Rofo 2006; 178 - VO_224_3
DOI: 10.1055/s-2006-940692

Automatisierte und Pixel orientierte Perfusionsauswertung des Myokards von MRT-Herzperfusionsmessungen.

P Starck 1, MM Merz 2, GW Groch 2, P Reimer 1
  • 1Städt. Klinikum Karlsruhe, Zentralinstitut für Bildgebende Diagnostik, Karlsruhe
  • 2Darmstadt

Ziele: Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung einer Software gestützten Auswertungsplattform zur Berechnung und Darstellung von Myokard-Perfusionsparametern. Die Auswertung soll automatisiert aus einer MRT-Herzperfusionsmessung das Myokardgewebe segmentieren und Herzbewegungen korrigieren. Die Perfusionsparameter sollen Pixel orientiert berechnet und in Perfusionsmaps dargestellt werden. Methode: Die Software gestützte Auswertung ist in mehrere Teilschritte gegliedert. Alle original DICOM-Perfusionsbilder werden nach dem DICOM-Transfer in ein Bitmap-Format umgewandelt (8-Bit, Grayscale). Für eine Pixel orientierte Perfusionsberechnung des Myokards wird der linke und rechte Ventrikel über eine flächenorientierte Segmentierung für jedes Bild errechnet. Anhand der Ergebnisse der Segmentierung werden die zeitlichen Perfusionsbilder über ein Trackingverfahren (Tracking mit Registrierung) auf die gleiche Bildposition automatisiert verschoben, sodass sich das Myokardgewebe entlang der Perfusionsserie auf der gleichen Pixelposition befindet. Die Berechnung der Perfusionsparameter Time-to-Start (TTS), Time-to-Peak (TTP) und Kontrastmittelanstieg (up-slope) erfolgt für jedes Pixel des Myokardgewebes. Die Ausgabe der Parameter erfolgt für jede Schicht in farbcodierten Perfusionsmaps. Die Patienten wurden mit einem MRT Siemens Sonata (1,5T) untersucht (TrueFISP, 4 Schichten, kurze Herzachse, Magnetvist®) und mit der Bildverarbeitungssoftware VEO (FH-Darmstadt), ITK (US National Library of Medicine) ausgewertet. Ergebnis: Insgesamt wurden 40 Patientendatensätze mit dieser Methode ausgewertet und mit der kommerziell vorhandenen Auswertungssoftware Argus® (Fa. Siemens) verglichen. Bei 35 Datensätze wurde die Segmentierung, das Bildtracking und die Perfusionsberechnung innerhalb von einer Minute erfolgreich beendet und lieferte die gewünschten Daten. Bei 5 Patientenuntersuchungen brach die automatisierte Auswertung wegen zu starken Einfaltungsartefakten ab und musste manuell korrigiert werden. Schlussfolgerung: Eine automatisierte Segmentierung und Bildtracking von MRT basierten Herzperfusionsmessungen ist möglich. Wesentlicher Vorteil ist die Zeitersparnis gegenüber dem manuellen Bildtracking (ca. 25min), sowie die pixelorientierte Perfusionsberechnung im Vergleich zur Acht-Sektorenmethode. Dadurch besteht die Möglichkeit Perfusionsdaten präziser zu berechnen und die klinisch relevante koronare Perfusionsreserve nicht nur rasch sondern auch exakt zu berechnen.

Korrespondierender Autor: Starck P

Städt. Klinikum Karlsruhe, Zentralinstitut für Bildgebende Diagnostik, Moltkestr. 90, 76133 Karlsruhe

E-Mail: peter.starck@klinikum-karlsruhe.com