Maschinelle Beatmung kann neben den gewünschten Effekten eine vorbestehende Lungenerkrankung weiter aggravieren und sogar das Lungenparenchym zuvor lungengesunder Patienten schädigen. Mit Hilfe der quantitativen Computertomographie (qCT) können pathologische Belüftungszustände und gegebenenfalls durch maschinelle Beatmung verursachte Schäden analysiert werden. Solche auf der qCT basierende Analysen der Lungenbelüftung werden jedoch potentiell durch CT-Akquisitions- und Bildrekonstruktionsparameter beeinflusst. Um die Ergebnisse vor allem von Analysen des überbelüfteten Lungenvolumens richtig bewerten zu können, müssen solche Einflüsse untersucht werden. Bei 10 Versuchstieren (Schweine) wurden bei einem konstanten Atemwegsdruck von 25 cm H2O zuerst bei gesunder Lunge und dann erneut nach experimenteller Lungenschädigung CT-Bildserien mit zwei unterschiedlichen Strahlendosen angefertigt. Von diesen Rohdaten wurden Bildserien mit unterschiedlichen Rekonstruktionsparametern angefertigt und in jeder dieser Bildserien das überbelüftete Lungenvolumen bestimmt. Sowohl die Schichtdicke, der Filter als auch die Stromstärke hatten einen signifikanten Einfluss auf das eigentlich konstante überbelüftete Lungenvolumen, der jedoch nur teilweise klinisch relevant war. Bei der Interpretation von Messungen des überbelüfteten Lungenvolumens sollten dennoch die Einflüsse der genannten Parameter beachtet und für Vergleichsuntersuchungen gleiche Parametereinstellungen verwendet werden. Eine Dosisreduktion scheint dabei für Messungen des überbelüfteten Lungenvolumens praktikabel.:Inhaltsverzeichnis 0 Abkürzungsverzeichnis 1 1 Einleitung 3 1.1 Ventilator-associated Lung Injury (VALI) 3 1.2 Computertomographie und Diagnostik von Lungenerkrankungen 5 1.3 Spiral-CT 9 1.4 Datenerfassung und Bildrekonstruktion 10 1.5 Grundlagen zur Dichtemessung 12 1.6 Einfluss von Filter und Schichtdicke auf das Bild 13 1.7 Einfluss von Filter und Schichtdicke auf die Analyse der pulmonalen Überbelüftung 15 1.8 Zielstellung 17 2 Materialien und Methodik 18 2.1 Versuchstiere 18 2.2 Überblick über den Versuchsablauf 18 2.2.1 Prämedikation und Narkoseführung 18 2.2.2 Induktion des Lungenschadens 20 2.2.3 CT-Scans und Bildrekonstruktionen 21 2.3 Segmentierung und volumetrische Analyse 22 2.4 Statistische Analyse 24 3 Ergebnisse 26 3.1 Einfluss von Schichtdicke, Filter und Stromstärke auf normale Lungen 26 3.2 Einfluss von Schichtdicke, Filter und Stromstärke auf geschädigte Lungen 34 3.3 Vergleich der automatischen und manuellen Segmentierung 38 4 Diskussion 40 4.1 Einfluss von Schichtdicke und Filter 42 4.2 Einfluss der Stromstärke 49 4.3 Einfluss der experimentell induzierten Lungenschädigung 53 4.4 Vergleich der Segmentierungssoftware 55 4.5 Diskussion der Methodik 55 4.6 Schlussfolgerung 58 5 Zusammenfassung der Arbeit 60 6 Literaturverzeichnis 63 7 Danksagung 77 8 Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit 78

The Gamma Knife is a non-invasive stereotactic radiosurgery system used for treatments of deep targets in the brain. Accurate patient positioning is needed for precise radiation delivery to the target. The two latest versions of the Gamma Knife allow fractionated treatment by co-registering Cone-beam computed tomography (CBCT) images of the patient's position in the Gamma Knife with a diagnostic magnetic resonance (MR) image used for treatment planning. However, CBCT images often suffer from artifacts that degrade image quality, which may result in less accurate co-registration. This thesis project investigates the potential of a new reconstruction framework developed by Elekta, which incorporates scattering correction and noise filters, for the reconstruction of Gamma Knife CBCT images. The performance of the new reconstruction framework, along with its noise filter and scatter correction, is quantified using image quality metrics of phantoms, including contrast, uniformity, spatial resolution, and CT-number accuracy. Additionally, brain CBCT images of five patients are co-registered with their diagnostic MR images, and the mean target registration error is measured. The results indicate that the new reconstruction framework, without using scatter correction and noise filtering, performs equally well as the current framework in reconstructing Gamma Knife CBCT images, as it achieved similar image quality and co-registration accuracy. However, when the scatter correction was used, there were improvements in image uniformity and CT-number accuracy without compromising spatial resolution. Additionally, the introduction of a noise filter resulted in an improved contrast-to-noise ratio and low contrast visibility with minimal compromise of spatial resolution. Despite these image quality enhancements, there were no consistent improvements in co-registration accuracy, indicating that the co-registration is not sensitive to scatter or noise artefacts. / Gammakniven är en medicinteknisk apparat som används för icke-invasiv stereotaktisk strålkirurgi vid behandling av djupa mål i hjärnan. För att uppnå precision i strålbehandlingen krävs noggrann patientpositionering. De två senaste versionerna av Gammakniven tillåter fraktionerad behandling genom att co-registrera cone-beam computed tomography (CBCT)-bilder av patientens position i Gammakniven med en diagnostisk magnetresonans (MR)-bild som används för behandlingsplanering. Tyvärr lider CBCT-bilder ofta av artefakter som kan försämra bildkvaliteten och därmed minska precisionen i co-registreringen. Detta examensarbete undersöker ett nytt rekonstruktionsramverk som utvecklats av Elekta. Det nya rekonstruktionsramverket och dess tillhörande brusfilter och spridningskorrigering utvärderas för rekonstruktion av Gammaknivens CBCT bilder med hjälp av bildkvalitetsmått för fantomer, såsom kontrast, uniformitet, spatial upplösning och noggrannhet i CT-nummer. Dessutom co-registreras CBCT-bilder från fem patienter med deras diagnostiska MR-bilder, och det genomsnittliga registreringsfelet mäts. Resultaten visar att det nya rekonstruktionsramverket, utan användning av spridningskorrigering och brusfiltrering, presterar lika bra som det nuvarande ramverket för rekonstruktion av CBCT-bilder från Gammakniven. Båda ramverken ger liknande bildkvalitet och noggrannhet i co-registreringen av bilderna. Vid användning av spridningskorrigering observerades förbättringar i uniformiteten och noggrannheten i CT-nummer utan att den spatiala upplösningen försämrades. Införandet av brusfilter resulterade i ett förbättrat kontrast-brus-förhållande och synlighet av svaga kontrastskillnader med endast lite avkall på den spatiala upplösningen. Trots dessa förbättringar i bildkvaliteten observerades ingen konsekvent förbättring av noggrannheten i co-registreringen av bilderna, vilket tyder på att co-registreringen inte påverkas av spridnings- eller brusartefakter i stor utsträckning.