Bildverarbeitung verbessert Erkennung von Brustkrebs

Das Verfahren der digitalen Bildverarbeitung macht winzige Kalkablagerungen in der Brust sichtbar, die häufig ein Indiz für Tumoren sind. Bisher können Radiologen nur aufgrund ihrer Erfahrung aus Röntgenaufnahmen auf die mögliche Existenz solcher Ablagerungen schließen.

Die computergestützte Erkennung von Kalkablagerungen ist sehr empfindlich und kann Radiologen bei ihrer Diagnose unterstützen. Vergleiche mit anderen Methoden haben gezeigt, dass das neue Verfahren sogar Rückschlüsse auf die Bösartigkeit des mit den Ablagerungen verbundenen Tumors zulässt. Zurzeit wird die Methode klinisch getestet.

Brustkrebs ist weltweit die häufigste Krebserkrankung bei Frauen. Die Krankheit ist heilbar, wenn sie früh erkannt wird. Zur Vorsorge dienen Mammographieuntersuchungen, die anhand von Röntgenbildern Knoten in der Brust sichtbar machen. Zusätzlich können Kalkablagerungen auf die Existenz eines Tumors hinweisen.

Die Ablagerungen sind allerdings oft nur wenige zehntel Millimeter klein und in dichtem Gewebe so tief eingebettet, dass sie in den Aufnahmen dann kaum erkennbar sind. Erfahrene Radiologen wissen, wo und wie sie nach solchen Anzeichen suchen müssen. Digitale Bildverarbeitung kann die korrekte Interpretation der Bilder unterstützen. Allerdings eliminieren die üblichen Methoden der Rauschunterdrückung und Bildglättung oft auch die winzigen Strukturen der Kalkablagerungen.

Die portugiesischen Forscher von Siemens Healthcare nutzen aus, dass Brustgewebe selbstähnliche Eigenschaften zeigt. Das heißt, dass jeder noch so kleine oder stark vergrößerte Ausschnitt dem gesamten Gewebe ähnelt. In der neuen Erkennungssoftware treten die Kalkablagerungen dann als Abweichung von dieser selbstähnlichen Struktur zutage.

So machen die Forscher die winzigen Verkalkungen zuverlässig sichtbar. Außerdem können sie aus Parametern wie Form oder Verteilung der Ablagerungen auf die Bösartigkeit des Tumors schließen. Vergleiche durch Untersuchungen mit Magnetresonanztomographen belegen, dass sich mit dem neuen Verfahren die entdeckten Tumore korrekt klassifizieren lassen. (IN 2010.11.2)