Bibliographic Metadata

Title
Method validation and quality control of functional magnetic resonance imaging (fMRI) measurements in clinical environment / by Alexander Geißler
AuthorGeißler, Alexander Reinhold
CensorBarth, Markus
Published2008
Description143 Bl. : Ill., graph. Darst.
Institutional NoteWien, Med. Univ., Diss., 2008
Annotation
Kurzfassung, abstract
Bibliographic Source
J Magn Reson Imaging. 2007 Jun;25(6):1263-70 / Neuroimage. 2005 Jan 15;24(2):323-31.
LanguageEnglish
Bibl. ReferenceOeBB
Document typeDissertation (PhD)
Keywords (DE)fMRT / Qualitätskontrolle / CNR / MRT / funktionelle Bildgebung / Patienten / Validierung von Auswertungsmethoden / BOLD Kontrast
Keywords (EN)fMRI / quality control / CNR / MRI / patients / functional imaging / method validation / BOLD contrast
URNurn:nbn:at:at-ubmuw:1-6929 Persistent Identifier (URN)
Restriction-Information
 The work is publicly available
Files
Method validation and quality control of functional magnetic resonance imaging (fMRI) measurements in clinical environment [6.56 mb]
Links
Reference
Classification
Abstract (German)

Der quantenmechanische Effekt der nukleare magnetische Kernresonanz (NMR), erstmals beschrieben von E. M. Purcell und F. Bloch (Nobelpreis 1952), bildet die Grundlage für vielfältige Anwendungen in den Naturwissenschaften und der Medizin. Resonanzeffekte sind von sich aus sehr Empfindlich auf Modifikationen der physikalischen Bedingungen, daher können bereits kleinste Änderungen der magnetischen Suszeptibilität, wie sie typischerweise in der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) (bzw. fMRI - functional magnetic resonance imaging) auftreten, registriert werden. Die fMRT erweitert die klassische rein bildgebende MRT um einen funktionellen Anteil. Durch fMRT - Bildgebung ist es möglich neuronale Aktivitäten sichtbar zu machen. Grundlage hierzu ist der sog. BOLD (blood oxygen level dependency) - Effekt. Bei der Aktivierung einer Kortexareals kommt es lokal zu einer Steigerung der Metabolismus, wodurch im aktivierten Areal der Blutfluss überproportional erhöht wird und sich in Folge das Konzentrationsverhältnis von oxigeniertem zu desoxigeniertem Blut zugunsten von oxigeniertem Blut verschiebt. Dies wiederum bewirkt lokal eine Änderung der magnetischen Suszeptibilität. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der klinischen Anwendung von fMRT. Hier ist die präzise Lokalisierung von Hirnaktivitäten von besonderer Wichtigkeit 1. zur Vermeidung von Folgeschäden durch Verletzung von relevanten Kortexareale während neurochirurgischer Eingriffe 2. Überprüfung des Erholungsfortschritts nach neurochirurgischen Eingriffen 3. Bewertung der Aktivierung bei degenerativen neurologischen Erkrankungen.

Der erste Teil der vorliegenden Arbeit enthält die Grundlagenkapiteln zur Theorie der magnetischen Kernresonanz, sowie eine Zusammenfassung des notwendigen technischen Hintergrunds von (f)MRT als auch eine Einführung in den zugrunde liegenden BOLD - Effekt. Der zweite Teil beinhaltet zwei Publikationen. Die erste beschäftigt sich mit der Auswirkung von Glättungsverfahren, welche oftmals bei der statistischen Auswertung von funktionellen Daten angewendet werden, auf die Lokalisierung von Hirnaktivitäten. Die zweite Publikation widmet sich der fMRT Datenqualitätskontrolle. Das Ergebnis eines fMRT Experiments hängt stark von Faktoren wie SNR, Mitarbeit von Patienten/Probanden, Kopfbewegungen, etc. ab. In dieser Arbeit wird ein einfacher Parameter (CNR) vorgestellt, welcher all diese Parameter berücksichtigt und eine Abschätzung der Datenqualität erlaubt.

Abstract (English)

Nuclear magnetic resonance (NMR) is a physical phenomenon based upon the quantum mechanical magnetic properties of an atom's nucleus. It was first described by Purcell and Bloch in 1946, a work which they received the Nobel prize in for (1952). It has a wide field of application, ranging from solid-state physics to medical imaging in Radiology and molecular Biology. Resonance effects are very sensitive to changes in their physical environment. Therefore, differences in magnetic susceptibility produce inhomogeneities in the static magnetic field and influence the signal. This holds particularly true for gradient echo sequences. The effect is exploited in functional magnetic resonance imaging (fMRI), a method for measuring brain activity. It works by detecting changes in blood oxygenation and blood flow occurring in response to neural activity. Functional imaging is an emerging field and has already essential applications in neuroscience. It is used to visualize physiologic functions (activation maps showing parts of the brain which are involved in a particular mental process), and it is therefore one of the keys for further evolution in the understanding of biomedical processes and in the design of new therapeutic procedures.

The current thesis deals with the application of fMRI in a clinical environment. The localization of brain activation with high quality has three major applications: (1) to the individual patient in order to avoid damage of essential brain areas during neurosurgicaltreatment, (2) as a tool to postsurgically evaluate the degree of recovery of brain function and as a tool to (3) evaluate brain activation in patients suffering from degenerative brain diseases. This thesis is composed of two parts. The first part of this work provides a digest of the physical and technical background of (f)MRI as well as the basics of the underlying BOLD (Blood oxygenation level dependent) contrast. The second part presents two accepted publications. The first publication deals with the effect of data smoothing on the localization of brain activation. It demonstrates how smoothing may artificially combine activations from neighbouring though functionally and anatomically distinct brain regions and how activation from large draining vessels may be smoothed into neighbouring neuronal tissue. The second publication addresses the problem of controlling fMRI data quality. The outcome of fMRI experiments depends on several factors, such as data quality, subject cooperation (e.g. head motion) and postprocessing strategies. It also presents a single and intuitive parameter (CNR)to estimate the quality of a functional data set with respect to all relevant influencing factors.