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Gebiet der
Erfindung
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Das
Gebiet der Erfindung betrifft eine medizinische, diagnostische Untersuchung
und insbesondere Verfahren zum Messen vom intrakranialen Druck in
dem Schädel
eines Patienten.
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Hintergrund
der Erfindung
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Intrakranialer
Druck (ICP) und Compliance sind wichtige klinische Parameter zur
Diagnose und Behandlung von Krankheiten des zentralen Nervensystems
(CNS). Erhöhter
intrakranialer Druck kann, wenn er unbehandelt bleibt, zu einem
Patiententod oder permanenter Schädigung führen. Gegenwärtig verfügbare Techniken
zur Messung des ICP sind invasiv und mit Risiken verbunden. Zudem ändert eine
Penetration in den CNS-Raum zum Messen des ICP oft den Druck.
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In
einem geschlossenen System, wie beispielsweise dem Schädel, stehen
der Innendruck und das Volumen miteinander in Beziehung. Die Druckänderung
aufgrund Volumenänderung
wird durch die mechanische Gesamtelastanz des Systems bestimmt.
Studien über
die Relation zwischen intrakranialem Volumen und Druck datieren
bis nahezu 200 Jahre zurück.
Alexander Monro stellt 1873 fest, dass der intrakraniale Raum zwei
Abteilungen (Gehirnmasse und Blut) enthält, die sich im Volumen ändern können. Weil
keine komprimiert werden kann, und der Schädel unbiegsam ist, schlussfolgerte
er, dass das Volumen an Blut innerhalb des intrakranialen Raums
konstant ist. Sechzig Jahre später
schlussfolgerte Burrows im Lichte der Entdeckung des CSF durch Magendi,
dass sich das intrakraniale Blutvolumen ändert, und es von einer reziproken Änderung
in dem Volumen der anderen zwei Abteilungen, Gehirn und CSF, begleitet
wird. Das ist als die Monro-Kelli Doktrin bekannt. Die Mehrheit
des zugesetzten Volumens während
einer Systole wird durch Verlagerung des CSF in dem Spinalkanal
untergebracht.
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Ryder
und andere injizierten Fluid in den CNS-Raum, um die Relation zwischen
dem intrakranialen Druck und Volumen zu finden. Die abgeleitete
Druck-Volumen-Kurve,
die ebenfalls die Elastanz-Kurve genannt wird, wird gut durch eine
monoexponentiale Kurve beschrieben. Die Elastanz (die Inverse der
Compliance) wird als die Änderung
im Druck aufgrund einer Änderung
im Volumen definiert (dP/dV). Die intrakraniale Elastanz (d.h.,
die Ableitung der Druck-Volumen-Kurve) ist deshalb ebenfalls eine
Exponentialfunktion des intrakranialen Volumens.
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Das
praktischste Verfahren zur Bewertung der Volumen-Druck-Beziehung
ist der Volumen-Druck-Test. In diesem Test wird das Gesamtvolumen
des Systems schnell durch Injektion einer einheitlichen Menge an
Fluid in die Laterialvertikale belastet. Die Druckänderung,
die aus der Volumenbelastung resultiert, wird Volumen-Druck-Antwort
(VPR) genannt.
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Es
wurde sowohl bei Klinikpatienten als auch bei Versuchstieren gezeigt,
dass die Beziehung zwischen VPR und ICP linear ist. Diese lineare
Relation bestätigt
die monoexponentiale Volumen-Druck-Relation. Der Elastanz-Koeffizient
(der Koeffizient, der die Gestalt der Volumen-Druck-Exponentialkurve
definiert) wird aus der Steigung der linearen VPR-ICP-Beziehung
bestimmt. Der intrakraniale Compliance-Koeffizient ist die Reziproke
des Elastanz-Koeffizienten.
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In
klinischer Praxis wird der intrakraniale Druck oft für die Diagnose
und klinische Leitung von Verletzungen mit geschlossenem Kopf, wie
beispielsweise Trauma und intrakranialer Blutung, oder von chronischen Erkrankungen,
wie beispielsweise Hydrocephalus, Missbildungen, die Rhombencephalation-Herniation
und Pseudotumor-Cerebri einschließen, gemessen. Eine intrakraniale
Druckmessung ist eine invasive Prozedur, und sie ist folglich mit
Risiken verbunden.
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Unser
nicht invasives Verfahren zum Messen des intrakranialen Drucks,
das nachstehend mit veranschaulichten Ausführungsformen der Erfindung
beschrieben ist, verwendet Messungen des Pulsationsblutes und volumetrische
CSF- Durchflussmengen
(siehe 2 und 3, Bezugszeichen 40, 42, 44, 46, 48 und 5). Im Allgemeinen muss das Lumen des
Durchflusskanals abgegrenzt werden, um die Durchflussmenge zu berechnen.
Es wurde von einer Anzahl von vergangenen Anstrengungen berichtet,
die auf dieses Problem gerichtet waren. Diese Anstrengungen waren
jedoch nur teilweise erfolgreich.
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Burdart
et al. Entwickelten, zum Beispiel, eine automatisierte Segmentationstechnik
für Phasenkontrast-MRI-Bilder
unter Verwendung von Pixelintensitätsunterschieden zwischen Gefäß und Hintergrund
innerhalb eines einzigen Bildes. Unter Verwendung der Tatsache,
dass Pixel entweder positive oder negative Intensitätsgrößen in Abhängigkeit
von ihrer Richtung aufweisen (wobei stationäre Pixel einen Intensitätswert aufweisen,
der bedeutend näher
an Null ist), waren die Gefäße eine
Schwelle gegenüber
einem vorbestimmten Schwellenindex. Hu et al. verwendeten eine Regionwachstumstechnik
mit einer Intensitätsschwelle,
um die gesamte vaskuläre
Struktur in einem Satz an dreidimensionalen MRI-Bildern von Blutgefäßen zu segmentieren.
Singleton und Pohost erweiterten die Regionwachstumstechnik, um
Herzlumen unter Verwendung eines Regionwachstumsverfahrens zu segmentieren,
mit Erodier- und Dilatieroperationen, um Löcher einzuschließen und
isolierte Regionen außerhalb
des Ventrikels auszuschließen.
Baledent et al. segmentierten eine CSF-Durchflussfläche in einer
Phasenkontrast-MRI-Technik
unter Verwendung der Eigenfrequenzkomponente, die von einer schnellen
Fourier-Transformation erhalten wird, um die Pulsationsdynamiken
zu verbessern.
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Eine
Kreuzkorrelationstechnik wurde ebenfalls als eine Bildverarbeitungstechnik
für Anwendungen verwendet,
die nicht die Segmentation von Durchflussregionen betreffen. Bandettini
et al. verwendeten eine Kreuzkorrelation zwischen einem Bezugsmuster
und Bildintensitätswerten
in echoplanaren MR-Bildern, die während einer Gehirnstimulation
erhalten wurden. Regionen, in denen Signalintensitätsänderungen
mit dem Aktivierungsmuster korrelierten, wurden als die aktive Region
des Gehirns identifiziert. Ein zufälliger Schwellenwert wurde
verwendet, um zwischen aktivierten und Hintergrundregionen zu differenzieren.
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Dokument
DE 198 19 793 A1 stellt
ebenfalls eine Lösung
für die
Darstellung von Durchflusskanälen bereit.
