Voxelbasierte MR-Morphometrie und Diffusionstensorbildgebung: Grundlagen und Anwendungen in der klinischen Neurologie

Die Seite wird erstellt Dustin Rose
 
WEITER LESEN
Voxelbasierte MR-Morphometrie und Diffusionstensorbildgebung: Grundlagen und Anwendungen in der klinischen Neurologie
Journal für

 Neurologie, Neurochirurgie
 und Psychiatrie
             www.kup.at/
 JNeurolNeurochirPsychiatr   Zeitschrift für Erkrankungen des Nervensystems

Voxelbasierte MR-Morphometrie und
                                                                               Homepage:
Diffusionstensorbildgebung:
                                                                       www.kup.at/
Grundlagen und Anwendungen in der                                JNeurolNeurochirPsychiatr

klinischen Neurologie                                                  Online-Datenbank
                                                                         mit Autoren-
Unrath A, Müller HP, Kassubek J
                                                                      und Stichwortsuche
Journal für Neurologie
Neurochirurgie und Psychiatrie
2011; 12 (3), 272-279

                                                                                            Indexed in
                                                               EMBASE/Excerpta Medica/BIOBASE/SCOPUS

 Krause & Pachernegg GmbH • Verlag für Medizin und Wirtschaft • A-3003 Gablitz
 P.b.b. 02Z031117M,            Verlagsor t : 3003 Gablitz, Linzerstraße 177A /21           Preis : EUR 10,–
Voxelbasierte MR-Morphometrie und Diffusionstensorbildgebung: Grundlagen und Anwendungen in der klinischen Neurologie
e-Abo kostenlos
Datenschutz:
Ihre Daten unterliegen dem Datenschutzgesetz und          Das e-Journal Journal für Neurologie,
­werden nicht an Dritte weitergegeben. Die Daten          Neurochirurgie und Psychiatrie
 ­werden vom Verlag ausschließlich für den Versand
  der PDF-Files des Journals für Neurologie, Neuro­     ✔ steht als PDF-Datei (ca. 5–10 MB)
  chirurgie und Psychiatrie und e
                                ­ ventueller weiterer     stets internet­unabhängig zur Verfügung
  ­Informationen das Journal betreffend genutzt.
                                                        ✔ kann bei geringem Platzaufwand
Lieferung:                                                ­gespeichert werden
Die Lieferung umfasst die jeweils aktuelle Ausgabe      ✔ ist jederzeit abrufbar
des Journals für Neurologie, Neuro­chirurgie und
­Psychiatrie. Sie werden per E-Mail informiert, durch   ✔ bietet einen direkten, ortsunabhängigen
 Klick auf den gesendeten Link er­halten Sie die          ­Zugriff
 ­komplette Ausgabe als PDF (Umfang ca. 5–10 MB).
  Außerhalb dieses Angebots ist keine Lieferung         ✔ ist funktionsfähig auf Tablets, iPads
  ­möglich.                                               und den meisten marktüblichen e-Book-
                                                          Readern
Abbestellen:
                                                        ✔ ist leicht im Volltext durchsuchbar
Das Gratis-Online-Abonnement kann jederzeit per
Mausklick wieder abbestellt werden. In jeder Benach-    ✔ umfasst neben Texten und Bildern
richtigung finden Sie die Information, wie das Abo        ggf. auch einge­bettete Videosequenzen.
abbestellt werden kann.

                     www.kup.at/JNeurolNeurochirPsychiatr
Voxelbasierte MR-Morphometrie und Diffusionstensorbildgebung: Grundlagen und Anwendungen in der klinischen Neurologie
VBM und DTI

               Voxelbasierte MR-Morphometrie und
           Diffusionstensorbildgebung: Grundlagen und
            Anwendungen in der klinischen Neurologie
                                                           A. Unrath, H.-P. Müller, J. Kassubek

 Kurzfassung: Es werden Potenzial und klinische       vivo dargestellt werden können und auch quanti- well as the technique of diffusion-tensor imag-
 Möglichkeiten vorgestellt, welche aus der klini-     tative Analysen ermöglichen. Beide Techniken ing (DTI) to visualize human white matter
 schen Anwendung von computerbasierten                können somit morphologische Korrelate von neu- anatomy.
 Magnetresonanztomographie- (MRT-) Techniken          rologischen Erkrankungen im Gehirn abbilden.         In VBM, the regional volume changes of grey
 der voxelbasierten Morphometrie (VBM) auf Be-                                                          and white matters are determined from struc-
 wertungen der grauen und der weißen Hirn-            Schlüsselwörter: Magnetresonanztomogra- tural T1w 3D MRI data whereas DTI as a special
 substanz und der Diffusionstensorbildgebung          phie, voxelbasierte Morphometrie, Diffusions- application of diffusion-weighted MRI allows for
 (Diffusion Tensor Imaging [DTI]) auf Analysen der    tensorbildgebung, Nervenfaserverlauf              an orientation-dependent decoding of diffusion
 weißen Hirnsubstanz entstehen.                                                                         and therefore visualizes fiber track connections
    Bei VBM werden regionale Volumenverände-                                                            in the white matter and also allows for quantita-
 rungen der grauen und auch der weißen Sub-           Abstract: Voxel-Based MR-Morphometry tive analysis. Both techniques are helpful in the
 stanz auf dem Boden struktureller 3D-MRT-Da-         and Diffusion Tensor Imaging: Basics and visualisation of morphological correlates of
 ten bestimmt, wohingegen DTI als spezielle Op-       Applicability in Clinical Neurology. The po- neurological disorders in the brain. J Neurol
 tion der diffusionsgewichteten MRT eine rich-        tential and clinical options are presented which Neurochir Psychiatr 2011; 12 (3): 272–9.
 tungsabhängige Kodierung der Diffusion ermög-        originate from the clinical application of compu-
 licht und somit anhand der Vorzugsrichtung der       ter-based magnetic resonance imaging (MRI) Key words: magnetic resonance imaging,
 Diffusion wahrscheinliche Nervenfaserverläufe        techniques such as voxel-based morphometry voxel-based morphometry, diffusion tensor
 im Bereich der weißen Substanz des Gehirns in        (VBM) to human brain grey and white matters as imaging, fiber tracking

