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Event-basierte Bewegungskorrektur in der klinischen Routine

Langner, J.; Mölle, H.; Dittrich, S.; Hofheinz, F.; Oehme, L.; Beuthien-Baumann, B.; van den Hoff, J.

Ziel/Aim:

Eine event-basierte Bewegungskorrektur verbunden mit einer räumlichen Transformation jeder Line-of-Response (LOR) erlaubt eine exakte Korrektur von Patientenbewegungen in der PET. In den letzten Jahren haben wir bereits verschiedene Verbesserungen dieses Verfahrens vorgestellt. Neben Optimierungen zur klinischen Akquisition von List-Mode Daten, sowie der Entwicklung von Methoden zur Analyse der Patientenbewegungen wurde gezeigt, dass mit der Reduzierung der durch das limitierte Gesichtfeld begründeten Artefakte (Out-of-FOV) ein letztes wichtiges Hindernis für die klinische Nutzung bei Hirnmessungen beseitigt werden konnte. Ziel der nunmehr vorliegenden Arbeit war es, nach der klinischen Integration den Einfluss dieser Bewegungskorrektur innerhalb eines Patientenkollektivs mit starken Patientenbewegungen genauer zu quantifizieren.

Methodik/Methods:

Für die klinische Nutzung wurden zwei graphische Nutzeroberflächen entwickelt, die eine einfache Aufnahme von Bewegungs- und List-Mode Daten ermöglichen. Nach erfolgter Akquisition werden die Daten vollautomatisch verarbeitet und bewegungskorrigiert. Für die Evaluation des Einflusses der Bewegungskorrektur auf die Bildqualität bzw. Quantifizierung dynamischer PET Aufnahmen wurden aus einem Patientenkollektiv von [18F]DOPA Hirnstudien N=15 Patientendaten anhand der Größe der Bewegung ausgewählt. Für den jeweils unkorrigierten und korrigierten Datensatz wurden 8 ROIs innerhalb des Striatum sowie eine Referenz-ROI positioniert. Neben dem Vergleich der Zeit-Aktivitäts-Kurven (TAC) wurde mittels eines irreversiblen Zweikompartment-Modells mit Referenzgewebe die jeweiligen Einstromraten (R0k3) durch eine Patlak Auswertung berechnet und durch Kalkulation parametrischer Bilder entsprechend mit den Werten der unkorrigierten Daten verglichen.

Ergebnisse/Results:

Die entwickelten Benutzeroberflächen erlauben eine einfache Nutzung der List-Mode- sowie Bewegungsaufnahme in der klinischen Routine. Beim Vergleich der Datensätze konnten qualitative Verbesserungen sowie ein besseres Signal-to-Noise-Ratio (SNR) durch die Korrektur festgestellt werden. Des Weiteren zeigt die quantitative Auswertung der dynamischen Aufnahmen Unterschiede von bis zu 30% im Verlauf der TACs. Auch die Auswertung der 0k3 Parameter zeigt eine relevante Änderung und der Vergleich der parametrischen Bilder eine Reduzierung von Artefakten.

Schlussfolgerungen/Conclusions:

Durch die einfache Bedienung der Benutzeroberflächen konnten diese nunmehr für die generelle Aufnahme von Hirnaufnahmen an unserer Einrichtung etabliert werden. Bei der Auswertung der Patientendaten zeigte sich, dass die event-basierte Bewegungskorrektur nicht nur die Bildqualität sondern auch die Quantifizierung der Tracerkonzentrationen bei PET-Hirnstudien positiv beeinflusst. In Folge dessen werden nun alle Hirnaufnahmen mit deutlicher Patientenbewegung in unserer Einrichtung standardmäßig mit der event-basierten Bewegungskorrektur durchgeführt.

  • Abstract in refereed journal
    Nuklearmedizin 48(2009)2, A22
    ISSN: 0029-5566
  • Lecture (Conference)
    47. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Nuklearmedizin, 22.-25.04.2009, Leipzig, Deutschland

Permalink: https://www.hzdr.de/publications/Publ-11904
Publ.-Id: 11904