Neue datengetriebene Modelle für robuste Ultra-Low-Dose PET-Rekonstruktion und CT-freie PET-Bildsynthese (PETGEN)

Die Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ist ein zentrales bildgebendes Verfahren zur Diagnose von Krebs. Gleichzeitig sind PET-Untersuchungen mit einer Strahlenbelastung verbunden, die sowohl durch die Radiotracer als auch durch begleitende CT-Aufnahmen entsteht. Die Reduktion dieser Strahlendosis bei gleichzeitig hoher diagnostischer Bildqualität stellt eine wichtige klinische Herausforderung dar.

Dieses Projekt entwickelt KI-basierte Methoden für Ultra-Low-Dose PET-Bildgebung und CT-freie PET-Synthese. Mithilfe moderner datengetriebener und generativer Modelle sollen hochwertige PET-Bilder aus sehr niedrigen Strahlendosen rekonstruiert und neue Bildgebungs-Workflows erforscht werden, die den Bedarf an CT-Aufnahmen reduzieren.

Das Projekt wird in enger Zusammenarbeit mit führenden klinischen und akademischen Partnern durchgeführt und fokussiert sich auf die Entwicklung robuster und klinisch einsetzbarer KI-Lösungen für die nächste Generation der PET-Bildgebung. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der translationalen Forschung, um Innovationen aus der KI-Forschung in die klinische Praxis zu überführen. Kooperationen mit klinischen Partnern und Forschungseinrichtungen sind willkommen.