Ein neuer Ansatz zur automatisierten Analyse von Kopf- und Gehirnumfang an MR-Datensätzen

Abstract

Der Verlauf des Kopfumfangs gilt als grundlegender biometrischer Parameter für das Gehirnwachstum sowohl im klinisch pädiatrischen Setting als auch in der Wissenschaft und ist eng mit anderen Parametern assoziiert, wie dem intrakraniellem Volumen. Der Goldstandard der Kopfumfangsmessung, die manuelle Maßband-Messung, ist allerdings fehleranfällig. Hinzu kommt, dass sich das Wachstumsverhalten von Kopf und Gehirn im zeitlichen Verlauf unterscheidet und eine systematische Gegenüberstellung dieser beiden Parameter als Funktion des Alters bisher nicht existiert. Die Ziele der vorliegenden Arbeit waren die Entwicklung und Evaluation eines automatisierten Algorithmus zur Bestimmung von Kopf- und Gehirnumfang anhand von MRT-Daten. Der neuentwickelte Algorithmus sollte unter folgenden Aspekten untersucht werden: Zum einen die Validität, also die automatisierte Bestimmung des Kopfumfangs im Vergleich zum Goldstandard. Dabei wurde auch der bisher in der Literatur strittigen Fragestellung nachgegangen, ob es einen Unterschied gibt zwischen der Verwendung des Mittelwerts, des Medians und des Maximalwerts aus mehreren Messungen. Außerdem wurde die Anwendbarkeit der pränatal verwendeten, sonographischen Kopfumfangsformeln auf postnatale Probanden im Vergleich zum Goldstandard untersucht. Zum anderen wurde die Reliabilität des Algorithmus, also die Stabilität von wiederholten Messungen untersucht. Schließlich erfolgte die Analyse der drei Parameter Kopf- und Gehirnumfang sowie intrakranielles Volumen als Funktion von Alter und Geschlecht. Für die Studie standen T1-gewichtete 3D-Datensätze von 2013 gesunden Probanden (zwischen 0 und 86 Jahren) aus vier verschiedenen Datenbanken zur Verfügung. Bei 140 Probanden lagen zusätzlich manuell ermittelte Kopfumfangswerte vor, sodass diese den Validierungsdatensatz als Teil des Gesamtdatensatzes darstellen. Außerdem wurde ein Test-Retest-Datensatz aus wiederholten Messungen von drei gesunden Probanden (je n=40) analysiert. Der Algorithmus basiert in Teilen auf Routinen aus SPM12 (Wellcome Department, UCL London). Er läuft in Matlab (The Mathworks) und imitiert die manuelle Kopfumfangsmessung, indem eine konvexe Hülle („imaginäre Schlinge“) um axiale Schnitte gelegt wird, die drei vordefinierte Referenzpunkte (Occiput, anteriore Stirn und oberhalb des linken Ohres) schneiden muss. Optional kann hier eine Filterung der Kurve erfolgen. Um Positionierungsunterschiede auszugleichen, werden 40 Kippungen des Kopfes simuliert und analysiert. Auf der Basis der eigenen Analysen wird dann aus allen Messungen der maximale Wert genommen. Zusätzlich erfolgt eine Segmentierung (die Separierung des Gehirns in verschiedene Gewebeklassen), wodurch analog zum Kopfumfang auch der zugehörige Gehirnumfang bestimmt werden kann. Neben den Umfangswerten wurden auch der Längs- (okzipitofrontaler Diameter) und Querdurchmesser (biparietaler Diameter) zum Einsetzen in die sonographischen Kopfumfangsformeln bestimmt. Für den neuen Ansatz konnte in einer Subgruppe mit vorhandenen manuellen Messwerten (dem Goldstandard) eine hohe Validität festgestellt werden. Es zeigte sich zwar kein signifikanter Unterschied zwischen verschiedenen Varianten, jedoch bevorzugten vier von fünf Messgenauigkeits-Parametern einen Ansatz von „Maximalwert plus Filterung“. Die zum Vergleich ebenfalls herangezogenen Bestimmungsmethoden aus der Sonographie-Literatur zeigten im Vergleich eine hohe Übereinstimmung mit dem Goldstandard. Der Algorithmus zeigte über multiple Messungen hinweg eine sehr hohe Reliabilität der Ergebnisse. Bei der Untersuchung von Gehirn- und Kopfumfang sowie intrakraniellem Volumen als Funktion von Alter und Geschlecht zeigten sich für alle drei Parameter robuste Ergebnisse in Übereinstimmung mit der Literaturlage, mit jeweils einer Plateau-Bildung im Erwachsenen-Alter und jeweils geschlechtsspezifischen Unterschieden. Erstmalig konnte eine systematische Gegenüberstellung der beiden Parameter Kopf- und Gehirnumfang als Funktion von Alter und Geschlecht erfolgen. Zusammenfassend stellt der Algorithmus eine valide und reliable Methode zur automatisierten Bestimmung des Kopfumfangs dar und bietet vielversprechende neue Möglichkeiten durch die zusätzliche automatisierte Bestimmung auch des Gehirnumfangs.