Wir hatten kürzlich das große Vergnügen, Prof. Todd Peterson vom Institut für Bildgebungswissenschaften der Vanderbilt University zu einem äußerst produktiven zweiwöchigen Forschungsaufenthalt an der Universität Siegen begrüßen zu dürfen.
Prof. Peterson ist ein führender Experte auf dem Gebiet der medizinischen Bildgebung. Seine Forschung treibt Innovationen in zwei wichtigen Bereichen voran: der Entwicklung hochauflösender SPECT-Verfahren mit mehreren Lochblenden unter Einsatz neuartiger Halbleiter-Strahlungsdetektortechnologie sowie der Weiterentwicklung quantitativer CT-, SPECT- und PET-Verfahren für präklinische Forschungsanwendungen.
Während seines Aufenthalts arbeitete Prof. Peterson eng mit zwei wichtigen Forschungsgruppen an der Universität Siegen zusammen:
⚛️ 𝐄𝐱𝐩𝐞𝐫𝐢𝐦𝐞𝐧𝐭𝐚𝐥 𝐏𝐚𝐫𝐭𝐢𝐜𝐥𝐞 𝐏𝐡𝐲𝐬𝐢𝐜𝐬 𝐚𝐧𝐝 𝐌𝐞𝐝𝐢𝐜𝐚𝐥 𝐈𝐦𝐚𝐠𝐢𝐧𝐠 (Fachbereich Physik unter der Leitung von Prof. Ivor Fleck)
💻 𝐄𝐦𝐛𝐞𝐝𝐝𝐞𝐝 𝐒𝐲𝐬𝐭𝐞𝐦𝐬 (Fachbereich Elektrotechnik und Informatik, geleitet von Prof. Roman Obermaisser)
Es war großartig zu sehen, wie unsere Doktoranden – Yazeed Balasmeh, Lars Maczey, Aravinda Lasya Indukuri, Kritima Rajbanshi und Charles Onuoha – aktiv an diesen interdisziplinären Diskussionen teilnahmen.
𝐓𝐡𝐞 𝐅𝐨𝐜𝐮𝐬: 𝐏𝐢𝐨𝐧𝐞𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 𝐚 𝐍𝐨𝐯𝐞𝐥 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐭𝐨𝐧 𝐂𝐚𝐦𝐞𝐫𝐚
Das Hauptziel des Besuchs war eine eingehende Auseinandersetzung mit unserem von der DFG geförderten Projekt zur Entwicklung einer Compton-Kamera der nächsten Generation sowie der Austausch von Ideen dazu. Diese neue Kamera wird Gammastrahlen oberhalb von 1 MeV erfolgreich nachweisen können, was völlig neue Forschungsfelder eröffnet und die Detektion eines breiteren Spektrums an Isotopen ermöglicht.
Dies ist eine enorme Herausforderung auf Systemebene, die modernste Hardware und Software erfordert:
𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐇𝐚𝐫𝐝𝐰𝐚𝐫𝐞: Einsatz von SiPMs, die an ASICs angeschlossen sind, zur Ladungsintegration und zur ultrapräzisen Zeitstempelung mit einer Auflösung von 200 ps.
𝐑𝐞𝐚𝐥-𝐓𝐢𝐦𝐞 𝐏𝐫𝐨𝐜𝐞𝐬𝐬𝐢𝐧𝐠: Verwendung von FPGAs zur Signalverarbeitung in Echtzeit, wobei eine kritische Datenreduktion durch Sortierung der Signale nach Erzeugungszeit bei extrem geringer Latenz erfolgt.
𝐑𝐞𝐜𝐨𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧: Entwicklung von Rekonstruktionsalgorithmen und physikalisch basierten Systemmodellen für die genaue 3D-Lokalisierung radioaktiver Quellen.
𝐀𝐈-𝐈𝐧𝐭𝐞𝐠𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Training eines neuronalen Netzwerks anhand von Daten bekannter radioaktiver Quellen, um die Position der Quelle genau zu rekonstruieren und letztendlich eine Echtzeit-Bildgebung zu ermöglichen.
Wir möchten Prof. Peterson unseren aufrichtigsten Dank für seine Zeit, sein unschätzbares Fachwissen und den fantastischen Gedankenaustausch in den letzten zwei Wochen aussprechen. Gemeinsame Diskussionen wie diese sind genau das, was die Grenzen von Wissenschaft und Technik nach vorne verschiebt!
