Fehleranalyse zur Beurteilung der Qualität automatisierter FreeSurfer Segmentierungen von MRT Aufnahmen in einer neurogeriatrischen Kohorte

Strukturelle Bildgebung und deren vollautomatische Verarbeitung haben in der Neuroradiologie ihren festen Platz und unterliegen einer permanenten Weiterentwicklung. Eingebettet in eine explorative, multizentrische Studie zur Untersuchung des Zusammenhangs von Kognition und Motorik (ComOn) an einer Kohorte von multimorbiden Patienten mit neurologischen Erkrankungen, die einer frührehabilitativen geriatrischen Komplexbehandlung zugeführt wurde, wurden an einer Subgruppe von n=53 standardisierte magnetresonanztomographische T1 Aufnahmen des Gehirns gefertigt. Diese wurden mit dem frei verfügbaren Programm FreeSurfer segmentiert, sodass den T1-Bildpunkten (Voxel) anatomische Regionen zugeordnet werden, und Volumenwerte generiert werden konnten. Da die visuelle Kontrolle der Segmentierungsergebnisse sehr variable Qualität ergeben hat, war es Gegenstand dieser Arbeit, einerseits ein neu entwickeltes Qualitätsbewertungssystem der FreeSurfer Segmentierung vorzustellen und andererseits die Anwendbarkeit von FreeSurfer-Volumetrie an der Kohorte zu überprüfen. Im vorgestellten Verfahren werden Fehler in der Segmentierung zunächst in ihrer Raumausdehnung beschrieben und danach ihre Schwere bewertet. Anhand der Verteilung und der Schwere der Fehler wird das gesamte Segmentierungsergebnisses des Datensatzes eines Probanden einer der drei Kategorien „GUT“, „MITTEL“ oder „SCHLECHT“ zuführt. Angewandt wurde es von zwei Ratern an n = 45 Segmentierungen, wobei einer der beiden der Doktorand selbst und der andere ein erfahrener neuroradiologischer Oberarzt war. Ein für Prävalenz und Bias adjustiertes Cohens Kappa mit quadratischer Wichtung der Kategorien ergab einen Wert von κ = 0.59, welches nach gängiger Interpretation für eine moderate Übereinstimmung der beiden Rater spricht und die Übertragbarkeit und Anwendbarkeit der vorgestellten Methode bestätigt. Die Überprüfung der Anwendbarkeit von FreeSurfer als Methode zur Volumetrie an der beschriebenen Kohorte erfolgte an den Volumina von sechs Hirnarealen (Summe aus linker und rechter Hemisphäre für Frontallappen, Temporallappen, Parietallappen, Okzipitallappen, Basalganglien und Kleinhirn). Um auszuschließen, dass ein systematischer Fehler in Form einer Beeinflussung der Volumenwerte durch schlechtere Segmentierungsqualität vorliegt, wurde, je nach Status der Normalverteilung der Variablen, eine einfaktorielle ANOVA bzw. ein Kruskal-Wallis Test zur Varianzanalyse berechnet und die Varianzhomogenität mittels Bartlett- oder Fligner-Killeen Test untersucht. Nach Korrektur für Fehler erster Art mit der Bonferroni-Methode ergaben sich keine statistisch signifikanten Unterschiede der Volumendurchschnitte der sechs Hirnareale hinsichtlich der Qualitätsstufen GUT, MITTEL oder SCHLECHT, sodass auch Segmentierungen von schlechter Qualität in weiterführende volumetrische Untersuchungen eingeschlossen werden können, falls man volumetrischen Fragestellungen auf Ebene der Hirnlappen nachgeht. Eine explorative Analyse der 10 am häufigsten von Fehlern betroffenen Regionen, sowie des mutmaßlich fehleranfälligen Balkens, ergab ein ähnliches Ergebnis. Hier sollten die Untersuchungen insbesondere auf Areale, die am meisten von schweren Fehlern betroffen sind, ausgeweitet werden, da sich bei der Betrachtung der nicht für multiples Testen korrigierten Werte Hinweise auf eine systematische Beeinflussung der Volumenwerte durch schlechtere Segmentierungsqualität für einzelne Areale (Lobulus parietalis superior, Trend für mittleren posterioren Balken) ergeben hat. Um das vorgestellte System zur Qualitätsbewertung von FreeSurfer Segmentierungen klinisch nutzbar zu machen, bedarf es noch einiger Weiterentwicklungen. In Zukunft müsste es vollautomatisch durchführbar sein, eine schärfere Differenzierung von technisch- versus pathologiebedingten Fehlern in der Segmentierung gewährleisten und um eine Erfassung von korrekt segmentierten Hirnpathologien erweitert werden. Für diese Entwicklungsschritte sind weitere cMRT Datensätze mit größeren Probandenzahlen notwendig.

Cite

Citation style:
Could not load citation form.

Rights

Use and reproduction:Please note that individual components of the publication may be subject to other licensing or copyright conditions.

Export