Übersicht
Strukturelle Bildgebung
„Statisches“ Bild; Messung bestimmter Aspekt der Anatomie
Fuktionelle Bildgebung
„Dynamische“ Zeitreihe von Bildern; Messung bestimmter Aspekte der Gehirnfunktion
CT: Computertomographie
Basiert auf Röntgenstrahlung
Differentielle Absorption von Strahlung durch verschiedene Gewebetypen
❌Cormack & Hounsfield (Nobelpreis 1979)
CT nutzt man für Charakterisierung von Läsionen, die nicht mit fMRT / MRT sichtbar gemacht werden können
MRT: Magnetresonanztomographie
Computertomographie
Bestrahlung einer Schicht (360°)
Aufzeichnung der nicht-absorbierten Strahlung („Abschattung“) durch Röntgensensoren
❌Ggf. Kontrastmittel, um bestimmte Strukturen sichtbar zu machen
misst die Abschattung -> die nicht absorbierte Strahlung
In klinischer sehr wichtig, aber für neuro-Forschung erkennt man nicht genug
CT vs. MRT
Vorteile von MRT gegenüber CT
Keine ionisierende Strahlung nötig
Bessere räumliche AUflösung -> Faltung des Kortex in MRT sichtbar, in CT weniger
Bessere Unterscheidung zwischen grauer und weißer Substanz
MRT ermöglicht auch funktionelle Messungen
Magnetresonanztomographie (MRT)
MRT-Setup
Kernspintomographen (MRT-Scanner)
bei funktioneller Messung braucht man Stimulationsequipment
Tesla ist Maß für Magnetfeldstärke
MRT: Das Grundprinzip
Grundlage des MR-Signals ist der Kernspin des Wasserstoffatoms (H)
Wasserstoff besteht aus einem Proton (Atomkern) und einem Elektron
H ist elektrisch neutral (Proton ist positiv, Elektron negativ)
Das Proton rotiert um die eigene Achse wie ein Kreisel -> Spin
Rotierende Masse -> Drehimpuls
❌Hat Kraft, die senkrecht zur Rotationsebene wirkt (Drehimpuls)
Rotierende elektrische Ladung -> magnetisches Moment
Magnetisches Moment -> magnetischer Dipol, der bestimmte Richtung hat
Wenn sich der „Magnet“ bewegt, wird in der Empfangsspule eine Spannung induziert
Wenn sich Magnet in Messspule bewegt, wird Strom erzeugt, den man messen kann -> ist das Signal beim MRT
Im Magentfeld
Gibt zwei Zustände, die stabil sind: entlang des Magnetfelds oder genau umgekehrt (einfacher, sich entlang des Magnetfelds auszurichten)
Dieses starke Magnetfeld hat man im Scanner
Präzession
Wirkt auf eine rotierende Masse (z.B. Kreisel) eine äußere Kraft (Gravitation), macht die Achse eine rotierende Ausgleichbewegung (Präzession)
Das gleiche gilt für ein Proton mit Spin, das sich in einem Magnetfeld (B0) befindet
Magnetfeld wirkt als äußere Kraft auf die Protonen
Führt zu Ausgleichbewegung
Larmorfrequenz
Präzession: Im Magnetfeld rotiert die Spin-Achse relativ zur Ausrichtung des Magnetfeldes B0
Präzessionsfrequenz = Lamorfrequenz (in Mhz/Tesla) w0 = y x B0
Y = gyromagnetsiche Konstante (e nach Element), B0 Stärke des Magnetfeldes
Lamorfrequenz hängt ab vom Element und von der Stärke des äußeren Magnetfeldes
Frequenz, mit der Element Präzessionsbewegung durchführt, wird auch Larmorfrequenz genannt
❌Spin von Element ist immer gleich (hat keine zeitliche Abhängigkeit)
zeigen im Durchschnitt nach oben (sind nicht alle so entlang des Magnetfelds ausgerichtet)
Kann sich das vorstellen wie Gewicht an Wand (Abbildung rechts) -> zeigt, warum mehr parallel ausgerichtet sind
Wahrscheinlichkeit ist höher, sich parallel auszurichten
Instabil -> weniger stabil
Wenn man das in instabilen Zustand bringen möchte, muss man Energie aufwenden
Wenn man das in den stabilen Zustand (aus dem instabilen Zustand) bringen möchte, wird Energie frei
Nettomagnetisierung
Differenz der parallel und anti-parallel ausgerichteten Spins: Nettomagnetisierung M
durchschnittliche Anzahl an Spins, die in bestimmte Richtung ausgerichtet sind -> Verhältnis davon (Vektor)
Uns interessiert nur dieser Vektor -> das ist das, was man am Ende misst
❌Bleibt stabil
Zeigt hier in die Richtung, weil mehr Spins in die stabile Richtung ausgerichtet sind
Nettomagenitisierung und Feldstärke
Nettomagnetisierung erhöht sich bei stärkerem Magnetfeld -> Differenz wird stärker
Je stärker B0 Magnetfeld, desto stärker auch MR Signal, das man misst (misst, wenn die umklappen)
❌Nettomagnetisierung wie wenn man Bogen spannt (guckt, wie viel Energie in der Probe ist?)
