Integrierter Workflow zur automatisierten longitudinalen Quantifizierung regionaler Hirnvolumenänderungen

Zielsetzung Die Erkennung intraindividueller regionaler Hirnvolumenveränderungen kann wegweisend für die Diagnostik neurodegenerativer Erkrankungen sein. Insbesondere subtile Atrophien entgehen jedoch oft der radiologischen Detektion. Es wird ein Workflow zur automatisierten longitudinalen Quantifizierung regionaler Hirnvolumenänderungen vorgestellt.

Material und Methoden Der Workflow generiert aus zwei strukturellen 3D T1w MRT-Datensätzen eines Patienten zu unterschiedlichen Untersuchungszeitpunkten eine Farbkarte der relativen Hirnvolumenänderung über die Zeit. Hierzu erfolgt eine paarweise Registrierung der T1w Datensätze in SPM12. Das Mittelwertbild aus beiden Datensätzen wird anschließend segmentiert. Die resultierende graue-Substanz Karte wird voxelweise mit der aus der paarweisen Registrierung erhaltenen Differenz der Determinanten der Jacobi-Matrix multipliziert, um die relative Volumenänderung der grauen Substanz pro Jahr zu erhalten. Die so generierte Atrophiekarte wird farbkodiert und mit dem T1-Bild fusioniert.

Ergebnisse Die generierten Farbkarten zeigen die Rate der relativen Hirnvolumenminderung pro Jahr in jedem Voxel grauer Substanz an. Regionen mit erhöhten Atrophieraten werden zuverlässig angezeigt. Der Workflow lässt sich auf einem Server mit direkter PACS-Anbindung zur vollautomatischen Atrophiekarten-Generierung implementieren.

Schlußfolgerungen Eine automatisierte longitudinale Quantifizierung regionaler Hirnatrophie aus MRT-Verlaufsuntersuchungen ist mit dem vorgestellten Workflow möglich. Die Unterstützung des Radiologen bei der Detektion regionaler Hirnvolumenänderungen im zeitlichen Verlauf kann die Diagnostik neurodegenerativer Erkrankungen wesentlich verbessern. Der Workflow wird als Teil von veganbagel als open-source Software frei verfügbar gemacht (https://github.com/BrainImAccs/).