Bildgebende Verfahren sind aus der Medizin nicht wegzudenken. Allerdings bergen Röntgenverfahren auch immer ein Gesundheitsrisiko. Fraunhofer-Forscher entwickeln eine Methode, die Röntgenstrahlen mit Radar kombiniert. Diese neue Technik verspricht nicht nur eine sanftere Behandlung, sondern könnte auch zu verbesserten Ergebnissen führen.
Einrichtung einer CT-Messung des Brustoberflächenphantoms
(Bild: Fraunhofer EMI)
Bildgebende Verfahren sind in der Medizin unverzichtbar – egal ob bei der Diagnose, Therapie oder Nachuntersuchung. In der Brustkrebsfrüherkennung beispielsweise dominiert die Mammographie mit Röntgenstrahlen. Sie liefert schnelle und präzise zweidimensionale Bilder. Bei der Krebsdiagnose kommt die dreidimensionale Computertomographie (CT) zum Einsatz. Diese kann aufgrund der hohen Röntgenstrahlenbelastung selbst zu einem Gesundheitsrisiko werden. Während die natürliche jährliche Strahlenexposition bei etwa 2,1 Millisievert liegt, beträgt die Strahlenbelastung eines Brust-CTs etwa das Dreifache.
Im Projekt Multi-Med, abgeleitet von Multimodale medizinische Bildgebung in 3D, entwickeln Fraunhofer-Forscher ein Verfahren, das Röntgen und Radar kombiniert. Es kann die Diagnose, Überwachung und Therapie von Brust- und Lungenkrebs nicht nur verbessern, sondern auch schonender gestalten.
Radar in der Medizin: Außenseiter mit Potenzial
Radar ist in vielen Bereichen etabliert: Flughäfen überwachen mit Radar den Flugverkehr, Autos nutzen Radarsensoren für ihre Assistenzsysteme. In der Medizin ist das Verfahren bislang ein Außenseiter. Dabei kann es ebenfalls dreidimensionale Bilder liefern – ohne gesundheitliche Risiken. Zwar hat Radar eine geringere Auflösung und Durchdringungsfähigkeit im Vergleich zu anderen Verfahren. Dafür liefert es jedoch Materialinformationen, die andere Verfahren nicht direkt bieten können. Radar erkennt Unterschiede in der elektrischen Durchlässigkeit und Leitfähigkeit und kann so Gewebeveränderungen identifizieren.
Co-Registrierung kombiniert Messdaten
Registrierter Datensatz aus Radar- und Röntgendaten des Brustoberflächenphantoms; erstellt mit Mevislab
(Bild: Fraunhofer MEVIS)
Die Herausforderung besteht darin, die Messwelten von Radar und Röntgen zusammenzuführen. Die Fraunhofer-Forscher entwickeln spezielle Methoden, um die Bilddaten beider Systeme miteinander zu verknüpfen. Diese so genannte Co-Registrierung setzt die gewonnen Radar- und Röntgendaten zueinander in eine räumliche Beziehung.
Um die Bildqualität weiter zu verbessern und innen liegende Bereiche des Körpers mittels Radar dreidimensional darstellen zu können, arbeiten die Forscher an neuen Radar-Rekonstruktionsalgorithmen. Sie erhöhen die Bildqualität und erfassen die Gewebeeigenschaften besser.
Darstellung eines Bilddatensatzes des Brustoberflächenphantoms als CT-Datensatz; erstellt mit Mevislab
(Bild: Fraunhofer MEVIS)
Gleichzeitig wird die Röntgen-CT-Rekonstruktion optimiert: Radardaten fließen in die Röntgenrekonstruktion ein, sodass ein multimodaler CT-Algorithmus entsteht. Das verbessert die Qualität und Detailgenauigkeit der CT-Bilder, reduziert störende Artefakte und senkt die Strahlenbelastung.
Das Forscherteam hat bereits erste Messphantome entwickelt, um das Verfahren zu testen. Messphantome sind künstliche Modelle, die realistische Gewebestrukturen simulieren und so geeignete Signale für Radar- und Röntgenmessungen liefern.
Ziel: Gewebeveränderungen früh, präzise und strahlenarm erkennen
Am Ende des dreijährigen Projekts soll ein multimodales Laborsystem stehen. Diese Test- und Entwicklungsumgebung kombiniert die Röntgen-CT-Bildgebung mit der Radar-Bildgebung für umfassendere und genauere Analysen. „Der neue Ansatz hat das Potenzial, Gewebeveränderungen frühzeitig und präzise zu erkennen – und das deutlich schonender als bisher“, betont Projektleiterin Dr. Victoria Heusinger-Heß vom Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI.
Die Fraunhofer-Gesellschaft fördert das dreijährige Forschungsprojekt. Unter der Leitung des Fraunhofer EMI sind die Fraunhofer-Institute für Digitale Medizin MEVIS und für Hochfrequenzphysik und Radartechnik FHR beteiligt.
Stand: 08.12.2025
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