Darstellung des Fasciculus Arcuatus durch deterministische Faserbahnenberechnungen aus diffusionsgewichteteten MR-Aufnahmen im Rahmen einer retrospektiven Studie

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URI: http://hdl.handle.net/10900/109506
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1095067
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-50883
Dokumentart: PhDThesis
Date: 2020-11-12
Language: German
Faculty: 4 Medizinische Fakultät
Department: Medizin
Advisor: Klose, Uwe (Prof. Dr.)
Day of Oral Examination: 2020-10-29
DDC Classifikation: 610 - Medicine and health
Keywords: Gehirn , Leitungsbahn
Other Keywords: DTI
Fasciculus Arcuatus
Faserbahnenberechnungen
License: http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ohne_pod.php?la=de http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ohne_pod.php?la=en
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Inhaltszusammenfassung:

Diffusion Tensor Imaging (kurz DTI) ist Gegenstand aktueller Forschung, um subkortikale neuronale Netzwerke in Ihrer Anatomie und Funktion zu verstehen. Durch den Vorteil der Nicht-Invasivität und der kurzen Untersuchungszeit für den Patienten im Vergleich zur etablierten funktionellen Magnetresonanztomographie (kurz fMRT), sollte die klinische Relevanz zum Beispiel für eine präoperative neurochirurgische Diagnostik eruiert werden. Insbesondere kortikale Hirnregionen und Assoziationsfasern, die im Zusammenhang mit Sprachproduktion und Sprachverständnis stehen, müssen bei neurochirurgischen Eingriffen möglichst geschont werden. Mehrere Forschungsgruppen konnten bereits relevante Assoziationsfasern innerhalb der weißen Hirnsubstanz, zu der der Fasciculus Arcuatus zählt, mittels Fasertraktographie darstellen und in Zusammenhang mit den Ergebnissen etablierter fMRT-Methoden zur Identifikation von kortikalen Spracharealen bringen. Aus diesen Überlegung ergaben sich drei Zielsetzungen für diese Arbeit. Als erstes Ziel sollte ein Fasertraktographie-Algorithmus entworfen werden, der mithilfe weniger Datenprozessierungsschritte aus den Diffusionsdaten den Arcuatus Fasciculus als wichtige Assoziationsfaser der Sprachdomäne identifiziert und welcher zudem für Patienten mit neuropathologischen Erkrankungen verwendbar ist. Als zweite Zielsetzung sollte untersucht werden, ob eine strukturelle interhemisphärische Seitendifferenz in der Anzahl der zum Arcuatus Fasciculus zugehörigen Fasern gefunden werden kann. Die dritte Zielsetzung widmet sich der Untersuchung der Sprachdominanz des Patienten im Rahmen dessen die Seitendifferenz in Anzahl der Fasern mit den funktionellen Ergebnissen aus der fMRT korreliert werden. Diffusionsdatensätze von 34 Patienten mit epileptischen Erkrankungen und extra- sowie intraaxialen Hirntumoren wurden mittels deterministischer Fasertraktographie verarbeitet, um für jeden Patienten die Gesamtheit der zerebralen Faserbahnen zu identifizieren. Anschließend wurde aus dieser Gesamtheit mittels weniger Prozessierungsschritte der Arcuatus Fasciculus für beide Hemisphären getrennt dargestellt und die Anzahl der zugehörigen Fasern bestimmt. Bei sechs Patienten konnten aufgrund mangelnder Datenqualität nicht ausreichend Faserbahnen im Arcuatus Fasciculus erfasst werden. Die Ergebnisse der restlichen 28 Patienten wurden mit den zugehörigen fMRT-Befunde korreliert. Der in dieser Arbeit aufgeführte Algorithmus zur Fasertraktographie des Arcuatus Fasciculus konnte anhand weniger Datenverarbeitungsschritte bei 28 von 34 Patienten der Arcuatus Fasciculus für beide Hemisphären darstellen. Außerdem konnte gezeigt werden, dass eine individuelle Platzierung von Regions-of-Interest die Sensitivität für die Erfassung der neuronalen Fasern erhöht. Zusätzlich fanden sich bei 25 von 28 Patienten interhemisphärische Unterschiede von mehr als 10 Fasern, sodass eine Untersuchung der Sprachdominanz anhand dieser Differenzen möglich ist. Schließlich konnte gezeigt werden, dass in 91% der Fälle die interhemisphärische Seitendifferenz im Fasertraktographie mit den funktionellen Seitendifferenzen im fMRT übereinstimmt. Daher demonstriert diese Arbeit die klinische Relevanz der DTI als nicht-invasive Bildgebung subkortikaler Sprachnetzwerke zu Forschungszwecken und zur präoperativen Diagnostik vor neurochirurgischen und interventionellen Eingriffen. Durch Anpassung des Algorithmus kann der Anwendungsbereich auf andere subkortikale Netzwerke erweitert und durch Anwendung an größeren und definierten Patientengruppen die Signifikanz der Ergebnisse gesichert werden.

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