用于测量人脑结构的方法技术

本发明专利技术涉及一种用于在使用磁共振装置（17）的情况下对能够作为阿尔茨海默病诊断的生物标志物使用的人脑特有的结构参数进行测量的方法，包含以下步骤：a）在磁共振预拍摄中，手动地和/或自动地定位海马区，b）特别地自动选择至少一个经过所述海马区的测量轴（4，4a-4g），c）针对长的、特别是棒形的、沿着所述测量轴（4，4a-4g）分布的拍摄区域（9）对于每个所选择的测量轴（4，4a-4g）拍摄磁共振数据，d）从所述磁共振数据中特别地自动确定位置分辨的结构参数。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种用于在使用磁共振装置的情况下对可作为阿尔茨海默病(Alzheimer)诊断的生物标志物(Biomarker)使用的人脑特有的结构参数进行测量的方法。本专利技术还涉及一种磁共振装置。
技术介绍
阿尔茨海默病在发达社会中是一种经常出现的痴呆疾病。制药学的发展目前有望出现可以明显地延缓疾病发展的药物或者药品。这在诊断上意味着，必须尽可能早地检测到在人脑中的起始变化，以便可以尽可能最低限度地保持认知能力的损失。通常在所谓的“轻度认知障碍” (mild cognitive impairment,简写为MCI, Q)R0.5)和严重临床症状(CDR3)之间有几年的时间。越早识别出该疾病，就可以挽救越多的大脑功能。为了诊断阿尔茨海默病，通常考虑不同的生物标志物，其中一个主要的生物标志物是所谓的脑萎缩，其已经相当早地可证明，参见例如文献“Multimodal techniques fordiagnosis and prognosis of Alzheimer’s disease，，，作者是 RichardJ.Perrin、AnneM.Fagan和David M.Holtzman,发表在Nature461, 916-922。为了测量脑萎缩，公知使用磁共振装置。在此，使用高分辨的磁共振序列(例如MPRAGE)以及计算昂贵的分析方法(例如脑区域的容积测定法，其借助多变量的支持向量机评估)。然而已经证明，这个技术仅仅能够局限地使用于预测阿尔茨海默病。在此，主要的问题是，用通常的分辨率可以证实的容积测定的改变已经伴随着明显的疾病发展。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，提供一种用于测量人脑的可能性，其提供允许较早的阿尔茨海默病诊断的结果。为了解决所述技术问题，在开头所述类型的方法中按照本专利技术设置使用如下步骤:a)在磁共振预拍摄中，手动地和/或自动地定位海马区，b)特别地自动选择至少一个经过所述海马区的测量轴，c)针对长的、特别是棒形的、沿着所述测量轴分布的拍摄区域对于每个所选择的测量轴拍摄磁共振数据，d)从所述磁共振数据中特别地自动确定位置分辨的结构参数。因此，按照本专利技术建议测量长的、特别是棒形的拍摄区域，最终因此运行基本上一维的磁共振成像，以便确定位置分辨的结构参数。对于这些聚焦于一个维度的磁共振序列，尤其有利地可以获得高分辨率，其因此可以提供精确的、位置分辨的结构参数。这在本专利技术的范围内是特别有利的，原因是其涉及到脑萎缩因此涉及到确定的脑区域的厚度改变，所述脑区域可以在一维上被特别好地测量。同样地，例如特定的脑区域的均匀性这样的参数也可以在这样的一维的观测方式中特别有利地确定。例如可以设置，将海马区的至少一个尺寸和/或至少一个描述海马区的均匀性的结构参数和/或至少一个脑皮质厚度确定为结构参数。在观测这样的结构参数的情况下可以特别地确认脑萎缩，其中与普通的参数相比较，海马区的尺寸(特别是厚度)以及脑皮质的厚度(也就是大脑皮层的厚度)扮演了特别合适的生物标志物。此外，在此要指出的是，如果观测通过海马区的不同测量轴，必然也对大脑皮层进行拍摄，从而可以确定脑皮质的厚度。然而也可以考虑，将至少一个脑室的至少一个尺寸确定为结构参数，其中在此较为困难的是:这样放置测量轴使得可以对脑室进行拍摄。为了确定结构参数可以设置，首先特别是在使用阈值方法的情况下沿着测量轴识别出大脑的不同的部分(Abschnitte)。在此可以因此使用常见的分割技术，以便识别大脑的不同部分、特别是海马区和大脑皮层，必要时也对脑室进行识别，从而可以相应地确定其尺寸、特别是厚度。在已知测量轴的位置之后，也可以对来自解剖图谱等等的数据进行考虑以便精确地识别出大脑中的解剖学特征。总的来说，按照本专利技术的方法因此建议了，通过使用基本上一维的测量方法，对涉及到大脑的具体解剖学特征、特别是海马区以及大脑皮层的结构参数进行确定，所述测量方法沿着所测量的维度(也就是沿着测量轴)允许特别高的分辨率，而不会造成数据拍摄的过大延长和/或引起较长处理时间和较复杂的处理算法的数据流。