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Die
Fähigkeit,
die Lage von Fluidkanälen
zur Quantifizierung von volumetrischen Durchflussmessungen zu automatisieren,
wird die Resultate reproduzierbarer und zuverlässiger und weniger abhängig von
den Fähigkeiten
der Bedienperson machen. Mit automatisierten Blut- und CSF-Durchflussmessungen,
werden ICP-Messungen
zuverlässiger.
Es besteht daher ein Bedarf, die Lage von Fluidkanälen zur
Quantifizierung von Pulsations-CSF- und Blutdurchflussmengen zu
automatisieren.
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Kurze Beschreibung
der Zeichnungen
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1 ist
ein Blockdiagramm einer Vorrichtung zur Berechnung von intrakranialem
Druck gemäß einer Ausführungsform
der Erfindung;
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2 zeigt
ein Bild vom Blutdurchfluss, das von der Vorrichtung von 1 erfasst
wurde;
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3a–b zeigen
Kranial-Spinalfluid- und Rückenmarkbilder,
die von der Vorrichtung von 1 erfasst wurden;
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4 ist
ein Ablaufdiagramm des Verfahrens des Systems von 1;
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5a–c zeigen
den Zeitverlauf von Arterien- und Halsvolumendurchfluss, CSF- und Markdurchflüssen, die
von der Vorrichtung von 1 gemessen wurden;
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6a–b zeigen
Druckgradientenberechnungen der Vorrichtung von 1;
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7 zeigt
die Elastanz-Kurve, die von der Vorrichtung von 1 verwendet
wird;
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8 zeigt
eine invasive Aufnahme von intrakranialen Druckformen, die die Durchflüsse verursachen, die
von der Vorrichtung von 1 gemessen werden;
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9 zeigt
eine Druckgradientenamplitude, die von der Vorrichtung von 1 gemessen
wurde;
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10a–b
zeigen weitere Druckgradientenresultate, die von der Vorrichtung
von 1 abgeleitet wurden;
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11 zeigt
Vergleichsresultate der Vorrichtung von 1 und invasiven
intrakranialen Druckmessungen über
einen breiten Bereich eines mittleren ICP in vier Patienten;
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12A zeigt ein Bild einer Sequenz von 32 geschwindigkeitskodierten
Bildern, die von dem System von 1 erzeugt
wurden, die einen ausgewählten
Pixel innerhalb eines Gefäßlumens
zeigt;
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12B zeigt eine Wellenform einer Geschwindigkeit
gegen die Zeit von der Lage des ausgewählten Pixels von 12A;
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13 zeigt
eine Kreuzkorrelationskarte des Bildes von 12;
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14 ist
ein Histogramm, das von dem System von 1 erzeugt
wurde, das CC-Schwellenwerte mit der Anzahl von Pixeln mit Werten
oberhalb der Schwelle betrifft, und wobei das Histogramm eine erste
und dritte Fläche
A und C, in denen die Anzahl von Pixeln von der ausgewählten Schwelle
hochgradig abhängig ist,
und eine zweite Fläche
B mit einer relativ flachen Steigung zeigt, die eine optimale Schwellenfläche anzeigt;
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15 zeigt
Bildelemente, die von dem System von 1 mit Werten
oberhalb der ausgewählten Schwelle
identifiziert wurden, die in weiß gezeigt sind, wobei dadurch
das Gefäßlumen identifiziert
wird;
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16A zeigt ein Bild einer Sequenz von 32 CSF-geschwindigkeitskodierten
Bildern, die von dem System von 1 erzeugt
werden können,
mit der Lage eines Bezugsbildelements "x" innerhalb
des CSF-Lumens;
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16B zeigt eine Wellenform der Geschwindigkeit
gegen die Zeit für
die Lage des Bezugsbildelements von 16A;
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17 zeigt
eine CC-Karte, die von dem System von 1 aus der
Zeitseriensequenz von 16 erhalten
wurde;
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18 ist
ein Histogramm, das zu dem von 14 ähnlich ist,
das von dem System von 1 erzeugt wurde, das CC-Schwellenwerte
mit einer relativen Anzahl an Bildelementen mit Werten oberhalb
der Schwelle betrifft, und wobei das Histogramm eine erste und eine
dritte Fläche,
in denen die Anzahl an Pixeln von der gewählten Schwelle hochgradig abhängig ist,
und eine zweite Fläche
mit einer flachen Steigung zeigt, (die durch die zwei Pfeile identifiziert
wird), die eine optimale Schwellenfläche anzeigt;
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19 zeigt
ein CSF-Lumen, das von der automatisierten Technik des Systems von 1 identifiziert wurde,
in dem zwei Grenzlinien automatisch identifiziert wurden, wobei
die Fläche
innerhalb der inneren Grenzlinie (Mark) von der Fläche innerhalb
der äußeren Grenzlinie
subtrahiert wurde, um den CSF-Lumen zu erhalten, und wo in vielen
Fällen
der CSF nicht eine geschlossene kreisförmige Gestalt ist und in Abhängigkeit des
Patienten unterschiedlich sein kann, aber wo das automatisierte
Verfahren des Systems von 1 jede Gefäßgestalt
detektieren kann, sogar, wenn die Gestalten der Grenzlinien fragmentiert
sind;
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20 zeigt
eine Anzahl von Lumen, die durch die Auswahl eines einzigen Punktes
innerhalb eines einzigen Lumens durch das System von 1 identifiziert
wurden; und
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21 zeigt Konturen von Blutgefäßen, die
manuell von einem fachvertrauten Beobachter und durch das automatisierte
Verfahren des Systems von 1 für verschiedene
Typen von Blutgefäßen und
für ein CSF-Lumen
identifiziert wurden, und wo die Leistung des automatisierten Modells ähnlich ist
zu dem des fachvertrauten Beobachters.
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Zusammenfassung
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Es
werden ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Finden eines Fluidkanals
eines menschlichen Körpers
in einem Satz von Bildern bereitgestellt, die über einen Abschnitt eines Herzzyklus
erfasst wurden, und wobei jedes Bild des Satzes an Bildern durch
eine Vielzahl von Bildelementen gebildet wird. Das Verfahren umfasst
die Schritte Auswählen
eines Bezugsbildelementes innerhalb des Fluidkanals aus der Vielzahl
von Bildelementen, Bestimmen eines Geschwindigkeitsprofils von jedem
der Bildelemente über
den Herzzyklus und Identifizieren des Fluidkanals durch Korrelieren
des Geschwindigkeitsprofils des Bezugselements mit Geschwindigkeitsprofilen
wenigstens einer der andere Bildelemente.
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Detaillierte
Beschreibung einer bevorzugten Ausführungsform
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1 ist
ein Blockdiagramm einer Vorrichtung 10, die verwendet werden
kann, um intrakranialen Druck (ICP) nicht invasiv zu bestimmen.
In der Ausführungsform
werden Magnetresonanzbildgebungs-(MRI)-Techniken verwendet, um ICP
aus einer Reihe von Messungen zu bestimmen, die an einem Probanden
durchgeführt
werden. Die MRI-Bildgebungstechniken können verwendet werden, um Durchflussdaten in
Bezug auf einen transkranialen (d.h., in und außerhalb des Schädels) Blut-,
einen kranialen Spinalfluiddurchfluss und eine Rückenmarkschwingungsbewegung
zu erhalten. Die Bildgebungstechniken können ebenfalls verwendet werden,
um Daten in Bezug auf die Kanäle
zu erhalten, innerhalb derer die gemessenen Durchflüsse auftreten.
Zusammen können
die gemessenen Werte verwendet werden, um einen Wert des intrakranialen
Druckes zu bestimmen.
