“In der Krebsbildgebung ist es äußerst wichtig, die Effektivität einer Behandlung so früh wie möglich beurteilen zu können. Was wir derzeit mit 2D-Messungen erreichen, ist oft nicht sensitiv genug gegenüber kleinen Veränderungen”, meint Dr. Anno Graser vom Institut für Klinische Radiologie an der Universitätsklinik München-Großhadern. Eine korrekte Diagnose von Tumoren, präzises Staging und ein durchdachter Behandlungsplan sind die wichtigen ersten Phasen, für die Remission eines Krebspatienten. Eine weitere wichtige Phase in der effektiven Behandlung und Kontrolle von Krebs ist die Therapieüberwachung. Bis vor kurzem gab es Hürden, insbesondere bei der Befundung der Ergebnisse einer spezifischen Therapie.

Um das Therapieansprechen solider Tumoren einzuschätzen, nutzen Ärzte heute die RECIST-(Response Evaluation Criteria In Solid Tumors-)Kriterien. Für diese Standardparameter muss ein transversales 2D-Bild mit dem Maximaldurchmesser des Tumors gewonnen werden. Da sich die Randbedingungen bei der Befundung der Bilder des Falles ändern können, sind die Tumorgrößen nicht immer exakt, und es gibt eine Varianz zwischen den befundenden Ärzten - jeder Radiologe kann den Tumor anders sehen. syngo^® CT Oncology ist eine Softwarelösung auf neuestem Stand der Bildgebungstechnologie, die zur Beschleunigung der Routineprozeduren in der diagnostischen Onkologie, im Staging und in der Nachsorge entwickelt wurde. Diese Lösung lässt sich leicht in bestehende Standardabläufe integrieren und ermöglicht den automatischen Vergleich von bis zu acht Datensätzen aus einer Serie von parallel betrachteten CT-Untersuchungen. Sie bestimmt außerdem automatisch die Größe eines Tumors in 3D.

syngo CT Oncology verwendet voreinstellbare Algorithmen zur automatischen Segmentierung und Messung und zum Vergleich von Läsionen in den CT-Bildern. Die Software berechnet Tumorparameter (Größe und Masse) und vergleicht sie mit fortlaufenden diagnostischen Resultaten. Dies ermöglicht unter anderem die Kontrolle der Tumorentwicklung in den Lymphknoten, in der Lunge und der Leber sowie von Metastasen in den Schädelknochen. Ihre ausführliche, flexible Berichterstattung vereinfacht den Arbeitsablauf in der onkologischen Bildgebung. Die 3D-Rekonstruktion führt zu einer besseren Visualisierung und die automatisierten Volumenmessungen sind weit genauer und schneller als manuelle 2D-Messungen. „Die Qualität der Messungen ist weit besser als alles, was ein menschlicher Betrachter je erreichen könnte, insbesondere bei hohem Datenaufkommen”, sagt Graser. Dr. Anno Graser und sein Kollege PD Dr. Frank Kolligs wurden für die „Münchner Darmkrebs-Vorsorgestudie – Evaluation und Vergleich der „Virtuellen Koloskopie" (CT-Kolonographie) mit der herkömmlichen Videokoloskopie, der Sigmoidoskopie und zwei verschiedenen Stuhltests zur Darmkrebsfrüherkennung“ mit dem Felix Burda Award 2009 in der Kategorie Medical Prevention, für wissenschaftliches Engagement ausgezeichnet.