 Einleitung                                                                    innerhalb der weißen Hirnsubstanz entlang axonaler Bahnen.
                                                                                Auf der Grundlage von DTI können anhand der Vorzugs-
Voxelbasierte Morphometrie (Voxel-Based Morphometry                             richtung der Diffusion innerhalb eines untersuchten Voxels
[VBM]) und Diffusionstensorbildgebung (Diffusion Tensor                         wahrscheinliche Nervenfaserverläufe im Bereich der weißen
Imaging [DTI]) haben in der vergangenen Dekade die Mög-                         Substanz des Gehirns in vivo dargestellt werden (Traktogra-
lichkeiten der makro- und mikrostrukturellen Analyse von                        phie oder Fiber Tracking [FT]). FT eignet sich neben der
Magnetresonanztomographie- (MRT-) Daten in den Neuro-                           Visualisierung der Neuroanatomie am Lebenden insbeson-
wissenschaften stark erweitert, auch und insbesondere im                        dere auch für prächirurgische Fragestellungen im Hinblick
Hinblick auf die Analyse einer In-vivo-Pathoanatomie von                        auf den Verlauf von Nervenfasertrakten.
Erkrankungen des zentralen Nervensystems.
                                                                                Im Folgenden werden klinische Applikationen dargestellt,
Bei der VBM werden an strukturellen, typischerweise T1-                         welche aus der Anwendung der VBM auf die graue Hirn-
gewichteten 3-dimensionalen MRT-Datensätzen ganzhirn-                           substanz und des DTI auf die weiße Hirnsubstanz entstehen.
basierte statistische Analysen zur Identifizierung regionaler
Strukturveränderungen z. B. bei neurologischen Erkrankun-                        Methoden
gen untersucht und das topographische Verteilungsmuster der
zerebralen Veränderungen dargestellt. Inter-Subjekt-Verglei-                    Voxelbasierte Morphometrie
che, Gruppenmittelung und -vergleiche werden ermöglicht                         In der rechnergestützten Neuroanatomie („computational
durch eine räumliche Normalisierung der Individualhirne auf                     neuroanatomy“) wird die Konfiguration verschiedener Gehir-
ein Template-Gehirn in einem normalisierten Standardraum,                       ne analysiert. VBM vergleicht hierbei die neuroanatomischen
der so genannten Normalisierung. Ein solcher Standardraum                       Unterschiede auf einer 3-dimensionalen voxelweisen Basis.
wird z. B. durch das „Montreal Neurological Institute“-                         Seit ihrer Einführung in den 1990er-Jahren hat sich die VBM
(MNI-) Koordinatensystem vorgegeben, welches durch die                          als effektives Werkzeug erwiesen, um Veränderungen in der
arithmetische Mittelung mehrerer hundert Individualhirne                        grauen und in der weißen Substanz zu analysieren. Das in die-
definiert wurde [1].                                                            sem Bereich am weitesten verbreitete „Statistical Parametric
                                                                                Mapping“- (SPM-) Programmpaket (Wellcome Trust Centre
DTI als spezielle Option der diffusionsgewichteten MRT er-                      for Neuroimaging, London, UK; www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)
möglicht eine richtungsabhängige Kodierung der Diffusion                        hat die Grundlage für VBM in methodischer Hinsicht ge-
                                                                                schaffen und verwendet hierzu automatisierte Segmentie-
                                                                                rungsprozeduren und standardisierte Parameterstatistiken für
Eingelangt am 3. Mai 2010; angenommen nach Revision am 5. Oktober 2010;
                                                                                die Gruppenvergleiche, um Informationen für jedes Voxel
Pre-Publishing Online am 26. November 2010
Aus der Klinik für Neurologie, Universitätsklinikum Ulm, Deutschland
                                                                                separat aus seiner Graustufenintensität zu extrahieren. Andere
Korrespondenzadresse: Prof. Dr. med. Jan Kassubek, Klinik für Neurologie,
                                                                                Softwarepakete für morphometrische Analysen sind bei-
Universitätsklinikum Ulm, D-89081 Ulm, Oberer Eselsberg 45;                     spielsweise SIENA als Bestandteil der „FMRIB Software
E-Mail: jan.kassubek@uni-ulm.de                                                 Library“ (www.fmrib.ox.ac.uk/fsl). VBM dient dem Grup-

272    J NEUROL NEUROCHIR PSYCHIATR 2011; 12 (3)

       For personal use only. Not to be reproduced without permission of Krause & Pachernegg GmbH.
VBM und DTI

penvergleich zur Erforschung des Krankheitsprinzips, d. h.
eine Individualhirnanalyse ist nicht das Ziel der Methode. Für
eine ausführliche Darstellung der VBM-Methode mit all ihren
Details sei auf [2–6] verwiesen. Eine kurze Beschreibung lau-
tet wie folgt: Voraussetzung ist eine Normalisierungsprozedur
des hochaufgelösten Individualhirndatensatzes (Voxelgröße
in der Regel 1 mm3, Isovoxel) auf den stereotaktischen
Standardraum (z. B. MNI). Durch eine nicht-lineare Regist-
rierung der Gehirndaten wird ein Matrixfeld (so genannte         Abbildung 1: VBM-Ergebnisse für Patienten mit verdünntem Corpus callosum im
Jacobi- oder Ableitungsmatrix) bestimmt, in der jedes Voxel-     Vergleich zu gesunden Probanden. Dargestellt werden Z-Score-Werte in Farbe auf
element ein Tensor ist, welcher die relativen Positionen der     einem standardisierten morphologischen Hintergrund.
benachbarten Elemente beschreibt. Dies wird erreicht, indem
jeder Datensatz auf dasselbe Template normiert wird durch        Abbildung 1 zeigt ein Beispiel für den gruppenbasierten Ver-
Minimierung der kleinsten Quadrate (χ2) unter Verwendung         gleich von Patienten mit verdünntem Corpus callosum mit
einer 12-parametrigen, nicht-linearen Transformation. Hier-      dem Krankheitsbild einer komplizierten, hereditären spasti-
bei wird ein Bayesischer Rahmen verwendet, welcher vorhe-        schen Paraparese mit gesunden Kontrollen, berechnet mit der
rige Kenntnisse der normalen Variabilität des Gehirns berück-    SPM-Software. Ziel hierbei war es, das Erkrankungsprinzip
sichtigt. In einem zweiten Schritt werden globale nicht-linea-   auf Gruppenniveau quantitativ zu erfassen und darzustellen,
re Unterschiede durch eine lineare Kombination räumlicher        z. B. werden Veränderungen am Corpus callosum eines
Basisfunktionen modelliert. Bei der Generierung individuel-      Individualhirns durch konventionelle Bildgebung in der Re-
ler studienspezifischer Templates ist darauf zu achten, dass     gel nur qualitativ erfasst. Darüber hinaus wurden extensive
sich diese aus der Gesamtpopulation des Studienkollektivs        Veränderungen des Corpus callosum im Wesentlichen bei ei-
(Patienten und Kontrollen) zusammensetzen. Dies stellt           ner spezifischen Subgruppe dieser Patienten gehäuft beob-
sicher, dass insbesondere bei nicht-linearen Transformationen    achtet [8], mittels VBM-Analysen ergab sich jedoch der
krankheitsspezifische morphologische Informationen der           Nachweis einer klar über eine isolierte Affektion dieser Struk-
Patientengruppe unterrepräsentiert in die Ergebnisse einflie-    tur hinausgehenden morphometrischen Alteration ausge-
ßen oder gar vollständig verschwinden.                           dehnter Areale der weißen Substanz.

