Aus der Neurochirurgischen Klinik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Direktor: Prof. Dr. M. Buchfelder Verbesserte Darstellung von Hirnnerven und Gefäßen durch Registrierung und Fusion Inaugural-Dissertation zur Erlangung der Doktorwürde an der Medizinischen Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg vorgelegt von Natalie Sirtl-Dodenhöft aus Alma-Ata
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Verbesserte Darstellung von Hirnnerven und Gefäßen durch ... · Die mikrovaskuläre Dekompression (MVD) nach JANNETTA ist ein operatives Verfahren zur Behebung der Kompression (52,
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Aus der Neurochirurgischen Klinik der
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Direktor: Prof. Dr. M. Buchfelder
Verbesserte Darstellung von Hirnnerven und Gefäßen durch
Registrierung und Fusion
Inaugural-Dissertation
zur Erlangung der Doktorwürde
an der Medizinischen Fakultät
der Friedrich-Alexander-Universität
Erlangen-Nürnberg
vorgelegt von
Natalie Sirtl-Dodenhöft
aus Alma-Ata
Gedruckt mit Erlaubnis der
Medizinischen Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität
Zur deutlichen Unterscheidung der Gefäßstrukturen vom Liquorraum wurde die stark
T2-gewichtete MR-CISS-Sequenz (Constructive Interference in the Stady State)
verwendet (26). Diese kann die hypodensen, vaskulären und neuronalen Strukturen
vom umgebenden hyperdensen Liquor besser abgrenzen als eine konventionelle
T2-Sequenz. Besonders kleine und feine Strukturen können dadurch genauer
dargestellt und lokalisiert werden Die Abbildung 12 zeigt Schnittbilder von den
Aufnahmen mit unterschiedlichen MR-Sequenzen (6, 32, 58).
25
Abbildung 12: Schnittbilder unterschiedlicher MR-Sequenzen zur Darstellung neurovaskulärer
Strukturen. MR-T2: die Gefäße (b) und der Hirnstamm (c) sind gut sichtbar, die Nerven (a) sind
jedoch nicht abgrenzbar. MR-CISS: alle Strukturen (a: Nerv, b: Gefäß, c: Hirnstamm) können
deutlich von einander unterschieden werden. MR-TOF: die Gefäße (b) werden deutlich aus dem
Liquorraum herausgefiltert.
Für die MR-Angiografie wurde eine MR-TOF-Sequenz (time-of-flight) verwendet, die
auf dem Signalstärkeunterschied zwischen den vollständig und unvollständig
relaxierten Spins basiert (42). Wenn durch die schnell aufeinander folgenden
Anregungsimpulse nur eine unvollständige Relaxation der Spins zugelassen wird, weist
das neu zufließende nicht angeregte Blut eine deutlich höhere Signalstärke auf als das
umliegende statische Gewebe. Mit dieser Sequenz werden nur die beweglichen
Teilchen, also Blut in den Gefäßen, optimal dargestellt.
Alle in dieser Arbeit verwendeten Datensätze wurden mit einem Siemens MR
Magnetom Sonata 1,5 Tesla in der Abteilung für Neuroradiologie an der Universität
Erlangen erzeugt, wobei alle Daten mit Schnittbildern in axialer Richtung
aufgenommen wurden. Insgesamt 51 von 80 Patienten-Datensätze wurden mit
512 x 512 x 64 Voxeln und mit einer Größe von jeweils 0,39 x 0,39 x 0,7 mm³ erstellt.
Die Daten der restlichen 29 Patienten bestanden aus 512 x 512 x 96 Voxeln mit einer
Voxelgröße von 0,4 mm³ (s. Tabelle 5). Sowohl die MR-CISS- als auch die MR-TOF-
Daten wurden mit der gleichen Voxelgröße und in identischer Position aufgenommen.
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TECHNISCHE DATEN
MRT - PARAMETER MR - CISS MR - TOF
Repetitionszeit TR 12,2 msec 40 msec Echozeit TE 5,9 msec 7,15 msec Schichtdicke 0,4 mm 0,4 mm Anzahl der Schichten 96 96 FOV-Wert 200 mm 230 mm Flipwinkel 70° 45° Akquisitionszeit 5 min 5,48 min
n=51: Matrix Voxelgröße
512 x 512 x 64 Voxel 0,39 x 0,39 x 0,7 mm³
512 x 512 x 96 Voxel 0,39 x 0,39 x 0,7 mm³
n=29: Matrix Voxelgröße
512 x 512 x 96 Voxel 0,4 mm³
512 x 512 x 96 Voxel 0,4 mm³
Tabelle 5: Die Parameter der angewendeten MR-Sequenzen. Die Untersuchung wurde mit
einem „MR Magnetom Sonata 1,5 Tesla“ durchgeführt.
3.3. Bildverarbeitung
Nach den Beiträgen von NARAGHI (78) und HASTREITER (40, 42, 43), sowie der
Arbeit von BONK (12) wurden die originalen MRT-Datensätze (MR-CISS und MR-TOF)
durch definierte Prozesse der Segmentierung vorbereitet. Anschließend erfolgte die
Registrierung und Fusion der beiden Aufnahmen (45). Die neurovaskulären Strukturen
in den erzeugten Bilddaten wurden mit der direkten Volumenvisualisierung dargestellt
und miteinander verglichen. In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen
Schritte im Detail erläutert.
3.3.1. Segmentierung
Die Gefäße und Nerven lassen sich vom umliegenden Gewebe in einer MR-CISS-
Aufnahme nur schwer abgrenzen, da die Strukturen gleiche Intensitätswerte
aufweisen. Dies erlaubt keine 3D-Darstellung mit konventioneller direkter
Volumenvisualisierung, weil jeder Intensitätswert nur auf eine Farbe abgebildet wird.
Wie das Beispiel in der Abbildung 13 zeigt, kann der Intensitätswert 100 nur auf den
Farbwert 80 abgebildet werden. Somit können durch die direkte Volumenvisualisierung
keine Grenzen zwischen zwei Voxeln mit gleichem Intensitätswert erzeugt werden,
auch wenn sie unterschiedlichen Strukturen angehören.
27
Abbildung 13: Eine exemplarische Transferfunktion für die Farbe „rot“. Jeder Intensitätswert
wird nur auf eine Farbe abgebildet, z.B. der Datenwert 100 auf den Farbwert 80.
Durch die Separierung des Liquorraumes mittels expliziter Segmentierung wurde
dieses Problem gelöst (40). Dazu wurde nach der Reduktion des Rauschanteils in den
MR-Daten mit Hilfe der anisotropen Diffusion (35) zunächst eine morphologische
Filterung durchgeführt, um einen einheitlichen hyperintensen Liquorraum zu erhalten
(42). Die Extraktion des Liquorraumes erfolgte anschließend mit einem Verfahren
basierend auf Volumenwachstum (engl. volume growing) (42). Dabei wurden zuerst ein
Saatpunkt und anschließend ein oberer und unterer Grenzwert zur Definition des
relevanten Intensitätsbereiches vom Benutzer bestimmt, wobei der untere Wert auf ein
Maximum eingestellt wurde. Ausgehend vom Saatpunkt wurden dadurch alle
Bildpunkte markiert, die örtlich mit ihm verbunden sind und im definierten
Intensitätsbereich lagen. Um den Arbeitsbereich auf die zu segmentierenden Gefäße
zu beschränken, wurde der Segmentierungsbereich mit Hilfe einer sog. bounding box
in Form eines Quaders begrenzt. Die Seitenflächen der Box konnten manuell
verschoben werden. Als Resultat erhielt man eine Maske, die zur Kennzeichnung des
gesamten Liqourraumes inklusive aller Nerven und Gefäße in den Originaldaten
verwendet wurde. Dieser Prozess ist semiautomatisch, da an schwierigen Stellen
manuell korrigiert werden musste.
