3-D-Mamma-Sonografie-Systeme Mit Multicore-Prozessoren dem Brustkrebs auf der Spur

Zur Früherkennung von Brustkrebs ist die Mammographie die verbreitetste Methode. Doch sind die Ergebnisse nicht immer eindeutig. Kontron hat zusammen mit Techniscan ein bildgebendes Diagnosewerkzeug entwickelt, das sowohl anatomische als auch pathologische Informationen liefert. Der verwendete Algorithmus stellt die physischen Strukturen innerhalb der Brust im richtigen räumlichen Verhältnis dar.

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Die Mammographie ist die am weitesten verbreitete Methode zur Brustkrebserkennung. Kritiker dieser Methode gehen davon aus, dass sie nicht notwendigerweise auch die effizienteste ist, um Tumore zu entdecken. Außerdem soll sie nicht in allen Fällen akkurate Ergebnisse liefern. In einer 10-jährigen Studie über Brustkrebs bei Frauen mit Screening und diagnostischer Befundung wurden insgesamt 9.762 Mammografien und 10.905 klinische Brustuntersuchungen erstellt, bei durchschnittlich 4 Mammografien und 5 klinischen Brustuntersuchungen pro Patientin. Von den untersuchten Frauen hatten 23,8% mindestens einen falsch-positiven Mammographie-Befund, 13,4% mindestens einen falsch-positiven klinischen Brustuntersuchungs-Befund und 31,7% hatten mindestens einen falsch-positiven Befund bei beiden Tests. Diese falsch-positiven Befunde führten zu 870 ambulanten Terminen, 539 kurativen Mammographien, 186 Ultraschalluntersuchungen, 188 Biopsien sowie einem Krankenhausaufenthalt. Während dieser 10 Jahre hatte also rund ein Drittel der untersuchten Frauen einen falschen Befund, der weitere Untersuchungen nötig machte. Folglich: Neue Technologien sind nötig, um falsch-positive Befunde zu reduzieren, ohne die Wahrnehmungsschwelle herabzusetzen.

Konventionelle Sonografie für diagnostische Belange zu ungenau

Die klassische Ultraschalltechnologie (Sonografie) nutzt Schallwellen, die Wasser passieren, aber von Gewebe, Organen, Knochen und anderen anatomischen Substanzen reflektiert werden. Dagegen steht allerdings, dass klassische Ultraschallbilder unscharf sein können. Kleine und subtile Gewebeveränderungen sind schwer zu entdecken, wie einige Frühstadien von Krebs. Zudem lassen sich auf einer konventionellen Sonografie lediglich Knoten erkennen, ohne notwendigerweise die Art der Knoten zu identifizieren. Vor den gleichen Problemen steht mitunter auch die Mammografie, die mit weicher Röntgenstrahlung arbeitet.

System soll zwischen normalen, gut- und bösartigen Gewebe unterscheiden

Eine der Firmen, die nach einem deutlichen Fortschritt bei der Früherkennung von Brustkrebs sucht, ist Techniscan Medical Systems. Sie entwickelt und vertreibt das Ultraschallsystem UltraSound CT, das eine neue Art der Ultraschall-Technologie nutzt: Zur Entwicklung eines 3-D-Bildes werden sowohl Geschwindigkeit als auch die Dämpfung des Schalls genutzt. Das Ziel war, ein Untersuchungssystem zu entwickeln, das zwischen normalem, gutartigem und bösartigem Gewebe unterscheiden kann.

Durch die Klassifizierung der Ultraschall-Eigenschaften kann das UltraSound CT dem Arzt bei der richtigen Diagnose helfen. Eine solche Art der Information über die Gewebeeigenschaften wird durch die klassischen Untersuchungsmethoden nicht bereitgestellt und kann häufig nur durch eine Biopsie erhoben werden.

Zwei separate Darstellungen der Brust

Bei dem System handelt es sich um ein nicht-invasives, bildgebendes Diagnosewerkzeug, das sowohl detaillierte anatomische (physische Struktur der Brust) als auch pathologische (Eigenschaften der Gewebemasse) Informationen liefert. Anders als konventionelle Ultraschallgeräte, die für die Bilderzeugung die Reflexion der Ultraschallwellen nutzen, verwendet das Gerät transmissiven Ultraschall, um zwei separate Darstellungen der Brust zu erzeugen: Eine über die Geschwindigkeit des Schalls und die andere über die Dämpfung der Schallwellen. Bilder dieser zwei unterschiedlichen Messmethoden können aus verschiedenen Blickrichtungen durch einen Radiologen begutachtet werden.

