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Multiple Sklerose ist eine chronisch verlaufende neurodegenerative Erkran-
kung, welche sich durch herdförmige Läsionen des ZNS manifestiert und zur
progredienten Behinderung führt. Die kraniale MR-Bildgebung und die
Bestimmung der Läsionslast in T2-gewichteten Sequenzen ist das wichtigste
paraklinische Verfahren zur Diagnostik und Verlaufskontrolle der MS. Diese
wird in der klinischen Praxis durch visuellen Vergleich zweizeitiger MR-
Untersuchungen ermittelt und ist zeitaufwendig und fehleranfällig, weshalb
eine automatisierte Erkennung erstrebenswert ist.
In dieser Arbeit wurde ein auf Subtraktionsbildern basierter Algorithmus zur
semi-automatischen Erfassung von Veränderungen der Läsionslast in T2w,
sowie von kontrastverstärkten T1w Datensätzen von Patienten mit einer
chronisch demyelinisierenden Erkrankungen des ZNS mit der üblichen
visuellen Befundung verglichen.
Die hier präsentierte Methode erreicht im T2w Bild die Zuverlässigkeit der
üblichen visuellen Befundung. Dahingegen ist sie bei kontrastverstärkten
T1w Datensätzen unterlegen. Des Weiteren findet der präsentierte
Algorithmus nicht nur neue, subtile Läsionen und geringe
Volumenänderungen, sondern auch Signalalterationen ohne
Volumenzunahme in vorbestehenden Läsionen, die bisher nicht Bestandteil
der Diagnose- und Monitoringsysteme sind und bezüglich dessen einer
Evaluation bedürften.
In Hinblick auf T2w Datensätze könnte die präsentierte Methode die radio-
logische Befundung unterstützen und eine schnellere und sicherere Befun-
dung ermöglichen und so die Verlaufsbeobachtung der Krankheit
erleichtern.
In Zukunft könnten verbesserte Algorithmen, höhere Feldstärken und selbst-
lernende Programme eine schnelle und verlässliche Alternative zur zeit-
aufwendigen und fehlerbehafteten radiologischen Befundung darstellen und
so Diagnose und Verlaufsbeobachtung bei Patienten mit Multipler Sklerose
verbessern.
Bildgebung zur Vorhersage und Verlaufsbetrachtung der motorischen Restitution nach Schlaganfall
(2019)
In dieser kumulativen Dissertation wird erörtert, welche Rolle die Bildgebung mittels MRT bei der Beantwortung von wichtigen Fragen im Hinblick auf die Erholung nach einem Schlaganfallereignis spielt.
Da Schlaganfälle gerade in Deutschland noch immer die Hauptursache von längerfristigen Behinderungen und Einschränkungen darstellen, ist es von großem Interesse, zu ergründen, inwiefern ein einzelner Patient wieder volle Funktionsfähigkeit und somit eine Wiederintegration in den Alltag erlangen kann.
Ein frühzeitiger Einsatz bildgebender Verfahren kann die Vorhersage der motorischen Fähigkeiten eines Patienten wesentlich verbessern. Dieses Vorgehen ist jedoch mit zahlreichen Schwierigkeiten versehen, die im Übersichtsartikel [Horn et al., 2016a] erläutert werden und der somit Gründe liefert, weshalb eine solche Prädiktion nicht bereits in den Klinikalltag integriert werden konnte. Im Artikel werden strukturelle und funktionelle Bildgebungsparameter hinsichtlich ihrer Eignung als Biomarker für die Vorhersage der motorischen Fähigkeiten nach dem Schlaganfall bewertet. Begleitend dazu werden in der vorliegenden Arbeit Beispiele für eine solche Vorhersage anhand eines weiteren Artikels erläutert [Lindow et al., 2016].
Es zeigen sich deutliche Unterschiede in der Prädiktionskraft struktureller Parameter im Vergleich zu funktionellen Parametern.
Neben den zahlreichen Faktoren, die die Bildgebung und die Vorhersage daraus beeinflussen, fehlen auch grundsätzlich die Datenmengen, die ein strukturiertes Abarbeiten verschiedener Hypothesen ermöglichen. In der vorliegenden Arbeit wird beschrieben, weshalb zunächst bereits erforschte Parameter erhoben werden müssten, um Patienten diesbezüglich zu gruppieren. Erst dann können neue Bildgebungsparameter in den Vorhersage- oder Klassifizierungsprozess eingefügt 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 Prädiktion nicht nur datengetrieben durchzuführen, sondern zusätzlich Modelle zu entwickeln, wieso gewisse Prädiktionen so gut funktionieren und auf welchem Wege gewisse Parameter diese Vorhersage ermöglichen.
Ein weitergehendes Verständnis und eine Verfeinerung dieser Prädiktion würde eventuell irgendwann dazu führen, dass man anhand diverser Messungen eines Patienten eine Art Simulation durchführen könnte, wie sich dessen Gehirn über die Zeit entwickeln wird und so individuelle Vorhersagen ermöglichen. 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 Verständnis für die zugrundeliegenden strukturellen und funktionellen Veränderungen während der Erholung ist wesentlich für eine verbesserte Vorhersage der Endzustände solcher Plastizitätsprozesse. Aus diesem Grund ist eine andere sinnvolle Herangehensweise an die Gesamtproblematik Schlaganfallforschung mittels longitudinaler Studien zu bewerkstelligen. Hierbei können während mehrfacher Messungen Prozesse abgebildet werden, die ausgehend von einem Initialzustand des geschädigten Netzwerks vonstattengehen. Auch dabei gilt es, sich auf bestimmte Patienten zu beschränken, damit so viele Faktoren wie möglich konstant gehalten werden können, die für eine gewisse Varianz zwischen Patienten verantwortlich sind. In einer weiteren hier beschriebenen Studie [Horn et al., 2016b] geschah dies durch eine Beschränkung auf eine Gruppe, die schon bestimmte motorische Fertigkeiten aufwies und dementsprechend lediglich eine mäßige Schädigung des motorischen Systems. Die Veränderungen der Gehirnaktivierung beschränkten sich auf eine spezifische Region, den ventralen prämotorischen Kortex, dessen Aktivität mit der Zeit zunahm. Die funktionellen Veränderungen dieses Areals, das vermehrt für Objektmanipulation aktiviert wird, konnten zudem mittels einer Analyse der Verbindungsstärken ergänzt 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