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Inhalt archiviert am 2023-01-01

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MRI verbessert sein Image

Neue Software zur Verarbeitung magnetischer Resonanzbilder wird eingesetzt, um Gehirnanomalien bei Schizophrenie zu quantifizieren sowie Multiple Sklerose und ihre Behandlung zu überwachen. Hintergrund Kernspinresonanztomographie (Magnetic resonance imaging, MRI) is...

Neue Software zur Verarbeitung magnetischer Resonanzbilder wird eingesetzt, um Gehirnanomalien bei Schizophrenie zu quantifizieren sowie Multiple Sklerose und ihre Behandlung zu überwachen. Hintergrund Kernspinresonanztomographie (Magnetic resonance imaging, MRI) ist die derzeit beste Scanner-Technik, um weiche Gewebe wie die des Gehirns visuell darzustellen. Darüber hinaus ist MRI auch für die Diagnose und Behandlung zahlreicher Hirnerkrankungen von entscheidender Bedeutung. Damit das Potential dieser Technik in der Hirnforschung allerdings voll genutzt werden kann, bedarf es besserer bildverarbeitender Instrumente, um Größe und Form von Strukturen oder Läsionen exakt zu bestimmen, zwischen normalen und krankheitsbedingten Abweichungen zu unterscheiden und Schädigungen über einen längeren Zeitraum zu überwachen. Im Rahmen des ,,Biomorph-Projekts" über ,,Development and validation for techniques for brain morphometry" entwickeln fünf europäische Teams solche Instrumente und validieren ihre Methoden in klinischen Untersuchungen von großer medizinischer Bedeutung. Ihre Arbeit könnte zu schnelleren und kostengünstigeren Tests von Arzneimitteln führen, die möglicherweise zur Behandlung von Hirnkrankheiten geeignet sind. Beschreibung, Wirkung und Ergebnisse Biomorph befaßt sich hauptsächlich mit zwei wichtigen Hirnerkrankungen: Schizophrenie und Multiple Sklerose (MS). Eine fundamentale Ursache oder Eigenschaft von Schizophrenie kann der Asymmetrieverlust zwischen den beiden Gehirnhälften sein. Aus diesem Grund werden Algorithmen geschaffen, um (Fast-)Symmetrieebenen zu erfassen und diese Symmetrie zu quantifizieren. Bei MS können sowohl Läsionen als auch Symptome erscheinen und verschwinden. Es ist entscheidend zu wissen, inwiefern Veränderungen in den Schädigungen mit dem Fortschreiten der Krankheit zusammenhängen. Hier liegt der Schwerpunkt auf der automatischen Segmentierung, um die Größe der Regionen abnormer Intensität (Läsionen) zu bestimmen, sowie auf der Erkennung aktiver, sich verändernder Schädigungen anhand von Abbildungen, die zu verschiedenen Zeitpunkten erzeugt wurden. Im Vergleich zu einer Bewertung durch Experten sind diese automatisierten Methoden schneller und haben vielleicht den Vorteil, Zeit und Kosten in bezug auf Arzneimitteltests zu sparen, wie z.B. im Falle von Interferon Beta, das bekanntlich die Entwicklung von auf MR-Scannern festgestellten MS-Schädigungen eindämmen kann. Die neue Methodologie ermöglicht, sich verändernde Schädigungen mit größerer Sensibilität festzustellen, und darüber hinaus bedarf es weniger Patienten, um Therapieerfolge zu demonstrieren. Das neue Instrument kann auch bei anderen Krankheiten wie Alzheimer (Form und Symmetrie der Hirnstrukturen), Creutzfeldt-Jakob-Krankheit (Intensität der Anomalien) und Hirntumoren (Größe) angewandt werden. Organisation der Partnerschaft Im Biomorph-Projekt arbeiteten Klinik- und Computerwissenschaftler eng zusammen. Das Projekt umfaßte Psychiater (University of Oxford), Erkennungsspezialisten - die Bilder so positionieren, daß sie mit anderen verglichen oder auf eine Anatomiekarte übertragen werden können (INRIA, Katholieke Universiteit Leuven (KUL)), befaßte sich mit Segmentierung - Bestimmung der Grenzen visualisierter Strukturen (KUL, University of Oxford) -, Hirnsymmetrie (INRIA, University of Oxford) und der Erfassung von Veränderungen über einen längeren Zeitraum (Eidgenössische Technische Hochschule). An der University of Kent (UK) wird die Segmentierung validiert, und es werden klinische und Computeraspekte koordiniert. Als projektexterne Mitarbeiter waren die State University of New York in Stony Brook, die University of North Carolina und die Guy's, Kings' und St. Thomas' School of Medicine in London beteiligt.