Bildgestützte Quantifizierung von Aneurysmareperfusion zur Beurteilung des Behandlungserfolges von Coil-Therapien

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1 Bildgestützte Quantifizierung von Aneurysmareperfusion zur Beurteilung des Behandlungserfolges von Coil-Therapien Nils Daniel Forkert 1, Thorsten Ries 2, Jens Fiehler 2, Karl Wegscheider 3, Heinz Handels 4, Dennis Säring 1, 1, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf 2 Klinik und Poliklinik für Neuroradiologische Diagnostik und Intervention, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf 3 Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf 4, Universität zu Lübeck Zerebrale Gefäßkrankheiten Der Schlaganfall ist dritthäufigste Todesursache in Deutschland 80% Blut-Minderversorgung (Embolien) 20% akute Blutungen Akute Blutungen resultieren meistens aus Rupturen von Gefäßmissbildungen. Beispiele: Arteriovenöse Malformationen (AVMs) Aneurysmen Arteriovenous Malformation Dipl.-Inf. Dennis Säring 1

2 Therapie zerebraler Aneurysmen Ziel: Reduktion der Blutzirkulation im Aneurysma Therapiemöglichkeiten: Neurochirurgischer Eingriff» Clipping Endovaskuläre Behandlung» Coiling Häufigste Therapieform: Coiling Meistens verwendet: Platin-Coils Problem: Aneurysma Reperfusion Coil-Kompaktierung Aneurysma-Wachstum Erneute Blutungsgefahr Aneurysma-Clipping Aneurysma-Coiling Aneurysma Reperfusion Reperfusionsvolumen treten in 7 34% aller Fälle auf In 5 21% aller Fälle ist eine erneute Behandlung notwendig Erhöhte Kosten und Risiko für den Patienten Neue Coils (z.b. mit biologisch aktiven Oberflächen) könnten bessere Resultate aufweisen Bewertung neuer Coils mittels dichotomen Parameter: Patienten bei Parameter erneute Blutung (ja/nein) >350 Patienten bei Parameter Reperfusion vorhanden (ja/nein) Problem: Dichotomer Parameter und subjektive Entscheidung Ausweg: kontinuierliche Bestimmung des Reperfusionsvolumens in µl Dipl.-Inf. Dennis Säring 2

3 Benötigte Bildsequenzen State-of-the-art: Digitale Subtraktionsangiographien (DSA) Keine 3D-Informationen Ionisierende Strahlung Invasives Verfahren Kontinuierliche Quantifizierung des Reperfusionsvolumens erfordern 3D-Bildsequenzen Optimal: 3D-MRA-Bildsequenzen Notwendig: 2 Datensätze Baseline (BL) Datensatz direkt nach Therapie Follow-up (FU) Datensatz ca. 6 Monaten später Baseline 2D-DSA Follow-Up 2D-DSA Verwendete Bildsequenzen TOF-MRA (time-of-flight) 3D mit hoher räumlicher Auflösung» 3T MR scanner (Siemens)» Matrix: 384 x 512 *» Größe: 0.39 mm x 039 mm* Schichtdicke: 0.7 mm *» 92 Schichten* (* = typische Werte)» Anatomische Information Verbesserter Blut-zu-Hintergrund Kontrast In der Klinik am häufigsten verwendete MRA Bildsequenz 3D TOF-MRA Dipl.-Inf. Dennis Säring 3

4 Verwendete Bildsequenzen Aneurysma Reperfusion Baseline-TOF-MRA Follow-Up-TOF-MRA Quantifizierung der Reperfusion Um Reperfusionsvolumen quantifizieren zu können, müssen BL- und FU-Datensatz registriert werden Unterschiedliche Patientenpositionen Unterschiedliche Scanner» Unterschiedliche FOVs State-of-the-Art Nicht-rigide Registrierung 1 (Free-Form-Deformation & Dämonenbasiert) Landmarkenbasierte Rigistrierung 2 (semi-automatisch) Aneurysma Baseline-TOF-MRA Reperfusion Follow-Up-TOF-MRA 1 De Craene et al.: Coil compaction and aneurysm growth: image-based quantification using non-rigid registration. SPIE Medical imaging 2008, vol Boussel et al. Aneurysm growth occurs at region of low wall shear stress: Patient-specific correlation of hemodynamics and growth in a longitudinal study. Stroke 39(11): Dipl.-Inf. Dennis Säring 4

