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Brustkrebs-Prognose dreidimensional

05.10.2007
Mammographie-Verfahren zur Messung der Gewebedichte

Die Dichte des weiblichen Brustgewebes hat Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit, an Brustkrebs zu erkranken. Die Argentinierin Constanza Lampasona forscht am Institut für Rechnergestützte Ingenieursysteme der Universität Stuttgart an einer Weiterentwicklung der digitalen Mammographie, die es erlaubt, die Brustdichte über ein rechnergestütztes Verfahren zu ermitteln und zu visualisieren.

Damit kann das Tumorrisiko präziser prognostiziert werden.

Jährlich erkranken rund 55.000 Frauen an Brustkrebs. Um die Früherkennung zu verbessern, betreibt das Bundesgesundheitsministerium derzeit den Aufbau eines flächendeckenden Mammographie-Screenings. Dabei rückt ein lange Zeit vorrangig als Hindernis für die Bildqualität diskutierter Faktor zunehmend auch als Ursache für die Krebsentstehung in den Blickpunkt: die so genannte Brustdichte.

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Diese beschreibt den Prozentsatz des Brustbereichs mit dichter Struktur und hat gegenüber anderen Risikofaktoren den Vorteil, dass man sie quantitativ bestimmen kann. Klassifiziert wird sie nach den so genannten Wolfe-Kategorien: Je höher die Dichte, so die Vermutung, desto höher ist das Erkrankungsrisiko.

Bisherige Berechnungsmethoden ermittelten den Prozentsatz des Drüsengewebes aus zweidimensionaler Sicht. Dies berücksichtigt allerdings nur einen Teil des Phänomens. Dagegen betrachtet Lampasona, die als Stipendiatin der Heinrich-Böll-Stiftung bei Prof. Dieter Roller promoviert, die Brustzusammensetzung als eine dreidimensionale mammographische Dichte. Gemeint ist damit der Anteil des Bil-des, der bei einer Röntgenaufnahme mit strahlenundurchlässigem, also dichtem Gewebe besetzt ist. Gesucht sind letztendlich die Mengenanteile unterschiedlicher Gewebe in einem radiographischen Bild, die der tatsächlichen Zusammensetzung der Brust entsprechen.

Damit die Patientenaufnahmen über die Jahre hinweg verglichen werden können, müssen die Röntgenbilder zunächst in eine standardisierte Darstellung konvertiert werden. Hierzu entwickelte Lampasona eine Methode, die es ermöglicht, die Entstehung und Bedeutung der verschiedenen Graustufen eines Bildes zu interpretieren und Rückschlüsse auf die Kombination der Gewebe zu ziehen. Zudem wird das Bild in seine konstituierenden Teile (Brust, Brustmuskel und Hintergrund) segmentiert und der Brustrand als Luftlinie zwischen Brust und Hintergrund markiert.

Um die Diagnose zu vereinfachen, werden die Daten visualisiert. Dabei werden die Bereiche je nach ihrem Anteil an Drüsengewebe unterschiedlich eingefärbt. Bei entsprechender Farbwahl kann der Arzt auf einen Blick die dichteren Zonen identifizieren und der Vergleich von Bildern wird vereinfacht. Die neuen Methoden werden in Kooperation mit dem Institut für Mammadiagnostik in Esslingen erprobt. Durch die Analyse und den Vergleich der Bilder und Bildreihen soll es möglich werden, charakteristische Änderungen automatisch zu detektieren. Damit könnte der Risikofaktor Brustdichte wesentlich effizienter beobachtet und die Gefahr, an Brustkrebs zu erkranken, besser abgeschätzt werden.

Ansprechpartner: Constanza Lampasona, Institut für Rechnergestützte Ingenieursysteme, Tel. 0711/7816 -293,

e-mail: Constanza.Lampasona@informatik.uni-stuttgart.de, http://www.iris.uni-stuttgart.de/forschung/projekte/3d_dig.html

Referat für Presse- und Öffentlichkeitsarbeit, Keplerstraße 7, 70174 Stuttgart, Tel. 0711/685-82297. -82176, -82122, -82155, Fax 0711/685-82188, Email: presse@uni-stuttgart.de, www.uni-stuttgart.de/aktuelles/

Ursula Zitzler | idw
Weitere Informationen:
http://www.iris.uni-stuttgart.de/forschung/projekte/3d_dig.html

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