Nova Acta Leopoldina Band 110 Nummer 377

Zusammenfassung Die medizinische Bildgebung ist heute eine der zentralen Schlüsseltechnologien für die Gesundheitsversorgung. Die zugrundeliegenden Technologien der Computertomographie und Magnetresonanztomographie nebst anderen wich- tigen Techniken entwickeln sich mit rasantem Tempo weiter, hin zu höheren Auflösungen, neuen funktionellen Kon- trasten und höheren Geschwindigkeiten. Die Beurteilung der immensen entstehenden Datenmengen ist jedoch noch immer weitgehend limitiert durch das Auge des geschulten Radiologen. Von der Kultur der naturwissenschaftlichen Messung, Modellbildung und Fehlerbehandlung scheint die Radiologie noch weitgehend unberührt. An zwei Bei- spielen soll illustriert werden, welche umwälzende und strategische Ausweitung und Verbesserung die bildgebenden Verfahren und deren klinischer Einsatz durch eine konsequente mathematische Modellierung und Quantifizierung erfahren können. Das erste Beispiel befasst sich mit der Beurteilung des Therapieerfolges bei der Behandlung von Tumorerkrankungen. Die heute verwendeten Verfahren beruhen noch weitestgehend auf einer manuell definierten Größenbestimmung der Tumoren. Die Fehleranfälligkeit dieser Methode kann durch eine computergestützte Volu- menbestimmung drastisch reduziert werden, wodurch frühere und sicherere Therapieentscheidungen sowie eine deut- liche Verbesserung der Aussagekraft klinischer Studien möglich wird. Das zweite Beispiel zeigt die Anwendung mathematischer Modellierung und Simulation zur Vorhersage und zur Optimierung der Radiofrequenz-Ablation, einer neuartigen minimalinvasiven Form zur Behandlung von Lebertumoren. Die Modellierung der für den Radiolo- gen während der Behandlung unsichtbar stattfindenden bio-physikalischen Prozesse ist ein mächtiges Werkzeug, das helfen kann, die Qualität der Therapie zu steigern, potentielle Rezidive zu minimieren und in zukunft eine ähnliche Erfolgsrate der Behandlung wie mit der klassischen Resektion zu erreichen. Abstract Medical imaging is a key technology in today’s health care. The basic technologies of computed tomography and magnetic resonance imaging among other important developments are rapidly improving towards higher resolutions, novel functional contrasts and shorter scanning times. The analysis of the resulting immense data volumes, however, is still mostly limited by the eye of the trained radiologist. The scientific culture of measurements, modeling and error handling seems to have left radiology almost untouched. In this article, we will illustrate with two examples the groundbreaking and strategic broadening and improvement of medical imaging and its clinical use facilitated by a consequent mathematical modeling and quantification. The first example deals with the assessment of therapy success in the treatment of cancer. Approaches used today are based on mostly manual definitions of the size of tumors. The error-proneness of these methods can be drastically reduced by computerized volumetric analysis, which allows for earlier and safer therapy decisions and a considerable improvement of the significance of clinical studies. The second example shows the application of mathematical modeling and simulation for the prediction and optimization of ra- diofrequency ablation, which is a minimally invasive technique for treatment for liver tumors. The modeling of the bio-physical processes taking place during the treatment, but being hidden for the perception of the radiologist, is a powerful tool that can help increasing the quality of the treatment, reducing potential recurrences and prospectively reaching similar success rates of the treatment as for classical surgical resection. Nova Acta Leopoldina NF 110, Nr. 377, 259–283 (2011) Heinz-Otto Peitgen, Horst Hahn und Tobias Preusser 260