Die Differenzierung der Nerven lässt sich derzeit algorithmisch noch nicht lösen,
deswegen mussten die Nerven auf der Basis von anatomischem Expertenwissen
ausschließlich manuell markiert werden. Die Abbildung 14 verdeutlicht die
Einzelschritte der semiautomatischen expliziten Segmentierung.
28
Abbildung 14: Die Einzelschritte der semiautomatischen expliziten Segmentierung. (a): das
original MR-CISS-Schnittbild mit deutlich sichtbaren Gefäßen (1), Nerven (2) und Hirnstamm (3)
im Liquorraum, (b): Morphologische Filterung zur Entfernung aller hypodensen Signale aus dem
Liquorraum, (c): Volumenwachstum zur anschließenden Separierung des Liquorraumes in den
morphologisch gefilterten Daten, (d): die Maske als Ergebnis des Volumenwachstums wurde
zur Markierung in die Originaldaten kopiert. Aufgrund der schwierigen anatomischen
Verhältnisse war eine manuelle Markierung der Nerven (2) (magenta) erforderlich. Die
Markierung des Hirnstamms (3) (cyan) wurde ebenfalls manuell durchgeführt.
Zur Vereinfachung der expliziten Segmentierung wurde eine Hierarchie der
Subvolumina festgelegt: dabei hatten die Nerven (Subvolumen 2) höchste Priorität,
gefolgt vom Liquor mit den darin verlaufenden Gefäßen (Subvolumen 1) und
anschließend der Hirnstamm (Subvolumen 3) mit der niedrigsten Priorität.
Am Ende des expliziten Segmentierungsvorgangs wurden den verschiedenen
Subvolumina Markierungsnummern, die so genannten tags, zugeordnet: tag 0 für die
Umgebungsstrukturen (Subvolumen 0), tag 1 für den Liquor mit den darin verlaufenden
Gefäßen (Subvolumen 1), tag 2 für die Hirnnerven (Subvolumen 2) und schließlich
tag 3 für den Hirnstamm (Subvolumen 3). Damit konnte jede segmentierte Struktur
genau identifiziert werden.
Das Verfahren des Volumenwachstums wurde darüber hinaus auch zur
Segmentierung der MR-TOF-Datensätze angewendet, um die darin enthaltenen
vaskulären Informationen zu extrahieren. Die Abbildung 15 zeigt exemplarische
Masken für die MR-CISS- und MR-TOF-Datensätze.
29
Abbildung 15: Die Entstehung der MR-CISS- und MR-TOF-Masken durch die explizite
Segmentierung. In den MR-CISS-Daten wurde der Liquorraum (a-grün) mit darin enthaltenen
Gefäßen semiautomatisch mit Hilfe des Volumenwachstums segmentiert. Die Nerven
(b-magenta) und der Hirnstamm (c-cyan) wurden anschließend manuell herausgefiltert. In den
MR-TOF-Daten wurden die Gefäße (a-grün) semiautomatisch mittels Volumenwachstum
markiert.
3.3.2. Registrierung
Da die Messung der MR-CISS- und MR-TOF-Datensätze zu unterschiedlichen
Zeitpunkten erfolgen kann, ändert sich auch die Lageposition der Patienten. Dies
macht eine Registrierung der Datensätze erforderlich, um eine optimierte Darstellung
unter Berücksichtigung aller Informationen zu erreichen. Im Rahmen der Registrierung
wurde der MR-TOF-Datensatz in das Koordinatensystem des MR-CISS-Datensatzes,
der als Referenzvolumen definiert wurde, transformiert. Die Abbildung 16
veranschaulicht schematisch das Verfahren der Registrierung von Datensätzen.
30
Abbildung 16: Das Prinzip der Registrierung und Fusion: Ausgehend von zwei
unterschiedlichen Originaldatensätzen als Eingabevolumina (MR-CISS und MR-TOF) ermittelt
die Registrierung eine Transformation, so dass korrespondierende Strukturen aufeinander
abgebildet werden. Im Rahmen der Reformatierung findet eine Interpolation des bewegten
Datensatzes (hier: MR-TOF) an den Gitterpositionen des Referenzdatensatzes (hier: MR-CISS)
statt. Anschließend werden in der Fusion die Werte der Voxel an korrespondierenden
Positionen zu einem Datenwert verbunden.
31
Der Registrierungsprozess ist ein iteratives Verfahren. Er wird so oft durchgeführt bis
eine optimale Ausrichtung der Datensätze gefunden wurde. Die Abbildung 17 zeigt den
schematischen Ablauf des Registrierungsprozesses.
Abbildung 17: Der Registrierungsprozess. Mit der Punktregistrierung werden die zu
registrierenden Datensätze (MR-CISS und MR-TOF) auf Basis korrespondierender
anatomischer Punkte manuell grob ausgerichtet. Für eine höhere Genauigkeit wird
anschließend die automatische Registrierung angewendet. Beginnend mit der Einheitsmatrix
(Identität) liefert die Transformation (1) eine Ausrichtung der beiden Datensätze. In der
Bewertung (2) wird die Qualität der Übereinstimmung ermittelt. In der Optimierung (3) werden
verbesserte Parameter der Transformationsmatrix (Rotation und Translation) berechnet. Die
Schritte 1, 2 und 3 können iterativ wiederholt werden, bis auf Basis der Bewertung eine
optimale Transformation gefunden ist und davon ausgehend eine Ausrichtung stattfindet.
Der Registrierungsprozess von zwei Datensätzen bestand aus zwei Schritten: der
manuellen Punktregistrierung und der automatischen Registrierung.
PUNKTREGISTRIERUNG: In der Punktregistrierung wurde eine grobe und vor allem
schnelle Vorregistrierung erzeugt (43). In den beiden zu registrierenden Datensätzen
wurden korrespondierende Punkte als Referenzen gewählt, die aufgrund ihrer
Anatomie leicht zu identifizieren waren (s. Abbildung 18). In dieser Arbeit wurden
folgende Korrespondenzpunkte gewählt: Hinterwand des IV. Ventrikels, ventraler
32
Hirnstamm, Meatus acusticus internus, A.basilaris und Cellulae ethmoidales auf der
rechten Seite.
Abbildung 18: Das Werkzeug zur Auswahl korrespondierender Punkte in der Punktregistrierung:
links - MR-CISS, rechts - MR-TOF. Die ausgewählten Punkte können im separaten Menü
(Point selection – Data set 1 und 2) in der Software verwaltet werden.
33
Für den Fall, dass es nicht möglich ist, korrespondierende Punkte zu bestimmen,
genügt für eine Vorregistrierung auch eine grobe Definition der Punkte „vorne-hinten“,
„rechts-links“ und „oben-unten“ (40).
Anhand der ausgewählten Punktkorrespondenzen wurde eine Transformation ermittelt,
die die Lage der beiden Datensätze zueinander korrigiert. Um die Qualität der
Transformation zu bewerten, wurde ein Punktfehler berechnet, welcher auf der Summe
der quadratischen Abstände der Punktpaare basiert. Bei einem Punktfehler größer als
eins wurde die Selektion der Punkte erneut angepasst, um eine bessere
Korrespondenz für die automatische Registrierung zu erhalten. Für die visuelle
Überprüfung der Ergebnisse stand eine „magische Linse“ zur Verfügung. Dabei wurde
dem MR-CISS-Datensatz der registrierte MR-TOF-Datensatz in einer Linse überlagert,
um die entsprechenden Strukturübereinstimmungen zu beurteilen. Die Linse konnte mit
Hilfe eines Cursors in alle Richtungen verschoben werden. Damit ließen sich sämtliche
Stellen des Bildes inspizieren (s. Abbildung 19). Zu einer besseren räumlichen
Darstellung wurden im Programm drei Schnittbilder in axialer, sagittaler und koronaler
Richtung verwendet. Sobald die Koordinaten in einer Darstellung verändert wurden,
passten sich die beiden anderen Schnittbilder automatisch an. In der Abbildung 20
werden die einzelnen Schritten der Punktregistrierung verdeutlicht.