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Um
Durchflussdaten zu erhalten, kann ein MRI-Bildgebungssystem 10 (z.B.,
ein G.E. Signa 1,5 T) eingesetzt werden, um eine Geschwindigkeitsinformation
an jedem Punkt (Voxel) im dreidimensionalen Raum zu messen. Wie
in dem Fachgebiet gut bekannt ist, kann ein MRI-System 10 mit
einem superleitenden Magneten 30, Gradientenfeldspulen 26 und
Shimspulen 28 bereitgestellt werden, um ein variierendes
Magnetfeld durch einen Raum (z.B. innerhalb des Schädels eines
Patienten) zu erzeugen. Der superleitende Magnet 30 und Gradientenfeld-
und Shimspulen 26, 28 stellen ein variierendes
Magnetfeld einer bekannten Größe und Varianz
durch den gemessenen Raum bereit. Das Magnetfeld veranlasst Atome
(z.B., Protonen), sich selbst zu dem Magnetfeld in einer bekannten
Weise auszurichten.
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Eine
Reihe von Funkfrequenzimpulsen kann an den Raum bei einer Larmorfrequenz
der ausgewählten
Atome innerhalb eines ausgewählten
Raums angelegt werden. Weil die Larmorfrequenz der Atome als eine
Funktion des Magnetfelds, das die Atome durchlaufen, variiert, werden
nur einige wenige Atome an bekannten Lagen schwingen und ein messbares
Signal während
eines FID (Free Induction Decay) der Elektronen dieser Atome erzeugen.
Eine Geschwindigkeit eines Atoms kann durch einen Phasenshift des
Signals von den ausgewählten
Atomen bestimmt werden, das durch die Bewegung des Atoms innerhalb
eines Magnetfeldgradienten verursacht wird.
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Durch
Auswählen
des geeigneten Magnetfelds und der geeigneten Larmorfrequenz kann
eine Gewebescheibe eines Probanden 22 im dreidimensionalen
Raum untersucht werden. Weil die Geschwindigkeit an jedem Punkt
(Fläche)
entlang der Gewebescheibe basierend auf Phasenshiften bestimmt werden
kann, kann weiterhin ein Durchfluss durch vaskuläre Strukturen (z.B., Arterien,
Venen, usw.) durch Integrieren und Mitteln der Geschwindigkeit durch
die ausgewählten
Flächen
bestimmt werden. Eine Bestimmung des Durchflusses wird dann der
einfache Schritt des Multiplizierens von Geschwindigkeit mal Fläche.
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Basierend
auf transkranialen Fluiddurchflüssen
eines Probanden kann ein ICP auf der Basis eines Satzes von Durchflussmessschritten
und zugehörigen
Berechnungen bestimmt werden. 4 ist ein
Ablaufdiagramm 100, das eine Reihe von Schritten zeigt,
die zum Bestimmen vom ICP verwendet werden können. Es wird nun, soweit es
für das
Verständnis
der Erfindung erforderlich ist, auf 4 Bezug
genommen.
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Als
ein erster Schritt 102 kann ein Durchfluss von Blut in
und aus dem Schädel
bestimmt werden. Ein Blutdurchfluss in den Schädel ist pulsförmig. In
jedem Moment ist der Wert des Blutdurchflusses in den Schädel auch
nicht gleich zu dem Blutdurchfluss aus dem Schädel.
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Über den
Herzzyklus ist jedoch das Integral des Blutdurchflusses in den Schädel gleich
zu dem Integral des Blutdurchflusses aus dem Schädel mit Ausnahme für eine sehr
kleine Menge an Blutplasma, das im CSF während dieses Zyklus umgewandelt
werden kann. Ein Venenausfluss ist hauptsächlich aus Halsdurchfluss und
einer kleinen Menge an Durchfluss zusammengesetzt, die durch andere
Kanäle,
wie beispielsweise die Augenvenen, gehen kann. Der Durchfluss durch
die anderen Kanäle
wird aus der Bedingung abgeschätzt, dass über einen
Herzzyklus der Einfluss gleich dem Ausfluss ist. Der Durchfluss
durch den Hals wird direkt in dem hierin beschriebenen Verfahren
gemessen. Das Nichtmessen des Durchflusses in diesen anderen Kanälen beeinflusst
die ICP-Resultate nicht nachteilig. Anders gesagt, der Netto-Arterieneinfluss
ist nicht gleich dem Netto-Halsdurchfluss, aber ist gleich dem Venendurchfluss,
der aus dem gemessenen Halsdurchfluss berechnet werden kann.
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Während jedes
systolischen Abschnitts des Herzzyklus, wird ein Blutvolumen in
das Gehirn durch die zugehörigen
Arterien gepumpt. Eine Verzögerung
tritt auf, bevor eine gleiche Menge an Blut durch das Gehirn blutet
und aus dem Schädel
durch die Venen austritt. Weil Blut unkomprimierbar ist, wird die
Volumendifferenz zum größten Teil
durch Bewegung des Kranial-Spinalfluids und Bewegung des Rückenmarks
in dem Rückgrat (Rückenmarkschwingungsdurchfluss)
ausgegli chen. Die Mehrheit des zugesetzten Volumens in dem Schädel wird
in der Spinalkammer in der Form von versetztem CSF, insbesondere
bei niedrigeren Pegeln von erhöhtem ICP
ausgeglichen.
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Die
Unterschiede stellen ein Mittel zum Bestimmen des ICP bereit. Um
ICP zu bestimmen, wird eine momentane Änderung in dem Volumen des
intrakranialen Inhalts entsprechend der Gleichung, wie folgt, berechnet: I(t) = A(t) – V(t) – CSF(t) – Mark(t),wobei
A(t) der Gesamtarteriendurchfluss ist, V(t) der Gesamtvenendurchfluss
ist (die Summe des gemessenen Halsdurchflusses und der geschätzten anderen
Venendurchflüsse),
CSF(t) die Geschwindigkeit des CSF-Ausflusses durch das Foramen
magnum ist, und Mark(t) die volumetrische Geschwindigkeit der Rückenmarksverlagerung
ist. Insbesondere kann I(t) als der Abschnitt des zeitvariierenden
Arterien-Venen-Durchflusses definiert werden, der nicht durch das
CSF und die Rückenmarksverlagerung
kompensiert wird. Das Integral von I(t) ist die zeitvariierende,
intrakraniale Volumenänderung,
von der die systolische, intrakraniale Volumenänderung abgeleitet werden kann.
Zeitvariierende Durchflussmengen-Wellenformen
können
von den MRI-Phasenbildern durch Integration von Phasenwerten abgeleitet
werden, die die Geschwindigkeiten innerhalb Regionen von Interesse
darstellen, die die Fläche
der Gefäße, des
Marks und des CSF-Raums definieren.
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Wie
gezeigt, kann die intrakraniale Volumenänderung während des Herzzyklus aus dem
zeitvariierenden Netto-Durchfluss in und aus dem Schädel berechnet
werden. 5a–c stellen ein Beispiel an
Messdaten im Hinblick auf Blutdurchfluss, Kranial-Spinalfluiddurchfluss
und Markbewegung bereit.
