Forschung Computertomographie (CT)
Das Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie ist eines der weltweit führenden Zentren in der Forschung im Bereich der Computertomographie. Der Forschungsschwerpunkt in diesem Feld liegt hierbei insbesondere auf der Spektral-Computertomographie (kurz: SDCT oder Spektral-CT). Die Arbeitsgruppe evaluiert und erprobt technische Verbesserungen und neue Analysemethoden aus dieser neuen Methode. Zusätzlich bemüht Sie sich um die Tranlation, d.h.die Überführung wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Patientenversorgung [LINK: klinischer Anwendungen dieser Technologie].
Große Hokamp N, Maintz D, Shapira N, et al (2020) Technical background of a novel detector-based approach to dual-energy computed tomography. Diagnostic Interv Radiol 26:68–71. doi: 10.5152/dir.2019.19136
Große Hokamp N, Lennartz S, Maintz D (2018) Grundlagen, Umsetzung und klinische Anwendung der Dual-Energy-CT. Radiol up2date 18:303–315. doi: 10.1055/a-0657-7090
Forschungsfelder
Innovative CT Bildgebung: Reduktion von Strahlen- und Konstrastmitteldosis bei Verbesserung der Bildqualität.
Die Spektral-CT erlaubt eine drastische Reduktion der Strahlendosis durch eine erhebliche Verbesserung des Bildkontrastes unter Verwendung spezieller Bildrekonstruktionen. Analog lässt sich auch die Menge des applizierten Kontrastmittels unter Verwendung der Spectral-CT reduzieren. Neben der Verbesserung des Bildkontrastes, erlaubt die Spectral-CT die auch die Reduktion von Bildartefakten, wie SIe häufig bei orthopädischen und Zahnimplantaten vorzufinden sind und hierdurch die diagnostsiche Aussagekraft von CT Untersuchungen einschränken. Eine besondere Rolle kommt hierbei dem Vergleich mit anderen Ansätzen zur Dual Energy CT zu, hierzu bestehen u.a. Forschungskooperationen mit dem Massachusetts General Hospital der Harvard Medical School (Dr. S. Lennartz, Dr. A. Kambadakone)
Große Hokamp N, Gilkeson R, Jordan MK, et al (2019) Virtual monoenergetic images from spectral detector CT as a surrogate for conventional CT images: Unaltered attenuation characteristics with reduced image noise. Eur J Radiol 117:49–55. doi: 10.1016/j.ejrad.2019.05.019
Reimer RP, Flatten D, Lichtenstein T, et al (2019) Virtual monoenergetic images from spectral detector CT enable radiation dose reduction in unenhanced cranial CT. AJNR Am J Neuroradiol 40:1617–1623. doi: 10.3174/ajnr.A6220
Große Hokamp N, Neuhaus V, Abdullayev N, et al (2017) Reduction of artifacts caused by orthopedic hardware in the spine in spectral detector CT examinations using virtual monoenergetic image reconstructions and metal-artifact-reduction algorithms. Skeletal Radiol 47:1–7. doi: 10.1007/s00256-017-2776-5
Laukamp KR, Lennartz S, Neuhaus V-FF, et al (2018) CT metal artifacts in patients with total hip replacements: for artifact reduction monoenergetic reconstructions and post-processing algorithms are both efficient but not similar. Eur Radiol 28:4524–4533. doi: 10.1007/s00330-018-5414-2
Große Hokamp N, Hellerbach A, Gierich A, et al (2018) Reduction of Artifacts Caused by Deep Brain Stimulating Electrodes in Cranial Computed Tomography Imaging by Means of Virtual Monoenergetic Images, Metal Artifact Reduction Algorithms, and Their Combination. Invest Radiol 53:424–431. doi: 10.1097/RLI.0000000000000460
