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Siemens Healthineers präsentiert das Magnetresonanz-Fingerprinting-Verfahren (MRF)

Erstmalig steht das Magnetresonanz-Fingerprinting (MRF) als Produkt für die klinische Forschung zur Verfügung, berichtet Siemens Healthineers. Es biete quantifizierbare und reproduzierbare Gewebeanalyse in der Magnetresonanztomographie und unterstütze damit die Präzisionsmedizin.
Siemens Healthineers präsentiert das Magnetresonanz-Fingerprinting-Verfahren (MRF)

Standort von Siemens Healthineers in Rudolstadt

Siemens Healthineers präsentiert auf dem ISMRM (International Society for Magnetic Resonance in Medicine) in Montréal, Kanada, das Magnetresonanz-Fingerprinting-Verfahren (MRF) für die Gewebeanalyse in der klinischen neurologischen Forschung. Die MRF-Applikation sei das Ergebnis einer exklusiven mehrjährigen Forschungspartnerschaft mit der Case Western Reserve University und den University Hospitals in Cleveland mit dem Ziel, Quantifizierbarkeit und Reproduzierbarkeit von MR-Messungen signifikant weiter zu verbessern, so das Unternehmen. Das Verfahren werde die zuverlässige Beurteilung von Gewebe und dessen Schädigung erlauben. Damit will Siemens Healthineers den Weg zu personalisierter Therapie und Präzisionsmedizin ebnen. Die MRF-Applikation und die zugehörige Datenbank sollen zunächst für den 3-Tesla-Magnetresonanztomographen Magnetom Vida verfügbar sein. Entsprechende Softwarepakete für weitere 3T-Scanner von Siemens Healthineers sollen folgen.

„MRF ist ein Paradigmenwechsel in der MR-Bildakquisition. Wir erzeugen einzigartige ‚Fingerabdrücke‘, die die Eigenschaften des gescannten Gewebes widerspiegeln. Damit beschreiben wir die Zielanatomie erstmals numerisch statt visuell“, sagt Arthur Kaindl, Leiter Magnetresonanztomographie bei Siemens Healthineers. „Diese Informationen bilden die Basis für eine maschinenunterstützte Analyse zur Gewebeklassifizierung und damit auch die individualisierte Therapieführung. Darüber hinaus bieten die Daten hervorragende Einsatz- und Weiterentwicklungsmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz und Deep Learning.“

Jeffrey Sunshine, Chief Medical Information Officer an den Universitätskliniken Cleveland und Interims-Co-Chair der Radiologie an der Case Western Reserve University und den University Hospitals, ergänzt: „Ich bin davon überzeugt, dass MRF die MR-Bildgebung revolutionieren wird. Mit MRF können wir eine zuverlässige Gewebeanalyse durchführen. So können wir beispielsweise bei Krebserkrankungen ein Tumor-Staging unterstützen und dem Patienten eine Biopsie und damit einen chirurgischen Eingriff ersparen. Gleichzeitig ermöglicht die Vergleichbarkeit der Gewebeanalysen eine zuverlässige Verlaufskontrolle.“

Die MRF-Methode
MRF misst die Signalentwicklung innerhalb jedes erfassten Voxels. Die Parameter der Bildakquisition werden dabei pseudo-randomisiert und die Signalentwicklung aufgezeichnet. Ein Algorithmus vergleicht die akquirierten Datensätze mit einer vorher erstellten Datenbank und findet den Eintrag, der am ehesten dieser Signalentwicklung entspricht. Die Signalentwicklungen sind mit aus der Forensik bekannten Fingerabrücken zu vergleichen. Wie bei Fingerabdrücken ist die Auswertung nur bei einer möglichst vollständigen Datenbank möglich. Die forensische Datenbank verbindet den Fingerabdruck mit seinen einzigartigen Ausprägungen mit den Eigenschaften der Person (Name, Größe, Augenfarbe etc.). Analog enthält die MRF-Datenbank T1 und T2 Relaxationszeiten und kann später um andere Parameter wie relative Spindichte, B0, Diffusion etc. ergänzt werden. Diese Informationen kann die Klinik mit den Daten der zugrundeliegenden Gewebeart (Knochen, gesundes Gewebe, krankhaftes Gewebe) verknüpfen.

MR-Bilder bieten hervorragende Informationen für die Diagnostik, so Siemens Healthineers. Die Aufnahmen könnten jedoch abhängig von System, Patient und Anwender deutlich voneinander abweichen und seien in ihrer Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit eingeschränkt. Absolute Messungen einzelner Gewebeeigenschaften, wie zum Beispiel Diffusion, Fett/Eisenablagerungen, Perfusion oder Relaxationszeiten, seien bisher zwar möglich gewesen, führten jedoch zu langen Messzeiten. Die bisherigen Defizite würden umfassend von der neuen MRF-Methode adressiert, berichtet das Unternehmen.

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