Eine neue Bildgebung mittels Radiowellen kann zur Gewebedifferenzierung für dichtes Brustgewebe eingesetzt werden.

Das Ganzbrustbildgebungssystem Maria verwendet harmlose Radiowellen zur Erkennung von Brustkrebs und erfordert keine Brustkompression.

Wie funktioniert Maria?

Die Patientin liegt in Bauchlage auf der Liege. Die darzustellende Brust wird in einer kreisförmigen Aussparung in der Liege gelagert. Anschließend wird das Array aufwärts bewegt und die Brust vorsichtig damit umschlossen (unterschiedlich große Aufsätze für verschiedene Brustgrößen). Auf dem Arrray befinden sich 60 Antennen, die jeweils abwechselnd übertragen und empfangen. Dies dauert 22 Sekunden. Dann dreht sich das Array. Dieser Vorgang wird zweifach wiederholt. Auf diese Weise wird eine 3-D-Karte des gesamten Brustgewebes konstruiert.

Was wird mit Maria gemessen?

Auf 101 verschiedenen Frequenzen von 3 GHz bis 8 GHz werden Scandaten von 1.770 Abfragewegen zusammengetragen, Maria misst das am Übergang zwischen Gewebsarten mit unterschiedlichen elektromagnetischen Eigenschaften zurück geworfene Signal und stellt so Reflektionen von Läsions-Randgebieten dar. Diese werden rekonstruiert und auf dem Maria -Bild als Bereiche von hoher Intensität dargestellt. Es werden drei Bilder erstellt und angezeigt, um zu gewährleisten, dass die gesamte Brust erfasst wird. Maria wurde in mehreren klinischen Studien bei mittlerweile mehr als 500 Patientinnen eingesetzt.

Dabei wurde erwiesen, dass das System Brustkrebs, insbesondere bei dichter Gewebsbeschaffenheit, erkennen kann. In zahlreichen Zentren in Europa finden weitere klinische Studien statt. Besuchen Sie den Bereich „Klinisch“ auf der Website von Maria, oder kontaktieren Sie uns, um die neuesten Präsentationen und Publikationen zu erhalten. Heute kann Maria ergänzend zur Mammographie eingesetzt werden, um die Wahrscheinlichkeit für ein Übersehen von Krebserkrankungen, insbesondere bei dichtem Gewebe, zu reduzieren.

KI-gestützte Gewebedifferenzierung

Maria wird derzeit in Ergänzung mit weiteren Bildgebungsverfahren eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeit des Übersehens einer Krebserkrankung zu reduzieren. Anhand von bei Micrima gewonnenen Daten wissen wir bereits, dass sich verschiedene Läsionsarten im Frequenzspektrum unterschiedlich darstellen. Micrimas wachsende Datenbank anonymisierter Patientendaten enthält sowohl Bilder von verschiedenen Verfahren als auch eine definierte Patientenhistologie. Nun werden diese Daten mittels KI-Technologie weiter verarbeitet, um die Krebserkennung zu verbessern und damit zu beginnen, von den bei uns verzeichneten Krebsbefunden konkrete Rückschlüsse auf neu gewonnene Bilder zu ziehen. Da wir durch Unterstützung unserer klinischen Partner kontinuierlich die Datenbank um Informationen erweitern, gehen wir davon aus, weitere Läsionen und möglicherweise sogar unterschiedliche Krebsarten stratifizieren zu können. Unser Ziel ist es, Radiologen mit dieser neuen Technologie wirkungsvoll zu unterstützen.