X-ray dark-field imaging allows to resolve the conflict between the demand for centimeter scaled fields of view and the spatial resolution required for the characterization of fibrous materials structured on the micrometer scale. It draws on the ability of X-ray Talbot interferometers to provide full field images of a sample's ultra small angle scattering properties, bridging a gap of multiple orders of magnitude between the imaging resolution and the contrasted structure scale. The correspondence between shape anisotropy and oriented scattering thereby allows to infer orientations within a sample's microstructure below the imaging resolution. First demonstrations have shown the general feasibility of doing so in a tomographic fashion, based on various heuristic signal models and reconstruction approaches. Here, both a verified model of the signal anisotropy and a reconstruction technique practicable for general imaging geometries and large tensor valued volumes is developed based on in-depth reviews of dark-field imaging and tomographic reconstruction techniques. To this end, a wide interdisciplinary field of imaging and reconstruction methodologies is revisited. To begin with, a novel introduction to the mathematical description of perspective projections provides essential insights into the relations between the tangible real space properties of cone beam imaging geometries and their technically relevant description in terms of homogeneous coordinates and projection matrices. Based on these fundamentals, a novel auto-calibration approach is developed, facilitating the practical determination of perspective imaging geometries with minimal experimental constraints. A corresponding generalized formulation of the widely employed Feldkamp algorithm is given, allowing fast and flexible volume reconstructions from arbitrary tomographic imaging geometries. Iterative reconstruction techniques are likewise introduced for general projection geometries, with a particular focus on the efficient evaluation of the forward problem associated with tomographic imaging. A highly performant 3D generalization of Joseph's classic linearly interpolating ray casting algorithm is developed to this end and compared to typical alternatives. With regard to the anisotropic imaging modality required for tensor tomography, X-ray dark-field contrast is extensively reviewed. Previous literature is brought into a joint context and nomenclature and supplemented by original work completing a consistent picture of the theory of dark-field origination. Key results are explicitly validated by experimental data with a special focus on tomography as well as the properties of anisotropic fibrous scatterers. In order to address the pronounced susceptibility of interferometric images to subtle mechanical imprecisions, an efficient optimization based evaluation strategy for the raw data provided by Talbot interferometers is developed. Finally, the fitness of linear tensor models with respect to the derived anisotropy properties of dark-field contrast is evaluated, and an iterative scheme for the reconstruction of tensor valued volumes from projection images is proposed. The derived methods are efficiently implemented and applied to fiber reinforced plastic samples, imaged at the ID19 imaging beamline of the European Synchrotron Radiation Facility. The results represent unprecedented demonstrations of X-ray dark-field tensor tomography at a field of view of 3-4cm, revealing local fiber orientations of both complex shaped and low-contrast samples at a spatial resolution of 0.1mm in 3D. The results are confirmed by an independent micro CT based fiber analysis. / Die Röntgen-Dunkelfeld-Bildgung vermag den Widerspruch zwischen dem Bedarf nach großen Sichtfeldern im Zentimeterbereich und der nötigen Bildauflösung zur Charakterisierung von Fasermaterialien mit Strukturgrößen im Mikrometerbereich aufzulösen. Sie bedient sich dafür der