Veränderungen von kleinen Blutgefäßen sind eine häufige Auswirkung von fortschreitendem Diabetes. Forschende der Technischen Universität München (TUM) und von Helmholtz Munich haben jetzt ein Verfahren entwickelt, mit dem sich solche mikrovaskulären Veränderungen in der Haut – und damit die Schwere der Erkrankung – messen lassen. Dafür kombinieren sie Künstliche Intelligenz (KI) und innovative optoakustische Bildgebungstechnologie.
Optoakustische Bildgebungsmethoden verwenden Lichtimpulse, um Ultraschallwellen in Körpergewebe zu erzeugen. Diese Wellen werden von Sensoren erfasst und in Bilder umgewandelt. Erzeugt werden die Ultraschallwellen, wenn sich Körpergewebe um bestimmte Moleküle herum minimal zusammenzieht oder ausdehnt. Diese Moleküle, etwa Hämoglobin, absorbieren Licht besonders stark. Da Hämoglobin in Blutgefäßen konzentriert ist, lassen sich mit optoakustischer Bildgebung besonders detaillierte Bilder von Blutgefäßen erzeugen, die mit anderen nicht-invasiven Bildgebungsmethoden nicht möglich wären.
Die Grundprinzipien der Optoakustik, auch als Photoakustik bezeichnet, sind seit mehr als hundert Jahren bekannt. Praktische Anwendungen in der Medizin sind aber relativ neu. Vasilis Ntziachristos ist Professor für Biologische Bildgebung an der TUM und Direktor des Instituts für Biologische und Medizinische Bildgebung sowie des Bioengineering Centers bei Helmholtz Munich. Zusammen mit seinem Team hat er eine Reihe von optoakustischen Bildgebungsmethoden entwickelt, darunter RSOM, kurz für „Raster-Scan Optoacoustic Mesoscopy“.
Diabetes untersuchen mit Hautscanner und KI - TUM - The Entrepreneurial University - TUM
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