PET/CT is an important tool in diagnosis an therapy of cancer. The topic of this thesis was the improvement of the quantification of PET/CT data. Respiratory motion causes artefacts in PET/CT images, hence different methods for motion registration were investigated. Based on the motion registration a method of local motion correction was developed. A phantom was built to simulate respiratory movement. In phantom as well was patient data, the local motion correction showed significant improvement of lesion quantification. In the second part of the thesis lesion quantification was investigated. A gradient-based segmentation algorithm was implemented and validated using a newly developed phantom for simulation of lesions with inhomogeneous activity uptake. It was shown, that especially in such lesions the gradient-based segmentation is significantly better. Finally an algorithm was developed using the high resolution CT data for partial volume correction of PET data and hence an improved quantification of the tracer uptake.     «

PET/CT is an important tool in diagnosis an therapy of cancer. The topic of this thesis was the improvement of the quantification of PET/CT data. Respiratory motion causes artefacts in PET/CT images, hence different methods for motion registration were investigated. Based on the motion registration a method of local motion correction was developed. A phantom was built to simulate respiratory movement. In phantom as well was patient data, the local motion correction showed significant improvement...     »

PET/CT ist ein wichtiges Werkzeug bei der Diagnose und Therapie von Krebserkrankungen. Die Arbeit befasst sich mit der Verbesserung der quantitativen Analyse von PET/CT Daten. Atembewegung führt zu Artefakten in PET/CT Bildern, daher wurden Methoden zur Bewegungsregistrierung untersucht. Darauf aufbauend wurde ein Algorithmus zur lokalen Bewegungskorrektur entwickelt; ein Phantom zur Simulation von Bewegung wurde aufgebaut. In Phantom- und Patientendaten verbesserte die lokale Bewegungskorrektur die Quantifizierung signifikant. Der zweite Teil befasst sich mit der Quantifizierung von Läsionen. Dazu wurde eine, auf Gradientenerkennung basierende Segmentierung implementiert, zu deren Validierung ein Phantom mit inhomogenen Läsionen aufgebaut wurde. Damit zeigte sich, dass besonders bei solchen Läsionen die Gradienten-Methode signifikant besser ist. Zuletzt wurde ein Algorithmus entwickelt, der die CT Informationen nutzt um die gemessene Aktivitätsaufnahme durch Partialvolumen-Korrektur zu verbessern.     «

PET/CT ist ein wichtiges Werkzeug bei der Diagnose und Therapie von Krebserkrankungen. Die Arbeit befasst sich mit der Verbesserung der quantitativen Analyse von PET/CT Daten. Atembewegung führt zu Artefakten in PET/CT Bildern, daher wurden Methoden zur Bewegungsregistrierung untersucht. Darauf aufbauend wurde ein Algorithmus zur lokalen Bewegungskorrektur entwickelt; ein Phantom zur Simulation von Bewegung wurde aufgebaut. In Phantom- und Patientendaten verbesserte die lokale Bewegungskorrektu...     »