Eigenschaft von Röntgen-Talbot-Interferometern, Ultrakleinwinkelstreueigenschaften einer Probe vollflächig abzubilden, womit eine Lücke von mehreren Größenordnung zwischen der Bildauflösung und der konstrastgebenden Strukturgröße überbrückt werden kann. Der Zusammenhang zwischen Strukturanisotropie und gerichteter Streuung ermöglicht dabei Rückschlüsse auf die Orientierung der Mikrostruktur einer Probe unterhalb der Bildauflösung. Erste Demonstrationen haben, basiered auf verschiedenen heuristischen Signalmodellen und Rekonstruktrionsansätzen, die grundsätzliche Erweiterbarkeit auf die Volumen-Bildgebung gezeigt. In der vorliegenden Arbeit wird, aufbauend auf einer umfassenden Analyse der Dunkelfeld-Bildgebung und tomographischer Rekonstruktionsmethoden, sowohl ein verifiziertes Modell der Signalanisotropie als auch eine Rekonstruktionstechnik entwickelt, die für große tensorwertige Volumina und allgemeine Abbildungsgeometrien praktikabel ist. In diesem Sinne wird ein weites interdisziplinäres Feld von Bildgebungs- und Rekonstruktionsmethoden aufgearbeitet. Zunächst werden anhand einer neuen Einführung in die mathematische Beschreibung perspektivischer Projektionen essenzielle Einsichten in die Zusammenhänge zwischen der greifbaren Realraum-Darstellung der Kegelstrahl-Geometrie und ihrer technisch relevanten Beschreibung mittels homogener Koordinaten und Projektionsmatrizen gegeben. Aufbauend auf diesen Grundlagen wird eine neue Methode zur Auto-Kalibration entwickelt, die die praktische Bestimmung von perspektivischen Abbildungsgeometrien unter minimalen Anforderungen an die experimentelle Ausführung ermöglicht. Passend dazu wird eine verallgemeinerte Formulierung des weit verbreiteten Feldkamp-Algorithmus gegeben, um eine schnelle und flexible Volumenrekonstruktion aus beliebigen tomographischen Bildgebungsgeometrien zu ermöglichen. Iterative Rekonstruktionsverfahren werden ebenfalls für allgemeine Aufnahmegeometrien eingeführt, wobei ein Schwerpunkt auf der effizienten Berechnung des mit der tomographischen Bildgebung assoziierten Vorwärtsproblems liegt. Zu diesem Zweck wird eine hochperformante 3D-Erweiterung des klassischen, linear interpolierenden Linienintegrationsalgorithmus von Joseph entwickelt und mit typischen Alternativen verglichen. In Bezug auf die anisotrope Bildmodalität, die die Grundlage der Tensortomographie bildet, wird der Röntgen-Dunkelfeld-Kontrast umfassend besprochen. Die vorhandende Literatur wird dazu in einen gemeinsamen Kontext und eine gemeinsame Nomenklatur gebracht und mit neuen Überlegungen zu einer konsistenten Darstellung der Theorie zur Dunkelfeldsignalentstehung vervollständigt. Zentrale Ergebnisse werden dabei explizit anhand experimenteller Daten verifiziert, wobei besonders die Tomographie und die Eigenschaften anisotroper, faseriger Streuer im Vordergrund stehen. Um die ausgeprägte Empfindlichkeit interferometrischer Bilder auf feinste mechanische Instabilitäten zu kompensieren, wird ein effizientes Optimierungsverfahren zur Auswertung der Rohdaten aus Talbot-Interferometern entwickelt. Schließlich wird die Anwendbarkeit von linearen Tensor-Modellen in Bezug auf die hergeleiteten Anisotropie-Eigenschaften des Dunkelfeld-Kontrastes diskutiert, und ein iteratives Verfahren für die Rekonstruktion tensorwertiger Volumen aus Projektionsbildern vorgeschlagen. Die entwickelten Methoden werden effizient implementiert und auf Proben aus faserverstärktem Kunstoff angewandt, die dafür an der Bildgebungs-Strahllinie ID19 des Europäischen Synchrotrons ESRF abgebildet wurden. Die Ergebnisse stellen eine bisher einmalige Demonstration von Röntgen-Dunkelfeld-Tensor-Tomographie mit einem Sichtfeld von 3-4cm dar, wobei lokale Faserorientierung sowohl für komplex geformte als auch kontrastarme Objekte mit einer räumlichen Auflösung von 0.1mm in 3D dargestellt werden kann. Ein unabhängiger Vergleich mit Mikro-CT basierter Faser-Analyse bestätigt die Ergebnisse.

