Modalitätsbezogene Vorträge

Die medizinische Bildgebung entwickelt sich rasant weiter. Wie Fraunhofer-Institute maßgeblich zu diesem Fortschritt beitragen, zeigten Forschende der Fraunhofer-Gesellschaft beim Fraunhofer Imaging Day 2025 – mit Vorträgen zu Imaging-Hardware, Formation und Analysis. 

Vereinfacht gesagt, braucht es für die medizinische Bildgebung dreierlei: ein Gerät, das bestimmte physikalische Reize registriert, einen Prozess, der die Rohdaten zu einem Bild verarbeitet, und jemanden, der das Bild analysiert. Bei allen drei Aufgaben kommt heute Hightech zum Einsatz. Wo die Technologie steht und was zukünftig von ihr zu erwarten ist, war Thema des ersten Fraunhofer Imaging Day am 24. Juni 2025 in Berlin. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verschiedener Fraunhofer-Institute gaben einen Einblick in aktuelle Forschungsprojekte.

Imaging-Hardware: Basis für neue Anwendungen in der Bildgebung

Fraunhofer arbeitet eng mit industriellen Partnern zusammen, die Bildgebungshardware für Praktizierende in der Medizin herstellen. »Wir entwickeln spezifische Hardware, die in der jeweiligen Anwendung eine optimale Analyse erlaubt«, sagte Dr. Michael Scholles im ersten von drei themenbezogenen Vorträgen. Beispielsweise würden in der Praxis Systeme gebraucht, die »Medical-Grade«-Daten liefern und außerhalb eines Krankenhauses eingesetzt werden könnten. Im Zusammenspiel von Grundlagenforschung und industriellen Anforderungen sei an den Fraunhofer-Instituten über alle Bildgebungsmodalitäten hinweg ein breites Portfolio an Hardware entstanden, so der Koordinator Biotechnologie und Medizintechnik am Fraunhofer IPMS.

Scholles stellte in diesem Kontext eine Reihe von Projekten vor, etwa die Forschung zu Einzelphotonendetektoren (SPADs) am Fraunhofer IMS. SPADs werden in der Bildgebung eingesetzt, wenn die Sensitivität der klassischen CCD-Sensoren nicht ausreicht, weil die Lichtmenge sehr gering oder eine hohe zeitliche Auflösung erforderlich ist. Fraunhofer entwickelt neben innovativen Bauelementen auch Systeme, zum Beispiel die Niederfeld-MRT am Fraunhofer MEVIS. Diese sind kosteneffizienter als die verbreiteten Hochfeld-MRT-Systeme und deutlich benutzerfreundlicher in der Anwendung – und das bei ausreichender Bildqualität.

Steffen Tretbar, Abteilungsleiter Ultraschall am Fraunhofer IBMT, ergänzte weitere Beispiele aus der Forschung zur Anwendung von Ultraschall. So ist etwa im Rahmen des Projektes ULTRAWEAR ein Wearable entwickelt worden, das auf Basis von Ultraschall Biofeedback gibt. »Damit sieht man in der Physiotherapie, ob die richtigen Muskelgruppen angesprochen werden«, erläuterte Tretbar.

Imaging Formation: vom Sensor zum Bild

Die Hardware liefert die Rohdaten, aus denen medizinische Bilder errechnet werden. Auch zu diesem Prozess – der Imaging Formation – findet an Fraunhofer-Instituten vielseitige Forschung statt. Dies legten Professor Dr. Tobias Knopp, verantwortlich für Data Science und KI sowie Leiter des Geschäftsfeldes Diagnostik am Fraunhofer IMTE, und Dr. Daniel Christopher Hoinkiss, Principal Scientist am Fraunhofer MEVIS, in ihren Vorträgen dar. Am Fraunhofer MEVIS wurde etwa eine Software zur Standardisierung der Magnetresonanz-Bildgebung entwickelt. Sie erlaubt es, Rohdaten aus unterschiedlichen MRT-Systemen in einer einheitlichen Umgebung mit einem standardisierten Dateiformat zu verarbeiten. Ein Vorteil, wenn eine Patientin oder ein Patient MRT-Aufnahmen bei verschiedenen Ärztinnen und Ärzten mit unterschiedlichen Systemen machen lässt.

Die elektrische Impedanztomographie (EIT) wird häufig zur Funktionsanalyse der Lunge eingesetzt. »Bei der Messung wird das Signal der Lunge oft durch das Herzsignal überlagert«, so Knopp. Das Fraunhofer IMTE forscht an Algorithmen, die in der Lage sind, die beiden Signale zu trennen und somit die Perfusion des Herzens und die Ventilation der Lunge isoliert dazustellen. Das Institut ist auch im Bereich der Multi-Kontrast MRT aktiv. Dabei werden zwei Schichten im Gehirn gleichzeitig untersucht (Simultaneous Multi-Contrast Imaging). Das IMTE entwickelt komplexe Bildrekonstruktionstechniken, mit denen separate Bilder für beide Schichten errechnet werden können.

Imaging Analysis: verstehen, was die Bilder aussagen

»Letztlich ist Imaging nur ein Werkzeug. Ärzte interessieren die Informationen, die in den Bildern stecken«, betonte Dr. Thomas Wittenberg. Diese Informationen zu extrahieren, ist Aufgabe der Imaging Analysis. Durch die Vielzahl an bildgebenden Modalitäten, die heute zum Einsatz kommen, entstehen riesige Mengen an Daten, die zu interpretieren sind. »Ohne KI geht das nicht. Das ist eines der stärksten Werkzeuge, die wir gerade haben«, sagte der Chief Scientist & Research Manager am Fraunhofer IIS. Künstliche Intelligenz ermögliche es, auch komplexe Daten zu segmentieren, zu visualisieren und miteinander zu kombinieren. Wittenberg zeigte beispielhaft eine Darstellung vom Fraunhofer MEVIS, bei der ein Tumor in der Leber grafisch hervorgehoben und präzise vom gesunden Gewebe abgegrenzt ist.

Auch Professor Dr.-Ing. Horst K. Hahn, geschäftsführender Institutsleiter am Fraunhofer MEVIS, verwies auf die überragende Bedeutung, die KI bei der Analyse von medizinischen Bildern hat und haben wird: »Mit KI können wir locker eine Größenordnung an Genauigkeit rausholen. Das bringt einen hohen klinischen Wert und reduziert Kosten.« Schon heute zeigen Studien, dass KI bei bestimmten Aufgaben Ärztinnen und Ärzten überlegen ist, etwa wenn es darum geht, komplexe Muster zu quantifizieren oder Veränderungen in komplexen Situationen zu beurteilen. Hahn schloss: »Es wird ein kompletter Paradigmenwechsel in der Bildgebung kommen, hin zu Multiagentensystemen, bei denen KI-Systeme miteinander reden.« Eine Vorstellung, die futuristisch anmutet – und schon heute beginnt, Realität zu werden.