Automatisierte Vakuumbiopsie der Mamma im Isozentrum des MRT – ein Systementwurf mittels Set-Based Concurrent Engineering

Mit der Erkrankung durch Brustkrebs — der häufigsten Krebsart bei Frauen in industrialisierten Ländern — geht für die Patientinnen neben den z.T. erheblichen physischen Auswirkungen mit potenzieller Todesfolge auch eine enorme psychische Belastung einher. Dem Bedarf nach einer gezielten frühzeitigen Behandlung wird primär durch die Mammographie als diagnostische Screening-Methodik zu entsprechen versucht. Abhängig von Größe, Art, Lage und Einschätzung der Gewebeveränderung wird jedoch häufig eine Folgemaßnahme notwendig. Die Entnahme einer Gewebeprobe mittels Biopsie ist vor allem MR-gestützt äußerst effektiv, die Kosten sind jedoch auch aufgrund des uneinheitlichen Ablaufes hoch und die Belastung für die Patientinnen ist durch ineffiziente Prozessabläufe und dazu korrelierende nicht optimal gestaltete Systeme unnötig. Hierunter zählen vor allem die schmerzhafte Immobilisierung des Mammagewebes und die z.T. umständliche Einstellung der Zielführung der entsprechenden Entnahmekoordinate. Dem starken Bedarf nach einer Entwicklung eines optimierten Prozesses und dessen umsetzenden Komponenten wird auf der Basis einer gründlichen Analyse des Gesamtprozesses in dieser Arbeit entsprochen. Eine wirkliche Neugestaltung kann basierend auf spezifischen Anforderungskatalogen nur über eine abstrahierte Zerlegung auf der eigentlichen Funktionsebene, losgelöst von bisherigen Systemen sinnvoll geschehen. Die Absehbarkeit der Qualität der vielfältigen Teillösungsvariationen ist folglich jedoch kaum zu beurteilen und die nachfolgende Erarbeitung einer jeden Kombinationsmöglichkeit wirtschaftlich indiskutabel. Deshalb wird hier ein parallel agierender Entwicklungsprozess konzipiert, der ähnlich dem SBCE einen Frontloading-Ansatz liefert, der zu jeder Alternativenklasse alle (in weitem Rahmen) sinnvollen Varianten detailliert, erprobt und auf der Basis zu Beginn fest definierter Kriterien die Varianten negativ selektiert, die den Kriterien nicht gerecht werden können. Entsprechend gesetzter Erfolgskriterien stehen so nach der auf (hauptsächlich virtuellen) Prototyping Technologien gestützten und dem SBCE Konzept folgenden Entwicklung im Rahmen des Medical Engineerings zwei vollständige physische, automatisierte Prototypen nach einer Set/Gate-basierten Selektion für klinische Studien bereit. Ein Vergleich der ursprünglichen Bewertung der Qualität der Lösungsalternativen (LA) mit den final positiv selektierten Varianten zeigt, dass sich durch die stetige maximale Aufrechterhaltung der Variantenvielfalt eine Gesamtlösung ergibt, die nicht aus den zuerst als am stärksten beurteilten LA zusammengesetzt ist. Ergänzend zu der anforderungsbasierten Entwicklung konnten durch die Ergründung und Verfolgung eines übergeordneten Erfolgskriteriums — das den stärksten Einfluss auf die Prozessoptimierung gewährleistet indem sämtliche Prozessschritte ohne Patientenbewegung direkt innerhalb des Isozentrums durchgeführt werden — alle angeschlossenen Aktivitäten pipelineartig vollzogen werden, ohne von Effektivität und Effizienz während der Entwicklung abzuweichen. Die Möglichkeit, dies auf zwei Optionen (Punktionsorientierungen) zu stützen, hielt die Konzipierung dahingehend offen, dass die Punktion und die angeschlossenen Systemunterbaugruppen auf einer abstrahierten medizinischen Ebene detailliert und die Entscheidung für die optimale Ausführung aufgrund des Ausschlusses weniger optimaler Alternativen bei hohem Kenntnisstand geschehen konnte. Die schnelle Steigerung des Detaillierungsgrades erfolgte dabei durch z.T. gegenseitige Befruchtungen verschiedener Alternativen durch die parallele Erprobung in definierten Stages. Mit diesem Ansatz konnte anhand der durchweg erfolgreich vollzogenen Entwicklung eines hochkomplexen Diagnosesystems ein forschungsrelevanter Beitrag geleistet werden, der die Sinnhaftigkeit eines frontloadinggestützen SBCE-nahen Ansatzes bei Entwicklungen mit hoher, objektiv schlecht zu bewertender Variantenvielfalt während der Entwicklungsphase dokumentiert und dessen Effizienz (auch quantitativ) aufzeigen kann. Der Einsatz von Prototyping-Technologien konnte dies bedeutend unterstützen, speziell im Hinblick auf die virtuelle Auslegung bei physisch belastenden Erprobungen