Die Detektion des Prostataspezifischen Membranantigens (PSMA) mittels kombinierter Positronenemissions- und Computertomographie (PET/CT) ist ein etabliertes diagnostisches Verfahren bei Patienten mit Prostatakarzinom. Hierbei ist bislang unklar, ob und wie eine bereits eingeleitete Androgendeprivationstherapie (ADT) die diagnostische Genauigkeit der PSMA-PET/CT beeinflusst. Ziel dieser Arbeit war es, die Detektionsrate der PSMA-PET/CT mit 68Ga-PSMA I&T unter ADT in Abhängigkeit des PSA-Wertes zu evaluieren und mit einer Kontrollgruppe ohne ADT zu vergleichen. In dieser retrospektiven Studie wurden Daten von Patienten mit biochemischem Rezidiv nach radikaler Prostatektomie analysiert, welche zwischen 2014 und 2018 eine PSMA-PET/CT am Universitätsklinikum Würzburg erhalten haben. Mittels Propensity Score Matching wurde für die Patienten mit ADT innerhalb der letzten 6 Monate vor Durchführung der PSMA-PET/CT eine Kontrollgruppe ohne ADT erstellt. Die Patienten mit ADT (n=62) wiesen eine signifikant höhere Detektionsrate auf als die Patienten ohne ADT (n=62). Die Traceranreicherung unterschied sich nicht signifikant in beiden Gruppen. Dagegen wiesen die Patienten mit ADT jedoch eine signifikant höhere Tumorlast auf und hatten häufiger Knochen- und Organmetastasen, sodass als Ursache für die höhere Detektionsrate der PSMA-PET/CT bei Patienten mit ADT ein fortgeschritteneres Tumorstadium angenommen wurde. Die Detektionsrate war bei den Patienten mit ADT auch bei niedrigen PSA-Werten hoch. Es scheint daher nicht erforderlich zu sein, eine bestehende ADT vor Durchführung der PSMA-PET/CT im biochemischen Rezidiv abzusetzen und damit das Risiko einer Krankheitsprogression einzugehen. Die Korrelation des PSA-Wertes mit der Tumorlast in der PSMA-PET/CT war bei Patienten mit ADT geringer ausgeprägt als bei Patienten ohne ADT. Patienten unter ADT könnten daher von einer regelmäßigen Durchführung der PSMA-PET/CT zur Überwachung der Krankheitsprogression profitieren. Hier bleibt allerdings eine Kosten-Nutzen-Analyse abzuwarten, da dies deutlich aufwendiger und teurer ist als die Bestimmung des PSA-Wertes. / Detection of prostate specific membrane antigen (PSMA) by combined positron emission tomography and computed tomography (PET/CT) is an established diagnostic procedure in patients with prostate cancer. So far it is unclear whether an already initiated androgen deprivation therapy (ADT) influences the diagnostic accuracy of PSMA-PET/CT. The aim of this study was to evaluate the effect of ADT on the detection rate of PSMA-PET/CT with 68Ga-PSMA I&T. In this retrospective study, data from patients with biochemical recurrence after radical prostatectomy who received PSMA-PET/CT at the University Hospital of Würzburg between 2014 and 2018 were analyzed. Propensity score matching was used to create two balanced groups of 62 patients who either did or did not receive ADT within six months before imaging. The detection rate of PSMA-PET/CT was significantly higher in the group of patients with ADT than in the control group without ADT. Tracer accumulation was not significantly different in both groups. In contrast, patients with ADT had significantly higher tumor burden and more frequent bone and organ metastases, suggesting a more advanced disease stage as the reason for the higher detection rate of PSMA-PET/CT in patients with ADT. The detection rate was high in patients with ADT even at low PSA levels. Therefore, the withdrawal of ADT before PSMA-PET/CT in biochemical recurrence, thereby risking disease progression, cannot be recommended. The correlation of PSA level with tumor burden in PSMA-PET/CT is lower in patients with ADT than in patients without ADT. Patients with ADT may therefore benefit from routine performance of PSMA-PET/CT to monitor disease progression. However, a cost-benefit analysis remains to be performed, as this is significantly more time-consuming and expensive than the measuring of the PSA value.

