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Die Optische Kohärenztomographie (OCT) ist ein in vitro und in vivo anwendbares Verfahren zur mikroanatomischen 2D- oder 3D-Bildgebung. In prinzipieller Analogie zur Sonographie werden dabei Schnittbilder von Geweben mithilfe der Rückstreuung von einstrahlten Photonen generiert. Die Interpretation von OCT-Bildern erfordert ein hohes Maß an Erfahrung, da die Bilder durch ein schlechtes Signal-Rausch-Verhältnis sowie eine geringe Eindringtiefe (gewebsspezifisch ~ 0,5 bis max. 3 mm).

Es wurde an ein Zeiss-Operationsmikroskop gekoppeltes OCT der Fa. LightLab Imaging (TD, 1278nm) eingesetzt. Es wurden schwerpunktmäßig tierische Mischgewebe mit eingelagerten, funktionell relevanten Strukturen wie kleinen Blutgefäße oder Nervensträngen untersucht. Durch digitale Bildfilterung, Kantendetektion, Summenbildung, Schichtdickenmessung, schwellwertbasierte Segmentation sowie Hilbert-Transformation wurde versucht, verschiedene Gewebe im OCT-Volumendatensatz zu identifizieren.

Nervale Strukturen zeigen im OCT-Bild eine homogene Binnenstruktur; mittels Summenwertbildung zeigen diese aber in der Aufsicht eine charakteristische Längsstreifung. Muskulatur kann mit hoher Spezifität aufgrund des hohen Wassergehaltes identifiziert werden. Zur Erkennung von Blutgefäßen ist die Messung der OCT-Eindringtiefe ein hilfreiches Verfahren und anderen Methoden (Kantendetektion, Hilbert-Transformation) überlegen.

Die sog. „optische Biopsie“ ist hinsichtlich onkologischer Fragestellungen eine enorm wichtiges Forschungsgebiet. In diesem Kontext stellt auch die OCT ein zukunftsweisendes Verfahren dar. Wir haben zeigen können, daß es möglich ist, die Interpretation von OCT-Bilddaten durch relativ einfache Algorithmen zu vereinfachen.

Unterstützt durch: BMBF FKZ13N8711, Carl Zeiss Surgical