Es verbleibt zu bemerken, dass diese Methode der räumlichen      Da die VBM-Methodik jedoch nur als Untersuchung auf
Normalisierung nicht versucht, jede kortikale Variation aus-     Gruppenniveau zur Verbesserung erkrankungsbezogener
zugleichen, sondern nur die globalen Gehirnformunter-            pathoanatomischer Konzepte validiert ist, ist eine Anwen-
schiede ausgleicht. Nach der stereotaktischen Transformation     dung auf Einzelebene im Rahmen der klinischen Differenzial-
werden die Datensätze in graue Substanz, weiße Substanz,         diagnostik noch nicht möglich. Ebenso wie dieses Verfahren
Liquorräume und weitere Hintergrundklassen segmentiert.          weisen auch DTI und andere, hier nicht aufgeführte weiter-
Hierbei muss noch angemerkt werden, dass Datensatz-              führende MRT-Techniken wie z. B. die Protonen-Spektro-
inhomogenitäten vor dieser Segmentierung ausgeglichen            skopie (1H-MRS), die diffusionsgewichtete Bildgebung
werden müssen, da die Gewebeklassifizierung anhand von           (DWI) und die Magnetisierungs-Transfer-Bildgebung (MT),
Voxelintensitäten erfolgt.                                       die jeweils einer computerbasierten Auswertung bedürfen,
                                                                 ein hohes Potenzial auf, bei der (differenzial-) diagnostischen
Die weiteren Verarbeitungsschritte sind dann Glättung mit ei-    Einordnung von klinischen Phänotypen einen relevanten
nem isotropen Gauss’schen Kern (eine Glättung, bei welcher       Beitrag zu leisten, dieser muss aber – auch unter Berück-
die Gewichtung anhand der räumlichen Entfernung vom              sichtigung der Bewertung außerhalb spezialisierter Zentren –
Glättungszentrum einer Exponentialfunktion – exp[–χ2] – er-      in weiteren Studien zunächst hinsichtlich der Sensitivität und
folgt) und die Transformation der lokalen Voxelkonzentratio-     Spezifität weiter validiert werden [9]. Dementsprechend
nen (Intensitäten). Nach diesen Verarbeitungsschritten kann      findet sich auch beispielsweise in den aktuellen EFNS-Leit-
ein statistischer Vergleich auf einer voxelweisen Basis erfol-   linien zum Einsatz bildgebender Verfahren bei Motoneuron-
gen.                                                             erkrankungen der Hinweis darauf, dass weiterführende MR-
                                                                 Anwendungen, wie VBM-basierte Analysen und ebenso DTI,
Das im Bereich VBM am bei Weitem häufigsten eingesetzte          bislang keine relevante Rolle in der Diagnose oder im Ver-
Software-Programmpaket SPM wird ständig weiterentwi-             laufsmonitoring dieser Erkrankungen im Sinne einer Klasse-
ckelt. Neueste Entwicklungen im Bereich der Volumenseg-          IV-Evidenz spielen. Enthalten ist jedoch eine klare Empfeh-
mentierung (als Voraussetzung für Normalisierung und somit       lung zur Einbindung dieser Techniken bzw. daraus abgeleite-
VBM) ist ein Algorithmus zur schnellen diffeomorphischen         ter Erkenntnisse in klinischen Studien zur Erweiterung des
Registrierung, genannt „Diffeomorphic Anatomical Regis-          pathophysiologischen Verständnisses neurodegenerativer
tration Through Exponentiated Lie Algebra“ (DARTEL) [7].         Erkrankungen, insbesondere in deren Verlauf [10].
Hierbei ist ein wesentlicher Faktor, die Bilder zu normalisie-
ren, indem ein Flussfeld für jedes Bild generiert wird, mit      Diffusionstensorbildgebung
welchem dann voxelweise die für die Normalisierung not-          Die Konnektivität der weißen Substanz kann durch DTI als
wendigen Jacobi-Matrizen berechnet werden. Ein sehr guter        Erweiterung der diffusionsgewichteten Bildgebung (Diffu-
Überblick über diese sehr komplexe Thematik findet sich in       sion-Weighted Imaging [DWI]) dargestellt werden, welche
[2].                                                             die Orientierungsabhängigkeit von 1H-Diffusion aufzeichnet

                                                                                          J NEUROL NEUROCHIR PSYCHIATR 2011; 12 (3)      273
VBM und DTI

                                                                                                                               Abbildung 2: Anisotrope Diffusion
                                                                                                                               von 1H entlang der Axone in einem
                                                                                                                               Voxel erlaubt die Berechnung eines
                                                                                                                               Diffusionstensors für dieses Voxel.
                                                                                                                               Die enthaltene Information kann als
                                                                                                                               Parametrisierung    in   „fractional
                                                                                                                               anisotropy (FA) maps“ oder als Fiber
                                                                                                                               Tracking verwendet werden.

                                                                                           tion der durch DTI detektierten Richtungsinformationen in
                                                                                           jedem Voxel auf ein Hauptelement, welches der statistisch
                                                                                           stärksten Gerichtetheit in diesem Voxel entspricht und somit
                                                                                           mutmaßlich den Hauptanteil des Faserverlaufs abbildet.
                                                                                           Weiterentwicklungen dieser „klassischen“ Traktographie be-
                                                                                           ziehen verbesserte Tensorabtastungen [15] oder Wahrschein-
                                                                                           lichkeitsfunktionen in die Berechnung der Faserverläufe mit
                                                                                           ein [16], ohne jedoch hierdurch die Limitierung der be-
                                                                                           schränkten räumlichen Auflösung und damit die fehlende
                                                                                           Möglichkeit einer realen Darstellung axonaler Verläufe behe-
                                                                                           ben zu können.

                                                                                           Verursacht durch die Anisotropie in der weißen Substanz wird
                                                                                           Diffusion nicht länger, wie bei der DWI, durch einen Skalar
                                                                                           charakterisiert, sondern durch einen Tensor D , welcher voll-
                                                                                           ständig die molekulare Mobilität beschreibt [17]. Auf makro-
Abbildung 3: Fraktionale Anisotropie- (FA-) Maps eines gesunden Probanden, 36              skopischer Skala verursacht die Variabilität in der Orientie-
Jahre, Hintergrund ist eine Aufnahme ohne Gradientengewichtung, Schwellenwert
für die FA-Darstellung ist 0,2. Farbkodierung: rot: größter Eigenvektor in Rechts-Links-   rung in einem Aufnahmevolumen (Voxel) den Grad an Aniso-
Richtung; blau: inferior-superior; grün: posterior-anterior.                               tropie in diesem Voxel [18].

[11]. Die Diffusion ist maximal entlang der axonalen Rich-                                 Die Elemente des symmetrischen Tensors D werden durch
tung und begrenzt senkrecht dazu, was eine Analyse der                                     Diffusionsgradienten entlang mindestens 6 nicht-kolinearer
axonalen Bahnen in der weißen Substanz des ZNS, einer frü-                                 Richtungen bestimmt. Der Diffusionstensor D besitzt in
her kaum detailliert zu untersuchenden Partition, ermöglicht                               diagonalisierter Form nun die Eigenwerte (λ1, λ2, λ3) und die
                                                                                                              
und somit die verbreitete Anwendung in der klinischen Neu-                                 Eigenvektoren (ν 1, ν 2, ν 3), welche den Grad der Anisotropie
robildgebung ausgelöst hat [12–14]. Leider genügt die räum-                                angeben (Abb. 2).
liche Auflösung des DTI nicht, einzelne Axone direkt darzu-
stellen, vielmehr wird der Verlauf der axonalen Bahnen mit-                                Diese Diffusionsanisotropie wird z. B. durch die fraktionale
hilfe so genannter Trajektorien abgebildet bzw. deren Grad                                 Anisotropie (FA) abgebildet
der Myelinisierung visualisiert und auch quantitativ erfasst.
Der Diffusionstensor beschreibt allerdings nur dann die mole-
                                                                                                     FA =
                                                                                                              (
                                                                                                            3 λ1 − λ   ) + (λ
                                                                                                                       2
                                                                                                                                2   −λ   ) + (λ
                                                                                                                                         2
                                                                                                                                                  3   −λ   )   2

kulare Mobilität vollständig, wenn diese durch ein Diffu-                                                   2              λ +λ +λ
                                                                                                                           2
                                                                                                                           1
                                                                                                                                    2
                                                                                                                                    2
                                                                                                                                             2
                                                                                                                                             3
sionsellipsoid modelliert oder beschrieben werden kann.
Ursächlich für die Einschränkung in der Interpretation der                                 wobei λ den arithmetischen Mittelwert der Eigenwerte be-
visualisierten Fasertraktverläufe ist die methodische Reduk-                               zeichnet (Abb. 3).

274     J NEUROL NEUROCHIR PSYCHIATR 2011; 12 (3)
VBM und DTI

                                                                                                  Abbildung 4: FT mit Startpunkten im
                                                                                                  Corpus callosum (links) und entlang
                                                                                                  der Pyramidenbahnen (rechts) eines
                                                                                                  gesunden Probanden.

