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DOI: 10.1055/s-0037-1682164
Automatisierter Workflow zur altersabhängigen Abschätzung regionaler Hirn-Atrophie
Publication History
Publication Date:
27 March 2019 (online)
Zielsetzung:
Die Abschätzung des regionalen Hirnvolumens im Vergleich zur Altersnorm ist schwierig und zeigt eine immense Variabilität zwischen Untersuchern. Wir stellen einen Workflow zur automatisierten, altersspezifischen Ermittlung regionaler Hirnvolumen-Abweichungen relativ zu einem Normalkollektiv vor.
Material und Methoden:
3D T1w MRTs von 693 gesunden Probanden im Alter zwischen 16 und 77 Jahren aus dem öffentlich verfügbaren 'enhanced NKI Rockland Sample' wurden standardisiert vorverarbeitet, um alters- und geschlechtsspezifische „Norm-Karten“ der grauen Substanz zu generieren. Die Vorverarbeitung mit CAT12 für SPM12 umfasste die Segmentierung grauer Substanz, Normalisierung zum MNI152 Referenz-Raum und 8 mm räumliche Glättung. Für jedes Alter zwischen 18 und 75 Jahren wurden Karten für Voxel-weise Mittelwerte und Standardabweichungen erstellt, indem die vorverarbeiteten Scans aller Probanden des jeweiligen Alters ± 2 Jahre zusammengefasst wurden. Um Hirnvolumen-Abweichungen eines Patienten zu bestimmen, wird sein 3D T1w MRT analog zur Generierung der Norm-Karten vorverarbeitet. Aus dem resultierenden graue-Substanz-Bild und den Norm-Karten für das entsprechende Alter und Geschlecht wird eine z-Karte berechnet. Diese wird in den individuellen Patienten-Raum zurücktransformiert, farbkodiert und mit dem strukturellen MRT fusioniert.
Ergebnisse:
Die vorgestellte Software-Lösung kann parallelisiert auf einem Server betrieben werden, um automatisch individuelle Atrophie-Karten zu generieren und in das PACS zu versenden (Berechnungszeit ca. 10 min). Die farbkodierten und mit dem strukturellen MRT fusionierten Karten ermöglichen eine direkte semi-quantitative Abschätzung von regionalen Hirnvolumen-Veränderungen bei einzelnen Patienten.
Schlussfolgerungen:
Eine automatisierte Ermittlung von Veränderungen des regionalen Hirnvolumens ist mit dem vorgestellten Workflow möglich. Die radiologische Befundung von cMRTs kann hierdurch wesentlich erleichtert und die Abschätzung des Hirnvolumens durch den Radiologen objektiviert werden.