Wie groß die ist, hängt davon ab, wie stark Magnetfeld ist -> je stärker, desto größer ist Differenz in Ausrichtung der Spins
Wenn man Puls ausmacht, ist das wie Pfeil, den man loslässt -> guckt, wie viel Energie frei wird (das misst man)
Je größer die Feldstärke, desto stärker die Signale?
RF-Excitation
Radiofrequenz-Puls (RF-Puls)
Wenn der RF-Puls die Lamorfrequenz (Resonanzfrequenz) des Elements hat, werden die Spins „angeregt“ -> Übergang einiger Spins von paralleler in anti-parallel Ausrichtung
Relaxation: Das Spin-System geht in den Zustand vor dem RF-Puls zurück
Zeeman-Effekt: Signal hängt von B0 ab
oben Ruhezustand
Kann Spins anregen -> Spins von einem Zustand in den anderen überführen -> wenn Radioimpuls genau die Lamorfrequenz hat
Wenn man den wieder ausmacht, klappen die wieder zurück -> wollen in den favorisierten Zustand der paralleln Ausrichtung gehen (im Durchschnitt)
Was passiert, wenn die wieder zurückklappen, ist das MR-Signal
Energie, die aufgewendet wird, ist die Radiofrequenz (wird absorbiert)
Einstrahlen der Signale und Messen passiert in der Spule
T1-Relaxation
Abbildung
Von rechts nach links lesen
Jeder Pfeil ist ein Spin (rotieren)
Wie lang der Pfeil ist, hängt davon ab, wie stark Magnetfeld ist
Roter Pfeil ist Nettomagnetisierung -> zeigt im Normalzustand Richtung Magnetfeld
Wenn man RF-Puls reinstrahlt, ist Nettomagnetisierung 0 (alle umgeklappt)
Spins präzisieren entland der Ebene (nicht mehr z-Achse)
Hat dann keine Magnetisierung -> System geht danach langsam vom linken Zustand in den rechten Zustand -> Magnetisierung baut sich wieder auf
Nennt man T1-RElaxation (700ms-1s)
Hat der Effekt, der sich mit der Zeit aufbaut
T1-Relaxation -> Spins „klappen zurück“ (longitudinale Relaxation)
Grund: äußeres Magnetfeld favorisiert die parallele Ausrichtung der Spins
Eingestrahlte Energie wird dabei wieder freigegeben und induziert Spannung in der Messspule
T1-Relaxationszeit (T1 Recovery)
Längsmagnetisierung erreicht 63% des Ausgangswertes -> ist die Dauer, bis das wieder erreicht wird (wurde einfach so festgesetzt)
Abhängig von Feldstärke und Molekularbewegung (-> Gewebeabhängig)
Unterscheidet sich je danach, was für Gewebe in der Probe ist
T1-gewichtete Scans
T1-gewichtet = T1-weighted = T1-dependent -> Signalintensitäten in Bildvoxeln hängen von den T1-Werten ab
Intensität der Voxel hängt von T1-Werten der Bildpunkte ab -> sind unterschiedlich farblich dargestellt / schattert
T2-Relaxation
Passiert deutlich schneller als T1
Liegt zeitlich noch vor Nullpunkt von T1 (ganz linker Punkt bei T1)
Hat zusätzlich, dass sich Präzessionsphasen synchronisieren -> laufen zu Beginn alle parallel -> hat Nettomagnetisierung, die in der Ebene rotiert
Dann dephasieren die Spins wieder (jeder rotiert unabhängig von den anderen)
Spins stoßen sich gegenseitig an, bremsen sich ab/beschleunigen sich
Hat hier Effekt, der mit der Zeit weggeht
T2-Relaxation -> Spins dephasieren (transversale Relaxation)
Grund: Spin-Spin Interaktion
Dephasieren schneller, als man es erwarten würde
B0 Magnetfeld wird durch anatomische Eigenschaften auch noch verzerrt, z.B. durch Sauerstoffsättigung im Blut
