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Bei resektablen Hirnläsionen ist die Qualität der initialen Resektion ein entscheidender Faktor für den weiteren Verlauf. Die nicht-invasive Darstellung von Hirnarealen, die sich in anatomischer Nähe zu einer alltagsrelevanten neurologischen Funktion befinden, ist daher ein wichtiger Schritt in der präoperativen Diagnostik solcher Läsionen. Funktionelle MRT-Untersuchungen werden zur Beantwortung dieser Fragestellungen eingesetzt, können jedoch aufgrund ihrer Anfälligkeit für unterschiedliche Artefakte den Untersucher bei der Interpretation der Bilddaten vor eine große Herausforderung stellen. Dies gilt insbesondere in einem ohnehin schon herausfordernden klinischen Kollektiv von Kindern und Jugendlichen. Für die Optimierung dieser Datenqualität wurde in der Vergangenheit bereits lokal die artefaktreduzierende Optimized-Censoring-Toolbox entwickelt. Mit der vorliegenden Arbeit wurden nun zwei Ziele verfolgt: zunächst wurde untersucht, welchen Einfluss bestimmte Faktoren auf die Datenqualität der fMRT-Untersuchungen haben, gemessen am durch die Toolbox detektierten Anteil an Ausreißern. Zusätzlich sollte untersucht werden, welchen Einfluss der Einsatz der Toolbox auf die gewählten Qualitätsparameter, die Lateralisierungsindizes im Frontal- und Temporallappen, und die visuelle Interpretierbarkeit der Ergebnisse hat. Es konnte anhand der vorliegenden Dissertation gezeigt werden, dass der Einsatz der artefaktreduzierenden Optimized-Censoring-Toolbox an einem großen pädiatrischen Patientenkollektiv möglich ist. Der signifikante Einfluss der Toolbox auf die Daten-Qualitätsparameter Δ%D-var, STS, R2, T-Werte, ResMS-Werte und tSNR wurde nachgewiesen. Es konnte außerdem für einige objektiv selektierte Einzelfälle gezeigt werden, dass der Einsatz der Toolbox zu einer Änderung der Lateralisierungskategorie führt. Dies kann als Hinweis dafür angesehen werden, dass aus der Artefaktreduktion eine klinisch relevante Änderung der Entscheidungsgrundlage für neurochirurgische Eingriffe resultieren kann. Die Artefaktreduktion durch die Toolbox zeigt in der Mehrzahl der Einzelfallanalysen eine bessere visuelle Interpretierbarkeit der fMRT-Daten, womit auch auf dieser (entscheidenden) Ebene der positive Effekt der Optimierung der Datenqualität durch den Einsatz der Toolbox demonstriert wurde. Hiermit könnte durch den Einsatz der Toolbox eine schwierige, aber hochrelevante Therapieentscheidung in einem oft herausfordernden Patientenkollektiv besser getroffen werden. |
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