The holy grail of structural biology is to study a protein in situ, and this goal has been fast approaching since the resolution revolution and the achievement of atomic resolution. A cell's interior is not a dilute environment, and proteins have evolved to fold and function as needed in that environment; as such, an investigation of a cellular component should ideally include the full complexity of the cellular environment. Imaging whole cells in three dimensions using electron cryotomography is the best method to accomplish this goal, but it comes with a limitation on sample thickness and produces noisy data unamenable to direct analysis. This thesis establishes a novel workflow to systematically analyse whole-cell electron cryotomography data in three dimensions and to find and identify instances of protein complexes in the data to set up a determination of their structure and identity for success. Mycoplasma pneumoniae is a very small parasitic bacterium with fewer than 700 protein-coding genes, is thin enough and small enough to be imaged in large quantities by electron cryotomography, and can grow directly on the grids used for imaging, making it ideal for exploratory studies in structural proteomics. As part of the workflow, a methodology for training deep-learning-based particle-picking models is established. As a proof of principle, a dataset of whole-cell Mycoplasma pneumoniae tomograms is used with this workflow to characterize a novel membrane-associated complex observed in the data. Ultimately, 25431 such particles are picked from 353 tomograms and refined to a density map with a resolution of 11 Å. Making good use of orthogonal datasets to filter search space and verify results, structures were predicted for candidate proteins and checked for suitable fit in the density map. In the end, with this approach, nine proteins were found to be part of the complex, which appears to be associated with chaperone activity and interact with translocon machinery. Visual proteomics refers to the ultimate potential of in situ electron cryotomography: the comprehensive interpretation of tomograms. The workflow presented here is demonstrated to help in reaching that potential. / Der heilige Gral der Strukturbiologie ist die Untersuchung eines Proteins in situ, und dieses Ziel ist seit der Auflösungsrevolution und dem Erreichen der atomaren Auflösung in greifbare Nähe gerückt. Das Innere einer Zelle ist keine verdünnte Umgebung, und Proteine haben sich so entwickelt, dass sie sich falten und so funktionieren, wie es in dieser Umgebung erforderlich ist; daher sollte die Untersuchung einer zellulären Komponente idealerweise die gesamte Komplexität der zellulären Umgebung umfassen. Die Abbildung ganzer Zellen in drei Dimensionen mit Hilfe der Elektronenkryotomographie ist die beste Methode, um dieses Ziel zu erreichen, aber sie ist mit einer Beschränkung der Probendicke verbunden und erzeugt verrauschte Daten, die sich nicht für eine direkte Analyse eignen. In dieser Dissertation wird ein neuartiger Workflow zur systematischen dreidimensionalen Analyse von Ganzzell-Elektronenkryotomographiedaten und zur Auffindung und Identifizierung von Proteinkomplexen in diesen Daten entwickelt, um eine erfolgreiche Bestimmung ihrer Struktur und Identität zu ermöglichen. Mycoplasma pneumoniae ist ein sehr kleines parasitäres Bakterium mit weniger als 700 proteinkodierenden Genen. Es ist dünn und klein genug, um in grossen Mengen durch Elektronenkryotomographie abgebildet zu werden, und kann direkt auf den für die Abbildung verwendeten Gittern wachsen, was es ideal für Sondierungsstudien in der strukturellen Proteomik macht. Als Teil des Workflows wird eine Methodik für das Training von Deep-Learning-basierten Partikelpicken-Modellen entwickelt. Als Proof-of-Principle wird ein Dataset von Ganzzell-Tomogrammen von Mycoplasma pneumoniae mit diesem Workflow verwendet, um einen neuartigen membranassoziierten Komplex zu charakterisieren, der in den Daten beobachtet wurde. Insgesamt wurden 25431 solcher Partikel aus 353 Tomogrammen gepickt und zu einer Dichtekarte mit einer Auflösung von 11 Å verfeinert. Unter Verwendung orthogonaler Datensätze zur Filterung des Suchraums und zur Überprüfung der Ergebnisse wurden Strukturen für Protein-Kandidaten vorhergesagt und auf ihre Eignung für die Dichtekarte überprüft. Letztendlich wurden mit diesem Ansatz neun Proteine als Bestandteile des Komplexes gefunden, der offenbar mit der Chaperonaktivität in Verbindung steht und mit der Translocon-Maschinerie interagiert. Das ultimative Potenzial der In-situ-Elektronenkryotomographie – die umfassende Interpretation von Tomogrammen – wird als visuelle Proteomik bezeichnet. Der hier vorgestellte Workflow soll dabei helfen, dieses Potenzial auszuschöpfen.