Beeinflusst, wie schnell die Abnahme passiert
Deswegen kann man funktionelle Messungen machen
❌Bei Dephasierung wird Energie freigesetzt
T2-Relaxationszeit (T2-Decay)
Absinken der Transversalmanetisierung auf 37% des Ausgangswertes, abhängig u.a. vom Wassergehalt
Ist die Dauer bis dahin
T2*-Relaxationszeit (BOLD-fMRT)
T2 Relaxation + zusätzliche Dephasierung durch Magnetfeldinhomogenitäten, T2* < T2
T2* ist eigentlich das, was man misst
Kobiniert die Zeitpunkte, wenn man anregt und die Zeitpunkte, wenn man das ausliest -> guckt, welcher Anteil des Signals auf was zurückgeführt werden kann
Minimiert damit Einfluss des Signals, das einen nicht interessiert
T2-gewichtete Scans
T2-gewichtet = T2-weighted = T2-dependent -> Signalintensitäten in Bildvoxeln hängen von den T2-Werten ab
Bildintensitäten hängen davon ab, wie schnell dder D2-Decay passiert
MRT Zwischenfazit
In der Messspule wird durch die Relaxation eine Spannung induziert -> dies ist das gemessene MR-Signal
Relaxationszeiten unterscheiden sich für verschiedene Gewebetypen -> so können verschiedene Strukturen differenziert werden (graue Substanz, weiße Substanz, CSF, Knochen)
Können sich auch ähneln -> muss mit Bildern Weiterrechnen, um das trennen zu können
Ggf. werden unterschiedliche Messtechniken (MR-Sequenzen) für die Messung verschiedener Aspekte der Hirnstruktur bzw. Funktion benutzt (T1, T2, T2* usw.)
Bisher haben wir über das Signal an einer „Position“ gesprochen - aber wie können Signale lokalisiert werden?
MRT: Vom Signal zum Bild
Wie findet Ortskodierung statt?
Zusätzlcihe Magnetfeldgradienten werden schichtweise zugeschaltet und ermöglichen die Ortskodierung des Signals
Schaltet zu statischem Magnetfeld B0 noch Gradientenmagnetfelder, die in bestimmte Raumrichtung laufen und daduch hat man teilweise leicht stärkeres Magnetfeld
Rechnung: B0 ist nicht überall gleich -> dadurch, dass man unterschiedliche B0s hat,kann man selektiv einzelne Schichten anregen -> weiß dann, wo B0 unterschiedlich stark ist und kann dann zuordnen, aus welcher Schicht das Sinal bekommt
❌Muss das für jeden Voxel einzeln machen
MRT Puls-Sequenzen
❌Durch Veränderungen in den RF-Pulsen (zur Anregung der Spins) und dem Zeitpunkt der Messung können spezifische Puls-Sequenzen erstellt werden, die für die verschiedenen Kontraste (T1, T2, T2* …) empfindlich sind
TR (repetition time): Das Zeitintervall zwischen aufeinanderfolgenden RF-Pulsen (in Sekunden)
Zeitintervall zwischen Anregungen
TE (echo time): Das Zeitintervall zwischen dem RF-Puls und dem Auslesen der Daten (in Millisekunden)
Zeitintervall zwischen Anregung und Auslesung
T1-Kontrast
Möchte hier T1 maximieren
T1
kann gucken, zu welchem Zeitpunkt sich die Kurven oben maximal unterscheiden (ist der Graf unten)
Wenn man ganz lange wartet, bis man wieder anregt, oder direkt anregt, hat man keinen Unterschied -> nicht sensitiv für Signal
T2
Guckt sich da auch Differenz an und wie viele Milisekunden nach Anregung Differenz zwischen den Kurven maximal ist
Möchte aber Anteil an T1 hier maximieren und Anteil T2 minimieren
