Rofo 2010; 182 - A58
DOI: 10.1055/s-0030-1268343

Analyse der Verteilung des Körperfetts in der Ganzkörper-MRT

J Dinkel 1, D Wald 2, R Kaaks 3, HP Meinzer 2, HP Schlemmer 1, S Delorme 1
  • 1Radiologie, DKFZ, Heidelberg
  • 2Abteilung für medizinische und biologische Informatik, DKFZ
  • 3Abteilung für Epidemiologie von Krebserkrankungen, DKFZ

Zielsetzung: Adipositas mit Betonung des viszeralen Fettgewebes gilt als Risikofaktor für kardiovaskuläre Erkrankungen, Typ-2-Diabetes sowie Krebserkrankungen. Ziel dieser Arbeit war die automatische Differenzierung von viszeralem und übrigem Fettgewebe basierend auf Ganzkörper-MRT Daten.

Material und Methoden: 15 Probanden wurden mit einem 1,5T MRT untersucht (Magnetom Avanto, Siemens Erlangen). Die Aufnahmen erfolgten mit einer VIBE-DIXON Sequenz (TE=2,38/4,76ms, TR=7,58ms, Flipwinckel=8°, Voxelgröße=1,3×1,3×3mm3, PAT2, 64 Partitionen). Der gesamte Körper wurde mit 6 bis 7 nicht überlappenden Aufnahmen komplett erfasst (Untersuchungszeit ˜8min). Die einzelnen Aufnahmen wurden nach einer Intensitätsnormalisierung in den Randbereichen zu einem Ganzkörpersatz zusammengefügt. Artefakte in den unteren Extremitäten aufgrund von Phasenfehlern (Umkehrung des Fett-Wasser-Kontrastes) wurden in einem Nachbearbeitungsschritt anhand von Differenzbildern automatisch korrigiert. Das viszerale Fettgewebe wurde mithilfe eines statistischen Formmodells extrahiert.

Ergebnisse: Die Übergänge zwischen den einzelnen Segmenten wurden erfolgreich verbessert. Die automatische Artefakt-Korrektur der Dixon Sequenz erfolgte innerhalb von 2,6s ohne fehlerhafte Ergebnisse. Es resultierte ein artefaktfreier fettspezifischer Ganzkörperdatensatz, auf dem das Volumen des Fettgewebes berechnet und klassifiziert werden konnte.

Diskussion: Weitere Daten werden benötigt, um die Stabilität der Methode zu evaluieren. Mosaikartige Dixon-Artefakte werden nicht korrigiert; sind allerdings bisher nicht aufgetreten.

Schlussfolgerung: Eine differenzierte Quantifizierung des Körperfetts ist durch Fett-Wasser-trennende Sequenzen in Verbindung mit bildbasierter Nachbearbeitung automatisiert möglich und eignet sich besonders für große Studien.

Keywords: Ganzkörper-MRT, Körperfettgehalt, Dixon-Sequenz