Vergleich von automatischer und manueller Segmentierung zur quantitativen Bestimmung der Perfusion des menschlichen Herzens in der MRT

Ziele: Die manuelle Segmentierung von MR-Bildern zur quantitativen Auswertung der Herzperfusion ist sehr zeitraubend. Ziel dieser Studie war es, ein System für die automatische Segmentierung von Herzperfusions-Bildern zu entwickeln. Methode: Es wurden Herzperfusions-Messungen an fünf gesunden Probanden mit einem 1,5T Tomographen (AVANTO, Siemens Medical Solutions, Erlangen) mit einer saturation recovery true-FISP Sequenz (GRAPPA Faktor 3, Auflösung 1,8mm x 1,8mm x 8mm) unter Verwendung einer 32-Kanal Cardiac-Array-Spule (RAPID biomedical, Rimpar) durchgeführt. Dabei wurde die Präbolus-Technik [Köstler et al, Magn. Reson. Med., 52, 296–299 (2004)] mit 1ml/4ml Gd-BOPTA verwendet.

Die Datensätze wurden sowohl manuell als auch automatisch segmentiert. Konzentrations-Zeit-Kurven wurden in 8 Sektoren des Myokards und in ROIs im Lumen des linken und rechten Ventrikels ausgewertet und daraus die Perfusionswerte in den Myokardsektoren quantitativ bestimmt. Für die Segmentierung der unterschiedlichen anatomischen Strukturen wurden Bilder zu verschiedenen Zeitpunkten der Kontrastmittelpassage verwendet: Ein Bild zu Beginn der Untersuchung (kein Kontrastmittel (KM) vorhanden), eines mit KM im Lumen des rechten Ventrikels (RV), eines mit KM im Lumen des linken Ventrikels (LV) und eines mit KM im Myokard.

Die Bilder wurden mittels der Software Developer Life (Definiens, München) segmentiert. Die objektorientierte Bildanalyse bietet die Möglichkeit, Bildobjekte mit verschiedenen Eigenschaften (features) zu beschreiben und in Relation zueinander zu setzen.

Die Auswertung der erhaltenen Konzentrations-Zeit-Kurven erfolgte bei der automatischen Segmentierung identisch zur manuellen Segmentierung nach Kontaminationskorrektur [Köstler et al, Magn. Reson. Med. 51, 848–852 (2004)]. Ergebnis: Die Flussergebnisse für die manuelle Segmentierung liegen bei 0,61±0,24ml/g/min und für die automatische Segmentierung bei 0,51±0,30ml/g/min.

Die Flusswerte der automatischen Segmentation für die einzelnen Sektoren unterscheiden sich um 0,09±0,29ml/g/min von denen der manuell segmentierten Bilder. Schlussfolgerung: Es wurde ein Verfahren zur automatischen Segmentation von Herzperfusions-Bildern entwickelt. Damit ist es möglich, die Auswertezeit für quantitative Perfusionsmessungen zu reduzieren (zwei Stunden vs. 30 Minuten). Allerdings unterschätzt die automatische Segmentation die Perfusion geringfügig und die Streuung der Perfusionswerte bei automatischer Auswertung ist etwas größer als bei manueller Auswertung.

Korrespondierender Autor: Weng A

Institut für Röntgendiagnostik, C10, Josef-Schneider-Str. 2, 97080 Würzburg

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