Um die funktionelle Verbundenheit von Gehirnregionen              jedoch werden Methoden wie beispielsweise VBM oder DTI
abbilden zu können, kann die DTI-Information für das so           als Techniken mit Biomarker-Potenzial in klinischen Studien
genannte Fiber Tracking (FT) herangezogen werden. Die             eingesetzt, wie in den entsprechenden EFNS-Guidelines dar-
Richtung des größten Eigenvektors gibt hierbei die Haupt-         gelegt [31]. Bei Anwendung von VBM-Methoden bei weite-
diffusionsrichtung vor, welche somit die Direktion der Faser-     ren, auch seltenen MND, wie z. B. der X-chromosomalen spi-
bündel anzeigt. So kann algorithmisch Voxel für Voxel die         nalen Muskelatrophie Typ Kennedy (X-SBMA), zeigten sich
Bahn der Hauptdiffusion gefunden werden.                          ebenso ausgedehnte Veränderungen der weißen Substanz
                                                                  [32], wie bei der Untersuchung von Patienten mit einfacher
Viele methodische Arbeiten zu diesem Thema wurden veröf-          und komplizierter hereditärer spastischer Paraparese (HSP)
fentlicht (z. B. [19–21]), die meisten fokussieren auf den qua-   auf Gruppenniveau [33], welche deutlich über die mittels
litativen Aspekt der Visualisierung der Faser-Trakte. Andere      konventioneller MRT detektierbaren fokalen Veränderungen
Arbeiten legen den Schwerpunkt auf die Konnektivität der          des Gehirnparenchyms bei diesen Krankheitsbildern hinaus
weißen Substanz [22, 23] (Beispiele siehe Abbildung 4).           gingen und somit das Verständnis der Pathoanatomie in vivo
Neuere Arbeiten beschäftigen sich mit der quantitativen Ana-      insbesondere hinsichtlich der Unterschiede zwischen einfa-
lyse der Gerichtetheit entlang der Trakte im Sinne eines          chen und komplizierten Formen bei dieser heterogenen Er-
probabilistischen Fiber Tracking [20], alternativ „Tractwise      krankungsgruppe verbesserten.
Fractional Anisotropy Statistics“ (TFAS) [24].
                                                                  Im Bereich der Bewegungsstörungen zeigten VBM-Analysen
 Ergebnisse                                                      bei unilateralem Parkinson-Tremor volumetrische Verände-
                                                                  rungen im Thalamus [34] und bei Patienten mit Restless-legs-
In der Literatur finden sich zahlreiche Beispiele von Anwen-      Syndromen heterogene Ergebnisse mit Volumenalterationen
dungen dieser modernen kernspintomographischen Metho-             in thalamischen [35], frontalen kortikalen [36] und kortikalen
den, beispielsweise in der Beobachtung von Alterungsprozes-       sensomotorischen Arealen [37]. Weitere Anwendung fanden
sen des Gehirns, aber auch insbesondere bei der Untersu-          VBM-Analysen bei Patienten mit idiopathischem Parkinson-
chung neurodegenerativer Erkrankungen, welche in der kon-         Syndrom (IPS) mit und ohne kognitive Defizite [38–41], bei
ventionellen MRT oft geringe oder nur unspezifische Alterati-     IPS-Patienten mit Depressionen [42] und insbesondere auch
onen der Gehirnmorphologie aufweisen. Der Ganzhirn-               in der Differenzierung typischer und atypischer Parkinson-
basierte statistische Vergleich von Patientengruppen mit          Syndrome [43, 44] sowie in der Identifikation bildmorpho-
Gruppen gesunder Probanden ermöglicht hier die Identifizie-       logischer Charakteristika letzterer [45] und in der longitudi-
rung subtiler volumetrischer bzw. mikrostruktureller Ver-         nalen Verlaufsbeobachtung der Hirnatrophie bei Patienten mit
änderungen. Aufgrund der Vielzahl publizierter Studien soll       Multisystematrophie [46]. Eine umfangreiche Synopsis der
in der Folge eine exemplarische Übersicht der Arbeiten und        vielfältigen Befunde bei hypo- und hyperkinetischen Bewe-
deren Inhalte erfolgen.                                           gungsstörungen bietet eine Übersicht von Whitwell und
                                                                  Josephs [47].
Voxelbasierte Morphometrie
Bei der amyotrophen Lateralsklerose (ALS) als häufigster          Schließlich sollen an dieser Stelle auch VBM-Studien zu phy-
Form der adulten Motoneuronerkrankungen (Motor Neuron             siologischen Alterungsprozessen [48, 49] und zu lokoregio-
Disease [MND]) gelingt es mittels VBM-Methoden nicht nur,         nalen Atrophien sowie deren longitudinalem Verlauf bei Pa-
die selektive Pathoanatomie innerhalb der motorischen             tienten mit frühen Stadien einer Demenz [50, 51] sowie die
Kortizes und der Pyramidenbahnen zu lokalisieren [25–27],         VBM-assoziierten Ergebnisse typischer Vulnerabilitätsmus-
sondern auch bildmorphologische Korrelate klinischer Be-          ter bei unterschiedlichen demenziellen Erkrankungen, wie der
funde in nicht-motorischen Hirnarealen zu identifizieren [28–     primären progressiven Aphasie (PPA) [52], der frontotempo-
30], welche zu einer Erweiterung des pathoanatomischen Ver-       ralen (FTD) und semantischen Demenz (SD) [53, 54] und der
ständnisses der Erkrankung beitragen. Noch ist ein Eingang        Alzheimer-Erkrankung (AD) [55–57], erwähnt werden. So
in die klinische Routine-Bildgebung bei MND nicht erfolgt,        fanden sich bei Patienten mit PPA entsprechend der klini-

