Forschung Förderungen

CBCT-Bildqualitätsbewertung und -quantifizierung

CBCT-Bildqualitätsbewertung und -quantifizierung

Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft

Projektdauer: 01.04.2024 - 30.12.2026

Über das Projekt

Programm

COMET

Projektkoordination

Austrian Center for Medical Innovation and Technology (ACMIT)

Projektpartner 

  • Danube Private University (DPU)
  • Medizinische Universität Wien, Abteilung für Medizinische Physik und Biomedizinische Technik

Projektbeteiligte an der DPU 

  • Ass.-Prof. Dr. Sepideh Hatamikia 
  • Poorya Mohammadi Nassab
  • Clemens Karner

Projektbeschreibung

Die Qualität medizinischer Bilder ist ein entscheidender Faktor, da sie sich unmittelbar auf die Darstellung anatomischer Details und damit auf die diagnostische Genauigkeit auswirkt. Bei röntgenbasierten Verfahren wie der Computertomographie (CT) und der Kegelstrahl-Computertomographie (CBCT) besteht ein inhärenter Zielkonflikt zwischen Strahlendosis und Bildqualität. In diesem Zusammenhang spielt die Bildqualitätsbewertung (IQA) eine Schlüsselrolle, um optimierte Dosisprotokolle zu ermöglichen und gleichzeitig eine klinisch ausreichende Bildqualität zu gewährleisten.

Traditionell wird die Bildqualität manuell von erfahrenen Radiologen und Klinikern bewertet, wodurch Beurteilungen entstehen, die eng mit der klinischen Relevanz abgestimmt sind. Dieser Ansatz weist jedoch mehrere Einschränkungen auf, darunter Inter- und Intra-Beobachter-Variabilität – insbesondere in komplexen Fällen – sowie den hohen Zeitaufwand, die Subjektivität und die hohen Kosten. Diese Einschränkungen unterstreichen den Bedarf an standardisierten, objektiven und reproduzierbaren quantitativen IQA-Metriken, die zuverlässige Bildqualitätswerte mit starker Korrelation zur Wahrnehmung menschlicher Experten liefern können.

Ziel dieses Projekts ist es, geeignete quantitative Bildqualitätsmetriken zu untersuchen und zu identifizieren, die sich für die Bewertung von CT- und CBCT-Bildern unter unterschiedlichen Aufnahmebedingungen und Dosisniveaus eignen. Der Schwerpunkt liegt insbesondere auf der Identifizierung und Validierung von Metriken, die empfindlich auf klinisch relevante Merkmale wie Rauschen, Kontrast, räumliche Auflösung und strukturelle Wiedergabetreue reagieren.