Abbildung 19: Die Ausrichtung der Datensätze mittels Registrierung und anschließende
Überprüfung der Registrierungsqualität durch die Überlagerung der Datensätze mit Hilfe einer
„magischen Linse“.
34
Abbildung 20: Die Einzelschritte der Punktregistrierung.
AUTOMATISCHE REGISTRIERUNG: Auf Grund der manuellen Bestimmung der Punkte
konnte die zu Beginn durchgeführte Punktregistrierung nur eine begrenzte Genauigkeit
aufweisen und wurde deshalb im Anschluss durch eine automatische Methode
ergänzt (43).
Die eindeutige Ausrichtung der Original-CISS- und Original-TOF-Datensätze bei der
Überlagerung wurde durch eine Transformation beschrieben. Da sich diese Arbeit nur
mit Aufnahmen des Kopfes als unelastischen Körper beschäftigte, wurde eine global-
starre Transformation gewählt, die sich ausschließlich aus Translationen in und aus
Rotation um die x-, y-, oder z-Achse zusammensetzte. Bei der automatischen
Registrierung wurden iterativ die Transformationsparameter für die Translation und die
Rotation optimiert (40).
Die Übereinstimmung der beiden Datensätze wurde mit dem Entropiemaß
„Mutual Information“ berechnet (94). Dieses Bewertungsmaß beschreibt die statistische
Abhängigkeit von zwei Zufallsgrößen. Es stellte sich heraus, dass im Gegensatz zu
35
den anderen Methoden dieses Ähnlichkeitsmaß für die Registrierung von zwei
multimodalen 3D-Datensätzen sehr stabil ist (40). Der Wert der Mutual Information
wurde mit der Optimierungsmethode so lange verbessert, bis die zu registrierenden
Datensätze in Abhängigkeit von der verwendeten Transformation optimal
korrespondierten. Da in jedem Iterationsschritt der zu transformierende Datensatz im
Gitter des Referenzdatensatzes interpoliert werden musste, waren die Berechnungen
sehr aufwändig. Zur Beschleunigung wurden 3D-Texturen eingesetzt, die auf
modernen PC-Grafikkarten zur Verfügung stehen. Wegen der Größe der verwendeten
Datensätze wurden mindestens 128 MBytes Graphikspeicher benötigt. Da solche
Texturen in allen drei Raumrichtungen (x, y, z) eine Größe zur Basis 2 (2n; n=1, 2, 3…)
voraussetzten, wurde vor der Registrierung die Größe der Datensätze gegebenenfalls
erweitert. In den meisten Fällen wurde folgende Anpassung durchgeführt:
VoxelVoxelzyx 12851251296512512 ××→××=××
Bei der Erweiterung von 96 auf 128 Schichten musste der Stapel der Schnittbilder
sowohl „unten“ als auch „oben“ mit 16 ((128-96)/2=16) leeren Schichten (Datenwert 0)
ergänzt werden.
Nach der Registrierung erfolgte die Reformatierung. Dabei wurde basierend auf der
resultierenden Transformation der bewegte Datensatz im Gitter des
Referenzdatensatzes interpoliert und gespeichert. Dadurch entstanden jeweils zwei
Datensätze mit identischer Voxelzahl in x,- y,- z-Richtung, die anschließend problemlos
mit Hilfe der Bildverarbeitung visuell überlagert werden konnten. Zusätzlich wurde eine
eins-zu-eins Abbildung zwischen korrespondierenden Voxeln erzeugt, die die Fusion
der Daten wesentlich erleichterte.
3.3.3. Fusion
Die Gefäße in den MR-CISS-Daten wiesen niedrige (dunkel) und in den MR-TOF-
Daten hohe (hell) Intensitäten auf. Um eine Verbindung zwischen den MR-CISS und
MR-TOF zu erzielen, mussten zunächst die segmentierten MR-TOF-Datenwerte
invertiert [hohe Werte (hell) → niedrige Werte (dunkle)] werden, um vergleichbare
Repräsentationen zu erhalten. Die Abbildung 21 zeigt die Inversion der ursprünglichen
Datenwerte.
36
Abbildung 21: Die Inversion der Datenwerte in den MR-TOF-Daten, mit dem Ziel, sie an die
Repräsentation in den MR-CISS-Daten anzupassen. Dadurch wurden die hellen Gefäße in
dunkle umgewandelt.
Durch die eigentliche Fusion wurden die Intensitäts- und die Maskenvolumina der
MR-CISS- und MR-TOF-Daten kombiniert. Bei den Masken wurden die markierten
Bereiche des MR-CISS-Volumens mit den markierten Bereichen des MR-TOF-
Volumens ergänzt. Für die Intensitätsvolumina diente die MR-TOF-Maske als Basis für
die Fusion. Es wurden nur die maskierten Voxel des MR-TOF-Volumens
herangezogen, um nach der Inversion die entsprechenden Voxel des MR-CISS-
Volumens zu ersetzen. Die Einzelschritte der Fusion werden in der Abbildung 22
zusammengefasst. Die resultierenden Daten stellten die Grundlage für die
Visualisierung dar. Das Ergebnis der Fusion wird in der Abbildung 23 verdeutlicht.
Abbildung 22: Die Einzelschritte der Fusion eines MR-CISS- und eines MR-TOF-Datensatzes
nach Registrierung.
37
Abbildung 23: Die Darstellung eines fusionierten Datensatzes, der nach Registrierung der
MR-CISS- und MR-TOF-Aufnahmen entsteht. Die schlecht abgrenzbaren Gefäße (b) in der
MR-CISS wurden mit den zusätzlichen Gefäßinformationen (b) aus der MR-TOF ergänzt. Nach
der Fusion konnten alle Strukturen (a: Nerven, b: Gefäße und c: Hirnstamm) deutlich verbessert
abgegrenzt werden.
3.3.4. Visualisierung
Nach Registrierung, expliziter Segmentierung und Fusion der MR-CISS- und
MR-TOF-Daten wurden die Gefäße und Nerven mittels der direkten
Volumenvisualisierung dargestellt (40). Dazu wurden so genannte Transferfunktionen
verwendet, wobei für jedes der vier markierten Subvolumina eine eigene
Transferfunktion mit individuellen Einstellungen für Farbe (rot-grün-blau) und Opazität
zur Verfügung stand. Für eine bessere Orientierung bei der Einstellung dienten
zusätzlich Intensitätshistogramme, die in die Editoren der Transferfunktionen
eingeblendet waren.
Die Einstellung der einzelnen Transferfunktionen erfolgte auf folgende Weise: Da der
Hintergrund (Subvolumen 0) keine relevanten Informationen enthielt, wurden die Werte
so eingestellt, dass eine vollständige Transparenz dieses Subvolumens erreicht wurde.
Die Transferfunktion für den Hirnstamm (Subvolumen 1) mit maximalen
Opazitätswerten bewirkte eine opake Darstellung dieses Subvolumens. Für die
hypointensen Signale von Nerven (Subvolumen 2) und Gefäßen (Subvolumen 3)
mussten die Transferfunktionen so eingestellt werden, dass der hyperintense
Liquorraum durch die Zuordnung niedriger Opazität transparent dargestellt werden
konnte. Der Übergang zu den umgebenden Strukturen wurde mit einer stufenweisen
Anpassung der Opazität von den Maximal- zu Minimalwerten erreicht. In dieser Arbeit
wurden analog zu den anatomischen Atlanten die Nerven gelb, die Gefäße rot und der
Hirnstamm hellgrau dargestellt.