Die molekularen Parameter PSMA-TV und TL-PSMA im 68Ga-PSMA PET/CT leiten sich ab von MTV und TLG im FDG PET/CT. Mit der vorliegenden Arbeit wurden die Grenzen neuer Autosegmentierungsprogramme durch eine maximale Belastung mit großen Tumorvolumina von Patienten unter taxanbasierter Chemotherapie ausgelotet. Die Programme Syngo.via und FIJI kamen zu vergleichbaren Ergebnissen. Patienten mit einem Gleason Score von 8-10 zeigten unter Therapie eine signifikante Zunahme des PSMA-TV und TL-PSMA im Gegensatz zu Patienten mit Gleason Score 6-7b. Ein hoher PSA-Wert korrelierte zu allen Zeitpunkten signifikant mit einem hohen PSMA-TV und TL-PSMA, ebenso korrelierte ein steigender PSA-Wert signifikant mit steigenden Werten in PSMA-TV und TL-PSMA. Patienten mit einem biochemischen Progress und einem Progress nach modifiziertem PERCIST zeigten vor Therapie ein signifikant höheres PSMA-TV und TL-PSMA als Patienten ohne Progress und unter Therapie eine signifikante Zunahme des PSMA-TV und TL-PSMA im Vergleich zu Patienten ohne Progress. Eine Einteilung des Therapieansprechens aller Patienten in CR, PR, SD und PD nach PSMA-TV, TL-PSMA, PSA-Wert und modifiziertem PERCIST stimmte nicht in allen Patienten überein. Ein signifikant kürzeres Gesamtüberleben zeigten lediglich Patienten mit einem nach dem PSA-Wert definiertem Progress. Im praktischen Vergleich der beiden Programme benötigte Syngo.via für eine komplette Segmentierung signifikant mehr Zeit als FIJI, vor allem da der Wechsel von VOI zu VOI signifikant länger dauerte. Unabhängig vom Autosegmentierungsprogramm dauerte eine komplette Segmentierung länger, je größer das PSMA-TV und das TL-PSMA war, je mehr VOIs das Programm automatisch setzte und je mehr VOIs manuell gelöscht und neu gesetzt wurden. In der Gesamtschau bieten PSMA-TV und TL-PSMA in Kombination mit den sich schnell weiterentwickelnden Autosegmentierungs-Programmen die Möglichkeit, auch sehr hohe Tumorlasten des PCas objektiv und vergleichbar zu beschreiben. / The molecular parameters PSMA-TV and TL-PSMA in 68Ga-PSMA PET/CT are derived from MTV and TLG in FDG PET/CT. The present work explored the limits of new autosegmentation programs with large tumor volumes from patients receiving taxane-based chemotherapy. The programs Syngo.via and FIJI achieved comparable results. Patients with a Gleason score of 8-10 showed a significant increase in PSMA-TV and TL-PSMA during therapy in contrast to patients with Gleason scores 6-7b. A high PSA value was significantly correlated with a high PSMA-TV and TL-PSMA at all time points, and an increasing PSA value was also significantly correlated with increasing values in PSMA-TV and TL-PSMA. Patients with biochemical progression and progression according to modified PERCIST showed a significantly higher PSMA-TV and TL-PSMA before therapy than patients without progression and a significant increase in PSMA-TV and TL-PSMA during therapy compared to patients without progression. A classification of therapy response in all patients into CR, PR, SD and PD based on PSMA-TV, TL-PSMA, PSA value and modified PERCIST was not consistent in all patients. Only patients with progression defined by the PSA value showed a significantly shorter overall survival. In a practical comparison of the two programs, Syngo.via required significantly more time for complete segmentation than FIJI, especially since switching from VOI to VOI took significantly longer. Regardless of the auto-segmentation program, complete segmentation took longer as the PSMA-TV and TL-PSMA increased, and as the program automatically set more VOIs and more VOIs were manually deleted and reset. Overall, PSMA-TV and TL-PSMA in combination with the rapidly developing auto-segmentation programs offer the possibility of objectively and comparably describing even very high PCa tumor burdens.

Analyzing the structure of a single cell based on its refractive index (RI) distribution is a common and valued approach, because it does not require any artificial markers. The RI is an inherent structural marker that can be quantified in three dimensions with optical diffraction tomography (ODT), an inverse scattering technique. This work reviews the theory of ODT and its implementation with an emphasis on single-cell analysis, identifying the Rytov approximation as the most efficient descriptor for light propagation. The accuracy of the reconstruction method is verified with in silico data and imaging artifacts associated with the inverse scattering approach are addressed. Furthermore, an experimental ODT setup is presented that consists of a bright-field microscope, a phase-imaging camera, and an optical trap combined with a microfluidic chip. A novel image analysis pipeline is proposed that addresses image corrections and frame alignment of the recorded data prior to the RI reconstruction. In addition, for a rotational axis that is tilted with respect to the image plane, an improved reconstruction algorithm is introduced and applied to single, suspended cells in vitro, achieving sub-cellular resolution.

