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Die CT-Perfusionsbildgebung mittels eines C-Bogen-basierten Angiographiesystems ermöglicht die intraoperative Messung der Durchblutung in den Weichteilen des menschlichen Körpers. Im Falle der Leber können solche Bilder z.B. helfen, den Erfolg einer Tumorembolisationstherapie zu beurteilen sowie sogenannte "Heat-Sink-Effekte" für die präzise Planung einer thermischen Tumorablation abzuschätzen.
Im Allgemeinen ist die dynamische Perfusionsbildgebung mit C-Bogen-Geräten eine schwierige Aufgabe, insbesondere aufgrund der langsamen Rotationsgeschwindigkeit solcher Geräte, die zu zeitlich unterabgetasteten Daten führt. Jüngste Fortschritte bei den so genannten modellbasierten Rekonstruktionsalgorithmen (z.B. Bannasch et al.) haben ein großes Potenzial auf dem Gebiet der Hirnperfusion gezeigt. Während die dynamische Perfusionsbildgebung für die Bildgebung des menschlichen Gehirns recht gut etabliert ist, ist die Leberperfusion noch nicht Teil der klinischen Routine. Dies ist auf die unzureichende Bildqualität herkömmlicher Algorithmen zurückzuführen, wenn diese ohne entsprechende Modifikationen auf die Leberbildgebung angewendet werden.

Das Hauptziel dieses Projekts ist es daher, dieses Problem zu lösen, indem bestehende Routinen aus der Hirnperfusion an die spezifischen Anforderungen der Leber angepasst werden und die notwendigen Komponenten hinzugefügt werden, die zentrale Fragen des Problems angehen, wie …

• Berücksichtigung von starken Patientenbewegungen (insbesondere durch die Atmung),
• Umgang mit starker Trunkierung in den erfassten Projektionen (begrenztes Sichtfeld), sowie
• Umgang mit dem hohen Rechenaufwand der Bildrekonstruktion

Dabei wird angestrebt, die

• Entwicklung von geeigneten Bildrekonstruktionsalgorithmen,
• Integration von Vorwissen über die beteiligten Prozesse, und
• (schnelle) Implementierung aller entwickelten Routinen

um die Bewertung von Perfusionsparametern in der (menschlichen) Leber zu ermöglichen.