Institut für Technologieentwicklung in der Strahlentherapie – radART
Forschung

Am Institut werden entwickelte Schlüsseltechnologien, Verfahren und Systeme, die für eine kommerzielle Nutzung durch Industriepartner geeignet sind, weltweit patentiert. Dies geschieht jedoch nur in dem Maße, wie es für die Akquise von Drittmittelfinanzierungen und Forschungsaufträgen erforderlich ist.

Der Fortschritt wird vorrangig durch Veröffentlichungen kommuniziert. Die erarbeiteten Lösungen werden auch der wissenschaftlichen Gemeinschaft kostenlos zur Verfügung gestellt, um sie weiter abzusichern und in breiter internationaler Zusammenarbeit zur beschleunigten Entwicklung und Vorbereitung des Einsatzes zielführender neuer Technologien zu nutzen.

Das Institut hat nicht das Ziel, Innovationen bis zur Marktreife für kommerzielle Produkte mit kalkuliertem wirtschaftlichem Nutzen zu entwickeln. Dies bleibt der Industrie vorbehalten und kann gegebenenfalls neu gegründeten Firmen (Spin-Offs) übertragen werden. Die Hauptaufgabe besteht darin, im klinischen Umfeld innovativ tätig zu sein und Prototypen, Verfahren und Systeme vorzuschlagen, zu optimieren und bekannt zu machen. Dies trägt dazu bei, eine verbesserte radiotherapeutische Behandlung von Krebspatient*innen zu ermöglichen und effiziente Lösungen weltweit in Kliniken breiter einzusetzen.

Das Institut ist bestrebt, Strahlentherapien zu vernetzen, indem Informationstechnologien entwickelt werden, die extramurale Konsultationen und Dienstleistungen hochspezialisierter Behandlungsmethoden unterstützen. Diese Technologien sollen auch die Teilnahme an multizentrischen Studien ermöglichen, die zur Verbesserung der Qualitätsstandards in der Strahlentherapie initiiert werden sollen.

Forschungsschwerpunkte

• Adaptive Bildführungs-Workflows und Protokolle für die Strahlen- und Teilchentherapie
• Rekonstruktion von Cone-Beam-Computertomographie (CBCT)
• Optimierung der Bildqualität von CBCT
• Dual-Energy CBCT
• Softwarebasierte Bildkorrektur für Flachbildröntgenbildgebung
• 2D/3D- und 3D/3D-Bildregistrierung und -verfolgung
• Deep / Machine Learning für die Bildverarbeitung von Röntgenbildern und deren Anwendung in der Radiomik