Neue Bilder vom Gehirn – echt scharf

Diese Technologie hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht, die Bilder wurden immer weiter verfeinert. Allerdings bringt die feinere Auflösung auch ein schwächeres Signal-Rauschverhältnis mit sich. Damit die Bilder trotzdem scharf sind, haben Mathematiker des WIAS ein Verfahren entwickelt, das Ungenauigkeiten glättet, dabei aber Strukturen nicht verwischt.

Wasser ist fast überall im Gehirn vorhanden. Wenn man für jeden Punkt im Gehirn weiß, in welche Richtungen sich dieses Wasser bewegen kann, lässt sich daraus auf die Struktur schließen. Kann das Wasser an einem Punkt nicht in eine bestimmte Richtung fließen, muss es dort eine feste Strukturgrenze geben, zum Beispiel einen Nervenstrang. Wasser kann sich lokal entlang solcher Stränge bewegen. Nach diesem Prinzip funktioniert die diffusionsgewichtete MRT (dMRT).

Grundsätzlich wird bei der MRT ein starkes permanentes Magnetfeld angelegt.

Die Kerne der Moleküle, zum Beispiel das Proton im Wasserstoff, werden mit Radiowellen energetisch angeregt. Der dann gemessene Relaxationsprozess ist das eigentliche Nutzsignal des Verfahrens. Zusätzlich gibt es bei der dMRT weitere Magnetfeldgradienten. Dadurch wird das Verfahren sensitiv für die Diffusionsfähigkeit des Wassers in eine bestimmte Richtung, und diese ist groß, sofern ihm der Weg nicht durch eine Strukturgrenze versperrt ist. Nacheinander werden nun Messungen mit Magnetfeldgradienten verschiedener Richtungen durchgeführt. Die möglichen Strömungsrichtungen des Wassers lassen sich dann zu einem Gesamtbild der Struktur des Gehirns zusammensetzen.

Beim Messen wird das Gehirn in kleine Volumen-Elemente eingeteilt, in denen jeweils die Diffusionsfähigkeit gemessen wird. Je feiner die Einteilung, desto kleiner ist jeder einzelne solcher „Voxel“ – die dreidimensionale Entsprechung zu Pixeln in der Ebene. An der Grenze des Machbaren hat ein Voxel etwa eine Kantenlänge von 0,8 Millimetern. Für derart kleine Voxel ist das gemessene Signal deutlich schwächer. So erhält man zwar ein feineres Bild, die Informationen der einzelnen Punkte sind jedoch ungenauer, es gibt ein stärkeres „Rauschen“. Dr. Karsten Tabelow vom WIAS erläutert: „Die Daten, die wir analysieren, bewegen sich in den Grenzbereichen des Realisierbaren. Noch feiner kann im Moment niemand auflösen.“

Um trotz des Rauschens ein scharfes Bild zu erhalten, glätten die Mathematiker das Bild. Dabei hilft ihnen, dass sich die Strukturen in benachbarten Voxeln meist ähneln. Dr. Jörg Polzehl schränkt ein: „Es gibt aber auch scharfe Strukturgrenzen, die wir nicht verwischen dürfen.“ Methoden, die das leisten, heißen adaptiv. Dabei analysieren die Mathematiker die Daten in einem iterativen Verfahren. „Damit finden wir heraus, wo wir mitteln können und wo nicht“, erläutert Karsten Tabelow.

Die Methoden zur Bild- und Signalverarbeitung entwickeln die WIAS-Mathematiker in einem MATHEON-Projekt gemeinsam mit Kollegen aus den Neurowissenschaften. Die Messungen stammen von Partnern wie dem Weill Cornel Medical College in New York und der Uniklinik Münster. Dort werden mit den am WIAS entwickelten Methoden auch Messungen von Patienten mit neurologischen Erkrankungen untersucht. Die Frage ist, welche Stellen im Gehirn sich im Verlauf der Krankheit typischerweise verändern.

Ende November fand im WIAS ein Workshop zu Statistik und Neuroimaging statt, den das WIAS gemeinsam mit dem MATHEON und dem Bernstein Center for Computational Neuroscience an der Charité organisiert hat. Experten unterschiedlicher Fachrichtungen haben sich ausgetauscht und über gemeinsames Vorgehen beraten. Jörg Polzehl und Karsten Tabelow haben dabei mit Kollegen vom Max-Planck-Institut für Neurowissenschaften in Leipzig ein gemeinsames Projekt vereinbart, bei dem es um die Analyse von hochaufgelösten dMRT-Daten gehen wird.

Kontakt
Weierstraß-Instituts für Angewandte Analysis und Stochastik, Leibniz-Institut im Forschungsverbund Berlin (WIAS)
Dr. Torsten Köhler
Tel. (030) 20372 582
E-Mail torsten.koehler@wias-berlin.de