Große Hokamp N, Eck B, Siedek F, et al (2020) Quantification of metal artifacts in computed tomography: methodological considerations. Quant Imaging Med Surg 10:1033–1044. doi: 10.21037/qims.2020.04.03
Zopfs D, Laukamp KR, Pinto dos Santos D, et al (2019) Low-keV virtual monoenergetic imaging reconstructions of excretory phase spectral dual-energy CT in patients with urothelial carcinoma: A feasibility study. Eur J Radiol 116:135–143. doi: 10.1016/j.ejrad.2019.05.003
Iodkarten: Quantitativer Biomarker aus der Spektral-CT
Die Computertomographie (CT) ist eines der wichtigsten Bildgebungsverfahren zur Darstellung von Tumoren in Brust- oder Bauchraum, häufig wird iodhaltiges Kontrastmittel über eine Armvene zur Verbesserung der Bildqualität injiziert. Um das Ausmaß der Tumorlast zu verstehen, werden in der Regel Längenmessungen (in cm) durchgeführt. Ein großes Problem dieses Vorgehens ist, dass viele Tumoren unter Therapie anschwellen – ähnlich eines Mückenstichs an dem gekratzt wird – und hierdurch ein Therapieansprechen verschleiert werden kann. Moderne CT Geräte ermöglichen zusätzlich eine Bestimmung der Tumordurchblutung über ein gezieltes Messen der Iod-Konzentration nach Gabe iodhaltiger Kontrastmittel (sogenannte Iod-Karten). Hierdurch können wertvolle Zusatzinformationen hinsichtlich der Aktivität oder der Vitalität eines Tumors gewonnen werden. Diese Informationen lassen sich ohne eine Erhöhung von Risiko oder Strahlenbelastung für jede CT Untersuchung gewinnen und stellen einen vielversprechenden Verlaufsparameter zur Tumorbildgebung dar.
Die Genauigkeit solcher Iod-Karten wurde bislang in Phantomen und Testmessungen erforscht und gezeigt. Um eben diese Technik in die Klinik zu bringen, ist es wichtig zu verstehen, ob die Ergebnisse und Messungen auch im Menschen verlässlich sind. Diese Untersuchungen stehen im Fokus der Arbeitsgruuppe. In einem letzten Projektschritt werden die Iod-Karten gezielt zur Verlaufsbildgebung von Tumorerkrankungen eingesetzt werden, um ihren Nutzen zur Therapieüberwachung einer Tumorerkrankunge zu verstehen.
Zopfs D, Reimer RP, Sonnabend K, ..., and Große Hokamp N (2020) Intraindividual Consistency of Iodine Concentration in Dual-Energy Computed Tomography of the Chest and Abdomen. Invest Radiol Publish Ah:181–187. doi: 10.1097/RLI.0000000000000724
Zopfs D, Graffe J, Reimer RP, ..., and Große Hokamp N (2020) Quantitative distribution of iodinated contrast media in body computed tomography: data from a large reference cohort. Eur Radiol. doi: 10.1007/s00330-020-07298-3
Große Hokamp N, Abdullayev N, Persigehl T, ..., and Haneder S (2019) Precision and reliability of liver iodine quantification from spectral detector CT: evidence from phantom and patient data. Eur Radiol 29:2098–2106. doi: 10.1007/s00330-018-5744-0
Lennartz S, Täger P, Zopfs D, Große Hokamp N..., and Persigehl T (2021) Lymph Node Assessment in Prostate Cancer: Evaluation of Iodine Quantification With Spectral Detector CT in Correlation to PSMA PET/CT. Clin Nucl Med 46:303–309. doi: 10.1097/RLU.0000000000003496
Große Hokamp N, Persigehl T (2019) Applications of Dual Energy Computed Tomography in Oncologic Imaging. Cancer Imaging (Proceedings 19th ICIS Meet Teach Course) 19:62. doi: 10.1186/s40644-019-0244-2
Lennartz S, Zopfs D, Abdullayev N, ..., and Persigehl T (2020) Iodine overlays to improve differentiation between peritoneal carcinomatosis and benign peritoneal lesions. Eur Radiol. doi: 10.1007/s00330-020-06729-5