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Aterienbluteinfluss
und Venenausfluss können
während
eines ersten Scans unter Verwendung der gut bekannten MRI-Technik
gemessen werden, die zur Quantifizierung von Blutdurchfluss optimiert
ist. CSF und Markverlagerung unter dem Fo ramen magnum können während eines
zweiten MRI-Scans gemessen werden, der für einen langsamen Durchfluss
optimiert ist. Die zwei Scans werden in schneller Aufeinanderfolge
an einer axialen Lage unter dem Foramen magnum durchgeführt. Ein
Blutdurchfluss durch die vier Hauptarterien (zwei Innenkarotis und
zwei vertebrale) und zwei Venen (Hals) wird aus einem dynamischen
Scan erhalten. Ein Beispiel eines MRI-Phasenbildes, das einen Durchfluss
in den Hauptblutgefäßen darstellt,
ist in 2 gezeigt.
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Der
zweite Scan kann verwendet werden, um Zervikal-CSF und Markpulsation
zu messen. Ein Beispiel von MRI-Phasenbildern des CSF-Durchflusses,
die bei verschiedenen Herzphasen genommen wurden, ist in 3a–b gezeigt.
In jedem Fall kann eine 5 mm dicke Sektion mit einem Sichtfeld von
1–16 cm,
einer Matrixgröße von 256 × 160 mm
und zwei Mittelwerten verwendet werden. Die kürzestmögliche Repetitionszeit TR (z.B.,
21–26
ms) kann verwendet werden, um eine zeitliche Auflösung (die
gleich bis zweimal das TR ist) zu optimieren. Eine Hochgeschwindigkeitskodierung
(z.B., 80 cm/sec) mit einem Flipwinkel von 20–30 Grad kann zur Messung vom
Blutdurchfluss verwendet werden, und eine Niedrigeschwindigkeitskodierung
(z.B., 3–10
cm/sec) mit einem Flipwinkel von 20 Grad kann zur Messung von CSF-Durchfluss
und Markbewegung verwendet werden. In allen Scans kann die maximale
Anzahl an Zeitpunkten, die pro Herzzyklus erlaubt sind (z.B., 32)
ausgewählt
werden, um Fehler aufgrund Interpolation und Wiederabtastung zu
minimieren.
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In 2 zeigen
die dunklen Flächen 42, 44 einen
Blutfluss in den Schädel
durch die Karotis- und Cerebralarterien. Die hellen Flächen 40 zeigen
einen Blutdurchfluss aus dem Schädel
durch die Halsvenen.
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Um
einen Nettoblutdurchfluss zu bestimmen, kann der Blutdurchfluss
in den Arterien 42, 44 und Venen 40 jeweils
bestimmt werden. Zuerst kann die Größe (z.B., in Anzahl an Pixeln)
jeder Arterie und Vene bestimmt werden. Die Anzahl an Pixeln, die
jede Arterie und Vene aufbauen, können durch Randetektionssoftware
oder durch manuelles Markieren der entsprechenden Flächen 40, 42, 44 (z.B., durch
Anklicken der entsprechenden Flächen
mit einer Computermaus) bestimmt (markiert) werden.
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Dann
kann eine Geschwindigkeit innerhalb jeder Arterie und Vene bestimmt
werden. Weil die Pixelwerte in den markierten Flächen ein Geschwindigkeitsmaß sind,
können
die Geschwindigkeitswerte jedes Pixels in der markierten Fläche integriert
werden. Die integrierte Geschwindigkeit kann gemittelt werden, um
einen mittleren Blutdurchfluss in der Vene oder Arterie zu bestimmen.
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Schließlich kann
der Nettoblutdurchfluss bestimmt werden. Um einen Durchfluss in
jeder Vene und Arterie 40, 42, 44 zu
bestimmen, können
die mittleren Geschwindigkeiten mit den Flächen multipliziert werden.
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Es
sollte bemerkt werden, dass die Bestimmung vom Nettoblutdurchfluss
in Form von momentanen Werten bestimmt werden kann. Jeder Scan kann
verwendet werden, um eine Größe jeder
Vene und Arterie, sowie eine mittlere Geschwindigkeit und einen
Blutdurchfluss in der Vene oder Arterie für diesen Scan bereitzustellen.
Das Resultat einer Serie von Scans kann ein Blutdurchflussprofil
für jede
Vene und Arterie während jedes
Punktes des Herzzyklus sein.
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3a–b zeigen
ein Phasenkontrastbild vom CSF-Pulsationsdurchfluss. Der helle Bereich 46 in
dem Zentrum von 3a zeigt den Auswärtsfluss
von Kranial-Spinalfluid
während
einer Systole. Die entsprechende dunkle Fläche von 3b zeigt
den Einwärtsfluss
von CSF während
einer Diastole. Die Fläche 48 in
dem Zentrum des CSF 46 zeigt das Rückenmark.
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Es
wurde festgestellt, dass zusätzlich
zu einem Blut- und CSF-Durchfluss die Rückenmarkbewegung ebenfalls
in den Nettodurchflussüberlegungen
berücksichtigt
werden kann. Es kann jedoch aus einem Vergleich der Durchflüsse von 5a–c gesehen
werden, dass ein Ignorieren der Rückenmarkbewegung nicht zu einem
bedeutenden Fehler führt.
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Ein
Durchfluss des CSF und Rückenmarks
kann als Teil eines zweistufigen Verfahrens bestimmt werden. Zuerst
wird das Rückenmark 48 wie
vorstehend beschrieben markiert, und ein Rückenmarksschwingungsdurchfluss
wird, wie vorstehend diskutiert, bestimmt. Weil sich die Querschnittsfläche des
Marks als eine Einheit bewegt, können
ein oder zwei Pixelwerte ausreichend sein, um eine Geschwindigkeit
zu bestimmen. In einer bevorzugten Ausführungsform werden alle Pixel
in der Markfläche
integriert (summiert), um eine mittlere Markgeschwindigkeit zu erhalten.
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Dann
kann ein Durchfluss in der ringförmigen
Fläche
des CSF zwischen Linien 46 und 48 bestimmt werden.
Ein äußerer Umfang 46 (d.h.,
die Dura) des CSF wird markiert. Die Pixel des Rückenmarks 48 werden von
den Flächen-
und Geschwindigkeitsbestimmungen des CSF ausgeschlossen. Wie vorstehend
wird die Fläche
des ringförmigen
Bereichs bestimmt, und ein CSF-Durchfluss kann aus einer mittleren
Geschwindigkeit bestimmt werden.
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Weil
der Durchfluss in einer ringförmigen
Fläche
ist, ist die Geschwindigkeitsmessung etwas komplizierter. Um einen
genauen Geschwindigkeitsmittelwert zu sichern, kann ein Durchfluss
durch den Annulus durch Integrieren einer Geschwindigkeit jedes
Pixels um den Annulus bestimmt werden.
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Mit
einer Kenntnis von Durchflüssen
in und aus dem Schädelraum
eines Probanden kann der Wert I(t) bestimmt werden. Aus I(t) kann
ein Wert für
ICP bestimmt werden, wenn ein kranialer Druckgradient (dP/dz) berechnet
wurde.
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Um
dP/dz zu bestimmen, wird wieder die Fläche unter dem Foramen magnum
betrachtet. Zum Beispiel kann, wo CSF und Rückenmarksschwingungsdurchfluss
in einem begrenzten Raum (z.B., mittlere C2-Region) betrachtet werden,
der Wert für
dP/dz mit einem hohen Genauigkeitsgrad unter Verwendung herkömmlicher
Druck-Durchfluss-Gleichungen berechnet werden.
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Eine
Bestimmung von dp/dZ wurde in der Vergangenheit nicht in großen Umfang
in Arterien oder Venen aufgrund des elastischen Umfangs derartiger
Kanäle
verwendet. In der C2-Vertebra ist die Dura des CSF an den umgebenden
Knochen angebracht und stellt ein starres Rohr bereit, das genaue
Messungen erleichtert.
