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Auflösungsphantome und deren Anwendungen in der diffusionsgewichteten Bildgebung: Fibertracking, Kreuzungen, Anisotropien

Fachliche Zuordnung Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
Förderung Förderung von 2010 bis 2017
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 162020092
 
Erstellungsjahr 2017

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Das durchgeführte Projekt war auf die diffusionsgewichtete Magnetresonanztomographie (engl. diffusionweighted imaging, DWI) fokussiert, insbesondere auf Auflösungsaspekte dieser Technik. Mittels der DWI kann ein ortsaufgelöstes Bild von Diffusionseigenschaften des Wassers im Gewebe erzeugt werden. Da Zellmembranen die Diffusionsbewegung einschränken, lassen sich durch Messung der Diffusion Rückschlüsse auf die Gewebeeigenschaften schließen. Beispielsweise zeichnen sich Tumoren meist durch einen im Vergleich zum gesunden Gewebe kleineren Diffusionskoeffizienten aus. Da Nervenbahnen im Vergleich zur Bildauflösung recht filigran sind, spielen Auflösungs- und Partialvolumeneffekte bei der Evaluierung von Hirndaten eine große Rolle. Ein kürzlich vorgestelltes Verfahren, nämlich die Tract-Based-Spatial-Statistics-(TBSS)-Methode verspricht in diesem Kontext, stabile Auswertungen durch einen Skelettbildungsprozess der weißen Substanz zu ermöglichen. Im durchgeführten Projekt wurden die Eigenschaften dieser Methode eingehend untersucht. Dies wurde möglich, da im Rahmen des Projektes spezielle Messobjekte entwickelt wurden, welche die Diffusionseigenschaften menschlicher weißer Substanz gut reproduzieren und deren räumliche Dimensionen bei der Konstruktion wohl kontrolliert werden konnten. Verschiedene auftretende Artefakte wurden aufgezeigt, wie die falsche Zuordnung mancher Faserstränge der weißen Substanz, und Lösungsmöglichkeiten zur Verringerung der Artefakte wurden aufgezeigt, z.B. die Verwendung Tensor-basierter Registrierungsmethoden. Angesichts der weiten Verbreitung von TBSS-basierten Auswertungen könnten diese Ergebnisse bedeutend zur Verbesserung der Stabilität und Aussagekraft klinischer Studien in diesem Bereich beitragen. In einer klinischen Studie wurde untersucht, ob bereits kleine Rezidive bei Patienten mit WHO II-Gliomen mittels diffusionsgewichteter Bildgebung, welche ohne die Gabe von intravenösen Kontrastmitteln auskommt, identifiziert werden können. Die Auswertung der Studie zeigte, dass die DWI sogar sensitiver als kontrastmittel-basierte Methoden war. Insbesondere die sogenannte axiale Diffusivität erwies sich als sehr guter Marker für die Diagnostik. In vielen Bereichen der weißen Substanz treten Faserkreuzungen auf. Um diese mittels der DWI darzustellen ist die Messung mit vielen Diffusionsrichtungen nötig, was zu einer langen Messzeit führt. Neue Methoden aus dem Bereich der Datenrekonstruktion nutzend wurden unterabgetastete Daten verwendet, um diese Messungen in klinisch akzeptabler Zeit durchführen zu können. Dazu wurden ebenfalls Daten verwendet, die mit den im Rahmen des Projektes entwickelten Messobjekten generiert wurden. Mit diesen Daten wurde auf der MICCAI Konferenz 2014 in Boston eine „Challenge“ durchgeführt, bei der verschiedene Methoden evaluiert wurden. Die Daten sind der Community online zugänglich. Darüber hinaus wurden weitere Datensätze gemessen und online auf der nitrc-Plattform anderen Gruppen zugänglich gemacht. Für eine Multicenter-Studie wurden Messobjekte entwickelt und verwendet, die die Diffusionseigenschaften benigner und maligner Läsionen nachahmen und mit denen zudem verschiedene Bildparameter, wie die Auflösung, kontrolliert werden können. Basis dafür bildeten wässrige Lösungen von Polyvinylpyrrolidon (PVP). Zur Kalibration der Temperaturabhängigkeit des Diffusionskoeffizienten in diesen Lösungen wurden Referenzkurven aufgenommen und veröffentlicht.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • (2017) Temperature and concentration calibration of aqueous polyvinylpyrrolidone (PVP) solutions for isotropic diffusion MRI phantoms. PloS one 12 (6) e0179276
    Wagner, Friedrich; Laun, Frederik B.; Kuder, Tristan A.; Mlynarska, Anna; Maier, Florian; Faust, Jonas; Demberg, Kerstin; Lindemann, Linus; Rivkin, Boris; Nagel, Armin M.; Ladd, Mark E.; Maier-Hein, Klaus; Bickelhaupt, Sebastian; Bach, Michael
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pone.0179276)
  • Investigation of resolution effects using a specialized diffusion tensor phantom. Magn Reson Med. 2014, 71(3):1108-16
    Bach M, Fritzsche KH, Stieltjes B, Laun FB
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1002/mrm.24774)
  • Methodological considerations on tract-based spatial statistics (TBSS). Neuroimage. 2014. 100:358-69
    Bach M, Laun FB, Leemans A, Tax CM, Biessels GJ, Stieltjes B, Maier-Hein KH
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2014.06.021)
  • Multi-shell diffusion signal recovery from sparse measurements. Med Image Anal. 2014. 18:1143-56
    Rathi Y, Michailovich O, Laun F, Setsompop K, Grant PE, Westin CF
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.media.2014.06.003)
  • Polyvinylpyrrolidone (PVP) Lösungen für isotrope Diffusions-MRT-Phantome Proccedings of the German Section of the ISMRM in Münster, 2015
    Wagner F, Bickelhaupt S, Röthke MC, Demberg K, Lindemann L, Rivkin B, Lemke A, Kuder TA, Maier-Hein KH, Laun FB, Bach M
  • Sparse Reconstruction Challenge for diffusion MRI: Validation on a physical phantom to determine which acquisition scheme and analysis method to use? Med Image Anal. 2015. 26:316-31
    Ning L, Laun F, Gur Y, DiBella EV, Deslauriers-Gauthier S, Megherbi T, Ghosh A, Zucchelli M, Menegaz G, Fick R, St-Jean S, Paquette M, Aranda R, Descoteaux M, Deriche R, O'Donnell L, Rathi Y
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.media.2015.10.012)
  • Early Detection of Malignant Transformation in Resected WHO II Low-Grade Glioma Using Diffusion Tensor-Derived Quantitative Measures. PLoS One. 2016. 11:e0164679
    Freitag MT, Maier-Hein KH, Binczyk F, Laun FB, Weber C, Bonekamp D, Tarnawski R, Bobek- Billewicz B, Polanska J, Majchrzak H, Stieltjes B
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pone.0164679)
  • NMR-based diffusion lattice imaging. Phys Rev E. 2016. 93:032401
    Laun FB, Müller L, Kuder TA
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1103/PhysRevE.93.032401)
 
 

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