Mammadiagnostik
Arbeitsgruppe:
- PD Dr. Sabine Ohlmeyer
- PD Dr. Sebastian Bickelhaupt
- Prof. Dr. Matthias Dietzel
- Prof. Dr. Rolf Janka
- Dr. Matthias Wetzl
- Dr. Lorenz Kapsner
- Prof. Dr. rer. nat. Frederik Laun
Ziel unserer Forschung ist es, die Leistungsfähigkeit verschiedener Techniken in der Brustbildgebung hinsichtlich der Erkennbarkeit von invasivem und nicht-invasivem Brustkrebs miteinander zu vergleichen, mit besonderem Augenmerk auf Brust-CT und Brust-MRT.
Brustkrebs ist die häufigste Krebserkrankung bei Frauen. Die Bildgebung spielt eine zentrale Rolle bei der Früherkennung und beim Staging sowie bei der Beurteilung des Therapieansprechens und der Therapieüberwachung. Neuartige bildgebende Verfahren ermöglichen eine umfassende Beurteilung des gesamten Organs und geben Einblick in die Komplexität der Gewebemikrostruktur und des Stoffwechsels. Die Forschungsbereiche zielen somit darauf ab, die Dimensionen der Brustbildgebung über einzelne Modalitäten oder Techniken hinaus zu erweitern. Der einzigartige Pool an Forschungs-Bildgebungstechnologien, die in klinischen Studien evaluiert werden, besteht neben allen Routine-Bildgebungsmodalitäten aus 0,55T- bis 7T-MRT-Geräten, Brust-CT und einem kombinierten US/DBT-Gerät. Ziel der Forschungsgruppe ist es, bildgebende Biosignaturen für die Risikostratifizierung bei der Früherkennung von Brustkrebs in mittleren und hohen Risikogruppen zu entschlüsseln und für die Prognose- und Therapie-Response-Bewertung zu nutzen, um die Brustgesundheitsversorgung von Frauen zu verbessern. Dies beinhaltet die Neugestaltung von Bildgebungssequenzen und Hardwarekomponenten. Um dieses Ziel zu erreichen, werden neuartige technologische Bildgebungsansätze mit innovativen Datenauswertungstechniken unter Verwendung von künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analysen in einer einzigartigen Zusammenarbeit in interdisziplinärer Umgebung kombiniert.
Aktuelle Publikationen (Auswahl):
- Ohlmeyer S, Laun FB, Palm T, Janka R, Weiland E, Uder M, Wenkel E.
Simultaneous Multislice Echo Planar Imaging for Accelerated Diffusion-Weighted. Imaging of Malignant and Benign Breast Lesions. Invest Radiol. 2019. Aug;54(8):524-530. doi: 10.1097/RLI.0000000000000560. PMID: 30946181. - Dietzel M, Schulz-Wendtland R, Ellmann S, Zoubi R, Wenkel E, Hammon M, Clauser P, Uder M, Runnebaum IB, Baltzer PAT. Automated volumetric radiomic analysis of breast cancer vascularization improves survival prediction in primary breast cancer. Sci Rep. 2020
- Palm T, Wenkel E, Ohlmeyer S, Janka R, Uder M, Weiland E, Bickelhaupt S, Ladd ME, Zaitsev M, Hensel B, Laun FB. Diffusion kurtosis imaging does not improve differentiation performance of breast lesions in a short clinical protocol. Magn Reson Imaging. 2019 Nov;63:205-216. doi: 10.1016/j.mri.2019.08.007. PMID: 31425816.
- Bickelhaupt S, Jaeger PF, Laun FB, Lederer W, Daniel H, Kuder TA, Wuesthof L, Paech D, Bonekamp D, Radbruch A, Delorme S, Schlemmer HP, Steudle FH, Maier-Hein KH. Radiomics Based on Adapted Diffusion Kurtosis Imaging Helps to Clarify Most Mammographic Findings Suspicious for Cancer. Radiology. 2018 Jun;287(3):761-770. doi: 10.1148/radiol.2017170273.
- Kalender WA, Kolditz D, Steiding C, Ruth V, Lück F, Rößler AC, Wenkel E. Technical feasibility proof for high-resolution low-dose photon-counting CT of the breast. Eur Radiol. 2017 Mar;27(3):1081-1086. doi: 10.1007/s00330-016-4459-3
