Einfluss der event-basierten Bewegungskorrektur auf die Bestimmung pharmakokinetischer Parameter bei PET-Hirnuntersuchungen

Transkript

1 Einfluss der event-basierten Bewegungskorrektur auf die Bestimmung pharmakokinetischer Parameter bei PET-Hirnuntersuchungen J. Langner 1, H. Mölle 1, L. Oehme 2, F. Hofheinz 3, B. Beuthien-Baumann 2, J. van den Hoff 1,2 1 PET-Zentrum, Institut für Radiopharmazie, Forschungszentrum Dresden-Rossendorf 2 Klinik- und Poliklinik für Nuklearmedizin, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden 3 ABX advanced biochemical compounds, Radeberg PET-Zentrum Jens Langner Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft

2 Motivation / Ziel Patientenbewegungen während PET-Untersuchungen sind unvermeidbar z.b. Einfluss auf Auswertung dynamischer Studien (Zeit-Aktivitäts-Kurven (TAC), pharmakokinetische Parameter, SUV-Werte,...) Mit steigender Auflösung verschärft sich diese Problematik Verschiedene Bewegungskorrekturansätze existieren Entwicklung einer eigenen event-basierten Korrekturmethode unter Nutzung der PET-Rohdaten (list-mode) Ziel Untersuchung der Effekte vor/nach Bewegungskorrektur innerhalb eines großen Patientenkollektivs Analyse der quantitativen Auswirkungen

3 Methodik Bewegungskorrekturmethode 1) Externe Bewegungsmessung mittels infrarot-basiertem optischem Trackingsystem Integrierte Infrarotblitze Maximale Abtastrate: 60Hz Auflösung: < 1mm 2) Korrekturmethode: Aufnahme im Listmode -Format Räumliche Korrektur jedes registrierten Zerfallsereignisses (event-basierte Bew.Korrektur) LOR Forschungszentrum Dresden-Rossendorf Institut für Radiopharmazie Jens Langner 23. April 2010 V82

4 Methodik Patientendaten / Bewegungsstatistik 467 [18F]DOPA Untersuchungen (DD M. Parkinson) 55 min 3D-Listmode, 27 frames, ECAT Exact HR+ 266 männlich, 201 weiblich, mittl. Alter: 61,5 ± 11,8 (sd) Bei 29% Bewegung > 7 mm Bew. Korrektur erfolgreich: 106 Bew. Korrektur fehlgeschlagen:

5 Methodik Quantitative Auswertung 8 ROIs (3D) innerhalb des Striatum + 1 ROI im Referenzgewebe okzipital (unabh. Positionierung vor und nach Bew.Korrektur) Vergleich der Zeit-Aktivitäts-Kurven (TAC) sowie Analyse der Einstromraten (R 0 k 3 ) eines Zweikompartment-Modells mit Referenzgewebe (Patlak-Auswertung)

6 Ergebnisse Beispiel 1 Unkorrigiert Frame Max. Bewegung: 2,7-24,2 mm Bew. Unschärfe: ± 8,3 mm Korrigiert Frame 15-27

7 Ergebnisse Beispiel 1 Zeit-Aktivitäts-Kurven Große Unterschiede im Verlauf der TACs vor und nach Bewegungskorrektur

8 Ergebnisse Beispiel 2 Unkorrigiert Frame Max. Bewegung: 1,3 7,7 mm Bew. Unschärfe: ± 2,6 mm Korrigiert Frame 15-27

9 Ergebnisse Beispiel 2 Zeit-Aktivitäts-Kurven Auch bei kleineren Bewegungen erkennbare Unterschiede zwischen den TACs

10 Ergebnisse Beispiel 1 & 2 Quantitative Unterschiede (max. Bew. 24,7 mm) (max. Bew. 7,7 mm) Beispiel 1: Differenz > 100% unplausible (negative) R0k3 Werte Beispiel 2: Differenz 2-15% Unterschiede zwischen ncr und ncl geringer nach BK vor BK nach BK vor BK nach BK

11 Ergebnisse Gesamtes Patientenkollektiv Verteilung max. R0k3 Differenz (vor/nach BK) Anzahl Unters. max. R0k3 Differenz [%] 18 (17%) 0 20% 60 (57%) 20 50% 28 (26%) 13 (12%) > 50% > 100%

12 Zusammenfassung Zusammenfassung Patientenbewegung hat merkliche Auswirkungen auf die Bestimmung quantitativer Parameter dynamischer Studien Bei mehr als 50% der untersuchten Patienten ist das Ausmaß der Bewegung größer als die Auflösung heutiger PET-Scanner (4-5 mm) Effekte auf Quantifizierung auch bei geringen Bewegungen sichtbar Bei ca. 8-10% der Untersuchungen konnten die unkorrigierten Daten nicht quantitativ ausgewertet werden Kontrolle/Korrektur der Patientenbewegung ratsam Mit steigender Auflösung der Geräte erhöht sich die Bedeutung der Bewegungskorrektur

13 Appendix Qualitative Bewertung Qualitativer Vergleich Verbesserung des Bildkontrastes Sichtbare Reduzierung der Bewegungsartefakte Unkorrigiert Korrigiert Parametrische Bilder (R 0 k 3 ) Reduzierung der Bewegungsartefakte auch in parametrischen Bildern sichtbar