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In
einer bevorzugten Ausführungsform
kann dP/dz für
das CSF unter Verwendung der Navier-Stockes-Gleichung oder Wormersley-Druck-Durchfluss-Relation
in der ringförmigen
Fläche,
die das CSF enthält, berechnet
werden. Derartige Berechnungen können
geeignet auf Annahmen basieren, die einschließen: keine Geschwindigkeiten
in der Ebene, starre Wände
des Raums und minimale Krümmung
entlang einer Achse des Kanals.
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In
der ringförmigen
Fläche,
die an das CSF angrenzt, kann der Raum zwischen dem Rückenmark
und der Dura, die an das CSF angrenzt, relativ genau bestimmt werden.
Eine Geschwindigkeit durch diesen bestimmten Raum kann ebenfalls
bestimmt werden (oder konnte ebenfalls während Durchflussmessungen bestimmt
werden). Die Druckgradientenwellenform kann unter Verwendung der
Navier-Stokes-Gleichung
berechnet werden. Die Navier-Stokes-Gleichung umfasst zwei Ausdrücke, den
Trägheits-
und Viskositätsverlust. –ρ(δv/δt + v·∇v) + μ∇2v = ∇p
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Die
Trägheitskomponente
des Druckgradienten wird durch ein zentrales Differenztemplat der
ersten Ordnung der Zeitreihenbilder angenähert, und die Scherkraftkomponente
wird durch Verwendung eines Paares zentraler Differenzoperatoren
zweiter Ordnung abgeleitet. Die Summe der Scherkraft- und Trägheitskomponente
in der Region von Interesse, die nur die CSF-Pixel umfasst, wurde
addiert, um einen mittleren Druck für jede Phase des Herzzyklus
abzuleiten.
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Wenn
Womersley-Druck-Durchfluss-Beziehungen verwendet werden, werden
der CSF-Durchfluss und seine Zeitableitung verwendet, um die Druckgradientenwellenformen
abzuleiten. ∂P/∂z = I(∂Q/∂t) + RQ
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6a stellt
ein Profil vom Druckgradienten gegen die Zeit unter Verwendung der
Womersley-Druck-Durchfluss-Beziehung bereit. 6a zeigt
Druckgradientenwellenformen, die von Durchflussinformationen für 4 verschiedene,
kreisförmige,
ringförmige
Querschnittsflächen
abgeleitet wurden. 6b ist eine Gradientenwellenform,
die unter Verwendung von CSF-Geschwindigkeitsbildern und der Navier-Stokes-Gleichung
abgeleitet wurde.
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Wie
aus 6a bemerkt werden kann, ist der Druckgradient
von der Größe des Annulus
hochgradig abhängig.
Zum Beispiel wurde der Durchmesser des CSF 46 zum Zwecke von 6a angenommen,
10,0 mm zu sein. Um einen Endwert von der Womersley-Druck-Durchfluss-Beziehung
zu erhalten, muss der Druckgradient mit einer Fläche des Annulus multipliziert
werden.
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Das
konzentrische Annulusmodell von 6a wurde
verwendet, um die Wirkung der CSF-Querschnittsfläche auf die abgeleiteten Druckgradientenwellenformen
zu bewerten. Druckgradientenwellenformen wurden für 4 Modelle
vom konzentrischen kreisförmigen
Annulus mit Außenradius
von 10 mm und Innenradius, der von 1 mm bis 7,5 mm variierte, abgeleitet.
Die gleiche CSF-Durchflusswellenform wurde für die 4 Modelle verwendet.
Die abgeleiteten Wellenformen sind in 6a gezeigt.
Die abgeleiteten Wellenformen wiesen eine gleiche Gestalt auf, waren
aber durch einen Skalenfaktor verschieden. Dieses Resultat suggeriert,
dass eine Standardisierung der Druckgradienten mit den CSF-Querschnittsflächen einen
Weg bereitstellt, um Druckgradienten zu erhalten, die nicht geschwindigkeitsabhängig, aber
durchflussabhängig
sind. Als ein Resultat ist es möglich,
Druckgradienten zu vergleichen, die von Spinalkanälen abgeleitet
sind, die sich in der CSF-Querschnittsfläche unterscheiden
können.
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6b stellt
einen Druckgradienten bereit, der von den Geschwindigkeitsbildern
und der Navier-Stokes-Gleichung abgeleitet ist.
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9 zeigt
experimentelle Resultate von einem Pavian, die eine Amplitude von
MRI-abgeleiteten Pulsdruckgradienten und eine Amplitude von invasiv
gemessenen ICP-Pulsdruck bei drei verschiedenen Werten von mittleren
intrakranialen Drücken
vergleichen. Die Relationen, die in diesem Experiment erhalten wurden,
werden verwendet, wenn ein Pulsdruck aus MRI-Druckgradienten abgeschätzt wird.
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7 beschreibt
die ICP-Volumen-Beziehung, die durch den folgenden Ausdruck beschrieben
wird: P = P1exp{a(V – Veq)} + Po,die
eine Monoexponentialkurve ist, die ebenfalls als die Elastanz-Kurve
bekannt ist. Die Ableitung dieser Kurve ist deshalb ebenfalls eine
Exponentialkurve, dafür
existiert die folgende Beziehung zwischen ICP und Elastanz: dP/dV = a{P – P0} = ac{ICP}.
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DP/dV
wird aus den MRI-abgeleiteten Druckgradienten und einer Amplitude
der intrakranialen Volumenänderung
abgeschätzt.
Dieser Wert, der ebenfalls als Elastanz-Index bezeichnet wird, steht
mit dem ICP in Beziehung, wie durch die Ableitung der Elastanz-Kurve
ausgedrückt
wird. Die Elastanz-Kurve ist in 7 gezeigt.
Es existiert eine Beziehung zwischen dem Elastanz-Index und dem
intrakranialen Druck. (Wie in 11 gezeigt
ist).
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11 zeigt
die Beziehung zwischen dem MRI-abgeleiteten Elastanz-Index und mittlerem
ICP. Insbesondere zeigt 10 die Korrelation
zwischen MRI-abgeleiteten
Elastanz-Indexen und ICP für
vier Patienten (Kreise zeigen Daten an, die für die CSF-Fläche normalisiert
sind). Es sollte bemerkt werden, (wobei die Logarithmusskala vernachlässigt wird),
dass eine lineare Beziehung zwischen Elastanz und ICP existiert.
-
10a–b
zeigen Vergleichsdaten zwischen Druckgradient und ICP. 11a zeigt einen Druckgradienten eines
Patienten mit einem niedrigen ICP innerhalb eines normalen Bereichs. 11b zeigt ein Druckgradientenprofil für einen
Patienten mit einem erhöhten
ICP.
-
Tabelle
I zeigt Vergleichsdaten von einer Untersuchung mit einem Pavian.
Wie gezeigt, zeigen die MRI-abgeleiteten Daten eine extrem gute
Korrelation zu den invasiv abgeleiteten Daten.
-
-
Tabelle
II zeigt Vergleichsdaten für
vier Patienten. Wie bei den Paviandaten, zeigen die MRI-abgeleiteten
Daten eine extrem gute Korrelation mit den invasiv abgeleiteten
Daten. Tabelle
II
- * = invasiver ICP, der mit
Lumbalpunktion gemessen wurde.
