Computertomografie (CT): Entwicklung und Innovation
Vom ersten CT-Bild zum Photon-Counting-CT und zur KI
Die Computertomografie (CT) zählt zu den bedeutendsten Entwicklungen der modernen bildgebenden Diagnostik. Innerhalb weniger Jahrzehnte entwickelte sie sich von einem Verfahren, das mehrere Minuten für die Berechnung eines einzelnen Schnittbildes benötigte, zu einer hochauflösenden Volumenbildgebung, die grosse Körperregionen innerhalb weniger Sekunden erfassen kann. Damit gehört die CT zu den entscheidenden Meilensteinen der Geschichte und Entwicklung der Radiologie.
Heute ist die CT aus der Notfalldiagnostik, Onkologie, Neurologie, Kardiologie und zahlreichen weiteren Bereichen der Medizin nicht mehr wegzudenken. Technische Fortschritte haben dabei nicht nur die Bildqualität und Geschwindigkeit erheblich verbessert, sondern auch die Strahlenexposition kontinuierlich reduziert.
Die Anfänge der Computertomografie
Eine Schlüsselfigur in der Entwicklung der CT war der britische Ingenieur Sir Godfrey Hounsfield. Bei EMI entwickelte er Ende der 1960er-Jahre ein Verfahren, mit dem sich aus einer Vielzahl von Röntgenmessungen mithilfe eines Computers Schnittbilder des menschlichen Körpers rekonstruieren liessen. Damit entwickelte sich aus dem physikalischen Prinzip der Röntgendiagnostik erstmals eine überlagerungsfreie tomografische Bildgebung.
1971 wurde am Atkinson Morley Hospital in London die erste klinische CT-Untersuchung durchgeführt. Untersucht wurde das Gehirn einer Patientin mit Verdacht auf einen Hirntumor. Die neue Technik ermöglichte erstmals eine überlagerungsfreie Darstellung intrakranieller Strukturen mittels Röntgenstrahlung.
Unabhängig davon hatte der Physiker Allan M. Cormack wesentliche mathematische Grundlagen der tomografischen Bildrekonstruktion entwickelt. Für ihre grundlegenden Beiträge zur Entwicklung der Computertomografie erhielten Hounsfield und Cormack 1979 gemeinsam den Nobelpreis für Physiologie oder Medizin.
Vom einzelnen Schnittbild zur Volumenbildgebung
Die ersten CT-Systeme arbeiteten mit einem schmalen Röntgenstrahl und benötigten mehrere Minuten für die Aufnahme eines einzelnen Schnittbildes. In den folgenden Gerätegenerationen wurden Fächerstrahlgeometrien, grössere Detektorarrays und kontinuierlich rotierende Systeme entwickelt. Dadurch verkürzten sich die Untersuchungszeiten erheblich.
Ein entscheidender Schritt war die Einführung der Spiral-CT Ende der 1980er-Jahre. Durch die kontinuierliche Rotation von Röntgenröhre und Detektorsystem bei gleichzeitigem Tischvorschub konnten erstmals zusammenhängende Volumendatensätze aufgenommen werden.
Mit der Mehrzeilen-CT Ende der 1990er-Jahre beschleunigte sich diese Entwicklung weiter. Mehrere Detektorreihen ermöglichten die gleichzeitige Erfassung mehrerer Schichten und schufen die Grundlage für die schnelle, hochauflösende Volumenbildgebung heutiger CT-Systeme.
1971
Erste klinische CT-Untersuchung am Atkinson Morley Hospital in London
1979
Nobelpreis für Godfrey Hounsfield und Allan M. Cormack
1980er
Schnellere Scanner und zunehmende Ganzkörperbildgebung
1990er
Spiral-CT und Beginn der kontinuierlichen Volumenbildgebung
2000er
Mehrzeilen-CT und zunehmend hochauflösende Volumendatensätze
2010er
Iterative Rekonstruktion, Dual-Energy-CT und optimierte Niedrigdosisprotokolle
2020er
Photon-Counting-CT, spektrale Bildgebung und KI-gestützte Rekonstruktion
Die moderne Computertomografie
Die Entwicklung der CT ist längst nicht abgeschlossen. Während über Jahrzehnte vor allem kürzere Scanzeiten, dünnere Schichten und eine grössere Zahl von Detektorzeilen im Mittelpunkt standen, haben sich die Schwerpunkte inzwischen verschoben. Moderne CT-Systeme sollen nicht nur schneller abbilden, sondern aus den gemessenen Röntgenquanten möglichst viele diagnostische Informationen bei möglichst geringer Strahlenexposition gewinnen.
