@phdthesis{Horn2019,
  author    = {Ulrike Horn},
  title     = {Bildgebung zur Vorhersage und Verlaufsbetrachtung der motorischen Restitution nach Schlaganfall},
  journal    = {Brain imaging for prediction and longitudinal assessment of motor restitution after stroke},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:9-opus-26355},
  pages     = {70},
  year      = {2019},
  abstract  = {In dieser kumulativen Dissertation wird er{\"o}rtert, welche Rolle die Bildgebung mittels MRT bei der Beantwortung von wichtigen Fragen im Hinblick auf die Erholung nach einem Schlaganfallereignis spielt. Da Schlaganf{\"a}lle gerade in Deutschland noch immer die Hauptursache von l{\"a}ngerfristigen Behinderungen und Einschr{\"a}nkungen darstellen, ist es von gro{\"s}em Interesse, zu ergr{\"u}nden, inwiefern ein einzelner Patient wieder volle Funktionsf{\"a}higkeit und somit eine Wiederintegration in den Alltag erlangen kann. Ein fr{\"u}hzeitiger Einsatz bildgebender Verfahren kann die Vorhersage der motorischen F{\"a}higkeiten eines Patienten wesentlich verbessern. Dieses Vorgehen ist jedoch mit zahlreichen Schwierigkeiten versehen, die im {\"U}bersichtsartikel [Horn et al., 2016a] erl{\"a}utert werden und der somit Gr{\"u}nde liefert, weshalb eine solche Pr{\"a}diktion nicht bereits in den Klinikalltag integriert werden konnte. Im Artikel werden strukturelle und funktionelle Bildgebungsparameter hinsichtlich ihrer Eignung als Biomarker f{\"u}r die Vorhersage der motorischen F{\"a}higkeiten nach dem Schlaganfall bewertet. Begleitend dazu werden in der vorliegenden Arbeit Beispiele f{\"u}r eine solche Vorhersage anhand eines weiteren Artikels erl{\"a}utert [Lindow et al., 2016]. Es zeigen sich deutliche Unterschiede in der Pr{\"a}diktionskraft struktureller Parameter im Vergleich zu funktionellen Parametern. Neben den zahlreichen Faktoren, die die Bildgebung und die Vorhersage daraus beeinflussen, fehlen auch grunds{\"a}tzlich die Datenmengen, die ein strukturiertes Abarbeiten verschiedener Hypothesen erm{\"o}glichen. In der vorliegenden Arbeit wird beschrieben, weshalb zun{\"a}chst bereits erforschte Parameter erhoben werden m{\"u}ssten, um Patienten diesbez{\"u}glich zu gruppieren. Erst dann k{\"o}nnen neue Bildgebungsparameter in den Vorhersage- oder Klassifizierungsprozess eingef{\"u}gt werden. Ist das nicht der Fall, sind kleine Stichproben mit verschiedenen Vorhersage- und Outcome-Parametern nur schwer vergleichbar und die Forschung bewegt sich wenig voran in Richtung einer individuellen Vorhersage. Es kann zudem durchaus vorteilhaft sein, eine Pr{\"a}diktion nicht nur datengetrieben durchzuf{\"u}hren, sondern zus{\"a}tzlich Modelle zu entwickeln, wieso gewisse Pr{\"a}diktionen so gut funktionieren und auf welchem Wege gewisse Parameter diese Vorhersage erm{\"o}glichen. Ein weitergehendes Verst{\"a}ndnis und eine Verfeinerung dieser Pr{\"a}diktion w{\"u}rde eventuell irgendwann dazu f{\"u}hren, dass man anhand diverser Messungen eines Patienten eine Art Simulation durchf{\"u}hren k{\"o}nnte, wie sich dessen Gehirn {\"u}ber die Zeit entwickeln wird und so individuelle Vorhersagen erm{\"o}glichen. Hier braucht es jedoch nicht nur entsprechende biophysikalische Modelle der Interaktion der verschiedenen hierarchischen Ebenen sondern auch grundlegende Forschung, die alle Faktoren bestimmt, die einen Einfluss auf die Bildgebungsergebnisse haben. Das Verst{\"a}ndnis f{\"u}r die zugrundeliegenden strukturellen und funktionellen Ver{\"a}nderungen w{\"a}hrend der Erholung ist wesentlich f{\"u}r eine verbesserte Vorhersage der Endzust{\"a}nde solcher Plastizit{\"a}tsprozesse. Aus diesem Grund ist eine andere sinnvolle Herangehensweise an die Gesamtproblematik Schlaganfallforschung mittels longitudinaler Studien zu bewerkstelligen. Hierbei k{\"o}nnen w{\"a}hrend mehrfacher Messungen Prozesse abgebildet werden, die ausgehend von einem Initialzustand des gesch{\"a}digten Netzwerks vonstattengehen. Auch dabei gilt es, sich auf bestimmte Patienten zu beschr{\"a}nken, damit so viele Faktoren wie m{\"o}glich konstant gehalten werden k{\"o}nnen, die f{\"u}r eine gewisse Varianz zwischen Patienten verantwortlich sind. In einer weiteren hier beschriebenen Studie [Horn et al., 2016b] geschah dies durch eine Beschr{\"a}nkung auf eine Gruppe, die schon bestimmte motorische Fertigkeiten aufwies und dementsprechend lediglich eine m{\"a}{\"s}ige Sch{\"a}digung des motorischen Systems. Die Ver{\"a}nderungen der Gehirnaktivierung beschr{\"a}nkten sich auf eine spezifische Region, den ventralen pr{\"a}motorischen Kortex, dessen Aktivit{\"a}t mit der Zeit zunahm. Die funktionellen Ver{\"a}nderungen dieses Areals, das vermehrt f{\"u}r Objektmanipulation aktiviert wird, konnten zudem mittels einer Analyse der Verbindungsst{\"a}rken erg{\"a}nzt werden. Zahlreiche weitere Untersuchungen sind notwendig, um zu verstehen, wie diese verschiedenen Ebenen der Reorganisation miteinander interagieren und welche Faktoren einen Einfluss auf diese Messungen haben. Dies muss bereits an Gesunden erforscht werden, um die pathologischen Prozesse in Patienten von weiteren Faktoren abzugrenzen, die einen Einfluss auf die Bildgebungsergebnisse},
  language  = {de}
}