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Wenn Sie den Begriff „medizinische Bildgebung“ hören, fällt einem als erstes Bild ein Röntgenbild oder ein Röntgenbild, wie es allgemein bekannt ist. Während Röntgenbilder die älteste und immer noch am häufigsten verwendete Methode der medizinischen Bildgebung sind, steckt in diesem faszinierenden und innovativen Wissenschaftsfeld heute noch viel mehr. In diesem Artikel versuchen wir, den aktuellen Stand der Dinge und die neuesten Fortschritte in der medizinischen Bildgebungstechnologie zu überprüfen und Bereiche zu beschreiben, in denen in nicht allzu ferner Zukunft große Durchbrüche erwartet werden.
Der Begriff „medizinische Bildgebungstechnologie“ ist weit gefasst und umfasst alle Techniken, die Medizinern helfen, das Innere des Körpers oder Bereiche zu betrachten, die mit bloßem Auge nicht sichtbar sind. Die Visualisierung dieser Strukturen kann bei der Diagnose von Krankheiten, der Behandlungsplanung und der Durchführung der Behandlung helfen - beispielsweise durch bildgesteuerte Intervention sowie Überwachung und Überwachung.
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Die medizinische Bildgebung ist heute ein wesentlicher Bestandteil der Diagnose und des Managements von Krankheiten. Die früheste Form der diagnostischen medizinischen Bildgebung war das Röntgengerät, das 1895 von Roentgen eingeführt wurde. Seitdem hat die Röntgenbildgebung einen langen Weg zurückgelegt, und traditionelle Röntgenstrahlen werden schnell durch Computertomographie (CT) ersetzt, die die Leistungsfähigkeit der Computerverarbeitung mit der Röntgenbildgebung kombiniert. CT-Scanner nehmen Bilder in drei verschiedenen Ebenen auf. Die CT-Technologie selbst wurde im Laufe der Jahre weiterentwickelt. Die Dicke der Bildscheiben wurde reduziert und der spiralförmige CT ist eingetroffen, was die Bilderfassungszeit drastisch reduziert.
Die Magnetresonanztomographie (MRT) entstand Ende des 20. Jahrhunderts, zu einer Zeit, als die Bedenken hinsichtlich der Strahlenexposition während der medizinischen Bildgebung am größten waren. Dieses Bildgebungssystem verwendet natürliche Magnetfelder, um Bilder von inneren Körperstrukturen aufzunehmen. Obwohl die MRT anfangs nur einen begrenzten diagnostischen Nutzen hatte, wurde sie durch Verbesserungen der Ausrüstung zur bevorzugten Bildgebungsmethode für Weichgewebe und Gefäßstrukturen. Neuere MRT-Geräte sind kompakte und offene Geräte, durch die sich die Patienten nicht mehr klaustrophobisch fühlen.
Die Sonographie ist eine weitere bildgebende Methode, bei der keine Strahlung verwendet wird. Es verwendet reflektierte Schallwellen, um ein Bild der inneren Organe zu zeichnen. Ein großer Vorteil von Ultraschall ist seine Portabilität. Es hat eine breite medizinische Anwendung gefunden, beispielsweise bei Untersuchungen am Krankenbett, bei der Untersuchung von Gefäßstrukturen und in der Geburtshilfe zur Beurteilung der fetalen Gesundheit.
Andere fortschrittliche medizinische Bildgebungsverfahren haben die Kraft nuklearer Radioisotope genutzt. Die Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ermöglicht die Aufnahme radioaktiv markierter Moleküle wie Glukose vom Körpergewebe. Sie werden dann von Sensoren erkannt und ihre Verteilung gibt Hinweise auf die Diagnose. Die Einführung von Kontrastmitteln hat zu einer ortsspezifischen Bildgebung wie der CT-Angiographie geführt. Radio markiertes Material wird in den Blutkreislauf injiziert und Gefäßstrukturen können leicht sichtbar gemacht werden. Dies hilft bei der Identifizierung von vaskulären Anomalien und Blutungen. Radioaktiv markierte Moleküle können auch von bestimmten Geweben aufgenommen werden, was dazu beiträgt, die Diagnose einzugrenzen. Zum Beispiel wird Technetium-99 beim Scannen von Knochen und Jod-131 zur Untersuchung von Schilddrüsengewebe verwendet. Oft werden zwei oder mehr der oben genannten bildgebenden Verfahren kombiniert, um dem Arzt eine genaue Vorstellung davon zu geben, was im Körper des Patienten vor sich geht.