-
Ein
vorausgehender Vergleich von invasiven Druckmessungen und MRI-abgeleiteten Messungen wurden
aus zwei Pavianstudien (die zweite Studie ist in Tabelle I gezeigt)
und aus vier Patienten erhalten, die zu der Zeit der MRI-Studie
(Tabelle II) für
ICP überwacht
wurden. Eine Zusammenfassung der Resultate und ihre Wichtigkeit
zu diesem Projekt sind nachstehend beschrieben.
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In
dem ersten Experiment wurde der mittlere ICP durch Ändern des
Fluidvolumens in dem CNS gesteuert (d.h., der transkraniale Blutdurchfluss
war unverändert).
Unter diesen Bedingungen kann eine lineare Beziehung zwischen der
Amplitude von Spitzenwert zu Spitzenwert (PTP) des MRI-abgeleiteten
CSF-Pulsationsdruckgradienten und der PTP-Amplitude des ICP gefunden
werden. Die Resultate sind in 9 gezeigt. Eine ähnliche
Korrelation wurde zwischen der PTP-Amplitude der MRI-abgeleiteten Druckgradienten
und dem mittleren ICP gefunden.
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Das
Experiment wurde wiederholt. Dieses Mal wurde der mittlere ICP durch
Einschränken
des Halsvenenausflusses (Valsalva-Manöver) modifiziert. In diesem
Experiment ist der hemodynamische Zustand an jedem Pegel des mittleren
ICP verschieden. Wie erwartet, gab es hier keine Korrelation zwischen
der PTP-Amplitude
der MRI-abgeleiteten Druckgradienten und dem mittleren ICP. Es wird
jedoch erwartet, eine Korrelation zwischen der MRI-abgeleiteten
Elastanz (dV/dP) und mittlerem ICP zu finden.
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Der
Elastanz-Index kann aus dem Verhältnis
der PTP-Amplitude der MRI-abgeleiteten
Druckgradienten und der PTP-Amplitude der intrakranialen Volumenänderung
geschätzt
werden. Die Resultate des zweiten Experiments sind in Tabelle I
zusammengefasst. Wie erwartet, korreliert, wenn hemodynamische Änderung
in Verbindung mit einer Änderung
in dem mittleren ICP auftreten, die Elastanz, und nicht die PTP-Druckgradienten
mit dem mittleren ICP-Wert.
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Druckmessungen
wurden ebenfalls von vier Patienten erhalten, die sich einer MRI-Studie
(Tabelle II) unterzogen und für
den ICP mit einem kurzen, externen Ventrikel-Drainage-Katheter (EVD) überwacht
wurden, der in ihre Lateralventrikel eingeführt wurde. Die gemessenen und
abgeleiteten Parameter für
die Patienten sind in Tabelle II zusammengefasst.
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Patient
1 und 2 wiesen mittlere ICP-Werte in dem normalen Bereich, während Patient
3 einen erhöhten mittleren
ICP aufwies, und Patient 4 einen extrem erhöhten ICP aufwies. Die ICP-Messungen
decken einen großen
Abschnitt des praktischen Bereichs ab, der für ICP-Messungen erwartet wird.
Obwohl die MRI-Messungen und die ICP-Aufzeichnungen nicht gleichzeitig
gemessen wurden (Messungen wurden von einer Stunde bis mehrere Stunden
auseinander durchgeführt),
gab es eine gute Entsprechung zwischen dem mittleren ICP, der invasiv
gemessen wurde, und dem MRI-abgeleiteten Schätzwert für die Elastanz. Es ist klar,
dass die Verwendung der CSF-Durchflussfläche zur Standardisierung der
PTP-Druckgradienten
die Entsprechung zwischen der Elastanz und dem mittleren ICP verbessert.
Aktuelle ICP-Aufzeichnungen bzw. die entsprechenden MRI-abgeleiteten Druckgradienten
sind in 11a bzw. 11b gezeigt.
Diese Resultate zeigen an, dass die Empfindlichkeit der MRI-Messungen
innerhalb des Bereichs sind, der benötigt wird, um zwischen normalen
und erhöhten
ICP zu differenzieren.
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In
einer anderen veranschaulichten Ausführungsform der Erfindung wird
ein automatisiertes Verfahren (Time Series Method) zur Segmentation
von Durchflussflächen
(d.h., Fluidkanälen)
in Blutgefäßen, CSF-Räumen oder
jeder Region bereitgestellt, die ein spezifisches, dynamisches Verhalten
zeigt, das von der umgebenden Region verschieden ist, (z.B. Pulsationsblutdurchfluss
gegen statisches Gewebe). Diese Technik automatisiert die Berechnung
von Blut- und CSF-Durchflussraten,
die Zwischenschritte in dem Verfahren für nichtinvasive Messungen von
interkranialem Druck (ICP) sind. Es kann jedoch in irgendeiner Anwendung
verwendet werden, die eine Identifizierung der Lumenregion von Gefäßen erfordert,
die nicht stetigen Durchfluss enthalten. Derartige Anwendungen umfas sen
die Berechnung von Blutdurchfluss in irgendeiner Fläche in dem Körper sowie
CSF-Durchflussmengen.
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Einer
der bedeutenden Aspekte der Ausführungsform
ist die Verwendung von dynamischen Informationen in Zeitreihenbildern,
um das Lumen zu identifizieren und segmentieren. Frühere Techniken
haben die Rauminformationen in einem einzigen Bild zu diesem Zwecke
verwendet. Die früheren
Techniken wurden durch den Kontrast zum Rauschen des einzigen Bildes
eingeschränkt,
das zur Bestimmung der Grenze des Lumens (z.B. Blutgefäßes) verwendet
wurde. Die neue Technik verwendet viele Bilder zur Identifizierung
der Lumenregion, und sie verwendet deshalb Informationen mit einem
inhärent
höheren
Kontrast zum Rausch-Verhältnis.
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Ein
zweites einzigartiges Merkmal dieser neuen Technik ist ein eingebauter
Mechanismus, um ein optimales Schwellenkriterium zur Identifizierung
der Lumenregion. Im Gegensatz zu vielen früheren Techniken, die zufällige Schwellenwerte
verwenden, um zwischen der Lumenregion und dem umgebenden Hintergrund zu
differenzieren, wird eine optimale Schwelle auf Basis der Informationen
identifiziert, die in den Bildern enthalten sind. Ein zusätzlicher
Vorteil dieser neuen Technik ist die Möglichkeit, mehrere Gefäßlumen gleichzeitig zu
segmentieren, wenn die Durchflussdynamiken in diesen Gefäßen ähnlich sind.
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Es
wurde festgestellt, dass volumetrische Durchflussmengenwellenformen
aus vielen Zeitreihenbildern berechnet werden können, die Geschwindigkeiten
durch das Lumen als eine Funktion der Zeit zeigen. Die Durchflussmenge
an jedem Zeitpunkt wird dann durch Summierung der Geschwindigkeitswerte
in allen Bildelementen (Pixeln) berechnet, die in der Durchflussflächenregion
(d.h. dem Lumen) enthalten sind. Eine Identifizierung der Lumenregion
ist deshalb für
eine volumetrische Durchflussberechnung erforderlich. Am meisten verwendete
Bildgebungsmodalitäten
zum Erhalten von Durchflussmengen in medizinischen Anwendungen sind
die Doppler-Ultrasound-Technik und die MRI-Dynamikphasen kontrasttechniken.
Das neue Verfahren basiert auf Bildern, die mit MRI erhalten werden.
