Spectroscopy and Imaging

Hintergrund: Die zunehmende Zahl an Krebserkrankungen erfordert neue bildgebende Ansätze fur eine intraoperative Tumorcharakterisierung. Fragestellung: Einsatz neuer optischer/photonischer Methoden mit Ansätzen künstlicher Intelligenz (KI) zur Bewältigung dringender Herausforderungen der klinischen Pathologie im Sinne einer intraoperativen computergestutzten spektralen Histopathologie. Material und Methoden: Multimodale nichtlineare Bildgebung durch die Kombination der spektroskopischen Methoden kohärente Anti-Stokes-Raman-Streuung (CARS), Zwei-Photonen-angeregten Autofluoreszenz (TPEF), Fluoreszenzlebensdauer-Mikroskopie (FLIM) und Erzeugung der zweiten Harmonischen (SHG). Ergebnisse und Diskussion: Mittels der multimodalen spektroskopischen Bildgebung lasst sich die Gewebemorphochemie, d.h. die Morphologie und die molekulare Struktur ohne Verwendung exogener Markersubstanzen darstellen. Die multimodalen Bilder lassen sich mittels auf KI-basierter Bildauswertungsverfahren automatisiert auswerten. Für eine klinische Anwendung im Sinne einer Schnellschnittdiagnostik oder einer In-vivo-Anwendung lasst sich der vorgestellte multimodale Bildgebungsansatz in ein kompaktes Mikroskop oder endoskopische Sondenkonzepte übertragen. Schlussfolgerung: Die synergetische Kombination spektroskopischer Bildgebungsmodalitäten in Kombination mit automatisierter Datenauswertung besitzt ein großes Potenzial für eine schnelle und präzise Tumordiagnostik, z. B. im Sinne einer präzisen chirurgischen Führung mit Laserchirurgie oder robotischer Chirurgie. Insgesamt gesehen, kann die intraoperative multimodale spektroskopische Bildgebung zukünftig einen innovativen Fortschritt für die Tumordiagnostik bedeuten und damit unmittelbar zu einer besseren Patientenversorgung und erheblichen Kosteneinsparungen führen.