Mit Zunahme der Verfügbarkeit und der Indikationen trägt die Computertomographie (CT) inzwischen knapp über 50% zur gesamten diagnostischen Strahlenbelastung der Bevölkerung bei. Nicht alle CT lassen sich durch alternative Verfahren, wie z.B. Kernspintomographie ersetzen.
Wir freuen uns daher, im Radiologischen Zentrum am Kaufhof ein CT-Verfahren anbieten zu können, mit dem ohne Verlust an diagnostischer Qualität je nach Untersuchungsregion 30-50 % der Strahlenbelastung eingespart werden: Die iterative Rekonstruktion (IR) mit SAFIRE.
30-50 % weniger Strahlen - wie ist das möglich ?
Nun, vereinfacht gesagt: Durch stark intensivierten Rechenaufwand wird aus den gewonnenen Informationen das letzte Quentchen herausgeholt!
Bildstörungen, die mit dem Absenken der Dosis zwangsläufig zunehmen, können durch die SAFIRE-Technik abgefangen werden. Die Strahlendosis kann damit abgesenkt werden, ohne dass ein Verlust in der Bildqualität entsteht.
Iterative Rekonstruktion (IR) mit SAFIRE
In einem ersten Schritt wird aus den Daten des CT-Systems zunächst wie gewohnt ein 3D-Datenraum berechnet und aus diesem 2D-Schnittbilder rekonstruiert. Die 3D-Datenmatrix und die Bilder werden dann mit einem Korrekturverfahren verbessert. Die korrigierten Daten werden nun sowohl auf der Bilddatenebene als auch auf der Bildebene mit den Ausgangsdaten verglichen und der Korrekturalgorithmus angepasst. Die so korrigierten Rohdaten werden erneut zu Bildern verarbeitet und wieder verbessert. Dieser Zyklus wird als Iteration bezeichnet und mehrfach wiederholt. Mit jedem Schritt nähert man sich quasi dem "wahren Bild" an.
Der nächste Schritt: Künstliche Intelligenz
Derzeit wird zur weiteren Bildverbesserung und Dosisersparnis auch künstliche Intelligenz erprobt und teilweise eingesetzt. Dabei wird ein sogenanntes Deep-Learning System mit optimalen Bildern höchster Qualität trainiert. Mit sehr geringer Dosis angefertigte "schlechte" und verrauschte Bilder können anschließend mit diesen Daten "verbessert" und auf ein hohes Qualitätsniveau korrigiert werden.