38
Die Abbildung 24 zeigt eine direkte Volumenvisualisierung der Gefäß-Nerven-
Beziehungen an der Oberfläche des Hirnstammes und exemplarisch die
Transferfunktion für die Opazität zur Darstellung der Gefäße (Subvolumen mit tag1).
Abbildung 24: Die Volumenvisualisierung mit entsprechender Transferfunktion für die Gefäße.
Die angewandten Methoden zur Beurteilung der MR-Datensätze sind Bestand-
teile der Programme „SegMed“ (Segmentierung) und „RegMed“ (Registrierung und
Fusion) (40). Die direkte 3D-Visualisierung der Datensätze erfolgte mit dem
Visualisierungsprogramm „QVis“ (86). Diese Software-Programme wurden am
Lehrstuhl für Grafische Datenverarbeitung und am Neurozentrum der
Neurochirurgischen Klinik der Universität Erlangen-Nürnberg entwickelt.
3.4. Evaluierung der Visualisierungsergebnisse
Untersucht wurden die Darstellung und der Verlauf folgender Gefäße: A.basilaris,
A.vertebralis, PICA, AICA und SCA jeweils auf beiden Seiten des Hirnstammes. Die
Gefäße wurden auf Schnittebene mit der 2D-VIS-CISS und 2D-VIS-TOF sowie in der
3D-Darstellung vor (3D-VIS-CISS) und nach (3D-VIS-FUSION) der Fusion verglichen
und bewertet.
Für die quantitative Auswertung der visualisierten Gefäße wurde ein
Bewertungssystem, eine so genannte Punktetabelle erarbeitet. Ein nicht dargestelltes
Gefäß erhielt die Wertung „0“ Punkte und ein komplett dargestelltes Gefäß die
maximale Punktzahl „5“. Bei der Vergabe von „1“ Punkt war das Gefäß nur
schemenhaft dargestellt. Bei „2“ Punkten konnte das Gefäß als solches erkannt
werden. Wenn der Abgang des Gefäßes eindeutig erfasst werden konnte, wurde es mit
„3“ Punkten bewertet. Bei „4“ Punkten war der entscheidende Bereich des Gefäßes
39
dargestellt (s. Tabelle 6). Die Abbildung 25 verdeutlicht an Hand von 3D-Beispielen die
Einteilung der Gradpunkte.
Gradpunkte (Punkte) Bedeutung
0 Gefäß nicht visualisiert 1 Gefäß schlecht, schemenhaft dargestellt 2 Gefäß als solches erkennbar 3 Abgang des Gefäßes dargestellt 4 Entscheidende Gefäßbereiche dargestellt 5 Gefäß komplett dargestellt
Tabelle 6: Das Bewertungsschema zur Gefäßvisualisierung (vgl. Abbildung 25).
Abbildung 25: Die Veranschaulichung des Bewertungsschemas zur Klassifikation der
3D-Visualisierung auf Basis von Tabelle 6. Gradpunkt 1: Aa.vertebralis sind nur schemenhaft
dargestellt. Der Verlauf kann nur erahnt werden. Gradpunkt 2: Aa.vertebralis sind erkennbar,
jedoch nicht vollständig. Gradpunkt 3: nur die Abgänge der beiden A.vertebralis sind dargestellt,
der weitere Verlauf ist nicht sichtbar. Gradpunkt 4: der entscheidende Bereich (Kompression)
der A.vertebralis links ist dargestellt. Gradpunkt 5: der gesamte Verlauf der A.vertebralis ist sehr
gut sichtbar.
40
4. ERGEBNISSE
4.1. Die 2D- und 3D-Gefäßdarstellung bei allen Pati enten
Die Gefäße in den 2D- und 3D-Visualisierungen wurden unter Anwendung der im
Kapitel „Material und Methoden“ genannten Bewertungstabelle 6 verglichen. Darauf
basierend ergaben sich die in den Tabellen 7 und 8 zusammengefassten Ergebnisse.
Median Median Median Median A.basilaris 5 5 5 5 A.vertebralis re 5 5 2 5 A.vertebralis li 3 5 2 5 PICA re 0 0 0 0 PICA li 0 0 0 0 AICA re 5 3 3 5 AICA li 5 2 2 4 SCA re 4 4 2 4 SCA li 4 4 2 4
Tabelle 8: Die Medianwerte der untersuchten Gefäße bei 80 Datensätzen.
41
Bei den 2D-VIS-CISS- und 2D-VIS-TOF-Darstellungen handelt es sich um visualisierte
Schnittbilder. Die 3D-VIS-CISS und 3D-VIS-FUSION sind Volumenvisualisierungen,
wobei 3D-VIS-CISS vor und 3D-VIS-FUSION nach der Fusion visualisiert wurden.
In der Punktebewertungstabelle konnte die Gefäßdarstellung in der fusionierten
3D-Visualisierung das beste Gesamtergebnis mit 3,96 Punkten erzielen. In den
Schnittbildern der MR-TOF-Daten, die nur Gefäße abbildeten, war eine
Wiedererkennungsrate der Gefäße mit 3,88 Punkten zu verzeichnen. Die 3D-VIS-CISS
stellte die Gefäße insgesamt mit 2,65 Punkten dar und lag in der Darstellungsqualität
unterhalb der 2D-VIS-CISS (3,60 Punkte).
Beim Betrachten der Gesamtergebnisse der kleineren Gefäße, zu denen die AICA und
die SCA gehören, konnte deren Visualisierung in der 2D-VIS-CISS am besten
durchgeführt werden (AICA - mit durchschnittlich 3,79 Punkten, SCA - mit durch-
schnittlich 3,88 Punkten). Die größeren vaskulären Strukturen wurden in dieser
2D-Darstellung meist nur schemenhaft wiedergegeben (A.basilaris – mit 3,62 Punkten;
A.vertebralis – mit durchschnittlich 3,62 Punkten). Im Gegensatz dazu eignet sich die
MR-TOF-Sequenz primär zur Darstellung der großen Gefäße, wie der A.basilaris und
A.vertebralis. Die Darstellung der großvolumigen Gefäße konnte nach der Fusion im
Vergleich zur 3D-VIS-CISS vor der Fusion um fast 1 bis 2 Gradpunkte verbessert
werden. Die kleineren Gefäße wurden nach der Fusion nicht wesentlich besser
abgebildet (AICA – Verbesserung um durchschnittlich 0,45 Punkte und
SCA - Verbesserung um durchschnittlich 0,8 Punkte).
Eine zusätzliche Übersicht liefert die Abbildung 26, in der die Mittelwerte der
untersuchten Gefäße grafisch dargestellt werden. Die großen Gefäße, A.basilaris und
A.vertebralis, sowie PICA wurden in der 2D-VIS-TOF im Gegensatz zur 2D-VIS-CISS
zwischen 3,5 und 5 Punkte abgebildet. In der 3D-VIS-FUSION wurde ihre Darstellung
im Gegensatz zur 3D-VIS-CISS fast um die Hälfte verbessert. Bei den kleineren
Gefäßen, wie AICA und SCA ist diese Verbesserung sowohl in den 2D- als auch in den
3D-Bildern nicht sonderlich groß.
Die verbesserte Darstellung von Blutgefässen mit Hilfe der Fusion ist aus der
Abbildung 27 ersichtlich. Die auf der linken Seite dargestellte 3D-Visualisierung zeigt
eine Darstellung von neurovaskulären Beziehungen an der venterolateralen Medulla.