Die medizinische Bildgebungstechnologie hat im Laufe der Jahre sprunghaft Fortschritte gemacht. Dies war nicht auf die Modalitäten beschränkt, mit denen Bilder aufgenommen werden. Es wurde immer mehr Wert auf die Nachbearbeitung und neuere, fortschrittlichere Methoden zum Teilen und Speichern medizinischer Bilder gelegt. Die Idee dabei ist, den größtmöglichen Nutzen aus vorhandenen Technologien herauszuholen und ihn auf die größtmögliche Anzahl von Menschen zu verteilen.
Im Bereich der diagnostischen medizinischen Bildgebung können Ärzte nun Bilder manipulieren, um aus denselben Daten bessere Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen.
Angesichts der verschiedenen Arten von Bildgebungsgeräten, die heute verwendet werden, und der einzigartigen Daten, die sie produzieren, sind Integration und einfache Zusammenarbeit für Gesundheitseinrichtungen und Endverbraucher von größtem Interesse. Fast alle Arten von Bildern werden heute digital erfasst und bestehen aus riesigen Datendateien. Eine wichtige Entwicklung in dieser Hinsicht war die Einführung von PACS (Picture Archiving and Communications System). Es ist eine Plattform, die die integrierte Speicherung und Anzeige von medizinischen Bildern von verschiedenen Geräten und Systemen ermöglicht. Auf dem PACS-Server werden Bilder hauptsächlich im DICOM-Format (Digital Imaging and Communications in Medicine) gespeichert.
DICOM ist ein vom American College of Radiologists entwickelter Standard. Alle Bilder, einschließlich CT-Scans, MRT-, Ultraschall- und PET-Scans, dürfen nur im DICOM-Format gespeichert, abgerufen und freigegeben werden. Das DICOM-Format enthält Patientendetails, die in das Bild eingebettet sind, um Diagnosefehler zu minimieren. Eine Reihe von DICOM-Anzeigeanwendungen sind auf dem Markt erhältlich, und jede verfügt über unterschiedliche Funktionen, die Kliniker bei der Diagnose und Behandlungsplanung unterstützen.
Ein weiterer Ableger der 3D-Rekonstruktion ist die multiplanare Rekonstruktion (MPR). MPR ist der Prozess, bei dem neue Bildausschnitte aus dem rekonstruierten 3D-Modell gewonnen werden. Die neuen Slices befinden sich in anderen Ebenen als bei den ursprünglich erworbenen Slices. Dies ist besonders nützlich, wenn der Verlauf wichtiger Strukturen wie der Aorta verfolgt wird.
Bildgebungssoftware verfügt heute über mehrere Funktionen, mit denen Angehörige der Gesundheitsberufe ihre Interessenregion im Detail untersuchen können. Ein solches Merkmal ist die Intensitätsprojektion. Kliniker können das Bild eines rekonstruierten Bereichs bearbeiten, indem sie nur die maximalen oder minimalen CT-Werte anzeigen. Diese werden als Projektionen mit maximaler bzw. minimaler Intensität (MIP und MINIP) bezeichnet. Sie erhöhen den Kontrast zwischen dem Interessenbereich und den umgebenden normalen Geweben.