Stellt TR dann so ein, dass T1 maximiert wird und Echozeit so, dass T2 minimiert wird
Hat immer beides drin, aber kann die Anteile entsprechend steuern
T2-Kontrast
möchte hier T2 maximieren
Schiebt repition-time nach hinten und Echozeit zu dem Punkt, wo Kontrast in T2 maximal ist
Hat so T1-Kontrast minimiert und T2-Kontrast maximiert
Kann immer nur T1 oder T2 machen -> entscheidet sich vorher
❌Braucht Kreuzdiagnose, weil manche Sachen in T1 ein helles Signal machen und in T2 ein dunkles -> kann dann gucken, was vorliegt (Tumor, Blutung etc.)
MRT Sicherheit
Statisches Magnetfeld (zur Ausrichtung der Spins) ist immer an
Vorsicht mit ferromagnetischen Gegenständen im Scannerraum
Kontraindikationen: Metallteile im Körper, Herzschrittmacher, usw; aber auch: Klaustrophobie (enge Röhre)
Kann das Signal verzerren
Strukturelle Bildgebung in der Forschung
In der kognitiven Neurowissenschaft wird strukturelle Bildgebung hauptsächlich genutzt um
Lästionen in Patienten bzw. Patientengruppen mit Hirnschädigungen zu lokalisieren
Läsionslokalisation mit funktionellen Defiziten zu assoziieren
Variabilität in der Hirnstruktur mit Verhaltensmaßen zusammenzubringen
bei den ersten beiden hat man Pathologische Veränderungen, beim dritten geht es um individuelle Unterschiede in Hirnmorphologie
Läsionslokalisation in Einzelpatienten
Läsionslokalisation durch visuelle Inspektion -> in der klinischen Praxis und bei Einzelfällen üblich
Guckt sich eigentlich immer einzelne Scans und Einzelfälle an
Läsionsüberlappung in Patientengruppen
Wo hat eine Patientengruppe überlappende Hirnschädigung?
Gehirne müssen in den gleichen „Raum“ gebracht werden (Normalisierung)
T1 Bilder sind sonst sehr unterschiedlich (Größe, Faltung etc.)
über lineare Prozesse
Transformation der Bilder: „Passung“ auf ein Standardgehirn
Nicht-lineare Transformationen
Gehrn im Hintergrund ist ein Standardgehirn -> im Mittel geringste Abweichung zu den Gehirnen der Patientengruppe -> legt darauf Läsionsmasken der einzelnen Patient*innen
1 -> nur eine einzelne Person hat da eine Läsion; 7 -> alle 7 Personen haben da eine Läsion
interessiert sich meistens für größere Gruppe an Personen -> möchte quantifizieren, wie groß Überlappung ist
Anatomischer Standardraum
Talairach-Space (Talairach & Tournoux, 1988): Atlas der auf der post-mortem Analyse des Gehirns einer 60jährigen Frau basiert
Brodman-Areale, aber keine Histologie
Haben eine Hemisphäre einer Person post-mortem untersucht und im Hinblick auf Brodman-Areale klassifiziert
Sehr ungenau, weil es nur eine Person ist -> wird nicht mehr wirklich genutzt
Montreal-Neurological-Institute (MNI)-Space („mittleres“ Gehirn einer Kohorte von 152 bzw. 305 Probanden)
Wird heutzutage eher verwendet
Wird in SPM, der populärsten Bildgebungssoftware, verwendet
Hat oben links der mittlere T1-gewichtete Scan -> die Person, die am ähnlichsten ist zu der Gruppe
❌Gibt dazu zytoarchitektonische Karten
Kann dann Wahrscheinlichkeitsaussagen darüber machen, welches Hirnareal etwas ist
Voxel-based Lesion-Symptom Mapping
Voraussetzungen: relativ große Patientenstichprobe; ausreichend Varianz in Läsionslokalisation