Holz JA, Alkadhi H, Laukamp KR, ..., and Große Hokamp N (2020) Quantitative accuracy of virtual non ‑ contrast images derived from spectral detector computed tomography : an abdominal phantom study. Sci Rep 1–8. doi: 10.1038/s41598-020-78518-5
Lennartz S, Le Blanc M, Zopfs D, ..., and Persigehl T (2019) Dual-Energy CT-derived Iodine Maps: Use in Assessing Pleural Carcinomatosis. Radiology 290:796–804. doi: 10.1148/radiol.2018181567
Körperzusammensetzung als Quantitatver Bildgebungsparameter in der CT
Mit jeder durchgeführten CT-Untersuchung werden auch Informationen über die Muskel- und Fettmassen von PatientInnen gewonnen, die im klinischen Alltag jedoch im Regelfall nicht weiter ausgewertet werden. Diese Daten können "opportunistisch" als Biomarker für unterschiedlichste Erkrankungen herangezogen werden. Ein prominentes Beispiel ist etwa der Einfluss der Körperzusammensetzung auf das Gesamtüberleben bei PatientInnen mit Speiseröhrenkrebs. Ziel ist hierbei zum einen die Erarbeitung verlässlicher Methoden zur Bestimmung der Körperzusammensetzung aus den opportunistisch gewonnenen Daten und zum anderen die Korrelation der Körperzusammensetzung mit klinischen Parametern. Hierbei kommen neben modernen Bildrekonstruktionen aus der Spektral-CT auch Methoden der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Ein besonderer Schwerpunkt der Arbeitsgruppe ist die Erforschung des Einflusses der Körperzusammensetzung bei Patienten mit neurologischen Erkrankungen.
Zopfs D, Rinneburger M, Pinto Dos Santos D, ..., and Große Hokamp N (2021) Evaluating anemia using contrast-enhanced spectral detector CT of the chest in a large cohort of 522 patients. Eur Radiol 31:4350–4357. doi: 10.1007/s00330-020-07497-y
Zopfs D, Bousabarah K, Lennartz S, ..., and Große Hokamp N (2020) Evaluating body composition by combining quantitative spectral detector computed tomography and deep learning-based image segmentation. Eur J Radiol 130:109153. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109153
Zopfs D, Theurich S, Große Hokamp N, ..., and Pinto dos Santos D (2019) Single-slice CT measurements allow for accurate assessment of sarcopenia and body composition. Eur Radiol 30:1701–1708. doi: 10.1007/s00330-019-06526-9
Zopfs D, Lennartz S, Zäeske C, ..., and Große Hokamp N (2020) Phantomless assessment of volumetric bone mineral density using virtual non-contrast images from spectral detector computed tomography. Br J Radiol 93:20190992. doi: 10.1259/bjr.20190992
Innovative Bildgebungsmethoden bei Nierensteinen
Die Bildgebung von Nierensteinen spielt eine wichtige Rolle bei der Diagnose, Verlaufsbeurteilung und Therapieentscheidung für Patienten mit (vermutetem) Nierensteinleiden. Die optimale Behandlung hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie beispielsweise von der Zusammensetzung, Lage und Größe des Steins. Der technische Fortschritt in den letzten Jahrzenten ermöglicht hier eine Vielzahl an neuen Anwendungen und bringt gleichzeitig zahlreiche wissenschaftliche Fragestellungen mit sich. In Kooperation mit der Klinik für Urologie arbeitet unsere Arbeitsgruppe diesbezüglich insbesondere an der Verbesserung der Bestimmung der Steingröße und Steinzusammensetzung unter Verwendung neuartiger Techniken, wie beispielsweise dem Dual-Layer CT und künstlicher Intelligenz.