Die 3D-Rekonstruktionstechnologie ist immer noch nicht so präzise, wie wir es uns wünschen, und einige Ärzte ziehen es vor, mehrere 2D-Schnitte zu durchlaufen, um Fehler zu vermeiden. Eine interessante Entwicklung in diesem Bereich ist die „echte“ 3D-Bildgebung. Dieses innovative Bildgebungssystem ermöglicht es Ärzten, eine virtuelle Nachbildung eines Organs oder einer Körperstruktur zu betrachten und mit ihr zu interagieren. Das Bild erscheint in Form eines Hologramms, und Ärzte können die Struktur virtuell drehen, Querschnitte schneiden und wichtige anatomische Orientierungspunkte identifizieren. Ein solches Tool könnte für die zukünftige Planung von Operationen unverzichtbar werden.
Ein fortschrittliches medizinisches Bildgebungstool namens Bildfusion ist in vielen DICOM-Anwendungen verfügbar. Es ermöglicht das Zusammenführen von zwei oder mehr Imaging-Datasets zu einer einzigen Datei. Dies kann die Vorteile verschiedener Bildgebungsmodalitäten kombinieren. Die häufigsten und nützlichsten Bildfusionstechniken sind PET/CT- und PET/MR-Bildfusion, die die Vorteile von PET-Scan, CT-Scan und MRT kombinieren. PET hilft bei der Identifizierung und Lokalisierung des Interessenbereichs (normalerweise ein bösartiger oder entzündeter Bereich). Die CT liefert hervorragende anatomische Details des Ausmaßes der Läsion sowie der beteiligten Gewebeebenen. Die MRT hilft bei der Auflösung von Weichgewebe. In Kombination erhöht sich die Sensitivität und Spezifität diagnostischer bildgebender Untersuchungen erheblich.
Traditionell wurde immer verstanden, dass es eine „Verzögerung“ zwischen dem Zeitpunkt, zu dem das Bild aufgenommen wird, und dem Zeitpunkt, zu dem es interpretiert wird, geben würde. Die Verzögerung ergibt sich aus der Zeit, die benötigt wird, um das Bild zu verarbeiten und vorzubereiten, es dem Radiologen vorzulegen und dann den Radiologen jeden Abschnitt des Bildes zu betrachten und sein Wissen anzuwenden, um es zu interpretieren. Diese Verzögerung kann sich erheblich auf die klinischen Ergebnisse auswirken, insbesondere in Notsituationen wie Traumata, in denen Zeit von entscheidender Bedeutung ist.
Heutzutage bieten viele Bildgebungssysteme Ergebnisse in Echtzeit, was bedeutet, dass die Verzögerung zwischen Bilderfassung und Interpretation entweder minimal oder gar nicht ist. Ärzte können Bilder auf einem Bildschirm anzeigen, während sich der Patient noch in der Bildgebungseinheit befindet. Dies reduziert nicht nur Verzögerungen, sondern hat auch den zusätzlichen Vorteil, dass Körpersysteme bei der Arbeit in Echtzeit betrachtet und dadurch ihre funktionale Integrität bewertet werden. So kann beispielsweise die Schluckfunktion der Speiseröhre auf diese Weise auf mögliche Ursachen für Dysphagie hin untersucht werden. In ähnlicher Weise können fetale Bewegungen mit Ultraschall in Echtzeit gesehen werden. Die Leistungsfähigkeit der Echtzeit-Bildgebung ermöglicht es Chirurgen, intraoperativ Entscheidungen zu treffen.
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenz zu simulieren. Dies gilt hauptsächlich für kognitive Funktionen wie Lernen und Problemlösung. Im Rahmen der medizinischen Bildgebung kann KI darauf trainiert werden, Anomalien im menschlichen Gewebe zu erkennen und so sowohl bei der Diagnose von Krankheiten als auch bei der Überwachung ihrer Behandlung zu helfen. KI kann Radiologen auf drei Arten unterstützen. KI kann riesige Datensätze von Bildern und Patienteninformationen mit übermenschlicher Geschwindigkeit durchsuchen. Dies kann Arbeitsabläufe beschleunigen. Zweitens kann KI darauf trainiert werden, Anomalien zu erkennen, die zu klein sind, um mit bloßem Auge erkannt zu werden. Dies kann die diagnostische Genauigkeit verbessern. Drittens kann KI verwendet werden, um frühere Bildgebungsscans aus der elektronischen Krankenakte (EMR) eines Patienten abzurufen und sie dann mit den neuesten Scan-Ergebnissen des Patienten zu vergleichen. Andere Aspekte der EMR des Patienten, wie z. B. die dazugehörige Krankengeschichte, können ebenfalls abgerufen und zur Erleichterung der Diagnose verwendet werden.
