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BMBF-MPI²: Modellbasierte Parameteridentifikation in Magnetic Particle Imaging

Arbeitsgruppe:AG Technomathematik
Leitung: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß ((0421) 218-63801, E-Mail: pmaass@math.uni-bremen.de )
Dr. Tobias Kluth ((0421) 218-63817, E-Mail: tkluth@math.uni-bremen.de)
Bearbeitung: Christine Bathke
Sabine Eifeld (E-Mail: eifeld@math.uni-bremen.de )
Janna Flötotto
Hannes Albers ((0421) 218-63818, E-Mail: halbers@uni-bremen.de)
Delf Lachmund
Projektförderung: BMBF
Projektpartner: Prof. Dr. Hans-Georg Stark, Hochschule Aschaffenburg
Prof. Dr. Thomas Schuster, Universität des Saarlandes
Prof. Dr. Ing. Tobias Knopp, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf
Laufzeit: 01.12.2016 - 30.11.2019
Webseite:http://www.math.uni-bremen.de/zetem/bmbf-mpi2
Bild des Projekts BMBF-MPI²: Modellbasierte Parameteridentifikation in Magnetic Particle Imaging

Seit der Entdeckung der Röntgentomographie in den 1970er Jahren haben bildgebende Verfahren die medizinische Diagnostik kontinuierlich revolutioniert. Heutzutage gibt es im klinischen Umfeld eine Vielzahl tomographischer Verfahren, welche aufgrund ihrer spezifischen Vor- und Nachteile unterschiedlich angewendet werden. Die wichtigsten Verfahren sind Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT) sowie verschiedene funktionale Technologien wie PET (Positronen-Emissions-Tomographie) und SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography).

Anfang der 2000er Jahre wurde ein neues tomographisches Verfahren entwickelt, welches darauf basiert, Eisenoxid-Nanopartikel im menschlichen Körper zu verfolgen. Dieses Magnetic Particle Imaging (MPI) genannte Verfahren ist strahlungsfrei, hoch sensitiv und bietet eine sehr hohe zeitliche Auflösung.

Damit ist MPI prädestiniert für die Diagnose kardiovaskulärer Erkrankungen. Eine weitere wichtige Anwendung findet sich im Katheterlabor, wo MPI es ermöglichen kann, mittels speziell markierter Katheter dreidimensional im Gefäßbaum zu navigieren.

In dem Verbundprojekt MPI² werden seit Beginn 2017 modellbasierte Verfahren und deren effiziente algorithmische Umsetzung erforscht. Neben den universitären Partnern von der Hochschule Aschaffenburg, dem Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf und der Universität des Saarlandes wird das Konsortium durch industrielle Partner ergänzt. Neben  SCiLS – einer Zweigniederlassung der Bruker Daltonik GmbH - und dem Zentrum für Radiologie und Endoskopie am UKE Hamburg-Eppendorf unterstützt auch der MPI-Gerätehersteller des ersten kommerziell vertriebenen Scanners Bruker BioSpin die Arbeit im Verbund.

Die Verbundkoordination und Leitung des Teilprojekts zur Bildrekonstruktion werden vom ZeTeM übernommen (Prof. Dr. Peter Maaß, Dr. Tobias Kluth). Um die  Partikelverteilung zu bestimmen, wird bei  MPI die Magnetisierungseigenschaft der metallischen Nanopartikel ausgenutzt. Zunächst wird außerhalb des Objekts ein statisches Magnetfeld angelegt, das die Magnetisierung der Partikel im Inneren des Objekts fast überall im Ort in die Sättigung treibt. Nur entlang einer bestimmten Trajektorie von feldfreien Punkten gibt es Umgebungen, in denen die Stärke des Magnetfelds eine messbare Änderung der Magnetisierung der Nanopartikel zulässt. Diese Änderung der Magnetisierung wird durch eine Überlagerung mit einem zweiten, dynamisch variierenden, externen Magnetfeld erzeugt, welches die gewünschte Verschiebung des feldfreien Punktes verursacht.

Ein Hauptaugenmerk bei der Entwicklung von neuen Rekonstruktionsverfahren für MPI ist die Einbeziehung eines hohen Maßes an Unsicherheit in dem genutzten Modell. Dieses ist in dem bis dato fehlenden mathematischen Modell hinreichender Güte begründet. Die Ausmessung einer Systemmatrix zur Beschreibung der Beziehung zwischen Partikelkonzentration und Potentialmessung ist aus diesem Grund notwendig. Diesen zeitaufwendigen Kalibrierungsprozess gilt es abzulösen, bzw. den Kalibrierungsaufwand deutlich zu verringern. Zu diesem Zweck werden einerseits Modelle, die die Partikelrelaxation mit einbeziehen, untersucht, und andererseits werden robuste Verfahren motiviert durch den Total-Least-Squares-Ansatz untersucht, die neben der Bestimmung der Partikelkonzentration zusätzliche unbekannte Modellparameter simultan mit rekonstruieren. Aus dem eigentlich linearen inversen Problem wird ein nichtlineares Problem, welches es zu analysieren und zu lösen gilt.    

Die Arbeiten in dem Projekt haben mit dem Auftakttreffen im Februar 2017 begonnen, an dem neben den Forschungspartnern ebenfalls Vertreter des Industriepartners Bruker BioSpin sowie eine Vertreterin des Projektträgers DESY beteiligt waren.


Publikationen

  1. T. Kluth, P. Maaß.
    Model uncertainty in magnetic particle imaging: Nonlinear problem formulation and model-based sparse reconstruction.
    International Journal on Magnetic Particle Imaging, Article ID 1707004 3(2), 10 pages, 2017.

    DOI: 10.18416/ijmpi.2017.1707004