Reimer RP, Salem J, Merkt M, ..., and Große Hokamp N (2020) Size and volume of kidney stones in computed tomography: Influence of acquisition techniques and image reconstruction parameters. Eur J Radiol 132:109267. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109267
Reimer RP, Klein K, Rinneburger M, ..., and Große Hokamp N (2021) Manual kidney stone size measurements in computed tomography are most accurate using multiplanar image reformatations and bone window settings. Sci Rep 11:1–7. doi: 10.1038/s41598-021-95962-z
Nestler T, Haneder S, Grosse Hokamp N (2019) Modern imaging techniques in urinary stone disease. Curr Opin Urol 29:81–88. doi: 10.1097/MOU.0000000000000572
Große Hokamp N, Salem J, Hesse A, ..., and Haneder S (2018) Low-Dose Characterization of Kidney Stones Using Spectral Detector Computed Tomography: An Ex Vivo Study. Invest Radiol 53:457–462. doi: 10.1097/RLI.0000000000000468
Große Hokamp N, Lennartz S, Salem J, ..., and Haneder S (2019) Dose independent characterization of renal stones by means of dual energy computed tomography and machine learning: an ex-vivo study. Eur Radiol. doi: 10.1007/s00330-019-06455-7
Knochenmark-Bildgebung mit Spektral-CT und künstlicher Intelligenz
Während sich Knochen mit der "standard" CT-Bildgebung gut beurteilen lassen, gilt die Beurteilung des Knochenmarks als eine Domäne der MRT-Bildgebung. Wir adressieren dieses Problem, indem wir virtuelle Nicht-Kalzium-Rekonstruktionen (aus der Spectral-CT) mit Segmentierungstechniken kombinieren, die Methoden der künstlichen Intelligenz (convolutional neural networks) nutzen. Auf diese Weise wollen wir Knochenmetastasen und zelluläre Infiltrationen beim Multiplen Myelom besser erkennen; wir arbeiten aber auch daran, die Knochenbildgebung bei nicht-onkologischen Erkrankungen zu verbessern (z. B. bei der Bewertung der BMD).
Fervers P, Celik E, Bratke G, ..., and Große Hokamp N (2021) Radiotherapy Response Assessment of Multiple Myeloma: A Dual-Energy CT Approach With Virtual Non-Calcium Images. Front Oncol 11:1–10. doi: 10.3389/fonc.2021.734819
Fervers P, Fervers F, Kottlors J, ..., and Große Hokamp N (2021) Feasibility of artificial intelligence–supported assessment of bone marrow infiltration using dual-energy computed tomography in patients with evidence of monoclonal protein — a retrospective observational study. Eur Radiol. doi: 10.1007/s00330-021-08419-2
Abdullayev N, Große Hokamp N, Lennartz S, ..., and Borggrefe J (2019) Improvements of diagnostic Accuracy and visualization of vertebral metastasis using multi-level virtual non-calcium reconstructions from dual-layer spectral detector computed tomography. Eur Radiol 29:5941–5949. doi: 10.1007/s00330-019-06233-5
Koch V, Große Hokamp N, Albrecht MH, ..., and Booz C (2021) Accuracy and precision of volumetric bone mineral density assessment using dual-source dual-energy versus quantitative CT: a phantom study. Eur Radiol Exp 5:1–10. doi: 10.1186/s41747-021-00241-1
Zopfs D, Lennartz S, Zäeske C, ..., and Große Hokamp N (2020) Phantomless assessment of volumetric bone mineral density using virtual non-contrast images from spectral detector computed tomography. Br J Radiol 93:20190992. doi: 10.1259/bjr.20190992
Große Hokamp N, Lennartz S, Salem J, ..., and Haneder S (2019) Dose independent characterization of renal stones by means of dual energy computed tomography and machine learning: an ex-vivo study. Eur Radiol. doi: 10.1007/s00330-019-06455-7
Knochenmark-Bildgebung mit Spektral-CT und künstlicher Intelligenz
Während sich Knochen mit der "standard" CT-Bildgebung gut beurteilen lassen, gilt die Beurteilung des Knochenmarks als eine Domäne der MRT-Bildgebung. Wir adressieren dieses Problem, indem wir virtuelle Nicht-Kalzium-Rekonstruktionen (aus der Spectral-CT) mit Segmentierungstechniken kombinieren, die Methoden der künstlichen Intelligenz (convolutional neural networks) nutzen. Auf diese Weise wollen wir Knochenmetastasen und zelluläre Infiltrationen beim Multiplen Myelom besser erkennen; wir arbeiten aber auch daran, die Knochenbildgebung bei nicht-onkologischen Erkrankungen zu verbessern (z. B. bei der Bewertung der BMD).