Eine bessere Darstellung der vaskulären Strukturen und der NVK wird durch die
Fusion von MR-CISS- und MR-TOF-Daten erzielt.
42
Gesamtergebnis
0
1
2
3
4
5
A.basilaris A.vertebralis re A.vertebralis li PICA re PICA li AICA re AICA li SCA re
Gefäße
Mitt
elw
ert
2D-VIS-CISS 2D-VIS-TOF
3D-VIS-CISS 3D-VIS-FUSION
Abbildung 26: Die Mittelwerte von Gradpunkten der untersuchten Gefäße. Die großen Gefäße,
A.basilaris und A.vertebralis, sowie PICA wurden in der 2D-VIS-TOF im Gegensatz zu
2D-VIS-CISS mit 3,5 bis 5 Punkten dargestellt. In der 3D-VIS-FUSION wurde ihre Darstellung
im Gegensatz zur 3D-VIS-CISS fast um die Hälfte verbessert. Bei den kleineren Gefäßen, wie
AICA und SCA ist diese Verbesserung sowohl in den 2D- als auch in den 3D-Darstellungen
nicht so bedeutend.
Abbildung 27: Die 3D-Visualisierung der neurovaskulären Zielregion auf Basis der 3D-VIS-CISS
und der fusionierten Daten eines Patienten mit arterieller Hypertonie und NVK an den N.9+10
(links). Die zusätzliche Darstellung der Gefäße, die aus den MR-TOF-Daten extrahiert wurden
(mitte). Der Verlauf und die Kontaktstelle der linken A.vertebralis kann in der 3D-VIS-CISS nicht
eindeutig identifiziert werden. Erst nach der Fusion mit der MR-TOF-Sequenz werden der
Verlauf und der Bezug der Arterie zum Hirnstamm deutlich (rechts).
43
Für die Beurteilung der Beziehung zwischen den N.trigeminus und der SCA wurde der
Messbereich bewusst weiter kranial angesetzt. Folglich musste bei diesen Messungen
auf den kaudalen Abschnitt des Hirnstamms verzichtet werden. Die Anzahl der
kaudalen fehlenden Gefäße von insgesamt 40 gemessenen Datensätzen kann der
Tabelle 9 entnommen werden.
Sequenz A.vertebralis re A.vertebralis li PICA re PICA li
2D-VIS-CISS 2 2 28 28 2D-VIS-TOF 3 3 27 27
Tabelle 9: Die Anzahl fehlender Gefäße bei 40 Trigeminuspatienten. Diese wurden auf Grund
der kranialen Messung nicht erfasst.
Bei der Beurteilung der neurovaskulären Kompression des 9. und 10. Hirnnerven lag
der Messbereich weiter kaudal. Bei 40 Datensätzen konnte die im kranialen Bereich
des Hirnstamms verlaufende SCA in einigen Fällen nicht erfasst werden. Die Anzahl
der fehlenden Gefäße ist in der Tabelle 10 zusammengefasst.
Sequenz PICA re PICA li SCA re SCA li
2D-VIS-CISS 12 10 20 20 2D-VIS-TOF 9 7 20 20
Tabelle 10: Die Anzahl fehlender Gefäße bei 40 Hypertoniepatienten. Diese wurden auf Grund
der kaudalen Messung nicht erfasst.
4.1.1. Pulsationsartefakte im Liquorraum
Die Strömungs- und Pulsationsartefakte wurden durch die physiologische Pulsation der
Gefäße im Liquorraum hervorgerufen und konnten trotz absoluter Ruhelage des
Patienten während der MRT-Messung nicht vermieden werden. Die Artefakte können
in bestimmten Fällen die Gefäße entweder ganz oder zumindest teilweise verdecken
und führen dadurch zu einer eingeschränkten Aussagekraft in der Darstellung. Aus der
Tabelle 11 und der Abbildung 28 ist ersichtlich, dass die Anzahl der störenden
Artefakte sowohl in den Schichtbildern (durchschnittlich 31,8 Artefaktdatensätze), als
auch in den 3D-VIS-CISS-Bildern (durchschnittlich 31,9 Artefaktdatensätze) sehr hoch
war. Mit Hilfe der Fusion konnte die Anzahl der Artefakte verringert werden. In der
3D-VIS-FUSION sind nur noch durchschnittlich 11,8 Datensätze mit Artefakten zu
finden. Aufgrund der separaten Darstellung der vaskulären Strukturen in den
44
2D-VIS-TOF führten die Pulsationsartefakte zu keiner großen Störung der Bildqualität
und wurden deshalb in der Tabelle 11 nicht aufgeführt.
n=80 Schnittbilddarstellung Volumenvisualisierung
Gefäße 2D-VIS-CISS 3D-VIS-CISS 3D-VIS-FUSION
A.basilaris 67 64 31 A.vertebralis re 40 40 13 A.vertebralis li 41 39 12 PICA re 11 13 3 PICA li 12 14 5 AICA re 41 35 12 AICA li 42 29 12 SCA re 37 27 10 SCA li 38 26 9
Tabelle 11: Die Anzahl der Datensätze mit den Pulsationsartefakten pro Gefäß in 80 Daten-
sätzen.
Pulsationsartefakte
0
10
20
30
40
50
60
70
80
A.basilaris A.vertebralisre
A.vertebralis li
PICA re PICA li AICA re AICA li SCA re SCA li
Gefäße
Anz
ahl d
er D
aten
sätz
e
2D-VIS-CISS
3D-VIS-CISS
3D-VIS-Fusion
Abbildung 28: Die Anzahl der Pulsationsartefakte in der 2D-VIS-CISS, 3D-VIS-CISS und
3D-VIS-FUSION, die eine komplette Darstellung der Gefäße verhindern.
Die Abbildung 29 zeigt eine Abnahme der Pulsationsartefakte nach der Fusion. In den
2D-VIS-CISS-Bildern sind die Gefäßkonturen von den ebenfalls schwarz
erscheinenden Pulsationsartefakten kaum zu unterscheiden. Die gleiche Problematik
tritt auch in der 3D-VIS-CISS durch die roten, fleckenförmigen Artefakte auf, die die
Gefäße nahezu vollständig verdecken. Im Gegensatz dazu sind die Pulsationsartefakte
nach der Fusion in den Schnittbildern so gering, dass es dadurch in der
Volumenvisualisierung zu keinen erheblichen Bildqualitätseinbußen kommt.
45
Abbildung 29: Die 2D-VIS-CISS-Darstellung zeigt die Pulsationsartefakte, die die A.basilaris
und A.vertebralis links überlagern. In den 2D-VIS-CISS- und 3D-VIS-CISS-Aufnahmen sind die
Gefäße durch die Artefaktüberlagerung nicht deutlich abgrenzbar. Nach der Fusion
(3D-VIS-FUSION) werden die Pulsationsartefakte minimiert und die Kompressionsstelle (X)
eindeutig erkennbar.
4.1.2. Flussartefakte im Liquorraum
Die Flussartefakte wurden durch einen zu niedrigen Blutfluss bei den größeren Arterien
verursacht. Insbesondere die A.vertebralis ist von den Flussartefakten besonders
häufig betroffen und wurde nie vollständig abgebildet. Der Verlauf des Gefäßes und
deren Abgänge konnten nicht objektiv nachvollzogen werden.
TN + HTN Patienten 2D-VIS-CISS
3D-VIS-CISS
3D-VIS-FUSION
mit Flussartefakte 40 40 0 A.basilaris n=80
ohne Flussartefakte 40 40 80 mit Flussartefakte 55 53 1
A.vertebralis re n=63 ohne Flussartefakte 8 10 62 mit Flussartefakte 56 56 1
A.vertebralis li n=66 ohne Flussartefakte 10 10 65
Tabelle 12: Die Anzahl der Flussartefakte in den besonders häufig betroffenen Gefäßen.
