Entwicklung und quantitative Analyse von Methoden zur Optimierung der diffusionsgewichteten Magnetresonanztomographie der Leber
Creators: name: Führes, Tobit
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2023

description: Die diffusionsgewichtete Magnetresonanz-Bildgebung hat sich für die Detektion der bei Tumorerkrankungen häufig auftretenden Metastasen in der Leber als sehr relevant erwiesen. Allerdings ist diese Bildgebungsmethode anfällig für Signalauslöschung durch Bewegung, besonders der linke Leberlappen ist aufgrund von Herzpulsation davon betroffen. Das Ziel dieser Arbeit war deshalb, die Bildqualität von diffusionsgewichteten Magnetresonanztomographie-Aufnahmen der Leber zu verbessern. Im ersten Teil der Arbeit wurde die Leistungsfähigkeit von fünf Bildnachbearbeitungs-Algorithmen evaluiert. Dafür wurde im ersten Schritt eine Methode entwickelt, um die Bildqualität quantitativ zu beurteilen. Mithilfe der Segmentierung verschiedener Regionen wurden die Reduktion der Signalauslöschung im linken Teil der Leber, die Sichtbarkeit von Lebermetastasen (Läsionen) in Patientendaten, die Datenkonsistenz im Vergleich zum unbearbeiteten Bild sowie die Beibehaltung eines niedrigen intravaskulären Signals bewertet. Diese vier Eigenschaften wurden in einem Gesamt-Qualitätsmaß gebündelt, womit für jeden der fünf Algorithmen die optimalen Parameter gefunden werden konnten. Die Auswertung zeigte, dass die Verwendung einer Tiefpassfilterung während der Nachbearbeitung zu verbesserten Ergebnissen führt. Drei der fünf optimierten Algorithmen konnten die Bildqualität signifikant verbessern, indem die Signalauslöschung reduziert und die Läsionssichtbarkeit verbessert wurde. Das intravaskuläre Signal wurde dabei jedoch höher. Am besten geeignet waren ein Algorithmus zur gewichteten Mittelung der Einzelbilder sowie ein iterativer Ausreißer-Erkennungs-Algorithmus. Somit zeigte sich, dass die klinische Diagnostik durch die Anwendung von Nachbearbeitungs-Algorithmen verbessert werden kann. Im zweiten Teil wurde evaluiert, ob mithilfe maschinellen Lernens ein noch besseres Ergebnis erzielt werden kann. Dafür wurde ein neuronales Netzwerk entwickelt, das nicht wie üblich mit Paaren von Eingabe- und Zielbildern trainiert wurde, sondern allein darauf, die oben definierten Bildmerkmale zu verbessern. Das Netzwerk war im Gegensatz zu den Nachbearbeitungs-Algorithmen in der Lage, die Gefäße zu erkennen und das intravaskuläre Signal zu reduzieren. Signalauslöschung und Läsionssichtbarkeit wurden ebenso verbessert, wenn auch zu einem geringeren Grad als bei den Algorithmen aus Teil 1. In Summe wurde die Bildqualität, gemessen am vorher definierten Qualitätsmaß, deshalb besser. Drei Radiologen bewerteten übereinstimmend, dass die Bildqualität sowohl durch das neuronale Netzwerk als auch durch die Bildnachbearbeitung besser wurde. Beim Vergleich dieser beiden Methoden wurde kein eindeutiger Favorit gefunden. Im dritten Teil wurde untersucht, ob die Bildaufnahme mithilfe spezieller Diffusionskodierungen, deren erstes und/oder zweites Gradientenmoment auf einen bestimmten Wert bzw. auf 0 gesetzt wurde, eine Verhinderung der Signalauslöschung schon während der Messung erreichen kann und dabei gleichzeitig das intravaskuläre Signal niedrig gehalten werden kann. Dafür wurden in einer Studie mit gesunden Probanden fünf verschiedene Diffusionskodierungen angewandt und bewertet. Je geringer die Gradientenmomente waren, desto geringer wurde die Signalauslöschung und desto heller wurden die Gefäße. Ein Wert, bei dem beide Ziele erreicht werden, konnte nicht gefunden werden. Somit stellte sich heraus, dass aufgrund dieses gegenläufigen Effekts zwischen Reduktion der Signalauslöschung und Erhöhung des intravaskulären Signals ein Kompromiss zwischen beiden Zielen eingegangen werden muss.