Funktionelle MRT bei Probanden und Patienten mit Mukoviszidose: Messung von Lungenvolumina, Einfluss des Volumens auf die Signalintensität und Versuch der Quantifizierung von Airtrapping

Abstract

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Quantifizierung der Beziehung zwischen MRT-Signal des Lungenparenchyms und Volumen der Lunge. Die Auswertung erfolgte anhand von vorhandenem Datenmaterial, dass primär zur visuellen Berteilung der Lunge akquiriert worden war.

Zehn gesunde Probanden sowie 32 Mukoviszidose-Patienten im Alter von 8 bis 39 Jahren (Median 13,6 Jahre) wurden in diese retrospektive Studie eingeschlossen. Die MRT-Untersuchung erfolgte an einem MR-Tomographen mit einer Feldstärke von 1,5 Tesla. Zur Messung des Lungenparenchyms wurde eine Protonengewichtete schnelle 2D- Gradientenecho-Sequenz (PDw FLASH 2D GE) mit sehr kurzer Echozeit (TE =0,8 ms) eingesetzt. Am gleichen Tag wurde eine Bodyplethysmographie durchgeführt.

Das primäre Ziel dieser Auswertung war zunächst die Darstellung des Zusammenhangs zwischen Signal und Volumen sowie die Berechnung der Lungenvolumina in In- und Exspiration. Dazu wurden vier Serien mit je fünf Schichten akquiriert, jeweils zwei Serien des rechten und linken Lungenflügels in maximal möglicher In- und Exspiration. Die Vorgehensweise bei der Auswertung gliederte sich in ROI-Legung (ROI= region of interest), Segmentierung und Volumenberechnung mithilfe eines Computerprogramms, das mit Matlab® geschrieben wurde. Gleichzeitig entstanden Histogramme der Pixelverteilung der Signalintensitäten jeder Schicht.

Beim Vergleich von Signal- und Volumenänderung zeigte sich eine deutliche Zunahme der Signalintensität in Exspiration. Es wurde ein hochsignifikanter linearer Zusammenhang dieser beiden Parameter gefunden.

Die in der MRT ermittelten Lungenvolumina zeigten einen deutlichen Zusammenhang mit den Werten aus der Bodyplethysmographie, die Vitalkapazität (VC) wurde jedoch – wie aus der Literatur bekannt- überschätzt und das Residualvolumen (RV) unterschätzt, was vermutlich durch die unterschiedliche Patientenposition zu erklären ist. Die relative Signalzunahme in Exspiration und FEV1 zeigten unter Berücksichtigung der Compliance der Patienten einen relevanten Zusammenhang.

Aus den gewonnenen Daten wurde zusätzlich die relative Dispersion (RD) der Signalintensitäten (definiert als Quotient aus Standardabweichung der Signalintensität und arithmetischem Mittel) als Inhomogenitäsparameter berechnet. Während bei den Probanden die RD in Exspiration abnahm, nahm sie bei den Patienten in Exspiration leicht zu. Die Zunahme der Inhomogenität könnte durch vorhandenes Airtrapping bedingt sein.

Auf den segmentierten Bildern konnte anhand der Pixelverteilung visuell vorhandenes Airtrapping dargestellt werden. Um dieses Airtrapping zu objektivieren erfolgte in einem nächsten Schritt der Versuch einer direkten Quantifizierung durch die Erstellung von kumulierten Volumenkurven. Diese entstanden durch Addition der Pixel für die jeweilige absolute Signalintensität und Auftragung gegen die relative Signalintensität aus den im ersten Auswertungsschritt gewonnenen Histogrammen.

Bei den Volumenkurven der Patienten konnte ein insgesamt steilerer und früherer Kurvenanstieg und eine schnellere Kurvenabflachung beobachtet werden als bei den Probanden. Möglicherweise stellt dieser typische Anfangsbereich der Kurven das vorhandene Airtrapping dar. Im Weiteren zeigte ein longitudinaler Vergleich bei sieben Patienten, die über eine oder mehrere Vergleichsuntersuchungen verfügten, einen tendenziellen Zusammenhang zwischen den Funktionsparametern der MRT und der Bodyplethysmographie.

Diese ermutigenden Ergebnisse zeigen, dass eine Quantifizierung von Airtrapping mit der MRT prinzipiell machbar ist. Eine Validierung der Ergebnisse wurde jedoch dadurch erschwert, dass bei der durchgeführten konventionellen Bodyplethysmographie keine Helium- FRC Referenzparameter für Airtrapping zum Vergleich vorlagen. Dennoch war mit den vorhandenen Lungenfunktionsparametern näherungsweise ein relevanter Zusammenhang zwischen Schwellenwert basiertem Airtrapping in der MRT und FEV1 sowie ITGV zu erkennen. Zur Referenzierung unserer Ergebnisse ist eine prospektiv angelegte Folgeuntersuchung notwendig, bei der eine Multiple-Breath-Washout-Messung mittels inerter Gase als Goldstandard zur Bestimmung von Airtrapping erfolgen muss.

This thesis deals with the quantitation of the relationship between MRI signal of lung tissue and lung volume. For the scientific evaluation, existing data which has been primarily acquired for the visual examination of the lung were used.

Ten healthy volunteers and 32 patients with cystic fibrosis between the ages of 8 and 39 years (median 13,6 years) were included in this retrospective trial. MRI was performed using a 1.5 T MR scanner. A proton-density weighted fast 2D- gradient echo sequence (PDw FLASH 2D GE) with a very short TE (0,8ms) was used. The same day, volunteers and patients underwent body plethysmography.

The primary objective of the evaluation was the graphical presentation of the correlation of signal and volume as well as the calculation of lung volumes during inspiration and expiration of breath. Four series each with five slices were acquired, two series of the right and two of the left lung in maximum in- and expiration. The evaluation was composed of creating ROIs (ROI= region of interest), segmentation and calculation of lung volume with the aid of a software created by Matlab®. Simultaneously, histograms of the pixel intensity distribution of each slice were created.

The comparison of the change of signal and volume showed a clear increase of signal intensity in expiration. A significant linear correlation between these two parameters was found.

Lung volumes calculated from MR images correlated well with lung volumes from body plethysmography. Vital capacity has been overestimated and residual volume has been underestimated – as known from other trials. This could be caused by the different positions of the patients in these two examinations. Between relative signal increase in expiration and FEV1 a relevant correlation was found in consideration of compliance of the patients.

As an index of heterogeneity, relative dispersion (RD= standard deviation/ mean) has been calculated from gained data. In healthy volunteers, RD diminished in expiration, whereas it grew slightly in patients. The growth of RD in patients could be caused by existing trapped air.

Visual presentation of trapped air on segmented pictures was possible with the aid of the pixel intensity distribution. To objectify this trapped air, the next step was to directly quantify it by creating accumulated volume curves. They were created by adding all pixels of the same absolute signal intensity and plot them against relative signal intensity from created histograms (see above).

Patient’s volume curves inclined earlier and more steeply and showed a faster flattening than volunteer’s curves. Maybe this typical begin in the curves represents existing trapped air. In the further course a longitudinal comparison in seven patients with one or more examinations tend to correlate with gained parameters in MRI and body plethysmography.

These encouraging findings show that a quantitation of air trapping in MRI is feasible in principle. A difficulty in validation was the fact that there is no availability of helium-FRC in conventional body plethysmography as an ideal reference parameter for air trapping. Nevertheless, an approximately relevant correlation of threshold based air trapping in MRI and FEV1 as well as ITGV was discovered. A prospective trial with multiple breath washout test with inert gas as gold standard for determination of air trapping is essential for referencing our findings.