PFLEGE
AWARDS
Forschergeist gefragt: 14. Novartis Oppenheim-Förderpreis für MS-Forschung ausgelobt
FernstudiumCheck Award: Deutschlands beliebteste Fernhochschule bleibt die SRH Fernhochschule
Vergabe der Wissenschaftspreise der Deutschen Hochdruckliga und der Deutschen Hypertoniestiftung
Den Patientenwillen auf der Intensivstation im Blick: Dr. Anna-Henrikje Seidlein…
Wissenschaft mit Auszeichnung: Herausragende Nachwuchsforscher auf der Jahrestagung der Deutschen…
VERANSTALTUNGEN
Wichtigster Kongress für Lungen- und Beatmungsmedizin ist erfolgreich gestartet
Virtuelle DGHO-Frühjahrstagungsreihe am 22.03. / 29.03. / 26.04.2023: Herausforderungen in…
Pneumologie-Kongress vom 29. März bis 1. April im Congress Center…
Die Hot Topics der Hirnforschung auf dem DGKN-Kongress für Klinische…
Deutscher Schmerz- und Palliativtag 2023 startet am 14.3.
DOC-CHECK LOGIN
MS-Forschung: Läsionen schnell und effizient aufspüren
Automatischer Algorithmus zur MRT-Auswertung entwickelt
München (20. Dezember 2011) – Forscher des Krankheitsbezogenen Kompetenznetzes Multiple Sklerose (KKNMS) haben einen Algorithmus entwickelt, mit dem MRT-Bilder von MS-Patienten automatisch nach Läsionen gescreent werden können. „Unser Ansatz spart nicht nur Kosten und Zeit, sondern ist außerdem genauer als die herkömmliche manuelle Auswertung“, erklärt Studienleiter PD Dr. Mark Mühlau, Oberarzt in der Neurologischen Klinik des Klinikums rechts der Isar der Technischen Universität München.
Der Algorithmus eignet sich vornehmlich für die Grundlagenforschung und klinische Studien, weil hier in der Regel viele MRT-Bilder und demnach große Datenmengen ausgewertet werden müssen.
Die Magnetresonanztomografie (MRT) ist wichtiger Bestandteil bei der Diagnose von Multipler Sklerose (MS). Nur mit ihrer Hilfe lassen sich die für MS typischen T2-hyperintensen Läsionen in der weißen Hirnsubstanz aufspüren. Ihre Anzahl hängt stark mit verschiedenen MS-Symptomen, dem Behinderungsgrad und damit dem weiteren Krankheitsverlauf von Patienten zusammen. In der Grundlagenforschung ist das Läsionsvolumen daher von besonderem Interesse.
Algorithmus für moderne 3T MRT-Geräte
Der neu entwickelte Algorithmus ist aktuell für 3 Tesla (3T) MRT-Geräte mit einer dreidimensionalen T1-gewichteten Gradientenecho (GRE) Sequenz und einer konventionellen FLAIR Sequenz konzipiert. Das Studienergebnis hat gezeigt, dass die automatische Bildsegmentation dem manuellen Verfahren in Hinblick auf Sensitivität, Spezifität und Genauigkeit in nichts nachsteht. „Wir gehen sogar so weit zu sagen, dass unser Algorithmus der manuellen Auswertung überlegen ist, da es keine Effekte gibt, die allein auf den jeweiligen auswertenden Radiologen zurückzuführen sind (sogenannte user bias)“, meint Mühlau.
Für das KKNMS ist die Forschungsarbeit von Mühlaus Team von unschätzbarem Wert, da für das größte Projekt des Netzwerks, die Kohortenstudie, rund 1.000 MRT-Aufnahmen von Patienten mit früher MS bzw. klinisch isoliertem Syndrom (KIS) ausgewertet werden müssen. „Da erspart uns ein solcher Algorithmus viel Personal- und Zeitaufwand“, bestätigt Prof. Dr. Bernhard Hemmer, Leiter des Forschungsverbunds CONTROL MS, in dem die Kohortenstudie angesiedelt ist.
Die Studie wurde im Rahmen des KKNMS (Forschungsverbund CONTROL MS) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert. Der vollständige Forschungsbericht ist kürzlich in „NeuroImage“ unter dem Titel „An automated tool for detection of FLAIR-hyperintense white-matter lesions in multiple sclerosis“ erschienen (DOI 10.1016/j.neuroimage.2011.11032).
Abb.: Läsionsegmentierung bei zwei MS-Patienten (A und B). Obere Reihe: FLAIR-Sequenzen, mittlere Reihe: segmentierte Läsionen, untere Reihe: T1-gewichtete Bilder. Grafik: M. Mühlau et al.
Quelle: Krankheitsbezogenes Kompetenznetz Multiple Sklerose, 20.12.2011 (tB).