Künstliche Intelligenz verbessert Bildgebung
ETH-Forschende nutzen künstliche Intelligenz, um bei einer relativ neuen Methode der medizinischen Bildgebung die Bildqualität zu erhöhen. Dadurch lassen sich in Zukunft Krankheiten besser diagnostizieren und kostengünstigere Geräte herstellen.
Wissenschaftler der ETH Zürich und der Universität Zürich haben Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um die optoakustische Bildgebung zu verbessern. Mit diesem relativ jungen Verfahren der medizinischen Bildgebung können zum Beispiel Blutgefässe im Körperinnern sichtbar gemacht, die Gehirnaktivität untersucht oder Brustkrebs und Hautkrankheiten diagnostiziert werden. Die Bildqualität, die ein Gerät liefert, hängt allerdings stark von seiner Anzahl Sensoren und ihrer Verteilung ab: Je mehr davon, desto besser die Bildqualität. Der neue Ansatz der ETH-Forschenden ermöglicht, die Zahl der Sensoren bei gleichbleibender Bildqualität deutlich zu reduzieren. Dadurch können die Gerätekosten reduziert, die Bildgebungsgeschwindigkeit erhöht oder die Diagnose verbessert werden.
Die Optoakustik hat gewisse Ähnlichkeiten zur Ultraschallbildgebung. Bei Letzterer sendet eine Sonde Ultraschallwellen in den Körper, die das Gewebe reflektiert. Sensoren in der Sonde detektieren die zurückgeworfenen Schallwellen, und aus diesen lässt sich ein Bild des Körperinneren erzeugen. Bei der optoakustischen Bildgebung hingegen werden extrem schnelle Laserpulse ins Gewebe geschickt, die dort absorbiert und in Ultraschallwellen umgewandelt werden. Diese werden dann ähnlich wie bei der Ultraschallbilgebung detektiert, um daraus ein Bild zu erstellen.
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