Die Tabelle 12 zeigt die Menge der Flussartefakte bei den besonders häufig
betroffenen Gefäßen A.basilaris und A.vertebralis. Sowohl in den 2D- als auch
3D-Darstellungen waren in 40 von 80 Datensätzen Flussartefakte vorhanden. Die
rechte A.vertebralis wurde in 63 von 80 Datensätzen, die linke in 66 von 80 Daten-
sätzen bei der MR-Messung miterfasst. In 55 von 63 und in 56 von 66
2D-VIS-CISS-Darstellungen wurde dieses Gefäß auf Grund der Flussartefakte nicht
vollständig dargestellt. Deshalb konnte die A.vertebralis in 53 Fällen rechts und
46
in 56 Fällen links nur teilweise 3D-visualisiert werden. Nach der Fusion waren fast alle
Datensätze artefaktfrei.
4.1.3. Rand- oder hirnstammnahe Gefäße
Bei der Darstellung der rand- oder hirnstammnahen Gefäße traten oft Probleme auf,
indem der Verlauf des betroffenen Gefäßes in den 3D-Bildern oft unterbrochen war.
Aus 44 von 80 Datensätzen, in denen die PICA vollständig abgebildet war, wiesen
11 Datensätze rand- oder hirnstammnahe Gefäße auf. In 4 von 11 Datensätzen rechts
sowie in 5 von 11 Datensätzen links konnte das Gefäß mit Hilfe der Fusion besser
dargestellt werden. Die AICA wurde in 25 von 80 Datensätzen rechts und in
31 Datensätzen links als rand- oder hirnstammnahes Gefäß identifiziert. In 4 von 25
Datensätzen rechts und in 9 von 31 links war ihre Abgrenzung zum Hirnstamm nach
der Fusion möglich. Die SCA konnte durch die Fusion in einem Datensatz auf der
rechten Seite und in zwei Datensätzen auf der linken Seite von insgesamt
5 Datensätzen rechts und 6 Datensätzen links in ihrem hirnstammnahen Verlauf von
der Umgebung abgegrenzt werden. Die Tabelle 13 fasst die Ergebnisse der rand- oder
hirnstammnahen Gefäße zusammen.
Gefäße (n=80)
nicht vorhanden
nicht rand- oder hirnstammnahe
rand- oder hirnstammnahe gleich besser
PICA re 37 32 11 7 4 PICA li 36 33 11 6 5 AICA re 0 55 25 21 4 AICA li 0 49 31 22 9 SCA re 14 61 5 4 1 SCA li 14 60 6 4 2
Tabelle 13: Die Ergebnisse der rand- oder hirnstammnahen Gefäße in 80 Datensätzen.
47
Die Abbildung 30 verdeutlicht die Ergebnisse der hirnstammnahen Gefäße vor und
nach der Fusion.
Abbildung 30: Die 3D-VIS-CISS-Bilder zeigen eine schlecht abgrenzbare hirnstammnahe AICA
auf der rechten und linken Seite des Hirnstammes. Nach der Fusion werden diese Gefäße
präziser dargestellt (3D-VIS-FUSION).
4.2. Die 2D- und 3D-Gefäßdarstellung der Hypertonie patienten
Die A.vertebralis und PICA haben bei der NVK der venterolteralen Medulla und der
Wurzeleintrittszonen des 9. und 10. Hirnnerven eine große Bedeutung. Für die genaue
Lokalisierung ihrer Position, ihres Abganges und ihres Verlaufs im Liquorraum sowie
ihrer räumlichen Beziehung zu den Hirnstrukturen, wurden von 40 Hypertonie-
patienten die MR-CISS- mit den MR-TOF-Datensätzen fusioniert. Diese wurden mit
Hilfe der Bewertungsskala evaluiert (s. Tabelle 6).
48
In den Tabellen 14 und 15 sind die wesentlichen Aspekte zusammengefasst. Die
Darstellungen der A.basilaris und der PICA in der 3D-VIS-FUSION (A.basilaris - 4,60
Punkte, PICA - 3,2 Punkte) hat sich zur 3D-VIS-CISS (A.basilaris - 3,70 Punkte,
PICA - 2 Punkte) um nahezu einen ganzen Bewertungspunkt verbessert. Die
Abbildung der A.vertebralis war nach der Fusion rechts um 2,15 Punkte und links um
1,95 Punkte besser. Die kleineren Gefäße AICA und SCA wurden durchschnittlich von
2,99 auf 3,38 Punkte bzw. von 3,5 auf 4,19 Punkte präziser dargestellt.
Median Median Median Median A.basilaris 5 5 5 5 A.vertebralis re 5 5 2 5 A.vertebralis li 5 5 3 5 PICA re 0 0 0 0 PICA li 0 0 0 0 AICA re 5 5 3 5 AICA li 5 2 3 3 SCA re 5 5 2 4 SCA li 5 5 2 4
Tabelle 15: Die Medianwerte der Bewertungspunkte bei den untersuchten Gefäßen in
40 Datensätzen.
49
Zur Veranschaulichung der Ergebnisse sind die Mittelwerte in der Abbildung 31
grafisch dargestellt.
Ergebnisse der Hypertonie-Patienten
0
1
2
3
4
5
6
A.basilaris A.vertebralis re A.vertebralis li PICA re PICA li AICA re AICA li SCA re SCA li
Gefäße
Mitt
elw
ert
2D-VIS-CISS 2D-VIS-TOF
3D-VIS-CISS 3D-VIS-FUSION
Abbildung 31: Die Mittelwerte von Gradpunkten der untersuchten Gefäße. Die großen Gefäße
A.basilaris und A.vertebralis wurden in der 2D-VIS-TOF im Gegensatz zu 2D-VIS-CISS mit
3,5 bis 4 Punkten nahezu vollständig abgebildet. In der 3D-VIS-FUSION wurde ihre Darstellung
(4,5 bis 5 Punkte) im Vergleich zur 3D-VIS-CISS (3 bis 3,5 Punkte) um 1 bis 2 Punkte
verbessert. Bei den kleineren Gefäßen, wie AICA und SCA, ist diese Verbesserung sowohl in
den 2D- als auch in den 3D-Bildern nicht so deutlich.
Bei der Betrachtung der Ergebnisse der nachfolgenden Abbildungen für jedes einzelne
Gefäß, wurden einige Zusammenhänge erkennbar. Die Darstellung der beiden
weitlumigen Gefäße (A.basilaris und A.vertebralis) wurden in der 2D-VIS-CISS mit
3,88 Punkten für A.basilaris und mit 4,26 Punkten für A.vertebralis bewertet. In der
2D-VIS-TOF wurde eine nahezu vollständige Darstellung beider Gefäße
(A.basilaris - 4,85 Punkte und A.vertebralis - 4,97 Punkte) erreicht. Im Gegensatz zur
3D-VIS-FUSION (A.basilaris - 4,60 Punkte und A.vertebralis - 4,90 Punkte) war jedoch
die Darstellung der Gefäße in der 3D-VIS-CISS spürbar schlechter
(A.basilaris - 3,70 Punkte und A.vertebralis - durchschnittlich 2,85 Punkte). Die
einzelnen Werte sind in den Abbildungen 32 und 33 graphisch dargestellt.
50
A.basilaris
0
1
2
3
4
5
6
2D-VIS-CISS 2D-VIS-TOF 3D-VIS-CISS 3D-VIS-FUSION
Darstellungsart
Wer
t
Mittelwert
Median
Abbildung 32: Die Mittelwerte und Medianwerte der Bewertungspunkte für die A.basilaris.