                                                                                      J NEUROL NEUROCHIR PSYCHIATR 2011; 12 (3)   275
VBM und DTI

schen Präsentation kortikale Atrophien sowohl in frontalen       bei Patienten mit Parkinson-Demenz-Komplex als auch bei
und temporoparietalen als auch in linksbetont temporalen         der Lewy-Körper-Demenz im temporalen und parietalen
Regionen [52]. Bei der Untersuchung von Patienten mit FTD        Marklager sowie bifrontal [73, 74]. Weiters konnte gezeigt
und SD konnten über nicht-selektive Volumenänderungen im         werden, dass sowohl bei der progressiven supranukleären Pa-
ventromedialen frontalen Kortex, in posterioren orbitofronta-    ralyse (PSP) [75, 76] als auch bei der Multisystematrophie
len Regionen beidseits, bilateral insulär und im linksseitigen   (MSA) [77–80] charakteristische Schädigungsmuster zu be-
anterioren Zingulum hinausgehend gruppenspezifische korti-       obachten sind, wobei die PSP mit Auffälligkeiten in motori-
kale Atrophien im dorsolateralen frontalen Kortex rechts und     schen Regionen wie dem posterioren Thalamus und der Cap-
im linken präfrontalen Kortex bei FTP sowie beidseits im         sula interna sowie extramotorischen Arealen wie dem anterio-
anterioren temporalen Kortex und im Bereich Amygdala/            ren Corpus callosum und in Projektion auf den Fasciculus
Hippokampus bei SD differenziert werden [53]. Demgegen-          longitudinalis superior und den Fasciculus arcuatus von
über gelang auf der Basis von VBM eine Abgrenzung von            Befunden im Bereich der Basalganglien und infratentoriell
AD-Patienten gegen SD-Patienten durch eine links parietal        bei MSA und insbesondere auch bei IPS abzugrenzen ist. Im
und bilateral im posterioren Zingulum bzw. im Präcuneus be-      Bereich der Bewegungsstörungen konnten zudem Integritäts-
tonte Atrophie in der AD-Gruppe [54]. Nicht vergleichende        störungen der weißen Substanz bei Patienten mit essenziellem
VBM-Studien bei AD unterstreichen die neuropathologi-            Tremor in zerebellären Arealen [81] gezeigt werden. Bei idio-
schen Befunde mit nur geringer frontaler Beteiligung bei         pathischem Restless-legs-Syndrom als einer Erkrankung, bei
stadienabhängiger Affektion mesiotemporaler Strukturen, des      der noch keine einheitliche morphologisch fassbare Verände-
posterioren Zingulums und des angrenzenden Präcuneus so-         rung von ZNS-Strukturen bekannt ist und mittels konventio-
wie des temporoparietalen Netzwerks und des perisylvischen       neller MRT keine wegweisenden Befunde bekannt sind, zeig-
Neokortex. Darüber hinaus wurde eine positive Korrelation        ten sich subkortikale Veränderungen im Bereich motorischer
von VBM-Befunden mit den neuropathologischen Braak-Sta-          und prämotorischer Areale, im Thalamus und im anterioren
dien bei einer großen Gruppe von AD-Patienten berichtet,         Zingulum [82]. Schließlich konnten durch die Anwendung
wobei insbesondere die Stadien V und VI klar von den Befun-      von DTI-Methoden (sowohl FT als auch Vergleich der FA-
den in den Stadien 0–IV abzugrenzen waren [55].                  Maps auf Gruppenebene und auch TFAS) bei Gruppen neuro-
                                                                 degenerativer Erkrankungen mit Betonung des motorischen
Ziel der VBM-basierten Analysen durch Gruppenvergleich ist       Systems wie der ALS nicht nur Affektionen des kortiko-
eine Erforschung der erkrankungsassoziierten Pathoanatomie       spinalen Trakts [83–85], sondern auch ausgedehnte Schädi-
in vivo, d. h. VBM ist kein individuelles Analyseverfahren       gungen nicht-motorischer und hier vorwiegend frontaler
und wird auf Gruppenebene durchgeführt. Ein unmittelbarer        Gehirnareale beobachtet werden [86–88], was die klinisch
Eingang der VBM in die klinische Routinebildgebung und           und multimodal-bildgebend gestützte Definition dieser Er-
-analyse ist daher zum jetzigen Zeitpunkt nicht zu erwarten.     krankungsgruppe als Multisystemdegeneration weiter unter-
                                                                 stützt. Charakteristische Schädigungsmuster in motorischen
Diffusionstensorbildgebung                                       und extramotorischen Regionen wie dem Corpus callosum
Nicht weniger von Interesse sind Untersuchungen der weißen       fanden sich auch bei seltenen MND wie der PLS, der HSP und
Substanz unter Verwendung von DTI-basierten Methoden,            der X-SBMA, wodurch das Potenzial des DTI bei Identifika-
welche bei der Fragestellung nach Fasertraktveränderungen        tion von bildmorphologischen „Fingerabdrücken“ dieser Er-
die höchste Sensitivität aufweisen. So liefern DTI-Untersu-      krankungen eindrucksvoll unterstrichen wird [89]. Nicht
chungen bereits in der Beobachtung physiologischer Altera-       ohne Erwähnung sollten abschließend Untersuchungen von
tionen der Gehirnmorphologie, wie bei der Beobachtung von        neurodegenerativen Krankheitsbildern mittels der auf DTI
Geschlechtsunterschieden im Kontext von Alterungsprozes-         basierenden Methode der Traktographie (FT) bleiben, wobei
sen [56] und physiologischen Alterungsprozessen selbst [57–      hier die methodische Herausforderung über eine rein qualita-
60], relevante Erkenntnisse. Diese Befunde sind mittels DTI      tive Darstellung der In-vivo-Pathoanatomie hinausgehend in
insbesondere von umschriebenen Vulnerabilitätsmustern bei        der selektiven Quantifizierung der Schädigung von spezifi-
MCI [61] und von Störungen der Integrität der weißen Sub-        schen Traktverläufen liegt. Vielversprechende erste Ergebnis-
stanz bei Demenzen vom Alzheimer-Typ in den Bereichen            se wurden in diesem Kontext bei der quantitativen Auswer-
Zingulum, Hippokampus und dem temporoparietalen Netz-            tung der Pyramidenbahn und des Corpus callosum bei unter-
werk abzugrenzen [62–66].                                        schiedlichen MND [89, 90] berichtet.

Bei Patienten mit idiopathischem Parkinson-Syndrom wur-          Bei den oben genannten detektierten Veränderungen der Dif-
den Störungen der Integrität der weißen Substanz in Hirn-        fusionseigenschaften kann die histopathologische bzw. mikro-
arealen außerhalb extrapyramidalmotorischer Strukturen wie       skopische Erklärung eine Änderung des Grades der Myelini-
dem Genu corporis callosi und dem Fasciculus longitudinalis      sierung sowie eine Faserausdünnung selbst sein [91]. Ansätze
superior im Frühstadium der Erkrankung berichtet [67],           zur Klärung sind die Miteinbeziehung weiterer Parameter,
weiters fanden sich ausgedehnte Veränderungen im Bereich         wie zum Beispiel der „mittleren Diffusivität“, sowie der „radi-
beider Frontallappen [68], im Tractus olfactorius [69] sowie     alen“ und „axialen Diffusivität“ [92]. Die Weiterentwicklung
im Bereich der Basalganglien [70] und der Substantia nigra       dieses methodischen Ansatzes wird zu beobachten sein.
[71, 72]. Von besonderem Interesse sind im Bezug auf
Parkinson-Syndrome auch die Differenzierung und Abgren-          Im Gegensatz zu VBM ist DTI ein Verfahren, welches sowohl
zung der In-vivo-Pathoanatomie zu atypischen Verlaufsfor-        auf Gruppenebene angewendet werden kann, aber auch eine
men. So fanden sich Störungen der weißen Substanz sowohl         Individualhirnanalyse erlaubt. Ein Eingang in die klinische

