Prügl, Stefanie
(2011)
Assoziation von klinischen und kernspintomographischen Parametern bei Patienten mit Multipler Sklerose - eine retrospektive Querschnittsstudie.
PhD, Universität Regensburg.
Date of publication of this fulltext: 06 May 2011 07:57
Abstract (German)
In der Diagnostik der Multiplen Sklerose (MS) nimmt die Magnetresonanztomographie (MRT) eine zentrale Rolle ein, mit deren Einsatz Läsionen ebenso wie das Ausmaß der Atrophie erfasst werden können.
In dieser Querschnittstudie wurde anhand kranieller MRT-Aufnahmen die Anzahl der Läsionen in verschiedenen Hirnarealen bestimmt, zentrale sowie diffus ausgeprägte Atrophie gemessen und ein Zusammenhang ...
Abstract (German)
In der Diagnostik der Multiplen Sklerose (MS) nimmt die Magnetresonanztomographie (MRT) eine zentrale Rolle ein, mit deren Einsatz Läsionen ebenso wie das Ausmaß der Atrophie erfasst werden können.
In dieser Querschnittstudie wurde anhand kranieller MRT-Aufnahmen die Anzahl der Läsionen in verschiedenen Hirnarealen bestimmt, zentrale sowie diffus ausgeprägte Atrophie gemessen und ein Zusammenhang zwischen den MRT-Parametern und Alter, Erkrankungsdauer, Expanded Disability Status Scale (EDSS) und Gehtrecke untersucht. Dazu wurden retrospektiv Daten von in der Neurologischen Universitätsklinik Regensburg behandelten MS-Patienten erhoben. Insgesamt standen 84 Patienten (59 RRMS, 25 SPMS/PPMS) für die Erhebung der Läsionsanzahl und der linearen Atrophieparameter (Weite des 3. Ventrikels, Bicaudatio Ratio) und 57 Patienten für die (semi-)automatische Statistical parametric mapping (SPM)-Auswertung zur Ermittlung der Brain parenchymal fraction (BPF) zur Verfügung. Zudem wurde ein Vergleich der BPF der MS-Patienten mit einem gesunden Kontrollkollektiv (n=11) durchgeführt. Als ein bisher nicht beschriebenes Verfahren wurde in unserer Studie erstmals die Kategorie der Diffusität eingeführt.
Die Entzündungsparameter korrelierten signifikant mit Erkrankungsdauer und EDSS, wobei die Diffusität die höchste Korrelation aufwies. Bei den RRMS-Patienten korrelierten die Entzündungsparameter nur mit der Erkrankungsdauer, in der Gruppe der Patienten mit progredienter MS fehlten signifikante Werte.
Im Vergleich zum gesunden Kontrollkollektiv zeigte sich bei den MS-Patienten eine signifikant größere Atrophie, also Weite des 3. Ventrikels (W3V) und Bicaudatio ratio (BCR) und geringere BPF. Im Gesamtkollektiv korrelierten BPF und W3V am besten mit dem EDSS, die W3V und BCR mit der Erkrankungsdauer. In den Untergruppen zeigte sich eine deutliche Verteilung der Koeffizienten mit signifikanten Korrelationen der RRMS-Patienten nur im Bereich Alter und Erkrankungsdauer, der Patienten mit progredienter MS nur im Bereich EDSS und Gehstrecke. Schließlich konnten wir feststellen, dass die BPF auch aus T2-gewichteten Routine-2D-Datensätzen und mittels semiautomatischen Vorgehens wenig zeitaufwändig ermittelt werden kann. Eine noch einfachere und auch im Alltag anwendbare Methode stellt jedoch die Verwendung der linearen Atrophieparameter dar, die vergleichbare Korrelationen wie die BPF lieferten.
Translation of the abstract (English)
Magnetic resonance imaging (MRI) is a mainstay in the diagnosis of MS indicating the degree of inflammatory and degenerative activity.
In this cross-sectional study brain MRI was analyzed for the number and distribution of active and inactive lesions, extent of diffuse white matter lesions (DWML) with a fuzzy border, third ventricular width (TVW), bicaudatio ratio (BCR), and brain parenchymal ...
Translation of the abstract (English)
Magnetic resonance imaging (MRI) is a mainstay in the diagnosis of MS indicating the degree of inflammatory and degenerative activity.
In this cross-sectional study brain MRI was analyzed for the number and distribution of active and inactive lesions, extent of diffuse white matter lesions (DWML) with a fuzzy border, third ventricular width (TVW), bicaudatio ratio (BCR), and brain parenchymal fraction (BPF). Statistical analyses were performed to explore correlations of magnetic resonance imaging (MRI) with disability. We studied patients with MS (59 relapsing-remitting, 25 primary or secondary progressive) who had received a routine brain MRI at baseline. In addition we matched the BPF of patients with MS with healthy controls (n = 11).
Measures of baseline lesions correlated significantly with disease duration and EDSS. Interestingly the extent of DWML revealed the highest correlation. In the subgroup of RRMS patients, significant correlations were only found with disease duration. For the subgroup of progressive patients no significant correlations were found.
In comparison to the healthy controls, patients with MS showed a significant higher degree atrophy (TVW, BCR, BPF). BPF and TVW correlated best with EDSS, the linear measures with disease duration. The subgroups showed a definite distribution of coefficients. RRMS patients correlated significantly just with age and disease duration, in contrast the progressive patients only with the degree of disability. Finally we could ascertain, that BPF can be calculated few time consuming also from T2-weighted routine brain MRI scans using semiautomated segmentation techniques. An even easier and in daily routine applicable methode is the usage of linear measures, which provided comparable correlations to BPF.
Export bibliographical data
| Item type: | Thesis of the University of Regensburg (PhD) |
|---|
| Date: | 6 May 2011 |
|---|
| Referee: | Prof. Dr. Ulrich Bogdahn |
|---|
| Date of exam: | 3 May 2011 |
|---|
| Institutions: | Medicine > Lehrstuhl für Neurologie |
|---|
| Keywords: | Multiple Sklerose, MRT, Magnetresonanztomographie, Atrophie, Entzündung, Läsionen, Behinderungsgrad, Querschnittstudie
multiple sclerosis, magnetic resonance imaging, brain atrophy, inflammation, disability, longitudinal study |
|---|
| Dewey Decimal Classification: | 600 Technology > 610 Medical sciences Medicine |
|---|
| Status: | Published |
|---|
| Refereed: | Yes, this version has been refereed |
|---|
| Created at the University of Regensburg: | Yes |
|---|
| Item ID: | 20783 |
|---|
Download Statistics