+ Ausgewählte Publikationen[COLLAPSIBLE]
Fervers P, Celik E, Bratke G, ..., and Große Hokamp N (2021) Radiotherapy Response Assessment of Multiple Myeloma: A Dual-Energy CT Approach With Virtual Non-Calcium Images. Front Oncol 11:1–10. doi: 10.3389/fonc.2021.734819
Fervers P, Fervers F, Kottlors J, ..., and Große Hokamp N (2021) Feasibility of artificial intelligence–supported assessment of bone marrow infiltration using dual-energy computed tomography in patients with evidence of monoclonal protein — a retrospective observational study. Eur Radiol. doi: 10.1007/s00330-021-08419-2
Abdullayev N, Große Hokamp N, Lennartz S, ..., and Borggrefe J (2019) Improvements of diagnostic Accuracy and visualization of vertebral metastasis using multi-level virtual non-calcium reconstructions from dual-layer spectral detector computed tomography. Eur Radiol 29:5941–5949. doi: 10.1007/s00330-019-06233-5
Koch V, Große Hokamp N, Albrecht MH, ..., and Booz C (2021) Accuracy and precision of volumetric bone mineral density assessment using dual-source dual-energy versus quantitative CT: a phantom study. Eur Radiol Exp 5:1–10. doi: 10.1186/s41747-021-00241-1
Zopfs D, Lennartz S, Zäeske C, ..., and Große Hokamp N (2020) Phantomless assessment of volumetric bone mineral density using virtual non-contrast images from spectral detector computed tomography. Br J Radiol 93:20190992. doi: 10.1259/bjr.20190992
Publikationen
1: Parakh A, An C, Lennartz S, Rajiah P, Yeh BM, Simeone FJ, Sahani DV,
Kambadakone AR. Recognizing and Minimizing Artifacts at Dual-Energy CT.
Radiographics. 2021 Mar-Apr;41(2):509-523. doi: 10.1148/rg.2021200049. Epub 2021
Feb 19. Erratum in: Radiographics. 2021 May-Jun;41(3):E96. PMID: 33606565;
PMCID: PMC7924411.
2: Gupta A, Kikano EG, Bera K, Baruah D, Saboo SS, Lennartz S, Hokamp NG,
Gholamrezanezhad A, Gilkeson RC, Laukamp KR. Dual energy imaging in
cardiothoracic pathologies: A primer for radiologists and clinicians. Eur J
Radiol Open. 2021 Jan 20;8:100324. doi: 10.1016/j.ejro.2021.100324. PMID:
33532519; PMCID: PMC7822965.
3: Parakh A, Lennartz S, An C, Rajiah P, Yeh BM, Simeone FJ, Sahani DV,
Kambadakone AR. Dual-Energy CT Images: Pearls and Pitfalls. Radiographics. 2021
Jan-Feb;41(1):98-119. doi: 10.1148/rg.2021200102. PMID: 33411614; PMCID:
PMC7853765.
4: Froelich MF, Schnitzer ML, Holzgreve A, Gassert FG, Gresser E, Overhoff D,
Schwarze V, Fabritius MP, Nörenberg D, von Münchhausen N, Hokamp NG, Auernhammer
CJ, Ilhan H, Todica A, Rübenthaler J. Cost-Effectiveness Analysis of
<sup>68</sup>Ga DOTA-TATE PET/CT, <sup>111</sup>In-Pentetreotide SPECT/CT and CT
for Diagnostic Workup of Neuroendocrine Tumors. Diagnostics (Basel). 2021 Feb
18;11(2):334. doi: 10.3390/diagnostics11020334. PMID: 33670457; PMCID:
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5: Lennartz S, Laukamp KR, Tandon Y, Jordan M, Große Hokamp N, Zopfs D, Pennig
L, Obmann M, Gilkeson RC, Herrmann KA, Ramaiya N, Gupta A. Abdominal vessel
depiction on virtual triphasic spectral detector CT: initial clinical
experience. Abdom Radiol (NY). 2021 Jul;46(7):3501-3511. doi:
10.1007/s00261-021-03001-2. Epub 2021 Mar 14. PMID: 33715050; PMCID: PMC8215039.