276   J NEUROL NEUROCHIR PSYCHIATR 2011; 12 (3)
VBM und DTI

Routine-Bildgebung kann zum derzeitigen Stand eine mögli-         im Hinblick auf das Krankheitsstadium respektive die Zusam-
che Option werden (siehe „Diskussion und Relevanz für die         mensetzung der Kontrollen hinsichtlich Kollektivgröße, Alter
Praxis“).                                                         und Geschlecht, die Auswahl der Analysemethode nach klas-
                                                                  sischem [99] oder optimiertem [100] Protokoll. Dies betrifft
So bestehen breite Einsatzmöglichkeiten von DTI bei klini-        nicht zuletzt auch das „Post-Processing“ der Bilddaten selbst,
schen Fragestellungen, wie beispielsweise der Epilepsie. Zum      wie in einer aktuellen Studie am Beispiel der Chorea Hunting-
einen erlauben DTI-basierte Applikationen wie das Fiber           ton demonstriert [101].
Tracking unter dem Aspekt epilepsiechirurgischer Maßnah-
men die Möglichkeit zur Identifikation statistisch wahr-          Inhaltlich ist zum einen die Etablierung von MRT-Methoden
scheinlicher Fasertraktverläufe, was wiederum die Planung         als auch longitudinal einzusetzender Biomarker wesentlich,
und Durchführung neurochirurgischer Eingriffe mit dem             um deren klinisches Potenzial weiter zu nutzen. Zum anderen
Ziel der Schonung potenziell eloquenter Areale der weißen         wird zunehmend damit begonnen, Anwendungen für diese
Substanz unterstützen kann [93]. Im Weiteren finden sich          per se als gruppenbasierte Analysen konzipierten Techniken
Arbeiten zu fokalen kortikalen Dysplasien (FCD) als häufige       im für den Kliniker naturgemäß vorrangigen Gebiet der indi-
Ätiologie fokaler Epilepsien, welche nicht nur in der Identifi-   viduellen Anwendung zur Einzelfalldiagnostik anzupassen,
kation von FCDs und deren lokaler Ausdehnung, sondern             wie für DTI z. B. auf neurochirurgischem Fachgebiet beim
auch hinsichtlich einer möglichen Involvierung von Faser-         „presurgical mapping“ bereits realisiert [102]: Es sind sowohl
verläufen konventionellen bildgebenden Verfahren überlegen        Einzelfallauswertungen bei neurodegenerativen Erkrankun-
waren [94, 95]. Hierdurch können schließlich auch differen-       gen prinzipiell möglich [103] als auch die ergänzende Weiter-
zialtherapeutische Überlegungen hinsichtlich der Fragestel-       entwicklung zu automatisierter MRT-Diagnostik auf Einzel-
lung, inwiefern spezifische funktionelle Netzwerke durch          fallebene, wie für verschiedene Erkrankungen bereits gezeigt
eine FCD beeinflusst werden, angestellt werden [96]. Eine         [104, 105]. Hierbei können die Gruppenanalysen also, über
Vielzahl weiterer DTI-Anwendungen besteht mit klinischer          althergebrachtes neuroanatomisches Wissen deutlich hinaus-
Zielsetzung im Bereich neuropädiatrischer Fragestellungen,        gehend, Areale definieren, die für die regionenbasierte und
geht aber über das Spektrum dieser Übersicht hinaus [97].         quantitativ fassbare automatisierte Individualdiagnostik als
                                                                  Zielstrukturen dienen, sodass diese unterschiedlichen metho-
 Diskussion und Relevanz für die Praxis                          dischen Ansätze der automatisierten MRT-Bewertung einan-
                                                                  der ergänzen und so den Einzug in klinische MRT-Auswer-
Aufgeführt wurden (pars pro toto) die mannigfaltigen Mög-         tungsalgorithmen ebnen.
lichkeiten der computerbasierten Magnetresonanztomogra-
phie (MRT) in der klinischen Neurologie. Insbesondere die          Interessenkonflikt
voxelbasierte Morphometrie (VBM), welche es ermöglicht,
strukturelle Unterschiede im Gehirn verursacht z. B. durch        Die Autoren verneinen einen Interessenkonflikt.
neurodegenerative Erkrankungen zu extrahieren, sowie DTI,
welche Störungen in der Gerichtetheit des Diffusionsverhal-
tens in der weißen Substanz sowie der Konnektivität von           Literatur:                                       imaging in the management of motor neuron
                                                                                                                   diseases. Eur J Neurol 2010; 17: 526–33.
Gehirnregionen aufzeigt. Über die am weitesten verbreitete        1. Brett M, Johnsrude IS, Owen AM. The
                                                                                                                   11. Basser PJ, Mattiello J, LeBihan D. Esti-
Praxis der Analyse der fraktionalen Anisotropie (FA) als defi-    problem of functional localization in the hu-
                                                                                                                   mation of the effective self-diffusion tensor
                                                                  man brain. Nat Rev Neurosci 2002; 3: 243–9.
niertem Marker der Gerichtetheit in einem Voxel hinausge-                                                          from the NMR spin echo. J Magn Reson B
                                                                  2. Ashburner J. Computational anatomy with       1994; 103: 247–54.
hend können zusätzliche Informationen über die Diffusions-        the SPM software. Magn Reson Imaging
                                                                                                                   12. Yamada K, Kizu O, Ito H, et al. Tractogra-
eigenschaften von Gewebe durch Berechnung der mittleren           2009; 27: 1163–74.
                                                                                                                   phy for arteriovenous malformations near the
Diffusivität (MD) und der radialen bzw. axialen Diffusivität      3. Ashburner J, Friston K. Multimodal image      sensorimotor cortices. AJNR Am J Neuro-
                                                                  coregistration and partitioning – a unified      radiol 2005; 26: 598–602.
[92] erhoben werden. Das Potenzial dieser Zusatzinforma-          framework. Neuroimage 1997; 6: 209–17.
                                                                                                                   13. Lee SK, Kim DI, Kim J, et al. Diffusion-
tionen, z. B. hinsichtlich einer erhöhten MD in frühen Stadien    4. Ashburner J, Friston KJ. Nonlinear spatial    tensor MR imaging and fiber tractography: a
                                                                  normalization using basis functions. Hum Brain   new method of describing aberrant fiber con-
einer Gewebeaffektion, ist jedoch methodisch bedingt noch         Mapp 1999; 7: 254–66.                            nections in developmental CNS anomalies.
nicht abschließend beurteilbar, weshalb hier nicht weiter dar-    5. Ashburner J, Friston KJ. Voxel-based mor-     Radiographics 2005; 25: 53–65.
auf eingegangen wird.                                             phometry – the methods. Neuroimage 2000;         14. Tench CR, Morgan PS, Wilson M, et al.
                                                                  11: 805–21.                                      White matter mapping using diffusion tensor
                                                                  6. Ashburner J, Friston KJ. Why voxel-based      MRI. Magn Reson Med 2002; 47: 967–72.
VBM und DTI sind Methoden, die zur Verbesserung des               morphometry should be used. Neuroimage           15. Tuch DS. Q-ball imaging. Magn Reson Med
pathoanatomischen Verständnisses wesentlich beigetragen           2001; 14: 1238–43.                               2004; 52: 1358–72.
haben. Die Zukunft liegt methodisch darin, diese Techniken,       7. Ashburner J. A fast diffeomorphic image       16. Hagmann P, Jonasson L, Maeder P, et al.
                                                                  registration algorithm. Neuroimage 2007; 38:     Understanding diffusion MR imaging tech-
welche durch ihren intrinsischen Ansatz spezifische Varia-        95–113.                                          niques: from scalar diffusion-weighted imag-
tionsmuster aufzeigen, zu multiparametrischen Komple-             8. Sperfeld AD, Kassubek J, Crosby AH, et al.    ing to diffusion tensor imaging and beyond.
                                                                  Complicated hereditary spastic paraplegia        Radiographics 2006; 26 (Suppl 1): 205–23.
mentäranalysen (auch in Kombination mit funktioneller MRT
                                                                  with thin corpus callosum: variation of phe-     17. Le Bihan D, Mangin JF, Poupon C, et al.
einschließlich „Resting-state“-Untersuchungen) zu verbin-         notypic expression over time. J Neurol 2004;     Diffusion tensor imaging: concepts and appli-
den, um umfassende und sich ergänzende Informationen über         251: 1285–7.                                     cations. J Magn Reson 2001; 13: 534–46.

die strukturelle und funktionelle Pathoanatomie zu erhalten       9. Kassubek J, Unrath A. CT und MRT in der       18. Pierpaoli C, Jezzard P, Basser PJ, et al.
                                                                  Diagnostik von Parkinsonsyndromen. In: Jost      Diffusion tensor MR imaging of the human
[98].                                                             W (Hrsg). Diagnostik des Parkinsonsyndroms.      brain. Radiology 1996; 201: 637–48.
                                                                  Unimed, Bremen, 2008; 71–9.                      19. Basser PJ, Jones DK. Diffusion-tensor
                                                                  10. Filippi M, Agosta F, Abrahams S, et al.;     MRI: theory, experimental design and data
Mögliche Fehlerquellen bei VBM-Analysen umfassen die              European Federation of Neurological Societ-      analysis – a technical review. NMR Biomed
teils hohe Variabilität der Patienten- und Kontrollkollektive     ies. EFNS guidelines on the use of neuro-        2002; 15: 456–67.