The aim of this work was studying of the coordination properties of TACN macrocyclic derivatives with aminophosphinate pendant arms. Two ligands were prepared, one with two pendant arms NODPam and one with three pendant arms NOTPam. Because of degradation of ligand NODPam during its synthesis, only the ligand NOTPam was studied further. Acid-base properties of ligand and termodynamic stability of aluminium and gallium complexes were studied. Formation and disociation studies were performed with the complexes. Coordination of fluoride ions to aluminium complex was studied using ion selective fluoride electrode. Finally coordination of complex AlFx with ligand NOTPam was studied using 19F and 27Al NMR spectroscopy. Selected experiments were made also with ligand NOTA. Key words: macrocyclic complexes, positron emission tomography, phosphinic acids

This document deals with the pre-processing and the segmentation of human vertebrae from computed tomography 3D image data. It describes image registration and segmentation methods concretely and commonly used in image data processing during the automated spine canal localization process and the localization of each vertebrae centroid. The 3D deformable model development is described in the work together with the introduction to the previous state of art and the progress of vertebrae segmentation using 3D deformable models registration. This work presents the evaluation of the accuracy and the reliability from the segmentation and localization results.

In computed tomography (CT) cross-sectional images of the attenuation distribution within a slice are created by scanning radiographic projections of an object with a rotating X-ray source detector compound and subsequent reconstruction of the images from these projection data on a computer. CT can be made very fast by employing a scanned electron beam instead of a mechanically moving X-ray source. Now this principle was extended towards high-energy electron beam tomography with an electrostatic accelerator. Therefore a dedicated experimental campaign was planned and carried out at the Budker Insitute of Nuclear Physics (BINP), Novosibirsk. There we investigated the capabilities of BINP’s accelerators as an electron beam generating and scanning unit of a potential high-energy electron beam tomography device. The setup based on a 1 MeV ELV-6 (BINP) electron accelerator and a single detector. Besides tomographic measurements with different phantoms, further experiments were carried out concerning the focal spot size and repeat accuracy of the electron beam as well as the detector’s response time and signal to noise ratio.

Value of HRCT in the diagnostics of pulmonary complications of malignant haematologic diseases. Early diagnosis is one of the essential conditions for successful therapy of heamatologic malignancies and their complications. Imaging methods play an important role in their detection and patient's management. HRCT is the most contributing method in the diagnostics of pulmonary involvement, which is very common in this group of patients. The aim of this thesis was to find out the potential of this method in the diagnostics of pulmonary complications in patients with haematologic malignancy. For this purpose were assessed 4 objectives: 1) comparison between HRCT and chest X-ray; 2) determination of capability of HRCT to make a specific diagnose; 3) definition of indication criteria for HRCT and 4) assignment of the suitable examination technique. In the time period from January 2000 until December 2005 were performed 214 HRCT examinations of the lungs in the group of 162 patients with haematological malignancy and pulmonary symptomatology. 176 examinations were compared with chest X-ray, which was performed 48 hours or less before HRCT. Pulmonary lesion was discovered in 180 cases (84,1%). 123 findings were confirmed by another method (response to a specific therapy, cultivation, serology, BAL or...

This thesis deals with design and implementation of an algorithm for segmentation of ribs from thoracic CT data. For the segmentation method of rib centerlines detection is chosen. The first step of this approach is to extract the centerlines of all the bones located in the scan. These centerlines are divided into short primitives, which are subsequently classified into couple of categories, depending on whether they represent the centerline of the rib. Subsequently, the centrelines of ribs are used as the seed points of the region growing algorithm in three-dimensional space, which realizes the final segmentation of the ribs. Within the work, a database of 10 CT scans was manually annotated, which was subsequently used to validate a performance of the proposed segmentation approach. The achieved success rate of primitive classification is 96,7 %, the success rate of rib segmentation (Dice coefficient) is 86,8 %.