6: Reimer RP, Gertz RJ, Pennig L, Henze J, Celik E, Lennartz S, Maintz D, Zopfs
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PMID: 34808580.
7: Lennartz S, Parakh A, Cao J, Zopfs D, Große Hokamp N, Kambadakone A. Inter-
scan and inter-scanner variation of quantitative dual-energy CT: evaluation with
three different scanner types. Eur Radiol. 2021 Jul;31(7):4438-4451. doi:
10.1007/s00330-020-07611-0. Epub 2021 Jan 14. PMID: 33443600.
8: Zopfs D, Große Hokamp N, Reimer R, Bratke G, Maintz D, Bruns C, Mallmann C,
Persigehl T, Haneder S, Lennartz S. Value of spectral detector CT for
pretherapeutic, locoregional assessment of esophageal cancer. Eur J Radiol. 2021
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33302024.
9: Iuga AI, Lossau T, Caldeira LL, Rinneburger M, Lennartz S, Große Hokamp N,
Püsken M, Carolus H, Maintz D, Klinder T, Persigehl T. Automated mapping and
N-Staging of thoracic lymph nodes in contrast-enhanced CT scans of the chest
using a fully convolutional neural network. Eur J Radiol. 2021 Jun;139:109718.
doi: 10.1016/j.ejrad.2021.109718. Epub 2021 Apr 20. PMID: 33962109.
10: Zopfs D, Graffe J, Reimer RP, Schäfer S, Persigehl T, Maintz D, Borggrefe J,
Haneder S, Lennartz S, Große Hokamp N. Quantitative distribution of iodinated
contrast media in body computed tomography: data from a large reference cohort.
Eur Radiol. 2021 Apr;31(4):2340-2348. doi: 10.1007/s00330-020-07298-3. Epub 2020
Sep 30. PMID: 32997173; PMCID: PMC7979665.
1: Große Hokamp N, Maintz D, Shapira N, Chang H, Noël PB. Technical background
of a novel detector-based approach to dual-energy computed tomography. Diagn
Interv Radiol. 2020 Jan;26(1):68-71. doi: 10.5152/dir.2019.19136. PMID:
31904573; PMCID: PMC7075586.
2: Zopfs D, Theurich S, Große Hokamp N, Knuever J, Gerecht L, Borggrefe J,
Schlaak M, Pinto Dos Santos D. Single-slice CT measurements allow for accurate
assessment of sarcopenia and body composition. Eur Radiol. 2020
Mar;30(3):1701-1708. doi: 10.1007/s00330-019-06526-9. Epub 2019 Nov 27. PMID:
31776743.
3: Zopfs D, Große Hokamp N, Reimer R, Bratke G, Maintz D, Bruns C, Mallmann C,
Persigehl T, Haneder S, Lennartz S. Value of spectral detector CT for
pretherapeutic, locoregional assessment of esophageal cancer. Eur J Radiol. 2021
Jan;134:109423. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109423. Epub 2020 Nov 21. PMID:
33302024.
4: Zopfs D, Graffe J, Reimer RP, Schäfer S, Persigehl T, Maintz D, Borggrefe J,
Haneder S, Lennartz S, Große Hokamp N. Quantitative distribution of iodinated
contrast media in body computed tomography: data from a large reference cohort.
Eur Radiol. 2021 Apr;31(4):2340-2348. doi: 10.1007/s00330-020-07298-3. Epub 2020
Sep 30. PMID: 32997173; PMCID: PMC7979665.
5: Schwarze V, Rübenthaler J, Marschner C, Fabritius MP, Rueckel J, Fink N,
Puhr-Westerheide D, Gresser E, Froelich MF, Schnitzer ML, Große Hokamp N, Afat
S, Staehler M, Geyer T, Clevert DA. Advanced Fusion Imaging and Contrast-
Enhanced Imaging (CT/MRI-CEUS) in Oncology. Cancers (Basel). 2020 Sep
30;12(10):2821. doi: 10.3390/cancers12102821. PMID: 33007933; PMCID: PMC7600560.