                                                                                                  J NEUROL NEUROCHIR PSYCHIATR 2011; 12 (3)                 277
VBM und DTI

20. Conturo TE, Lori NF, Cull TS, et al. Track-     and without dementia: a comparison with             57. Bennett IJ, Madden DJ, Vaidya CJ, et al.      75. Padovani A, Borroni B, Brambati SM, et
ing neuronal fiber pathways in the living hu-       Alzheimer’s disease, dementia with Lewy             Age-related differences in multiple measures      al. Diffusion tensor imaging and voxel based
man brain. Proc Natl Acad Sci USA 1999; 96:         bodies and controls. Brain 2004; 127: 791–          of white matter integrity: A diffusion tensor     morphometry study in early progressive supra-
10422–7.                                            800.                                                imaging study of healthy aging. Hum Brain         nuclear palsy. J Neurol Neurosurg Psychiatry
21. Behrens TE, Johansen-Berg H, Woolrich           39. Nagano-Saito A, Washimi Y, Arahata Y, et        Mapp 2010; 31: 378–90.                            2006; 77: 457–63.
MW, et al. Non-invasive mapping of connec-          al. Cerebral atrophy and its relation to cogni-     58. Giorgio A, Watkins KE, Chadwick M, et al.     76. Ito S, Makino T, Shirai W, et al. Diffusion
tions between human thalamus and cortex             tive impairment in Parkinson disease. Neurol-       Longitudinal changes in grey and white matter     tensor analysis of corpus callosum in pro-
using diffusion imaging. Nat Neurosci 2003;         ogy 2005; 64: 224–9.                                during adolescence. Neuroimage 2010; 49:          gressive supranuclear palsy. Neuroradiology
6: 750–7.                                                                                               94–103.                                           2008; 50: 981–5.
                                                    40. Summerfield C, Junqué C, Tolosa E, et al.
22. Clatworthy PL, Williams GB, Acosta-             Structural brain changes in Parkinson disease       59. Hsu JL, Van Hecke W, Bai CH, et al. Mi-       77. Schocke MF, Seppi K, Esterhammer R, et
Cabronero J, et al. Probabilistic tractography      with dementia: a voxel-based morphometry            crostructural white matter changes in normal      al. Trace of diffusion tensor differentiates the
of the optic radiations – An automated method       study. Arch Neurol 2005; 62: 281–5.                 aging: a diffusion tensor imaging study with      Parkinson variant of multiple system atrophy
and anatomical validation. Neuroimage 2010;                                                             higher-order polynomial regression models.        and Parkinson’s disease. Neuroimage 2004;
                                                    41. Beyer MK, Janvin CC, Larsen JP, et al. A
49: 2001–12.                                                                                            Neuroimage 2010; 49: 32–43.                       21: 1443–51.
                                                    magnetic resonance imaging study of patients
23. Mori S, Cain B, Chacko VP, et al. Three         with Parkinson’s disease with mild cognitive        60. Burzynska AZ, Preuschhof C, Bäckman L,        78. Seppi K, Schocke MF, Prennschuetz-
dimensional tracking of axonal projections in       impairment and dementia using voxel-based           et al. Age-related differences in white matter    Schuetzenau K, et al. Topography of putaminal
the brain by magnetic resonance imaging.            morphometry. J Neurol Neurosurg Psychiatry          microstructure: region-specific patterns of       degeneration in multiple system atrophy: a
Ann Neurol 1999; 45: 265–9.                         2007; 78: 254–9.                                    diffusivity. Neuroimage 2010; 49: 2104–12.        diffusion magnetic resonance study. Mov
24. Müller HP, Unrath A, Sperfeld AD, et al.                                                                                                              Disord 2006; 21: 847–52.
                                                    42. Feldmann A, Illes Z, Kosztolanyi P, et al.      61. Walhovd KB, Fjell AM, Amlien I, et al.
Diffusion tensor imaging and tractwise frac-        Morphometric changes of gray matter in              Multimodal imaging in mild cognitive impair-      79. Blain CR, Barker GJ, Jarosz JM, et al.
tional anisotropy statistics: quantitative analy-   Parkinson’s disease with depression: a voxel-       ment: Metabolism, morphometry and diffu-          Measuring brain stem and cerebellar damage
sis in white matter pathology. BioMedical           based morphometry study. Mov Disord 2008;           sion of the temporal-parietal memory net-         in parkinsonian syndromes using diffusion
Engineering OnLine 2007; 6: 42.                     23: 42–6.                                           work. Neuroimage 2009; 45: 215–23.                tensor MRI. Neurology 2006; 67: 2199–205.
25. Ellis CM, Suckling J, Amaro E Jr, et al.        43. Brenneis C, Seppi K, Schocke MF, et al.         62. Lee DY, Fletcher E, Martinez O, et al. Re-    80. Köllensperger M, Seppi K, Liener C, et al.
Volumetric analysis reveals corticospinal           Voxel-based morphometry detects cortical            gional pattern of white matter microstruc-        Diffusion weighted imaging best discrimi-
tract degeneration and extramotor involve-          atrophy in the Parkinson variant of multiple        tural changes in normal aging, MCI, and AD.       nates PD from MSA-P: A comparison with tilt
ment in ALS. Neurology 2001; 57: 1571–8.            system atrophy. Mov Disord 2003; 18: 1132–          Neurology 2009; 73: 1722–8.                       table testing and heart MIBG scintigraphy.
26. Kassubek J, Unrath A, Huppertz HJ, et al.       8.                                                                                                    Mov Disord 2007; 22: 1771–6.
                                                                                                        63. Liu Y, Spulber G, Lehtimäki KK, et al. Dif-
Global brain atrophy and corticospinal tract        44. Price S, Paviour D, Scahill R, et al. Voxel-    fusion tensor imaging and Tract-Based Spa-        81. Nicoletti G, Manners D, Novellino F, et al.
alterations in ALS, as investigated by voxel-       based morphometry detects patterns of atro-         tial Statistics in Alzheimer’s disease and mild   Diffusion tensor MRI changes in cerebellar
based morphometry of 3-D MRI. Amyotroph             phy that help differentiate progressive supra-      cognitive impairment. Neurobiol Aging 2011;       structures of patients with familial essential
Lateral Scler Other Motor Neuron Disord             nuclear palsy and Parkinson’s disease. Neu-         32: 558–71.                                       tremor. Neurology 2010; 74: 988–94.
2005; 6: 213–20.                                    roimage 2004; 23: 663–9.                                                                              82. Unrath A, Müller HP, Ludolph AC, et al.
                                                                                                        64. Choo IH, Lee DY, Oh JS, et al. Posterior
27. Mezzapesa DM, Ceccarelli A, Dicuonzo F,         45. Cordato NJ, Duggins AJ, Halliday GM,            cingulate cortex atrophy and regional cingu-      Cerebral white matter alterations in idio-
et al. Whole-brain and regional brain atrophy       et al. Clinical deficits correlate with regional    lum disruption in mild cognitive impairment       pathic restless legs syndrome, as measured
in amyotrophic lateral sclerosis. AJNR Am J         cerebral atrophy in progressive supranuclear        and Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging          by diffusion tensor imaging. Mov Disord
Neuroradiol 2007; 28: 255–9.                        palsy. Brain 2005; 128: 1259–66.                    2010; 31: 772–9.                                  2008; 23: 1250–5.
28. Abrahams S, Goldstein LH, Suckling J,                                                               65. Pievani M, Agosta F, Pagani E, et al. As-     83. Ellis CM, Simmons A, Jones DK, et al.
                                                    46. Brenneis C, Egger K, Scherfler C, et al. Pro-
et al. Frontotemporal white matter changes                                                              sessment of white matter tract damage in          Diffusion tensor MRI assesses corticospinal
                                                    gression of brain atrophy in multiple system
in amyotrophic lateral sclerosis. J Neurol                                                              mild cognitive impairment and Alzheimer’s         tract damage in ALS. Neurology 1999; 53:
                                                    atrophy. A longitudinal VBM study. J Neurol
2005; 252: 321–31.                                                                                      disease. Hum Brain Mapp 2010; 31: 1862–75.        1051–8.
                                                    2007; 254: 191–6.
29. Grosskreutz J, Kaufmann J, Frädrich J, et                                                           66. Bosch B, Arenaza-Urquijo EM, Rami L, et       84. Sach M, Winkler G, Glauche V, et al. Dif-
                                                    47. Whitwell JL, Josephs KA. Voxel-based
al. Widespread sensorimotor and frontal cor-                                                            al. Multiple DTI index analysis in normal ag-     fusion tensor MRI of early upper motor neu-
                                                    morphometry and its application to move-
tical atrophy in amyotrophic lateral sclerosis.                                                         ing, amnestic MCI and AD. Relationship with       ron involvement in amyotrophic lateral scle-
                                                    ment disorders. Parkinsonism Relat Disord
BMC Neurol 2006; 6: 17.                                                                                 neuropsychological performance. Neurobiol         rosis. Brain 2004; 127: 340–50.
                                                    2007; 13 (Suppl 3): S406–S416.
