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Häufig sind Pathologien an der Aorta mit Veränderungen des Aortendurchmessers verbunden. Kenntnisse über Referenzwerte des Aortendurchmessers und deren Einflussfaktoren sind wichtige Aspekte der Prävention und optimalen Versorgung von potenziell lebensbedrohlichen Erkrankungen in diesem Abschnitt des Gefäßsystems. Die Ziele dieser Arbeit waren die Bestätigung einer ausreichenden Validität von Messungen des Durchmessers der thorakalen und abdominalen Aorta in nativen VIBE-Sequenzen der MRT, die Beschreibung von bevölkerungsrelevanten Referenzwerten des Durchmessers der abdominalen Aorta und die Untersuchung des Einflusses von kardiovaskulären Risikofaktoren auf diesen Durchmesser. Für die Analyse der Validität standen 50 männliche Probanden zur Verfügung, bei welchen im Rahmen der SHiP-Studie sowohl eine CE-MRA, als auch eine native MRT in der VIBE-Sequenz durchgeführt wurde. Die Vermessung der Aorta erfolgte dabei in der CE-MRA in orthogonaler und in der VIBE-Sequenz in axialer Darstellung. Zur Überprüfung der Validität wurde im Anschluss der Korrelationskoeffizient r nach Bravais und Pearson berechnet, wobei sich starke Korrelationen ergaben für die Aorta Ascendens mit r = 0,95 (P<0,0001), für die Aorta Descendens mit r = 0,88 (P<0,0001), für die suprarenale Aorta mit r = 0,92 (P<0,0001) und die infrarenale Aorta mit r = 0,87 (P<0,0001). Beim Arcus Aortae zeigte sich eine moderate Korrelation mit r = 0,78 (P<0,0001). Bei einer durchgeführten Bland-Altman-Analyse lag der größte mean bias bei 5,55% für die infrarenale Aorta, was einer Abweichung von unter 0,1cm entspricht. Bei allen weiteren Abschnitten war der mean bias geringer. Die 95% LOA lagen für alle Abschnitte unter 15% mit maximal 14,29% bei der infrarenalen Aorta, was weniger als 0,5cm entspricht. Die Analyse der Intraoberservervariabilität erbrachten einen maximalen mean bias von 1,32% und die 95% LOA immer unter 13%. Bei der Interobservervariabilität ergab sich ein maximaler mean bias von 1,61% und die 95% LOA lagen stets unter 10%. Demensprechend besitzt die axiale Durchmesserbestimmung der Aorta in der nativen VIBE-Sequenz eine ausreichende Validität und Reliabilität und kann für epidemiologische Studien genutzt werden. Für die Erstellung von Referenzwerten des Durchmessers der abdominalen Aorta konnten Bilddaten von 1759 Probanden der SHiP-Studie genutzt werden. Die erstellten Referenzwerte sind nach Geschlecht aufgeteilt, an die Körperoberfläche angepasst und beinhalten den Median und die 5. und 95. Perzentile des Durchmessers der subphrenischen, suprarenalen und infrarenalen Aorta. Zur Untersuchung des Einflusses von kardiovaskulären Risikofaktoren wurden Modelle der linearen Regression genutzt. Hier zeigten sich konstante Zunahmen des angepassten Aortendurchmessers in Verbindung mit dem Alter, dem Rauchverhalten, dem diastolischen Blutdruck und dem HDL-Cholesterin. Konstant negative Korrelationen ergaben sich bei der Untersuchung des Einflusses des systolischen Blutdrucks, des HbA1c, des LDL-Cholesterins und der Triglyzeride. Das männliche Geschlecht war lediglich bei der infrarenalen Aorta mit einer Durchmesserzunahme assoziiert und der angepasste Durchmesser war bei Männern im Bereich der subphrenischen und suprarenalen Aorta kleiner als bei Frauen. Durch die in dieser Arbeit beschriebenen Referenzwerte und die Untersuchung des Einflusses von kardiovaskulären Risikofaktoren wird eine individuellere Beurteilung des Durchmessers der abdominalen Aorta ermöglicht. Zusätzlich können durch die Validierung der Durchmesserbestimmung in nativen MRT-Aufnahmen zukünftige Studien auf diesem Gebiet erleichtert werden.

Introduction: It has been shown that Alzheimer’s disease (AD) is accompanied by marked structural brain changes that can be detected several years before clinical diagnosis via structural magnetic resonance (MR) imaging. In this study, we developed a structural MR-based biomarker for in vivo detection of AD using a supervised machine learning approach. Based on an individual’s pattern of brain atrophy a continuous AD score is assigned which measures the similarity with brain atrophy patterns seen in clinical cases of AD. Methods: The underlying statistical model was trained with MR scans of patients and healthy controls from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI-1 screening). Validation was performed within ADNI-1 and in an independent patient sample from the Open Access Series of Imaging Studies (OASIS-1). In addition, our analyses included data from a large general population sample of the Study of Health in Pomerania (SHIP-Trend). Results: Based on the proposed AD score we were able to differentiate patients from healthy controls in ADNI-1 and OASIS-1 with an accuracy of 89% (AUC = 95%) and 87% (AUC = 93%), respectively. Moreover, we found the AD score to be significantly associated with cognitive functioning as assessed by the Mini-Mental State Examination in the OASIS-1 sample after correcting for diagnosis, age, sex, age·sex, and total intracranial volume (Cohen’s f2 = 0.13). Additional analyses showed that the prediction accuracy of AD status based on both the AD score and the MMSE score is significantly higher than when using just one of them. In SHIP-Trend we found the AD score to be weakly but significantly associated with a test of verbal memory consisting of an immediate and a delayed word list recall (again after correcting for age, sex, age·sex, and total intracranial volume, Cohen’s f2 = 0.009). This association was mainly driven by the immediate recall performance. Discussion: In summary, our proposed biomarker well differentiated between patients and healthy controls in an independent test sample. It was associated with measures of cognitive functioning both in a patient sample and a general population sample. Our approach might be useful for defining robust MR-based biomarkers for other neurodegenerative diseases, too.