Automatisierte Koregistrierung von dynamischen FDOPA PET-Studien: Anwendung als Bewegungskorrekturmethode

Ziel/Aim:

Dynamische PET-Studien mit FDOPA erlauben die Beurteilung des striatalen Dopamin-Uptakes und sind damit ein wichtiges Werkzeug in der Diagnose des Morbus Parkinson. Diese Aufnahmen erfordern typischerweise Akquisitionszeiten von ein bis zwei Stunden während deren die Patientenbewegung nicht vollständig vermieden werden kann. Diese Bewegung kann die Analyse der Tracerkinetik stark beeinträchtigen oder gar unmöglich machen. Ziel dieser Arbeit ist eine routinetaugliche Methode um die Patientenbewegung in den PET-Volumina zu korrigieren. Dazu stellen wir eine Methode zur Bewegungskorrektur vor, die auf der vollautomatischen Koregistrierung der dynamischen Studien beruht.

Methodik/Methods:

Es wurden 33 dynamische FDOPA Studien koregistriert und bezüglich der Effekte der Patientenbewegung untersucht. Die Koregistrierung basiert auf starren Transformationen, wobei die besten Transformationsparameter durch Maximieren der Mutual Information (MI) erhalten werden. Die Maximierung der MI erfolgt mittels der Methode der konjugierten Gradienten. Alle Frames der dynamischen Studien wurden gegen das letzte Frame der jeweiligen Studie vollautomatisch koregistriert. Der FDOPA-Uptake im Striatum wurde in den unkorrigierten und in den korrigierten Daten mit einem Referenz-Tissue Zwei-Kompartment Modell bestimmt. Zum einen wurden aus den dynamischen Studien parametrische Bilder erstellt, aus denen sich der FDOPA-Uptake ermittelt lässt. Zum anderen ergab sich der Uptake aus den Zeitaktivitätskurven der in den parametrischen Bildern festgelegten ROIs. Die Ergebnisse für unkorrigierte und bewegungskorrigierte Bilddaten wurden verglichen.

Ergebnisse/Results:

In 16 der 33 Studien führte die Patientenbewegung zu Artefakten in den parametrischen Bildern und zu einem bis zu 70 % über- bzw. unterbewerteten FDOPA-Uptake im Striatum. Dieser Effekt war auch in den Zeitaktivitätskurven deutlich sichtbar. Die angewandte Koregistrierung vermochte in allen untersuchten Studien die Patientenbewegung zu korrigieren. Das verwendete Programm benötigte ca. 10 min. Rechenzeit je Studie (21 Frames) auf einem durchschnittlichen Computersystem. Studienabhängige Einstellungen von Registrierungsparametern waren hierbei nicht notwendig, was eine zuverlässige Stapelverarbeitung von Serien von Studien erlaubt.

Schlussfolgerungen/Conclusions:

Die robusten Ergebnisse und die einfache Handhabung erlauben einen routinemäßigen Einsatz dieser Bewegungskorrekturmethode.