恰好在所述的阿尔茨海默病诊断区域(其中涉及到大脑结构的范围，最后因此涉及到其厚度)内为了可以对萎缩进行判断，这样的具有高分辨率的一维的测量提供了优势，原因在于:在相当简单的处理的范围内，然而却能确定出期望的结构参数。例如可以设置，以沿着测量轴小于200 μ m的分辨率来拍摄磁共振数据，从而因此能够以200 μ m的数量级对信息进行鲁棒地测量。通常可以在海马区例如存在20个测量点。按照本专利技术的处理可以被理解为“虚拟活组织检查”，其对一维信息进行检查。基本上，例如在对所谓的导航仪(Navigatoren)进行测量的范围内，这样的对长的、特别是棒形的拍摄区域进行一维的测量已经是公知的。例如在由“Acuitas Medical”公司提供的所谓的微细结构分析(FSA)的范围内，在现有技术中也已经描述了用于高分辨率的一维的测量的方法。然而在那里建议实施非位置分辨的分析，方法是通过傅里叶变换来确定空间频率分布(最终也就是颗粒大小分布)，请参见例如US 2007/0167717A1。在按照本专利技术的具体构造中可以设置，以这样的序列来对磁共振数据进行拍摄，其中两个特别彼此垂直的层被激发并且相交区域(Schnittbereich)形成了拍摄区域，特别是以微细结构分析序列拍摄。在这样的构造中因此设置了，例如在自旋回波序列的范围内，通过激发脉冲来激发彼此垂直的层，为此相应地切换梯度。如果激发两个彼此垂直的、基本上是矩形的层，则最终在两个棒形层的交集内形成回波，在此，重要的优点是，棒形主轴的空间分辨率可以选得非常高，从而形成具有高的空间分辨率的一维扫描。在此显示出，能够以大约200 μ m的数量级鲁棒地测量信息。在本专利技术的另一个构造中可以设置，为了定位海马区而使用自动化的分割方法。同样地，在这种情况下可以因此就像基本上在现有技术中已经公知的那样使用分割方法 。尤其也能够在考虑解剖图谱等的情况下实施这样的分割方法。合适地,可以选择至少三个测量轴,其围绕正交的三面形(Dreibein)。使用由测量轴形成的正交的三面形提供了，在尽可能多的独立方向上获取信息，从而能够在彼此垂直的方向上确定例如厚度并且然后进行判断。如果附加地至少选择四个将三面形的所有卦限(Oktanten)遮盖住的对角线作为测量轴，那么在此是特别有利的。以这种方式可以获取其他有用的信息。此外可以设置，借助对白的和灰的脑质进行强调的序列来进行拍摄磁共振数据。因此可以应用针对拍摄目的所优化的磁共振序列，其特别简化和促进了自动处理。适合于不同脑质的良好对比的相应方法在现有技术中已经公知，并且在此不再进一步阐述。在使用按照本专利技术的方法获取结构参数之后，可以在用于诊断阿尔茨海默病的方法中按照下述步骤针对目前的阿尔茨海默病病症进行对结构参数的评估。为此可以例如设置，将用于结构参数的所确定的数值与标准数值进行比较，所述标准数值例如可以保存在数据库中和/或可以从健康患者的多·个拍摄的磁共振图像中确定。然而特别优选的是，与患者自身所拍摄的历史数值进行比较，从而也可以特别追踪时间上的发展，特别是发展的萎缩等。以这种方式可以在使用按照本专利技术的情况下实现阿尔茨海默病早期诊断的明显本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于在使用磁共振装置（17）的情况下对能够作为阿尔茨海默病诊断的生物标志物使用的人脑特有的结构参数进行测量的方法，包含以下步骤：a）在磁共振预拍摄中，手动地和/或自动地定位海马区，b）特别地自动选择至少一个经过所述海马区的测量轴（4，4a?4g），c）针对长的、特别是棒形的、沿着所述测量轴（4，4a?4g）分布的拍摄区域（9）对于每个所选择的测量轴（4，4a?4g）拍摄磁共振数据，d）从所述磁共振数据中特别地自动确定位置分辨的结构参数。

【技术特征摘要】
2011.10.28 DE 102011085404.51.一种用于在使用磁共振装置(17)的情况下对能够作为阿尔茨海默病诊断的生物标志物使用的人脑特有的结构参数进行测量的方法，包含以下步骤: a)在磁共振预拍摄中，手动地和/或自动地定位海马区， b)特别地自动选择至少一个经过所述海马区的测量轴(4，4a_4g)， c)针对长的、特别是棒形的、沿着所述测量轴(4，4a-4g)分布的拍摄区域(9)对于每个所选择的测量轴(4，4a-4g)拍摄磁共振数据， d)从所述磁共振数据中特别地自动确定位置分辨的结构参数。2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述海马区的至少一个尺寸(13)和/或描述该海马区的均匀性 的至少一个结构参数和/或至少一个脑皮质厚度(14)，作为结构参数。3.按照权利要求1或2所述的方法，其特征在于，确定至少...

【专利技术属性】
技术研发人员：B海斯曼，S施米特，
申请(专利权)人：西门子公司，
类型：发明
国别省市：