Läsionen schnell und effizient aufspüren

Foto: MRT-Scan

Läsionssegmentierung bei zwei MS-
Patienten (A und B). Obere Reihe:
FLAIR-Sequenzen, mittlere Reihe:
segmentierte Läsionen, untere Reihe:
T1-gewichtete Bilder; © M. Mühlau et al.

„Unser Ansatz spart nicht nur Kosten und Zeit, sondern ist außerdem genauer als die herkömmliche manuelle Auswertung“, erklärt Studienleiter PD Doktor Mark Mühlau, Oberarzt in der Neurologischen Klinik des Klinikums rechts der Isar der Technischen Universität München. Der Algorithmus eignet sich vornehmlich für die Grundlagenforschung und klinische Studien, weil hier in der Regel viele MRT-Bilder und demnach große Datenmengen ausgewertet werden müssen.

Die Magnetresonanztomografie (MRT) ist wichtiger Bestandteil bei der Diagnose von Multipler Sklerose (MS). Nur mit ihrer Hilfe lassen sich die für MS typischen T2-hyperintensen Läsionen in der weißen Hirnsubstanz aufspüren. Ihre Anzahl hängt stark mit verschiedenen MS-Symptomen, dem Behinderungsgrad und damit dem weiteren Krankheitsverlauf von Patienten zusammen. In der Grundlagenforschung ist das Läsionsvolumen daher von besonderem Interesse.

Der neu entwickelte Algorithmus ist aktuell für 3 Tesla (3T) MRT-Geräte mit einer dreidimensionalen T1-gewichteten Gradientenecho (GRE) Sequenz und einer konventionellen FLAIR Sequenz konzipiert. Das Studienergebnis hat gezeigt, dass die automatische Bildsegmentation dem manuellen Verfahren in Hinblick auf Sensitivität, Spezifität und Genauigkeit in nichts nachsteht. „Wir gehen sogar so weit zu sagen, dass unser Algorithmus der manuellen Auswertung überlegen ist, da es keine Effekte gibt, die allein auf den jeweiligen auswertenden Radiologen zurückzuführen sind (sogenannte user bias)“, meint Mühlau.


MEDICA.de; Quelle: Krankheitsbezogenes Kompetenznetz Multiple Sklerose