Fokussierte Ultraschalltherapie: Software berechnet Organbewegungen

Deutsches Ärzteblatt, 108(3), / 21.1.2011

Forscher entwickeln eine Software, die die Tumortherapie mit extrakorporalem fokussiertem Ultraschall unter Magnetresonanztomographie-Bildgebung verbessert.

Bei der magnetresonanzgestützten Tumortherapie mit fokussiertem Ultraschall liegt der Patient in einem Magnetresonanztomographen (MRT). Die Ärzte lokalisieren mittels der MRT-Bilder die genaue Lage des Tumors. Dann sendet ein Radiologe hochintensive, gebündelte Ultraschallwellen direkt auf den Tumor. Dadurch entstehen im Fokuspunkt, ähnlich wie bei einer optischen Linse, Temperaturen von mehr als 56 °Celsius. In mehreren Behandlungsschritten wird so der Tumor zerstört. Die Behandlungsdauer liegt bei zwei bis vier Stunden je Sitzung, in denen sich der Patient kaum bewegen darf und teilweise die Luft anhalten muss, damit der Fokuspunkt der Ultraschallwellen nicht auf gesundes Gewebe trifft, sondern die Tumorregion erreicht.


Studien zur Behandlung von Tumoren im Abdomen (Uterus, Leber, Niere oder Blase) zeigen ein hohes Potenzial dieser Therapie, die allerdings derzeit mit technischen Problemen bei der Fokussierung behaftet ist: Im Gegensatz zum Uterus bewegen sich die übrigen Organe des Abdomens durch die Atmung des Patienten stark. Die daraus resultierenden Verschiebungen der Organe lassen eine zielsichere Ultraschallbehandlung nicht zu. Daher sind Verfahren notwendig, die diese Organbewegungen in die Therapie mit einbeziehen. Eine von mehreren Fraunhofer-Instituten entwickelte Software soll den Ärzten eine sichere Vorhersage über die Bewegung der Organe und über die Wirkung der Schallwellen im Gewebe liefern und zudem durch adaptive Anpassung der Ultraschallwellen die Bewegungen im Körper ausgleichen.

Das Fraunhofer-Institut für Rechnerarchitektur und Softwaretechnik FIRST konzentriert sich bei der Entwicklung der Software auf die Identifikation und Verfolgung von Organbewegungen sowie die Vorhersage von Organveränderungen während der Behandlung. Faktoren wie die Atmung des Patienten werden in Echtzeit analysiert, so dass eine Bewegungskompensation während der Bestrahlung möglich wird. Dazu werden die während der Therapie aufgenommenen MRT-Bilder, also aus mehreren Bildschichten bestehende 3-D-Volumendatensätze, verarbeitet und die Bewegung relevanter Strukturen extrahiert. Zusätzlich liefern unterschiedliche außerhalb des Körpers befindliche Sensoren, wie optische Tracker oder Atemfluss-Sensoren, weitere Informationen über die Atmung des Patienten. Zur Realisierung der Bewegungskompensation entwickeln die Forscher eine Verarbeitungskette von mehreren, aufeinander abgestimmten Algorithmen. Zur Verfolgung von Organbewegungen innerhalb einer MRT-Bildsequenz müssen zunächst die markantesten Regionen, die sich zum Beispiel durch einen starken Hell-Dunkel-Kontrast auszeichnen, gefunden werden. Sie bilden die „Featurepunkte“ im Datensatz. Mit mehreren Bildberechnungsverfahren ist anschließend eine bildbasierte Objektverfolgung („Tracking“) möglich. Dazu müssen die zeitlich aufeinanderfolgenden MRT-Daten überlagert und die korrespondierenden Featurepunkte im neuen Volumendatensatz zugeordnet werden. Das Resultat ist ein Vektorfeld, das die Bewegung beziehungsweise die Deformation des Tumors widerspiegelt. Auf diese Weise kann der Ultraschallsender neu fokussiert werden, auch wenn der Patient normal weiteratmet. Die Forscher gehen jedoch noch einen Schritt weiter. Durch die Implementierung einer prädiktiven Simulation der Organdeformation lässt sich zudem die künftige Position des Tumors schätzen.

Die komplexen Echtzeitalgorithmen werden auf der zentralen Recheneinheit einer Grafikkarte implementiert, die speziell für die Berechnung und Verarbeitung von Grafik ausgelegt ist und die komplexen Berechnungs- und Simulationsaufgaben auf mehrere Hundert parallel arbeitende Prozessoren verteilt. Dadurch können die extrem rechenintensiven Aufgaben wesentlich schneller bearbeitet werden als mit herkömmlichen Hauptprozessoren. Die Leitung des Projekts liegt beim Fraunhofer-MEVIS. Informationen unter www.first.fraunhofer.de.