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Das Glioblastom st der häufigste Hirntumor im Erwachsenenalter und hat eine Prognose von in Mittel 15 Monate nach Diagnosenstellung. Aktuell besteht die Therapie der Wahl aus einer Operation gefolgt von einer kombinierte Radiochemotherapie und Weiterführung der Chemotherapie für sechs Monate im Anschluss daran. Eine große Herausforderung besteht in der posttherapeutischen Beurteilung des ansprechens, da im MRI nicht immer sicher zwischen einer Tumorprogression oder einer strahlenbedingten Gewebereaktion unterschieden werden kann.
Dies kann erheblichen Einfluss auf das Therapiemanagement haben.
Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, während einer Radiochemotherapie an einem MRI Hybrid Linearbeschleuniger mittels wiederholter MRI Bildgebung mit niedriger Feldstärke Gehirn-Veränderungen im Bereich der Tumorlokalisation zu detektieren und deren Einfluss auf das Bestrahlungvolumen und ebenso auf den weiteren Tumorverlauf zu untersuchen.
Neben konventionell in der klinische Routine angewandten MRI Sequenzen werden wir auch neuartige MRI Sequenzen, welche ohne intravenöses Kontrastmittel durchgeführt werden können, untersuchen und weiterentwickeln.
Kombiniert mit Methoden der quantitativen Bildanalyse und Machine Learning Methoden sollen mit diesen Sequenzen neue Methoden zur Segmentierung, Zielvolumendefinition und longitudinalen Bildanalyse entwickelt werden, um eine Differenzierung Tumorprogression versus Strahlenreaktion und eine Vorhersage der Prognose zu ermöglichen.