Dual-Energy- und Spektral-CT
Bei der konventionellen CT wird die Röntgenschwächung im Wesentlichen als einzelner CT-Wert dargestellt. Spektrale Verfahren nutzen dagegen die unterschiedliche energieabhängige Absorption verschiedener Materialien. Dadurch lassen sich beispielsweise Jod, Kalzium oder Harnsäure besser charakterisieren und zusätzliche Bildinformationen aus einem CT-Datensatz gewinnen.
Virtuell monoenergetische Rekonstruktionen, Jodkarten oder virtuelle Nativbilder können je nach Fragestellung zusätzliche diagnostische Informationen liefern und teilweise zusätzliche Scanserien vermeiden. Die Entwicklung moderner CT-Technik ist deshalb eng mit der Geschichte und Weiterentwicklung der Kontrastmittel verbunden.
Photon-Counting-CT: ein neuer Detektortyp
Eine der bedeutendsten jüngeren Entwicklungen ist die Photon-Counting-CT. Im Gegensatz zu konventionellen energieintegrierenden Detektoren werden einzelne eintreffende Röntgenphotonen erfasst und nach ihrer Energie unterschieden.
Die Technologie ermöglicht eine höhere räumliche Auflösung und liefert gleichzeitig spektrale Informationen. Besonders interessant ist dies bei der Darstellung kleiner anatomischer Strukturen, Verkalkungen, Gefässe und Implantate. Photon-Counting-Systeme markieren damit einen grundlegenden Wandel der Detektortechnologie und nicht lediglich eine weitere Erhöhung der Detektorzeilenzahl.
Rekonstruktion: vom Rohdatensatz zum diagnostischen Bild
Auch die Bildrekonstruktion hat sich grundlegend verändert. Auf die klassische gefilterte Rückprojektion folgten iterative Rekonstruktionsverfahren, mit denen sich Bildrauschen und Artefakte reduzieren und Untersuchungsprotokolle hinsichtlich der Strahlendosis optimieren lassen.
Inzwischen werden zunehmend Deep-Learning-basierte Rekonstruktionsverfahren eingesetzt. Sie können Rauschen reduzieren und gleichzeitig Bilddetails erhalten. Damit verlagert sich ein Teil des technischen Fortschritts von der reinen Scannerhardware auf die Verarbeitung der akquirierten Daten.
Künstliche Intelligenz entlang der CT-Untersuchung
Künstliche Intelligenz in der Radiologie beschränkt sich in der CT nicht auf die automatische Erkennung pathologischer Befunde. Algorithmen können bereits bei der Untersuchungsplanung, Positionierung und Auswahl beziehungsweise Anpassung von Scanparametern eingesetzt werden. Weitere Anwendungen reichen von Rekonstruktion und Bildnachverarbeitung über Segmentierung und quantitative Messungen bis zur Unterstützung bei Befundung und Verlaufskontrolle.
Damit verändert KI zunehmend den gesamten Arbeitsablauf einer CT-Untersuchung – von der Akquisition bis zum fertigen diagnostischen Bild.
Vom anatomischen Bild zum quantitativen Datensatz
Die Computertomografie entwickelt sich zunehmend von einem rein morphologischen Bildgebungsverfahren zu einer Methode, die zusätzlich quantitative und materialspezifische Informationen bereitstellt. Spektrale Verfahren, Photon-Counting-Detektoren und KI-gestützte Rekonstruktionen erweitern dabei nicht nur die Bildqualität, sondern auch die diagnostisch nutzbaren Informationen eines CT-Datensatzes.
Mehr als fünf Jahrzehnte nach der ersten klinischen Untersuchung besteht der Fortschritt deshalb nicht mehr allein darin, immer schneller immer mehr Schichten zu erzeugen. Entscheidend ist zunehmend, aus jedem einzelnen Röntgenquant möglichst viel diagnostische Information zu gewinnen.
Literatur
- The Nobel Prize in Physiology or Medicine 1979
- Kalender WA. Computed Tomography. Publicis/Wiley, 3rd ed., 2011.
- Willemink MJ et al. Radiology 2021; 298(3):E126–E136.
- McCollough CH et al. Radiology 2015; 273(2):327–340.