Mehrere Unternehmen haben KI erfolgreich in Bildgebungssysteme integriert, aber noch ist keines von ihnen für den kommerziellen Einsatz verfügbar. Ein Beispiel für KI-integrierte medizinische Bildgebungssoftware ist Viz, die sowohl die Erkennung als auch die Zeit bis zur Behandlung bei Patienten mit großen Gefäßverschlüssen verbessert (LVOs). Die Software ist in der Lage, mehrere Bilder über mehrere Krankenhausdatenbanken hinweg auf LVOs zu überprüfen. Wenn ein LVO erkannt wird, kann die Software sowohl den Schlaganfallspezialisten als auch den Hausarzt des Patienten alarmieren, um sicherzustellen, dass der Patient umgehend behandelt wird. Bei einer zeitgebundenen Erkrankung wie einem Schlaganfall hat dies zur Folge, dass die Ergebnisse erheblich verbessert und die Kostenbelastung des Gesundheitssystems verringert wird.
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Sowohl der rasche Fortschritt in der Bildgebungstechnologie als auch die allgegenwärtige Verwendung medizinischer Bilder im Gesundheitswesen haben dazu geführt, dass dringend innovative Wege zur Speicherung und Weitergabe medizinischer Bildgebungsdaten gefunden werden müssen. Vor diesem Hintergrund hat sich die Cloud-Technologie zu einer der wichtigsten Determinanten für die Zukunft der medizinischen Bildgebungstechnologie entwickelt. Die Cloud-Technologie ermöglicht die Speicherung und gemeinsame Nutzung von Daten unabhängig vom geografischen Standort mithilfe des Internets. Cloud-basierte medizinische Bildgebungsanwendungen erleichtern das Speichern und Abrufen von Bildgebungsdateien im DICOM-Format. Sie erhöhen die Effizienz und senken die Kosten. Angehörige der Gesundheitsberufe können an medizinischen Bildgebungsdaten aus der ganzen Welt zusammenarbeiten. Das Endergebnis sind bessere gesundheitliche Ergebnisse für die Patienten.
Cloud-basierte Anwendungen verbessern auch den „Blockchain“ -Prozess. Eine „Blockchain“ ist in einfachen Worten das Hinzufügen eines neuen digitalen Datensatzes zu einem alten, genau wie das Hinzufügen eines neuen Glieds zu einer vorhandenen physischen Kette. In der Cloud verfügbare Bilder können zu einer Blockchain hinzugefügt werden, wodurch die medizinischen Informationen des Patienten für jeden Arzt auf der ganzen Welt zugänglich sind.
PostDICOM kombiniert das Beste der neuesten medizinischen Bildgebungstechnologie. Es ist eine von nur wenigen Cloud-basierten DICOM-Viewer-Anwendungen, die es gibt. Die auf dem Cloud-PACS-Server gespeicherten DICOM-Dateien sind mit SSL-Verschlüsselung gesichert. PostDICOM beinhaltet medizinische 3D-Bildgebungstechnologie und bietet erweiterte Bildbearbeitungsfunktionen, einschließlich multiplanarer Rekonstruktion, Intensitätsprojektion (Maximum, Durchschnitt und Minimum) und Bildfusion. Klinische Dokumente können auch zusammen mit der Anwendung gespeichert und eingesehen werden. Es ist mit allen gängigen Betriebssystemen (Windows, Mac OS, Linus) kompatibel und kann von Laptops, Tablets und Smartphones aus aufgerufen werden. Das Beste daran ist, dass es für einfache Benutzer absolut kostenlos ist, Cloud-Speicherplatz auszuprobieren.
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