A.vertebralis
0
1
2
3
4
5
6
2D-VIS-CISS 2D-VIS-TOF 3D-VIS-CISS 3D-VIS-FUSION
Darstellungsart
Wer
t
Mittelwert reMedian re
Mittelwert liMedian li
Abbildung 33: Die Mittelwerte und Medianwerte der Bewertungspunkte für die rechte und linke
A.vertebralis.
Die großen Arterien konnten in den 3D-VIS-CISS-Bildern nicht präzise genug
visualisiert werden. In der 3D-VIS-FUSION wurden die Gefäßverläufe, die vaskulären
Abgänge und die neurovaskulären Kontaktstellen nahezu vollständig wiedergegeben
(s. Abbildung 34).
Bei der Detailbetrachtung der PICA in der Abbildung 35 zeigte sich analog zur
A.vertebralis und zur A.basilaris ein vergleichbares Ergebnis. Durch die Fusion von
unterschiedlichen Datensätzen wurde die Qualität der 3D-Darstellung teilweise um
mehr als einen Bewertungspunkt verbessert.
51
Abbildung 34: In der 3D-VIS-CISS sind die großen Gefäße, wie A.basilaris und A.vertebralis,
nur unvollständig visualisiert. Auch die PICA und ihr Abgang (X) wurden lückenhaft dargestellt.
Mit der 3D-VIS-FUSION wurden alle Gefäße, sowie der Abgang (X) der PICA sichtbar.
A.cerebelli inferior posterior (PICA)
0
1
2
3
4
2D-VIS-CISS 2D-VIS-TOF 3D-VIS-CISS 3D-VIS-FUSION
Darstellungsart
Wer
t
Mittelwert re
Mittelwert li
Median re = 0 Median li = 0
Abbildung 35: Eine Übersicht über die Mittelwerte der PICA.
52
Ergebnisse der 3D-VIS-FUSION für die großen Arterien, wie der A.vertebralis,
A.basilaris und der PICA, sind in den Abbildungen 36 und 37 dargestellt. Dabei sind
nicht nur die Gefäßverläufe sondern auch die vaskulären Abgänge und die
neurovaskulären Kontaktstellen sichtbar.
Abbildung 36: Der Abgang und Verlauf der Aa.vertebralis und der PICA sind in der
3D-VIS-CISS nicht deutlich erkennbar. Nach der Fusion kann sowohl der Abgang der PICA als
auch der gesamte Verlauf der Gefäße dargestellt und anschließend beurteilt werden.
53
Abbildung 37: In der 3D-VIS-CISS konnte der Abgang der PICA (X) sowie ihre Kompressions-
stelle nicht exakt dargestellt werden. Nach der Fusion wurden sowohl der Abgang der Arterie
als auch die Kompressionstelle wesentlich besser erkennbar.
Der Verlauf der kleinlumigen AICA wurde in der 2D-VIS-CISS mit 4,15 Punkten rechts
und mit 3,43 Punkten links sowie in der 2D-VIS-TOF mit 3,38 Punkten rechts und
2,28 Punkten links bewertet. Im Gegensatz dazu erreichte die SCA in beiden
Darstellungen eine nahezu vollständige Wertung (4,82 Punkte rechts / 4,88 Punkte
links). Die 3D-Darstellungen der beiden Arterien wichen dabei nur geringfügig
voneinander ab. Die Mittelwerte der 3D-VIS-CISS betrugen bei der AICA 2,99 Punkte
und bei der SCA 3,50 Punkte. In der 3D-VIS-FUSION wurden die AICA mit
3,38 Punkten und die SCA mit 4,15 Punkten bewertet (s. Abbildung 38 und 39).
A.cerebelli inferior anterior (AICA)
0
1
2
3
4
5
6
2D-VIS-CISS 2D-VIS-TOF 3D-VIS-CISS 3D-VIS-FUSION
Darstellungsart
Wer
t
Mittelwerte reMedian re
Mittelwerte liMedian li
Abbildung 38: Die Mittel- und Medianwerte der Bewertungspunkte der rechten und linken AICA.
54
A.cerebelli superior (SCA)
0
1
2
3
4
5
6
2D-VIS-CISS 2D-VIS-TOF 3D-VIS-CISS 3D-VIS-FUSION
Darstellungsart
Wer
t
Mittelwerte reMedian re
Mittelwerte liMedian li
Abbildung 39: Die Mittel- und Medianwerte der Bewertungspunkte der rechten und linken SCA
In der Abbildung 40 ist der Verlauf der kleinvolumigen Arterien in der fusionierten
3D-Visualisierung dargestellt.
Abbildung 40: Der beidseitige Verlauf der AICA konnte in der 3D-VIS-CISS eindeutig nach-
vollzogen werden. Nach der Fusion wurde die Darstellung in der 3D-VIS-FUSION nur
geringfügig verbessert.
4.2.1. Pulsationsartefakte im Liquorraum
Die Pulsationsartefakte konnten, analog zum gesamten Patientenpool, auch bei
40 analysierten Hypertoniedatensätzen gefunden werden. Wie in der Tabelle 16 und
Abbildung 41 dargestellt, wurden auch in diesen Fällen mit Hilfe der Fusion die
Pulsationsartefakte im Liquorraum erheblich reduziert.
55
In der 2D-VIS-CISS waren die Artefakte in 12 von 40 Datensätzen nachweisbar. Die
Werte in der 3D-VIS-CISS lagen nur minimal darunter (9 von 40 Datensätzen). In der
3D-VIS-FUSION waren dagegen nur noch 4 artefaktbehaftete Datensätze vorhanden.
In Anbetracht der deutlich höheren Datenwerte in den 2D-VIS-TOF führten die
Pulsationsartefakte zu keiner wesentlichen Beeinträchtigung der Bildqualität und
wurden aus diesem Grund in der Tabelle 16 nicht aufgeführt.
n=40 Schnittbilddarstellung Volumenvisualisierung
Gefäße 2D-VIS-CISS 3D-VIS-CISS 3D-VIS-FUSION
A.basilaris 32 30 15 A.vertebralis re 10 9 4 A.vertebralis li 10 8 3 PICA re 4 4 0 PICA li 5 4 1 AICA re 11 10 4 AICA li 12 8 3 SCA re 8 5 2 SCA li 9 7 2
Tabelle 16: Die Anzahl der Datensätze mit Pulsationsartefakten pro Gefäß in 40 Datensätzen.
Pulsationsartefakte
0
5
10
15
20
25
30
35
A.basilaris A.vertebralisre
A.vertebralis li
PICA re PICA li AICA re AICA li SCA re SCA li
Gefäße
Anz
ahl d
er D
aten
sätz
e
2D-VIS-CISS
3D-VIS-CISS
3D-VIS-FUSION
Abbildung 41: Die Anzahl der artefaktbehafteten Datensätze.
Die Abbildung 42 zeigt die Problematik der Pulsationsartefakte im Bereich des
Liquorraumes auf. In den MR-CISS-Schnittbildaufnahmen wurde die A.basilaris
teilweise von den Pulsationsartefakten überlagert, sodass wesentliche Teile der
Gefäße und deren Abgänge in der 3D-VIS-CISS nicht vollständig abgebildet werden
konnten. Die 3D-VIS-FUSION führte dabei mit den deutlich reduzierten
Rauschartefakten zu einer problemlosen Analyse der vaskulären Strukturen.