6: Große Hokamp N, Eck B, Siedek F, Pinto Dos Santos D, Holz JA, Maintz D,
Haneder S. Quantification of metal artifacts in computed tomography:
methodological considerations. Quant Imaging Med Surg. 2020 May;10(5):1033-1044.
doi: 10.21037/qims.2020.04.03. PMID: 32489927; PMCID: PMC7242301.
7: Zopfs D, Lennartz S, Zaeske C, Merkt M, Laukamp KR, Reimer RP, Maintz D,
Borggrefe J, Grosse Hokamp N. Phantomless assessment of volumetric bone mineral
density using virtual non-contrast images from spectral detector computed
tomography. Br J Radiol. 2020 May 1;93(1109):20190992. doi:
10.1259/bjr.20190992. Epub 2020 Mar 4. PMID: 32101453; PMCID: PMC7217579.
8: Van Hedent S, Tatsuoka C, Carr S, Laukamp KR, Eck B, Große Hokamp N, Kessner
R, Ros P, Jordan D. Impact of Patient Size and Radiation Dose on Accuracy and
Precision of Iodine Quantification and Virtual Noncontrast Values in Dual-layer
Detector CT-A Phantom Study. Acad Radiol. 2020 Mar;27(3):409-420. doi:
10.1016/j.acra.2019.02.013. Epub 2019 Apr 12. PMID: 30987872.
9: Zopfs D, Lennartz S, Pennig L, Glauner A, Abdullayev N, Bremm J, Große Hokamp
N, Persigehl T, Kabbasch C, Borggrefe J, Laukamp KR. Virtual monoenergetic
images and post-processing algorithms effectively reduce CT artifacts from
intracranial aneurysm treatment. Sci Rep. 2020 Apr 20;10(1):6629. doi:
10.1038/s41598-020-63574-8. PMID: 32313094; PMCID: PMC7170914.
10: Reimer RP, Große Hokamp N, Fehrmann Efferoth A, Krauskopf A, Zopfs D, Kröger
JR, Persigehl T, Maintz D, Bunck AC. Virtual monoenergetic images from spectral
detector computed tomography facilitate washout assessment in arterially hyper-
enhancing liver lesions. Eur Radiol. 2021 May;31(5):3468-3477. doi:
10.1007/s00330-020-07379-3. Epub 2020 Nov 12. PMID: 33180163; PMCID: PMC8043945.
1: Nestler T, Haneder S, Große Hokamp N. Modern imaging techniques in urinary
stone disease. Curr Opin Urol. 2019 Mar;29(2):81-88. doi:
10.1097/MOU.0000000000000572. PMID: 30418258.
2: Lennartz S, Le Blanc M, Zopfs D, Große Hokamp N, Abdullayev N, Laukamp KR,
Haneder S, Borggrefe J, Maintz D, Persigehl T. Dual-Energy CT-derived Iodine
Maps: Use in Assessing Pleural Carcinomatosis. Radiology. 2019
Mar;290(3):796-804. doi: 10.1148/radiol.2018181567. Epub 2019 Jan 15. PMID:
30644812.
3: Laukamp KR, Zopfs D, Wagner A, Lennartz S, Pennig L, Borggrefe J, Ramaiya N,
Große Hokamp N. CT artifacts from port systems: Virtual monoenergetic
reconstructions from spectral-detector CT reduce artifacts and improve depiction
of surrounding tissue. Eur J Radiol. 2019 Dec;121:108733. doi:
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4: Zopfs D, Theurich S, Große Hokamp N, Knuever J, Gerecht L, Borggrefe J,
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Kooperationen
Data Science
Group for Applied Imaging Applications of Artificial Intelligence in Medicine (GAIA)
Arbeitsgruppe Onkologische Bildgebung (PD Dr. Thorsten Persigehl)
Klinik für Urologie (Uniklinik Köln)
Klinik für Dermatologie (Uniklinik Köln)
Uniklinik Frankfurt, Division für Experimentelle Bildgebung
Institut für Pathologie (Uniklinik Köln)
Universitätsintstitut für Radiologie, Johanes Wesling Klinikum Minden
Case Western Reserver University and University Hospitals, Cleveland, OH, USA
Weitere Informationen
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