5 Quantifizierung der Reperfusion Ziel dieser Arbeit: Entwicklung und Evaluation von zwei neuen Methoden zur Extraktion von Aneurysma-Reperfusionsvolumina Gesucht: rigide Transformation ϕ (Rotation, Translation), so dass FU- bestmöglich an BL-Datensatz angepasst wird Anatomische Strukturen bleiben unverändert 1. Methode: Grauwertbasiert 2. Methode: Segmentierungsbasiert ϕ Aneurysma Baseline-TOF-MRA Reperfusion Follow-Up-TOF-MRA Quantifizierung der Reperfusion Grauwertbasierte Methode: Angleichung der Grauwertintensitäten in BL- und FU-Datensatz Manuelle Lokalisation des Aneurysma in BL und FU Datensatz» Berechnung von Subvolumina (Reduktion der Berechnungszeit) Berechnung der optimalen Transformation durch Minimierung der Sum of Squared Difference (SSD) Subtraktion des BL- vom registrierten FU-Datensatz» Reperfusion hat erhöhte Werte Volume Growing mit Benutzer-definiertem unterem Schwellwert BL-Datensatz Registrierter FU-Datensatz Differenzbild Reperfusionsvolumen Dipl.-Inf. Dennis Säring 5

6 Quantifizierung der Reperfusion Segmentierungsbasierte Methode: Automatische Segmentierung der Gefäße in BL- und FU-Datensatz mittels Fuzzy-basierten Ansatz* Manuelle Lokalisation des Aneurysma in BL- und FU-Datensatz» Berechnung von Subvolumina (Reduktion der Berechnungszeit) Berechnung der optimalen Transformation auf Basis der Segmentierungen Subtraktion der BL-Segmentierung von der FU-Segmentierung» Negative Werte werden auf 0 gesetzt Largest Connected Component Analyse» Reperfusionsvolumen BL-Gefäßsegmentierung FU-Gefäßsegmentierung *Forkert et al.: Fuzzy Logic based Enhancement of Vascular Structures in Time-of-Flight MRA Images for Improved Cerebrovascular Segmentation Methods of Information in Medicine (akzeptiert) Reperfusion Evaluation Generelle Validierung der Funktion beider Ansätze Iterative bekannte Translation und Rotation eines BL-Datensatzes und anschließende Registrierung Vergleich der automatisch bestimmten Transformation mit bekannter Transformation Spezielle Validierung basierend auf 8 BL- und reale FU-Datensätze Goldstandard Reperfusionsvolumen:» Grauwertbasierte Registrierung von BL- und FU-Datensätzen» Bei Bedarf: Manuelle Korrektur der Transformation» Volume-Growing basierte Extraktion der Reperfusion» Bei Bedarf: Manuelle Nachbearbeitung Grauwertbasierte Quantifizierung Segmentierungsbasierte Quantifizierung Dipl.-Inf. Dennis Säring 6

7 Ergebnisse Generelle Validierung: Unterschiede zwischen bekannter und berechneter Transformation lagen im subvoxel Bereich Spezielle Validierung: Rechenzeit Grauwertbasierte Methode: 9 Min / Datensatz Rechenzeit Segmentierungsbasierte Methode: 5 Min/ Datensatz Datensatz Goldstandard (in µl) Grauwertbasiert (in µl) Abweichung (in %) Segmentierungsbasiert (in µl) Abweichung (in %) Ergebnisse Grauwertbasiert Segmentierungsbasiert Abweichung (in %) Datensatz 3D-Visualisierung von Datensatz 6 Dipl.-Inf. Dennis Säring 7

8 Diskussion Es wurden zwei Verfahren zur Quantifizierung von Aneurysma Reperfusionsvolumen vorgestellt. Grauwertbasiert Segmentierungsbasiert Die Ergebnisse haben gezeigt, dass die segmentierungsbasierte Methode schneller ist, weniger Benutzerinteraktion erfordert und genauere Ergebnisse im Vergleich zum Goldstandard liefert Weitere Quantifizierungen sind notwendig um Inter-Observer-Unterschiede zu bestimmen Kleine Reperfusionsvolumen sind schwierig zu quantifizieren Ausblick Statistische Analyse hat gezeigt, dass bei der kontinuierlichen Bestimmung des Reperfusionsvolumens die notwendige Studiengröße um bis zu 78% verringert werden kann bei gleicher statistischer Aussagekraft*. Dichtotom (Reperfusion: ja/nein): 356 Kontinuierlich (Reperfusion in µl): 78 Durch die vorgestellte Methode zur Quantifizierung von Aneurysma Reperfusionsvolumina können Reperfusionsvolumina objektiv bewertet werden, Reperfusionsvolumina intuitiv visualisiert werden und neue Coils schneller klinisch getestet werden *Thorsten Ries, Karl Wegscheider, Asmus Wulff, Kristin Radelfahr, Dennis Säring, Nils D. Forkert, Jens Fiehler: Quantification of Recurrence Volumes after Endovascular Treatment of Cerebral Aneurysm as Surrogate Endpoint for Treatment Stability Neuroradiology (akzeptiert) Dipl.-Inf. Dennis Säring 8

9 Danke für die Aufmerksamkeit Dipl.-Inf. Dennis Säring 9