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DOI: 10.1055/s-0032-1311424
Semi-automatische Extraktion von Faserbündeln aus multiplen MR-DTI Datensätzen
Ziele: Die Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) ist eine MR-Technik, mit der die Diffusion von Wassermolekülen im Gewebe erfasst werden kann. Traktographieverfahren nutzen dies, um Faserbündel zu rekonstruieren, die Rückschlüsse über den tatsächlichen Verlauf der Nervenfasern zulassen. Neue quantitative, Traktographie-basierte Analysen können dann genutzt werden, um Gruppenanalysen durchzuführen und Veränderungen in der weißen Substanz zu untersuchen. Da dies ein aufwendiger Prozess ist, der es erfordert, in jedem Datensatz ROIs zu definieren, wird in dieser Studie eine neue, semiautomatische Methode präsentiert, mit der die Faserbündel deutlich schneller extrahiert werden können. Methode: 15 MR-DTI Probanden-Datensätze wurden akquiriert. Die Rekonstruktion der Daten und Faserbündel erfolgte mit dem Diffusion Toolkit. Anschließend wurden die Datensätze räumlich koregistriert und ein Template generiert. In dem Template wurden einmalig ROIs erstellt, um 18 Faserbündel zu selektieren und aus jedem einzelnen Datensatz zu extrahieren. Anhand der extrahierten Faserbündel aller Datensätze wurden Wahrscheinlichkeitskarten für jedes Bündel berechnet, die beschreiben wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Punkt im Gehirn tatsächlich zu diesem Bündel gehört. Anschließend konnten diese Karten genutzt werden, um die Faserbündel zu extrahieren. Ergebnis: Durch Anwendung der präsentierten Technik konnten die Faserbündel aus den individuellen Datensätzen erfolgreich extrahiert werden. Die zusätzliche Nutzung der Wahrscheinlichkeitskarten verbesserte die Abgrenzung der Faserbündel, sodass diese eine gute Übereinstimmung mit dem anatomisch vermuteten Verlauf der tatsächlichen Nervenfaserbündel zeigten. Schlussfolgerung: Die vorgestellte Technik ist eine vielversprechende Methode um Faserbündel zu extrahieren und den Zeitbedarf für Analysen zu reduzieren. Inwieweit die Verfahren auch für Patienten, mit stark abweichenden anatomischen Eigenschaften der Gehirne genutzt werden können, sollte in weiteren Studien untersucht werden.
Keywords: DTI, Quantitative Analysen, Faserbahnen
Korrespondierender Autor: Ros C
Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie I, Universitätsklinikum Jena, Kinderradiologie, Philosophenweg 3, Gebäude 5 („MRT am Steiger“), 07743 Jena
E-Mail: christian.ros@uni-jena.de