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Eine
dynamische MRI-Phasenkontrasttechnik kann zum Beispiel einen Satz
von 32 Bildern (wobei jedes eine Geschwindigkeitskarte bereitstellt)
bereitstellen, die zusammen die Durchflussdynamiken während eines
Herzzyklus darstellen. Das neue Verfahren kann angewendet werden,
um die Durchflussflächenregionen zur
automatischen Berechnung von Blutdurchfluss in allen Hauptblutgefäße zu segmentieren,
die Blut zu und von dem Gehirn liefern, und zur automatischen Berechnung
vom CSF-Durchfluss zwischen dem Schädel und dem Spinalkanal zu
segmentieren.
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Im
Allgemeinen kann das neue Verfahren fünf Grundschritte umfassen.
Als ein erster Schritt kann eine Bezugslage (zum Beispiel, durch
Anklicken eines Pixels oder einer Gruppe von Pixeln) in der Durchflussfläche (innerhalb
des Lumens des Gefäßes) ausgewählt werden.
Dann wird eine zeitvariierende Geschwindigkeitswellenform an der
ausgewählten
Pixellage bestimmt, die wir als die "Bezugs-Wellenform" bezeichnen. Eine Karte wird von den
Kreuzkorrelationswerten für
die Geschwindigkeitswellenformen an allen Pixellagen in dem Bild
(oder einer Region von Interesse innerhalb von ihm) zwischen den
zeitvariierenden Geschwindigkeitswellenformen und der Referenz-
bzw. Bezugswellenform hergestellt. Der zu verwendende optimale Schwellenwertbereich
zur Identifizierung der Lumenregion kann dann bestimmt werden. Schließlich kann
die Grenze der Regionen mit Kreuzkorrelationswerten über der
Schwelle bestimmt werden.
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Die
Schritte können
nun im Detail diskutiert werden. Um den Prozess zu beginnen, kann
eine Bezugspixellage in dem Gefäß ausgewählt werden.
Ein Beispiel ist in 12a gezeigt. Eines der 32 Bilder
der Geschwindigkeits-kodierten MRI-Bilder, die durch eine Axialebene in
dem Nacken erhalten wurden, ist gezeigt. Die 32 Bilder können eine
Zeitsequenz eines Herzzyklus darstellen. Die Kreuzmarkierung zeigt
die Pixellage an, die als ein Bezug ausgewählt ist.
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Eine
zeitvariierende Geschwindigkeitswellenform (d.h., "die Bezugswellenform") kann für die ausgewählte Pixellage
unter Verwendung der Geschwindigkeitsdaten des ausgewählten Pixels
von den 32 Bildern erzeugt werden. Ein Beispiel einer Bezugswellenform
ist in 12b gezeigt. Diese Wellenform
wird durch Plotten des Pixelgeschwindigkeitswertes, der in unserem
Fall proportional zu der Fluidgeschwindigkeit ist, an der gleichen
ausgewählten
Pixellage von allen 32 Bildern erhalten werden. Diese Wellenform
beschreibt die Geschwindigkeiten als eine Funktion der Zeit an dieser
Lage während
eines Herzzyklus.
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Eine
zeitvariierende Geschwindigkeitswellenform kann ebenfalls für jeden
anderen Pixel in den Bildern hergestellt werden. Als nächstes kann
eine Kreuzkorrelation unter den Geschwindigkeitswellenformen hergestellt
werden. Für
jede Pixellage in der ausgewählten
Region von Interesse wird der Kreuzkorrelations-(CC)-Wert zwischen
der Bezugswellenform und der zeitvariierenden Wellenform an der
anderen Pixellage berechnet. Die möglichen CC-Werte liegen im
Bereich von 1 bis –1.
Hohe CC-Werte zeigen eine hohe Ähnlichkeit
zwischen der gegenwärtigen
und der Bezugswellenform an. Der maximale Wert von einer zeigt eine Identität zwischen
der gegenwärtigen
Wellenform und der Bezugswellenform an. Niedrigere Werte zeigen
eine Ähnlichkeitsabnahme
an.
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Der
CC-Wert wird unter Verwendung des folgenden Ausdrucks berechnet,
der dem Fachmann in der Literatur gut bekannt ist.
wobei
P
XY der Kreuzkorrelationswert an Pixellage
XY ist, R die Bezugswellenform ist, k der Zeitindex des Zeitreihenbildes
ist, und N die Gesamtanzahl an Bildern in der Zeitreihe ist. Eine
Kreuzkorrelationskarte, die für
die Bildregion von
12 erhalten wurde,
die die Blutgefäße umfasst,
ist in
13 gezeigt. Höhere Bildintensität (d.h.,
eine hellere Farbe in
13) zeigt einen höheren CC-Wert
an.
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Als
nächstes
kann ein optimaler Schwellenwert bestimmt werden. Es ist klar, dass
die Geschwindigkeitswellenformen bei verschiedener Bilddlage in
dem Volumen ein ähnliches
dynamisches Verhalten aufweisen. Diese zwei Wellenformen korrelieren
daher hochgradig und werden einen relativ hohen CC-Wert aufweisen.
Der folgende Schritt wird verwendet, um den CC-Wert zu bestimmen,
der zur Differenzierung zwischen Pixeln im Innern des Lumens und
außen
(d.h., in der umgebenden Region) verwendet wird. Pixel mit einem CC-Wert über der
Schwelle werden als Pixel segmentiert, die in der segmentierten
Lumenregion enthalten sind.
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Der
Prozessor 18 kann zur automatischen Auswahl des optimalen
CC-Schwellenwertes
verwendet werden. Die Anzahl an Pixeln mit einem CC-Wert über einer
bestimmten CC-Schwelle wird für
Schwellenwerte zwischen 0,3 bis 0,9 in Intervallen von 0,025 berechnet.
Ein Beispiel einer derartigen Graphik, die von einem Bild erhalten
wurde, das die Blutgefäßregion
enthält,
ist in 14 gezeigt. Dieser Plot weist
drei unterschiedliche Regionen auf. Zwei Regionen A, C, in denen
die Anzahl an Pixeln mit einem Anstieg in dem Schwellenwert schnell
abnimmt, und eine Region B dazwischen, in der die Anzahl an detektierten
Pixeln relativ konstant ist, und sich nicht viel mit Anstiegen in
dem Schwellenwert ändert.
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In
den ersten zwei Regionen A, C ist der CC-Wert entweder zu niedrig,
Pixel von der Hintergrundregion werden mit Abnahme im CC-Wert detektiert,
oder zu hoch, wo nur ein Teil der Pixel im Innern des Gefäßlumens detektiert
werden. Die flache Region B zeigt die Zwischenregion an, in der
die meisten oder alle Pixel im Innern des Lumens detektiert werden
und keine oder nur wenige Pixel außerhalb der Lumenregion detektiert
werden. Ein Schwellenwert in der "flachen" Region der Graphik ist deshalb zur
Identifizierung der Lumenregion optimal. Die "flache" Region wird durch Suche für eine Region
mit den höchsten
Ableitungswerten identifiziert. Die Schwelle kann als ein mittlerer
Wert für
die Region B oder Offset durch irgendeinen Wert, in Abhängigkeit
der Gestalt dieser "flachen" Region ausgewählt werden.
-
Eine
Randdetektion der Kontur des Lumens kann als nächstes in Betracht gezogen
werden. In diesem Endschritt kann ein einfaches Randspurverfahren
verwendet werden, um die Kontur der Lumenregion zu finden. Oft weisen
einige isolierte Pixel in den umgebenden Regionen CC-Werte über der
Schwelle aufgrund von Rauschen auf, das in den Daten vorhanden ist.
