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.
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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...
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