Doktorarbeit Julia Arhelger

„Vergleich von DTI- und DKI-basiertem Fibertracking neurochirurgisch relevanter Faserbahnsysteme“
 

In der Hirntumorchirurgie spielt die Lokalisation funktionell relevanter Strukturen während der Operation eine wichtige Rolle und die maximal sichere Tumorvolumenreduktion gilt als operativer Goldstandard. Mit Hilfe präoperativer MRT Bildgebung können bereits im Vorfeld der OP aber auch während der Operation im Rahmen der Neuronavigation wichtige Informationen über Tumorcharakteristika eingespiegelt, aber auch die Lokalisation funktionell relevanter Areale und Verbindungen abgeleitet werden. Gerade bei Tumoren nahe solch funktionell wichtigen Verbindungsstrukturen ist eine präzise Darstellung zum Erhalt der Funktion notwendig.

Für die bildgebende Darstellung der Faserverbindungen wird heute die diffusionsgewichtete MRT-Bildgebung genutzt, die mit Hilfe verschiedener Modelle eine Visualisierung der Faserverbindungen erlaubt. Für eine möglichst präzise Darstellung der Bahnsysteme spielt jedoch nicht nur die Faserbahnrekonstruktion selbst eine Rolle, sondern auch die mathematische Modellierung der Diffusionsverteilungsfunktionen. Typischerweise wird hier trotz der bekannten Nachteile klinisch das Diffusions-Tensor-Modell (DTI) eingesetzt. Dieses Modell stellt eine stark vereinfachte Modellierung dar, so dass Faserbahnkreuzungen, Auffächerungen, aneinander angrenzende Bahnsysteme und die Grenzflächen der Bahnsysteme nicht hinreichend korrekt abgebildet werden können, was zum Erhalt der neurologischen Funktion der Patienten zum Teil zum Verbleib von Resttumor führt. Zur verbesserten Darstellung und insbesondere einer genaueren Beschreibung der räumlichen Ausdehnung der Faserbahnsysteme sind  daher alternative Verfahren notwendig.

Komplexere Modellierungen oder auch modellfreie Schätzungen der Diffusionsverteilungsfunktionen konnten bislang nur auf umfangreichen Bilddatensätzen (sehr lange Akquisitionsdauern > 20 Minuten) durchgeführt werden, wie sie in der klinischen Arbeit mit Patienten nicht akquirierbar sind. Eine neue Modellierung der Diffusionsverteilungsfunktionen mittels Diffusion-Kurtosis-Imaging (DKI) gibt nun die Möglichkeit bei geringer Akquisitionsdauer das tatsächliche Diffusionsverhalten besser abzubilden, und somit potentiell auch eine verbesserte Faserbahnrekonstruktion zuzulassen.

In wie weit sich die Modellierung mittels Diffusion-Kurtosis-Imaging im Rahmen klinischer Zeitvorgaben positiv auf die Darstellung von Faserbahnsystemen auswirkt ist bislang noch nicht untersucht und soll im Rahmen dieser Doktorarbeit analysiert werden.

Effekt der Modellierung mittels DTI (links) und DKI (rechts) auf die Visualisierung der motorischen Bahnsysteme.