Kann gucken, welche Schädigung zu welchem Verhaltensdefizit führt
Kann gucken, wie sich Läsion in Voxel im Verhalten widerspiegelt -> guckt dann bei allen Personen, die Lästion in bestimmtem Voxel haben
Guckt man dann für jedes Voxel
Muss die Läsionen pro Voxel vorher selbst bestimmen
Immer neue Patientengruppen werden für jedes Voxel gebildert (Läsion ja / nein); Gruppenvergleich mittels t-Test / nicht-parametrischem Verfahren
Bildet dann immer neue Subgruppen von den Patient*innen
Korrektur für multiple Vergleiche evtl. rechenintensiv
Voxel-basierte Morphometrie (VBM)
Mittels VBM wird die „Dichte“ dr grauen und weißen Substanz in jedem Voxel anhand des strukturellen MRT Scans (üblicherweise T1-gewichtet) abgeschätzt
Gruppenvergleich dieser „Dichte“-Karten oder Korrelation mit Verhaltensmaßen
Geht hier nicht um Personen mit Läsionen, sondern gesunde Personen oder um psychiatrische Erkrankungen
Macht man über Segmentierung: schneit die weiße Substanz raus
Kann Anhand Signalintensitäten in der grauen Substanz abschätzen, wie hoch die Dichte in einem Voxel ist
Segmentierung: Gewebeklassifikation ohne anatomische Priors
Basierend auf dem Histogramm der Intensitätswerte des T1-gewichteten Bildes werden Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Gewebearten geschätzt (tissue probabilities)
Ist ein Histogramm der Bildintensitäten
❌Y: wie viele Voxel, x: Bildintensität
❌Legt da unterschiedliche Normalverteilungen rein
Bekommt so Info darüber, welche Gewebeklasse in einem bestimmten Voxel vorliegt
Segmentierung: Gewebeklassifikation mit anatomischen Priors
Kann sein, dass man mehrere mit hoher Intensität bekommt, obwohl es anderes Gewebe ist -> nutzt dafür anatomische Infos
Die Gewebeart, die man nicht möchte, wird vorher rausgekickt? -> Bereiche, bei denen man erwartet, dass da anderes Gewebe ist
Cortical thickness
Basiert auf segmentierten T1-gewichteten Bildern
Abstand zwischen Grenzen CSF/graue Substanz und Grenze graue Subtanz/weiße Substanz wird gemessen
Kann versuchen, entlang der Falrungen des Kortex Grenze zwischen grauer Subtanz und weißer Substanz und grauer Substanz und Liquor zu schätzen
Abstand der beiden Schätzer sagt etwas darüber aus, wie dick der Kortex in dem Bereich ist
Bekommt Karten, die in jedem Bereich für Voxel aussagen, wie dick der Kortex ist
Kann das in Zusammenhang bringen mit Veränderungen in Entwicklung, Substanzmissbrauch oder psychiatrischen Krankheiten
Weitere Maße der kortikalen Struktur
Curvature: Krümmung der Oberfläche
Thickness: „Dicke“ des Kortex
Depth: Tiefe kortikaler Faltungen
Kann das alles auf Gehirn projizieren und Gruppenunterschiede oder Korrelationen mit Verhalten untersuchen
Diffusions-Tensor Bildgebung (DTI)
Darstellung der Orientierung von Fasertrakten
Visualisiert Faserorientierungen
Basiert auf der Einschränkung der Diffusion von Wassermolekülen durch Axone mit bestimmter Orientierung —> Gruppenvergleiche; Tract-tracing (Faserverbindungen abschätzen zwischen verschiedenen Arealen), …
Sieht farblich kodiert die Richtung, in der abgeschätzt wird, in die die Fasern verlaufen
Zuletzt geändertvor einem Jahr