sonst verwendeten Meta-Eigenschaften eines Bildes. In Pathologien können wir so auch die Variation von einzelnen Zielmolekülen besser bestimmen als mit den üblichen Verhältnissen.
Um quantitative Bilder zu erzeugen verwenden wir zusätzliche Referenzscans und Modelle, die uns Abschätzungen für Konzentrationswerte liefern. Anwendungen an denen wir gerade arbeiten sind die Bildgebung von Gliomen und Epilepsie.
Beteiligte Forschungsgruppen
Publikationen
- Gilbert Hangel, Benjamin Spurny-Dworak, Philipp Lazen, Cornelius Cadrien, Sukrit Sharma, Lukas Hingerl, Eva Hečková, Bernhard Strasser, Stanislav Motyka, Alexandra Lipka, Stephan Gruber, Christoph Brandner, Rupert Lanzenberger, Karl Rössler, Siegfried Trattnig, Wolfgang Bogner: Inter-subject stability and regional concentration estimates of 3D-FID-MRSI in the human brain at 7T, NMR in Biomed, August 2021, doi: 10.1002/nbm.4596