Rohdaten werden auf einem RAID-System mit 2 TByte gespeichert

Die Schallköpfe auf jeder Seite der Brust nehmen Bilder aus 180 verschiedenen Positionen auf. Jeder Durchlauf erzeugt eine Ebene des Bildes bei ca. 30 bis 50 Ebenen für ein vollständiges Bild jeder Brust. Die Schallköpfe sind per Kabel an ein Datenerfassungssystem angeschlossen, das einen der 7 Prozessorknoten in einem Linux-Servecluster nutzt, um die Rohdaten der Ultraschalluntersuchung auf einem 2 TByte RAID-System abzuspeichern. Während die Daten des jeweiligen Ebenenbildes gespeichert werden, verarbeiten die übrigen Prozessorknoten die Rohdaten. Auf dieser verteilten Architektur laufen herstellereigene Algorithmen, um das 3-D-Bild der Brust zu erstellen.

Mit Inverse-Scattering-Algorithmen ist es möglich, 3-D-Bilder zu erstellen, die akkurat die physischen Strukturen im richtigen räumlichen Verhältnis innerhalb der Brust wiedergeben. So ist das System in der Lage, zwischen verschiedenen Gewebeeigenschaften zu differenzieren, um eine wassergefüllte Zyste von einem festen Knoten zu unterscheiden. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, die gesamte Brust zu scannen.

Brustscan erzeugt 30 GByte an Rohdaten

Es fallen riesige Datenmengen an, die verarbeitet werden müssen. Der Scan allein einer Brust erzeugt bis zu 30 GByte an Rohdaten. Um aus diesen Daten ein Bild zu erzeugen, wird darüber hinaus ein sehr rechenintensiver Algorithmus benötigt. Das fertige 3-D-Bild ist nur noch rund 16 MByte groß. Der erste Schwerpunkt lag auf der Erzeugung hochwertiger Bilder. Die ersten Scans benötigten rund 20 Minuten für jede der hohen Bildebenen, die im Raster von 2 mm erzeugt werden. Dieser Prozess konnte auf rund 12 s pro Bildebene oder 10 min pro Brust beschleunigt werden, indem ein überarbeitetes Datenerfassungssystem genutzt wurde. Es hat die Daten 100-mal schneller erfasst als das Vorgängersystem. Die Bildbearbeitungszeit betrug bei einem 1,8 GHz Intel Pentium M Prozessor mit 2 GByte RAM noch immer rund 5 Stunden pro Brust. Neue Compiler und Software Optimierungs-Tools von Intel sollten helfen, die Geschwindigkeit zu erhöhen. Aber selbst mit einem Servercluster von 7 Prozessorknoten und mit optimierter Software war die Bildverarbeitung mit rund 2 ½ Stunden immer noch zu langsam.

Nach Analyse der Systemanforderungen wurde eine Multi-Core basierte Plattform gewählt, um die benötigte Rechenleistung zu erhalten. Der Intel Core-Duo-Prozessor bietet im Vergleich zum Pentium M 756 nahezu die doppelte Rechenleistung bei gleichem Energiebedarf. Interne Tests mit Single-Threaded-Software bei Kontron ergaben bei Systemen auf Basis des Intel Core-Duo-Prozessors einen Zuwachs von 96,5 % bei der Floating Point Performance, 89,3 plus bei der Integer Performance und plus 100 % beim 3-D-Mark. Grundlage bildet die 6HE CompactPCI Kontron CP6012 mit Intel Core Duo Prozessor T2500 mit 2 GHz und 2 GByte Systemspeicher. Dadurch erhöhte sich die Anzahl der Rechenkerne auf 14. Aktuell ist das Mammo-Sonografie-System in der klinischen Evaluierung und steht kurz vor der Zertifizierung durch die FDA.

*David Pursley ist Field Applications Engineer bei Kontron Amerika in Poway, Kalifornien.

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