Der Randspurschritt schließt
diese Pixel von dem Cluster von verbundenen (Locus von) Pixeln aus,
der das Outline des Lumens bildet.
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Es
gibt viele Techniken, um die Kontur einer segmentierten Region zu
identifizieren. Das ausgewählte Verfahren
verwendet einen binären
Randdetektionsalgorithmus, um eine effiziente Randdetektion zu erhalten. Unter
Verwendung des Randdetektionsalgorithmus wird die CC-Karte in ein
binäres
Bild umgewandelt, wo Pixel mit CC-Wert gleich oder oberhalb der
Schwelle der Wert von Eins zugewiesen wird. Pixeln mit CC-Wert unterhalb
der Schwelle wird der Wert Null zugewiesen. Die Lumenkontur wird
durch Suchen der nächsten Nachbarpixeln
mit einem Wert von Eins identifiziert, die verbunden sind und an
Pixel mit einem Wert von Null angrenzen. Ein Beispiel eines Gefäßlumens
mit der Kontur, das automatisch unter Verwendung dieser Technik identifiziert
wird, ist in 15 gezeigt.
-
Die
relative Leistung der neuen Technik kann als nächstes betrachtet werden. Die
Zeitreihentechnik wurde für
die Reproduzierbarkeit bewertet und wurde mit manueller Segmentation
verglichen. Fünfzehn
Datensätze
wurden durch 5 Beobachter mit verschiedenem Fachniveau getestet.
Jeder Satz enthält
zwei Bildreihen, eine Serie, die verwendet wurde, um einen Blutdurchfluss
in 6 Blutgefäßen darzustellen,
und die zweite, um einen Cerebrospinalfluid-(CSF)-Durchfluss darzustellen.
Die nachstehende Tabelle zeigt die Verbesserung bei der Reproduzierbarkeit
der Lumensegmentation mit dieser Technik. Die Reproduzierbarkeit
wurde durch Vergleichen der mittleren Standardabweichung der Anzahl
an Pixeln bestimmt, die als Lumenregion unter Verwendung von manueller
Verfolgung und dem automatisierten Zeitreihenverfahren identifiziert
wurden.
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Tabelle
1. Vergleich zwischen der Reproduzierbarkeit von manueller und automatisierter
Segmentation
-
Die
mittlere Standardabweichung der Pixelanzahl (Fläche), und der mittlere Gesamtfluss
(ml/min) sind in der vorstehenden Tabelle aufgelistet. Die mittleren
Standardabweichungen des automatisierten Verfahrens sind bedeutend
kleiner als die des manuellen Verfahrens. Für alle Gefäßtypen ist die Reproduzierbarkeit
um einen Faktor von etwa vier verbessert.
-
Die
Genauigkeit der Technik wurde durch Vergleichen der Lumenfläche, die
durch die manuelle Verfolgung gefunden wurde, mit der Lumenfläche geschätzt, die
unter Verwendung der automatisierten Technik gefunden wurde. Die
Resultate sind in Tabelle 2 zusammengefasst. Es sind die prozentuale Änderung
der Pixelanzahl und die Änderung
in dem mittleren Durchfluss von dem manuellen Verfahren zu dem automatisierten Verfahren
von jedem Gefäß aufgelistet.
-
Tabelle
2. Die relativen Änderungen
in den durchschnittlichen Lumengrößen und in den mittleren Gesamtdurchflüssen, die
durch die zwei Techniken erhalten wurden.
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Im
Durchschnitt war die Fläche,
die durch die automatisierte Technik identifiziert wurde, größer. Weil es
keine verfügbaren
Mittel gibt, um die wahre Lumengröße genau zu messen, nehmen
wir an, dass die automatisierte Technik genauer ist, weil es bekannt
ist, dass die manuelle Segmentation im Allgemeinen dazu neigt, das
wahre Gefäßlumen zu
unterschätzen.
Wenn MRI-Phasenkontrastbilder zur Segmentation des Lumens verwendet
werden, wird eine manuelle Segmentation durch das Setzen des Bildkontrastes
und durch das ausgewählte
Bild bewirkt, das als ein Bezug verwendet wird. Das Gefäßlumen scheint
nur auf den Bildern am größten, die
während
eines systolischen Spitzenwertdurchflusses erhalten wurden. Weiterhin
kann der geringe Kontrast des langsam fließenden Fluids nahe der Gefäßwand oft
als Teil des umgebenden statischen Gewebes missinterpretiert werden.
-
Die
detektierten Pixelanzahlen sind mit dem automatisierten Verfahren
höher.
Weil Benutzer das Bild mit höherem
Kontrast wählen,
was bedeutet, dass die Durchflussgeschwindigkeit maximal ist und
die Querschnittsfläche
des Lumens nicht notwendigerweise die größte ist, erzeugt das manuelle
Verfahren kleinere Regionen von Interesse als das automatisierte
Verfahren. (Mit bloßen
menschlichen Augen ist es schwierig, langsam fließenden Pixel
an dem Rand des Gefäßes zu erkennen.
(Auch beeinflusst die Auflösung
des Computermonitors die Entscheidung des Benutzers.) Die prozentuale Änderung
ist mit kleineren Gefäßen, wie
beispielsweise Vertrabralarterien und die linke Halsvene, höher, weil
eine Pixelbreite eine größere prozentuale Änderung
in der Lumenfläche
darstellt. Im Allgemeinen wiesen die Lumengrößen, die durch einen Beobachter mit
Fachwissen erhalten wurden, den kleinsten Flächenunterschied zwischen der
automatisierten und der manuellen Technik auf. Ein Beispiel ist
in 21 gezeigt. Sowohl die automatisierten
Konturen (rot) und die manuell verfolgten Konturen (braun) sind
für die
Karotis und Vertebralarterie, die Halsvene und die CSF-Durchflussfläche gezeigt.
-
Um
zu zeigen, dass die Technik zur Segmentation von Lumen funktioniert,
die anders sind als Blutgefäße, haben
wir die Technik angewendet, um die CSF- Durchflussfläche in der Halswirbelsäule zu segmentieren
und nachzuformen. 16–19 zeigen
die Technik für
MRI-Bilder, die erhalten wurden, um einen CSF-Durchfluss zu quantifizieren. Diese
Figuren entsprechen 11–15 und 21, die für MRI-Bilder erhalten wurden,
die erhalten wurden, um einen Durchfluss in Blutgefäßen zu quantifizieren.
-
20 zeigt,
dass das Verfahren verwendet werden kann, um viele Gefäße unter
Verwendung von nur einer Bezugswellenform zu segmentieren.
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Eine
spezifische Ausführungsform
eines neuen Verfahrens und einer neuen Vorrichtung von intrakranialem
Druck gemäß der vorliegenden
Erfindung wurde zum Zwecke der Veranschaulichung die Weise beschrieben,
in der die Erfindung gemacht und verwendet wird. Es sollte klar
sein, dass die Implementierung anderer Variationen und Modifikationen
der Erfindung und ihre verschiedenen Aspekte dem Fachmann klar sein werden,
und dass die Erfindung nicht auf die spezifischen Ausführungsformen,
die beschrieben wurden, eingeschränkt ist. Es ist deshalb beabsichtigt,
die vorliegende Erfindung in jeden und allen Modifikationen, Variationen
oder Äquivalenten
abzudecken, die in den Schutzumfang der grundlegenden Basisprinzipien
fallen, wie hierin beansprucht.
