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Unsere Studie hat das Ziel mithilfe MRT-basierter manueller Segmentierungen der Milz und deren volumetrischen Daten einen Referenzbereich für die Milzgröße zu etablieren. Zudem wurden ausgewählte Parameter erfasst, die potenziell mit einem vergrößertem oder verkleinertem Milzvolumen assoziiert sein könnten. Auf Grundlage der populationsbasierten Kohortenstudie Study of Health in Pomerania (SHIP) wurden von 1106 Probanden volumetrische Daten in der diffusionsgewichteten Sequenz (b-Wert 50 s/mm2) der Milz generiert.
Der Referenzbereich der Milz reichte in einer milzgesunden Referenzpopulation (592 Probanden, 59,46 % Frauen, 40,54 % Männer) von 82,4 ml bis 346,3 ml (Frauen 79,8 ml - 306,3 ml, Männer 111,6 ml - 363,7 ml). In der Gesamtpopulation wiesen 92,4 % aller Teilnehmerinnen und Teilnehmer eine Milzgröße im Referenzbereich auf. Eine vergrößerte Milz war bei 4,1 % und eine verkleinerte Milz bei 3,5 % der Studienteilnehmer zu beobachten. Das interpolierte Milzvolumen der Gesamtpopulation betrug im Mittelwert 193.7 ± 80.4 ml.
Es zeigte sich, dass sich das mediane Milzvolumen mit zunehmendem Lebensalter verringerte und dass Frauen gegenüber Männern ein kleineres Milzvolumen aufwiesen. Studienteilnehmer mit niedrigem Bildungsstand wiesen eine größere Milz im Vergleich zu besser gebildeten Personen auf. Aktuelle Raucher hatten im Median eine kleinere Milz als Nichtraucher. Anthropometrische Parameter hatten einen signifikanten Einfluss auf das Milzvolumen: Höhere Milzvolumina lagen vor bei zunehmender Körpergröße, zunehmendem Körpergewicht, BMI und Taillenumfang. Die Blutglukose-, Erythrozyten- und Hämoglobinwerte waren positiv mit dem Milzvolumen assoziiert. Probanden mit bekanntem Diabetes wiesen im Median eine größere Milz gegenüber Probanden ohne bekannten Diabetes auf. MCV, MCH, Thrombozytenzahl, Fibrinogen und Leukozyten waren mit einer Milzverkleinerung assoziiert. Mit zunehmendem hs- CRP sowie zunehmender ALAT und ASAT fanden sich größere Milzvolumina. Dabei zeigten Thrombozytenzahl und MCV die stärksten inversen Assoziationen mit dem Milzvolumen, wohingegen der Taillenumfang und das Körpergewicht die stärkste positive Assoziation mit dem Milzvolumen aufwiesen.
Diese Ergebnisse zeigen auf, die „4711“-Regel zu überdenken und die neuen Erkenntnisse der potenziellen Einflussfaktoren auf die Milzvergrößerung und -verkleinerung in den klinischen Alltag zu integrieren. In nachfolgenden Segmentierungsverfahren sollten eine Optimierung der Bildqualität und eine Minimierung der Schichtdicke vorgenommen werden.
The goal of this doctoral thesis is to create and to implement methods for fully automatic segmentation applications in magnetic resonance images and datasets. The work introduces into technical and physical backgrounds of magnetic resonance imaging (MRI) and summarizes essential segmentation challenges in MRI data including technical malfunctions and ill-posedness of inverse segmentation problems. Theoretical background knowledge of all the used methods that are adapted and extended to combine them for problem-specific segmentation applications are explained in more detail. The first application for the implemented solutions in this work deals with two-dimensional tissue segmentation of atherosclerotic plaques in cardiological MRI data. The main part of segmentation solutions is designed for fully automatic liver and kidney parenchyma segmentation in three-dimensional MRI datasets to ensure computer-assisted organ volumetry in epidemiological studies. The results for every application are listed, described and discussed before important conclusions are drawn. Among several applied methods, the level set method is the main focus of this work and is used as central segmentation concept in the most applications. Thus, its possibilities and limitations for MRI data segmentation are analyzed. The level set method is extended by several new ideas to overcome possible limitations and it is combined as important part of modularized frameworks. Additionally, a new approach for probability map generation is presented in this thesis, which reduces data dimensionality of multiple MR-weightings and incorporates organ position probabilities in a probabilistic framework. It is shown, that essential organ features (i.e. MR-intensity distributions, locations) can be well represented in the calculated probability maps. Since MRI data are produced by using multiple MR- weightings, the used dimensionality reduction technique is very helpful to generate a single probability map, which can be used for further segmentation steps in a modularized framework.