ADC-basierte Einteilung vom Gliom-Subtypen in der prä-interventionellen diffusionsgewichteten MRT-Bildgebung

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URI: http://hdl.handle.net/10900/121944
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1219441
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-63308
Dokumentart: Dissertation
Date: 2021-12-21
Language: German
Faculty: 4 Medizinische Fakultät
Department: Medizin
Advisor: Klose, Uwe (Prof. Dr.)
Day of Oral Examination: 2021-11-11
DDC Classifikation: 610 - Medicine and health
License: Publishing license including print on demand
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Inhaltszusammenfassung:

 
Hintergrund: Gliome gehören zu den Tumoren, welche mit der größten Verkürzung an Lebenszeit einhergehen. Da die unterschiedlichen Gliom-Gruppen non-invasiv, also ohne Gewebegewinnung durch Operation oder Biopsie und anschließender histop-athologischer und molekulargenetischer Aufarbeitung, nicht ausreichend genau klassifiziert werden können, kann häufig die Prognose initial nicht zufriedenstellend abgeschätzt werden. Die diffusionsgewichtete MRT-Bildgebung stellt einen vielversprechenden Ansatz zur frühen, prä-interventionellen Klassifizierung dar. Ziel: Untersuchung des Potentials verschiedener Auswertungstechniken der diffusionsgewichteten Bildgebung zur Unterscheidung von drei molekularen Tumorsubgruppen: IDH wildtyp Glioblastome, IDH mutierte Astrozytome und Gliome mit 1p/19q-Co-Deletion, sog. Oligodendrogliome Methoden: Auswertung von 130 Patienten, welche bei Verdacht auf Gliom eine prä-interventionelle Diffusionsbildgebung mit hohen b-Werten erhielten. Es konnten 97 Patienten in die Studie eingeschlossen werden, davon 30 Astrozytome, 23 Oligodendrogliome und 44 Glioblastome. Anschließend wurden die Tumorregionen in der FLAIR-Sequenz eingezeichnet und auf die diffusionsgewichteten Bilder übertragen. Es wurden sowohl ADC-, AKC- und MD-maps berechnet und anschließend die Intensitäten der einzelnen Voxel der übertragenen Tumorvolumina statistisch ausgewertet. Ergebnisse: Es zeigten sich signifikante Unterschiede zwischen den drei Tumorsubgruppen in allen drei Auswertungsmethoden. In der ADC-basierten Evaluation ergaben sich höhere Signifikanzniveaus bei höheren b-Werten. Diese erhöhten sich nochmals, wenn der b0-Wert nicht in die Auswertung mit eingeschlossen wurde, vermutlich auf Grund von größerem Perfusionseinfluss auf die Bilder bei niedrigeren b-Werten. Trotzdem zeigten die Standardabweichungen in allen Auswertungsmethoden einen Überlappungsbereich. Die ADC-basierte Methode benötigt nur ein Drittel der Messdaten und könnte daher zu einer Messzeitreduktion von zwei Drittel bei mit den AKC-maps vergleichbaren Ergebnissen führen.
 
Hintergrund: Gliome gehören zu den Tumoren, welche mit der größten Verkürzung an Lebenszeit einhergehen. Da die unterschiedlichen Gliom-Gruppen non-invasiv, also ohne Gewebegewinnung durch Operation oder Biopsie und anschließender histop-athologischer und molekulargenetischer Aufarbeitung, nicht ausreichend genau klassifiziert werden können, kann häufig die Prognose initial nicht zufriedenstellend abgeschätzt werden. Die diffusionsgewichtete MRT-Bildgebung stellt einen vielversprechenden Ansatz zur frühen, prä-interventionellen Klassifizierung dar. Ziel: Untersuchung des Potentials verschiedener Auswertungstechniken der diffusionsgewichteten Bildgebung zur Unterscheidung von drei molekularen Tumorsubgruppen: IDH wildtyp Glioblastome, IDH mutierte Astrozytome und Gliome mit 1p/19q-Co-Deletion, sog. Oligodendrogliome Methoden: Auswertung von 130 Patienten, welche bei Verdacht auf Gliom eine prä-interventionelle Diffusionsbildgebung mit hohen b-Werten erhielten. Es konnten 97 Patienten in die Studie eingeschlossen werden, davon 30 Astrozytome, 23 Oligodendrogliome und 44 Glioblastome. Anschließend wurden die Tumorregionen in der FLAIR-Sequenz eingezeichnet und auf die diffusionsgewichteten Bilder übertragen. Es wurden sowohl ADC-, AKC- und MD-maps berechnet und anschließend die Intensitäten der einzelnen Voxel der übertragenen Tumorvolumina statistisch ausgewertet. Ergebnisse: Es zeigten sich signifikante Unterschiede zwischen den drei Tumorsubgruppen in allen drei Auswertungsmethoden. In der ADC-basierten Evaluation ergaben sich höhere Signifikanzniveaus bei höheren b-Werten. Diese erhöhten sich nochmals, wenn der b0-Wert nicht in die Auswertung mit eingeschlossen wurde, vermutlich auf Grund von größerem Perfusionseinfluss auf die Bilder bei niedrigeren b-Werten. Trotzdem zeigten die Standardabweichungen in allen Auswertungsmethoden einen Überlappungsbereich. Die ADC-basierte Methode benötigt nur ein Drittel der Messdaten und könnte daher zu einer Messzeitreduktion von zwei Drittel bei mit den AKC-maps vergleichbaren Ergebnissen führen.
 

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