Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03204.jsonl.gz/91

Longitudinal progression of White Matter Hyperintensities (WMH)
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Dr. Robert Vorburger
- Projektteam : Petra Irène Lustenberger
- Projektvolumen : CHF 30'000
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : Interne Förderung
- Projektpartner : Columbia University (Taub Institute for Research on Alzheimer's Disease and the Aging Brain)
- Kontaktperson : Robert Vorburger
Beschreibung
Nach den neuesten Zahlen von Alzheimer Schweiz leben aktuell
48'242 Frauen und 15'711 Männer im Alter von 85 Jahren und älter
mit einer Demenzerkrankung in der Schweiz. Sogenannte White Matter
Hyperintensities (WMH), welche in MRI -Aufnahmen der weissen
Hirnmasse gemessen werden können, sind deutliche Biomarker bei
Demenzkrankheiten.
Die derzeit angewendeten Techniken zur quantitativen Bestimmung von WMH erlauben Aussagen wie zum Beispiel «Herr Meier hat mehr WMH im visuellen Cortex als Herr Müller». Die quantitative Veränderung von WMH über die Zeit, welche wichtige Rückschlüsse über den Krankheitsverlauf erlauben würde, ist allerdings mit dem momentanen Stand der Technik nicht möglich. Aussagen wie «Das Volumen der WMH im visuellen Cortex hat sich bei Herr Müller in den letzten 6 Monaten um 12% erhöht» können immer noch nicht quantitativ, sondern nur qualitativ durch visuelle Inspektionen von Radiologen abgeschätzt werden.
In diesem Projekt soll ein intelligenter Algorithmus zur Bestimmung der longitudinalen Veränderung von WMH entwickelt werden. Folgende Schwierigkeiten sollen dabei adressiert werden:
- Die Koregistrierung der zeitlich versetzten Datensätze muss normiert werden.
- Die Veränderung im Volumen der WMH kann sehr klein sein und verlangt eine bis anhin nicht vorhandene Genauigkeit (accuracy and precision). Differenzanalysen reichen nicht aus, da sich die WMH morphologisch verändern.
- Der Grenzwert (threshold) für die dichotome Identifizierung der
WMH basiert auf der individuellen Intensitätsverteilung eines
Datensatzes. Für longitudinale Vergleiche muss ein übergreifender
Grenzwert gefunden werden, da selbst mit der gleichen
Aufnahmesequenz die Grundintensität variiert.
Der Algorithmus soll anschliessend in verschiedenen Studien eingesetzt werden um die Zusammenhänge zwischen der morphologischen Veränderung der WHM und dem Krankheitsverlauf der Demenz zu erforschen.