Development of in vivo Raman spectroscopy for the diagnosis of breast cancer and intra-operative margin assessment

Thesis (Ph. D.)--Harvard University--MIT Division of Health Sciences and Technology, 2005.Includes bibliographical references.Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer among women in the United States. It is the most common cause of death in women ages 45-55. Optical techniques can potentially play a diagnostic role in several aspects of breast cancer evaluation and treatment. This thesis outlines progress on the use of Raman spectroscopy to diagnose breast cancer. Laboratory studies on fresh-frozen tissues are used to demonstrate that the detailed information provided by Raman spectroscopy yields accurate breast disease diagnosis. A Raman spectroscopic-based diagnostic algorithm was developed which classifies samples into four categories according to specific pathological diagnoses: normal, fibrocystic change, fibroadenoma, and infiltrating carcinoma. Cancerous lesions were separated from non- cancerous tissues with a sensitivity of 94% and a specificity of 95%. Further, use of a spectral model based on the morphological structures that comprise breast tissue allows increased understanding of the relationship between a Raman spectrum and tissue disease state. Based on the excellent results of our laboratory work, two clinical studies were undertaken. These studies translate Raman spectroscopy from a laboratory technique into a clinically useful tool. The first study tests the diagnostic algorithm in a prospective manner on freshly excised tissue. Preliminary results are promising. The second study is the first demonstration of in vivo data acquisition of Raman spectra of breast tissue. The culmination of this research is the demonstration of accurate intra-operative margin status assessment during partial mastectomy surgeries.(cont.) Application of our previously developed diagnostic algorithm resulted in perfect sensitivity and specificity in this small in vivo data set. These preliminary findings indicate that Raman spectroscopy has the potential to lessen the need for re-excision surgeries resulting from positive margins and thereby reduce the recurrence rate of breast cancer following partial mastectomy surgeries. The experiments and theory presented throughout this thesis demonstrate that Raman spectroscopy is a viable clinical tool that can be used to accurately diagnosis breast cancer and breast disease.by Abigail Susan Haka.Ph.D

Advanced Computational Methods for Oncological Image Analysis

[Cancer is the second most common cause of death worldwide and encompasses highly variable clinical and biological scenarios. Some of the current clinical challenges are (i) early diagnosis of the disease and (ii) precision medicine, which allows for treatments targeted to specific clinical cases. The ultimate goal is to optimize the clinical workflow by combining accurate diagnosis with the most suitable therapies. Toward this, large-scale machine learning research can define associations among clinical, imaging, and multi-omics studies, making it possible to provide reliable diagnostic and prognostic biomarkers for precision oncology. Such reliable computer-assisted methods (i.e., artificial intelligence) together with clinicians’ unique knowledge can be used to properly handle typical issues in evaluation/quantification procedures (i.e., operator dependence and time-consuming tasks). These technical advances can significantly improve result repeatability in disease diagnosis and guide toward appropriate cancer care. Indeed, the need to apply machine learning and computational intelligence techniques has steadily increased to effectively perform image processing operations—such as segmentation, co-registration, classification, and dimensionality reduction—and multi-omics data integration.