56
Abbildung 42: Auf dem Schichtbild (2D-VIS-CISS) ist zuvor die A.basilaris von den
umgebenden Pulsationsartefakten überlagert, kann jedoch insgesamt noch abgegrenzt werden
(Bild links). Dies ist in der 3D-VIS-CISS nicht mehr möglich (Bild mitte). Die Gefäße wurden
durch die roten Flecken nahezu vollständig verdeckt. Nach der Fusion (3D-VIS-FUSION)
wurden die Artefakte reduziert und die Gefäße deutlicher dargestellt (Bild rechts).
4.2.2. Flussartefakte im Liquorraum
In Anlehnung an die Vorgehensweise im Kap. 4.1.2. wurden die Flussartefakte der
beiden größeren Gefäße, der A.vertebralis und A.basilaris, auch in den 40 Datensätzen
der Hypertonie-Patienten untersucht.
Die A.vertebralis spielt bei der Entstehung der Hypertonie eine bedeutende Rolle. Aus
diesem Grund erscheint es wichtig, ihren Verlauf und ihre Abgänge für die Beurteilung
des möglichen Zusammenhanges zwischen der NVK und der Hypertonie präzise
darzustellen. In den 2D-Darstellungen waren die Flussartefakte in 32 von 40 Daten-
sätzen rechts und in 31 von 40 Datensätzen links nachweisbar. In 30 Datensätzen
rechts sowie in 31 Datensätzen links wurde die A.vertebralis nur unvollständig
3D visualisiert. Nach der Fusion wurden die Flussartefakte lediglich in einem Datensatz
nachgewiesen.
Ähnliches Ergebnis war auch bei der A.basilaris festzustellen. Sowohl in der
2D- als auch in der 3D-Visualisierung waren jeweils 15 von 40 Datensätzen mit den
Flussartefakten behaftet. In der 3D-VIS-FUSION dagegen waren alle Datensätze
artefaktfrei (s. Tabelle 17).
57
HTN Patienten 2D-VIS-CISS
3D-VIS-CISS
3D-VIS-FUSION
mit Flussartefakte 15 15 0 A.basilaris n=40
ohne Flussartefakte 25 25 40 mit Flussartefakte 32 30 1
A.vertebralis re n=40 ohne Flussartefakte 8 10 39 mit Flussartefakte 31 31 1
A.vertebralis li n=40 ohne Flussartefakte 9 9 39
Tabelle 17: Die Anzahl der Datensätze mit Flussartefakten in den besonders häufig betroffenen
Gefäßen.
Die Abbildung 43 zeigt die Flussartefakte in den 2D-VIS-CISS sowie vor und nach der
Fusion.
Abbildung 43: Die 2D-VIS-CISS-Darstellung zeigt die Flussartefakte der Aa.vertebralis. Die
Gefäße sind nicht komplett dargestellt (Bild links). In der 3D-VIS-CISS konnte der Verlauf der
Gefäße und deren Abgänge nicht vollständig visualisiert werden (Bild mitte). Nach der Fusion
sind die Gefäße in der 3D-VIS-FUSION deutlich sichtbar (Bild rechts).
4.2.3. Rand- oder hirnstammnahe Gefäße
Wie auch beim gesamten Patientenpool wurden auch hier die rand- oder
hirnstammnahen Gefäße untersucht. Von insgesamt 40 Datensätzen war die PICA in
10 Datensätzen nicht nachweisbar. Von den restlichen 30 Datensätzen hatten nur
6 Datensätze rechts und 7 links ein rand- oder hirnstammnahes Gefäß. Nach der
Fusion konnten anschließend zwei Datensätze verbessert werden.
Die englumige AICA war in 20 von 40 Datensätzen auf beiden Seiten des Hirnstamms
rand- oder hirnstammnahe. Davon konnte in 4 Datensätzen eine Verbesserung durch
die Fusion erreicht werden. Die SCA war in 2 Datensätzen rechts und in 3 Datensätzen
links rand- oder hirnstammnahe. Durch die Fusion konnte lediglich ein Datensatz
58
optimiert werden. Dieser Zusammenhang ist an einem Beispiel in der Abbildung 44 zu
erkennen. Die Tabelle 18 gibt einen Überblick über die Ergebnisse der rand- oder
hirnstammnahen Gefäße wieder.
Abbildung 44: Wegen des hirnstammnahen Verlaufs der Aa.vertebralis konnten diese in der
3D-VIS-CISS nur in ihren Abgängen dargestellt werden. Nach der Fusion waren der Abgang
und der Verlauf der gesamten Gefäße deutlich erkennbar (3D-VIS-FUSION). Die PICA wurde in
der 3D-VIS-CISS nur teilweise visualisiert, der Abgang der PICA und die Kompressionsstelle
wurden erst in der 3D-VIS-FUSION sichtbar.
59
Gefäße (n=40)
nicht vorhanden
nicht rand- oder hirnstammnahe
rand- oder hirnstammnahe gleich besser
PICA re 10 24 6 4 2 PICA li 10 23 7 5 2 AICA re 0 20 20 16 4 AICA li 0 20 20 16 4 SCA re 14 24 2 2 0 SCA li 14 23 3 2 1
Tabelle 18: Die Ergebnisse der rand- oder hirnstammnahen Gefäße in 40 Datensätzen.
4.3. Klinische Aspekte
Für die klinisch-experimentelle Studie wurden insgesamt 40 Patienten mit essentieller
Hypertonie ausgewählt. Die Datensätze von 20 Männern und 20 Frauen im Alter
zwischen 22 und 83 Jahren wurden bearbeitet und anschließend einer eingehenden
Analyse unterzogen. Das Durchschnittsalter der Patientengruppe betrug 53,25 Jahre.
Die Altersverteilung der Patienten ist in der Abbildung 45 dargestellt.
Altersverteilung
0
1
2
3
4
5
6
20-30 31-40 41-50 51-60 61-70 71-80 81-90
Jahre
Per
sone
nanz
ahl
männlichweiblich
Abbildung 45: Die Altersverteilung der an der primären Hypertonie erkrankten Patienten.
Die ermittelten mittleren systolischen und diastolischen Blutdruckwerte wurden
anschließend in verschiedene Gruppen eingeteilt (s. Tabelle 19). Daraus ist ersichtlich,
dass 13 Patienten (76,5%) erhöhte mittlere systolische und 5 Patienten (29,4%)
erhöhte mittlere diastolische Werte aufwiesen. Bei 9 Patienten (52,9%) erfolgte keine
Absenkung der Blutdruckwerte während der Nachtzeit.
Schulausbildung: 09/1985 – 06/1990 Mittelschule in Alma-Ata/ Kasachstan 09/1990 – 07/1993 Realschule in Schwabach 09/1993 – 07/2000 Adam-Kraft-Gymnasium in Schwabach Abschluss: Hochschulreife Gesamtnote: 1,9 Studium: 10/2000 – 10/2006 Friedrich-Alexander-Universität in Erlangen Studiengang: Humanmedizin 08/2002 Ärztliche Vorprüfung 08/2003 Ärztliche Prüfung (1. Teil) 08/2005 Ärztliche Prüfung (2. Teil) 10/2006 Ärztliche Prüfung (3. Teil) Gesamtnote: gut Praktisches Jahr: 10/2005 – 02/2006 Chirurgie: Unfall- und Viszeralchirurgie in Ottobeuren bei Prof. Dr. Baumgartner und Dr. Fritz 02/2006 – 05/2006 Neurochirurgie (Wahlfach): Neurochirurgische Klinik in Aarau / Schweiz bei Prof. Dr. Landolt 05/2006 – 09/2006 Innere Medizin: Kardiologische Abteilung der Universität Erlangen bei Prof. Dr. Daniel Approbation: 23/10/2006 Erlangen
BESCHÄFTIGUNG
01/01/2007 Assistenzärztin in der chirurgischen Abteilung in Ottobeuren bei Prof. Dr. med. U. Baumgartner und Dr. med. S. Fritz