30. Grosskreutz J, Peschel T, Unrath A, et al.                                                          Aging 2010 [Epub ahead of print].                 85. Graham JM, Papadakis N, Evans J, et al.
                                                    48. Good CD, Johnsrude IS, Ashburner J, et
Whole brain-based computerized neuroimag-                                                               67. Gattellaro G, Minati L, Grisoli M, et al.     Diffusion tensor imaging for the assessment
                                                    al. A voxel-based morphometric study of age-
ing in ALS and other motor neuron disorders.                                                            White matter involvement in idiopathic Par-       of upper motor neuron integrity in ALS. Neu-
Amyotroph Lateral Scler 2008; 9: 238–48.            ing in 465 normal adult human brains. Neuro-                                                          rology 2004; 63: 2111–9.
                                                    image 2001; 14: 21–36.                              kinson disease: a diffusion tensor imaging
31. Filippi M, Agosta F, Abrahams S, et al.                                                             study. AJNR Am J Neuroradiol 2009; 30:            86. Grosskreutz J, Peschel T, Unrath A, et al.
EFNS guidelines on the use of neuroimaging          49. Tisserand DJ, Pruessner JC, Sanz Arigita        1222–6.                                           Whole brain-based computerized neuroimag-
in the management of motor neuron dis-              EJ, et al. Regional frontal cortical volumes                                                          ing in ALS and other motor neuron disorders.
                                                    decrease differentially in aging: an MRI study      68. Karagulle Kendi AT, Lehericy S, Luciana
eases. Eur J Neurol 2010; 17: 526–33.                                                                   M, et al. Altered diffusion in the frontal lobe   Amyotroph Lateral Scler 2008; 9: 238–48.
                                                    to compare volumetric approaches and voxel-
32. Kassubek J, Juengling FD, Sperfeld AD.          based morphometry. Neuroimage 2002; 17:             in Parkinson disease. AJNR Am J Neuroradiol       87. Sage CA, Van Hecke W, Peeters R, et al.
Widespread white matter changes in Kennedy          657–69.                                             2008; 29: 501–5.                                  Quantitative diffusion tensor imaging in
disease: a voxel based morphometry study.                                                               69. Scherfler C, Schocke MF, Seppi K, et al.      amyotrophic lateral sclerosis: revisited. Hum
J Neurol Neurosurg Psychiatry 2007; 78: 1209–       50. Chételat G, Landeau B, Eustache F, et al.                                                         Brain Mapp 2009; 30: 3657–75.
                                                    Using voxel-based morphometry to map the            Voxel-wise analysis of diffusion weighted im-
12.                                                                                                     aging reveals disruption of the olfactory tract   88. Agosta F, Pagani E, Petrolini M, et al. As-
                                                    structural changes associated with rapid con-
33. Kassubek J, Juengling FD, Baumgartner           version in MCI: a longitudinal MRI study.           in Parkinson’s disease. Brain 2006; 129: 538–     sessment of white matter tract damage in pa-
A, et al. Different regional brain volume loss      Neuroimage 2005; 27: 934–46.                        42.                                               tients with amyotrophic lateral sclerosis: a
in pure and complicated hereditary spastic                                                              70. Yoshikawa K, Nakata Y, Yamada K, et al.       diffusion tensor MR imaging tractography
paraparesis: a voxel-based morphometric             51. Karas GB, Scheltens P, Rombouts SA, et                                                            study. AJNR Am J Neuroradiol 2010; 31:
                                                    al. Global and local gray matter loss in mild       Early pathological changes in the parkinso-
study. Amyotroph Lateral Scler 2007; 8: 328–                                                            nian brain demonstrated by diffusion tensor       1457–61.
36.                                                 cognitive impairment and Alzheimer’s dis-
                                                    ease. Neuroimage 2004; 23: 708–16.                  MRI. J Neurol Neurosurg Psychiatry 2004; 75:      89. Unrath A, Müller HP, Riecker A, et al.
34. Kassubek J, Juengling FD, Hellwig B, et al.                                                         481–4.                                            Whole brain-based analysis of regional white
Thalamic gray matter changes in unilateral          52. Rosen HJ, Kramer JH, Gorno-Tempini ML,                                                            matter tract alterations in rare motor neuron
                                                    et al. Patterns of cerebral atrophy in primary      71. Menke RA, Scholz J, Miller KL, et al. MRI
Parkinsonian resting tremor: a voxel-based                                                              characteristics of the substantia nigra in        diseases by diffusion tensor imaging. Hum
morphometric analysis of 3-dimensional mag-         progressive aphasia. Am J Geriatr Psychiatry                                                          Brain Mapp 2010; 31: 1727–40.
                                                                                                        Parkinson’s disease: a combined quantitative
netic resonance imaging. Neurosci Lett 2002;        2002; 10: 89–97.
                                                                                                        T1 and DTI study. Neuroimage 2009; 47: 435–       90. Hong YH, Sung JJ, Kim SM, et al. Diffu-
323: 29–32.                                         53. Rosen HJ, Gorno-Tempini ML, Goldman             41.                                               sion tensor tractography-based analysis of the
35. Etgen T, Draganski B, Ilg C, et al. Bilateral   WP, et al. Patterns of brain atrophy in fronto-                                                       pyramidal tract in patients with amyotrophic
                                                                                                        72. Vaillancourt DE, Spraker MB, Prodoehl J,
thalamic gray matter changes in patients with       temporal dementia and semantic dementia.                                                              lateral sclerosis. J Neuroimaging 2008; 18:
                                                                                                        et al. High-resolution diffusion tensor imaging
restless legs syndrome. Neuroimage 2005;            Neurology 2002; 58: 198–208.                                                                          282–7.
                                                                                                        in the substantia nigra of de novo Parkinson
24: 1242–7.                                         54. Boxer AL, Rankin KP, Miller BL, et al. Cin-     disease. Neurology 2009; 72: 1378–84.             91. Basser PJ. Inferring microstructural fea-
36. Hornyak M, Ahrendts JC, Spiegelhalder           guloparietal atrophy distinguishes Alzheimer                                                          tures and the physiological state of tissues
                                                                                                        73. Matsui H, Nishinaka K, Oda M, et al. De-
K, et al. Voxel-based morphometry in unmedi-        disease from semantic dementia. Arch Neurol                                                           from diffusion-weighted images. NMR Biomed
                                                                                                        mentia in Parkinson’s disease: diffusion ten-
cated patients with restless legs syndrome.         2003; 60: 949–56.                                                                                     1995; 8: 333–44.
                                                                                                        sor imaging. Acta Neurol Scand 2007; 116:
Sleep Med 2007; 9: 22–6.                            55. Whitwell JL, Josephs KA, Murray ME, et          177–81.                                           92. Alexander AL, Lee JE, Lazar M, et al. Dif-
37. Unrath A, Juengling FD, Schork M, et al.        al. MRI correlates of neurofibrillary tangle                                                          fusion tensor imaging of the brain. Neuro-
                                                                                                        74. Lee JE, Park HJ, Park B, et al. A compara-
Cortical grey matter alterations in idiopathic      pathology at autopsy: a voxel-based morpho-                                                           therapeutics 2007; 4: 316–29.
                                                                                                        tive analysis of cognitive profiles and white-
restless legs syndrome: An optimized voxel-         metry study. Neurology 2008; 71: 743–9.                                                               93. Stadlbauer A, Nimsky C, Gruber S, et al.
                                                                                                        matter alterations using voxel-based diffu-
based morphometry study. Mov Disord 2007;           56. Abe O, Yamasue H, Yamada H, et al. Sex          sion tensor imaging between patients with         Changes in fiber integrity, diffusivity, and
22: 1751–6.                                         dimorphism in gray/white matter volume and          Parkinson’s disease dementia and dementia         metabolism of the pyramidal tract adjacent to
38. Burton EJ, McKeith IG, Burn DJ, et al.          diffusion tensor during normal aging. NMR           with Lewy bodies. J Neurol Neurosurg Psy-         gliomas: a quantitative diffusion tensor fiber
Cerebral atrophy in Parkinson’s disease with        Biomed 2010; 23: 446–58.                            chiatry 2010; 81: 320–6.                          tracking and MR spectroscopic imaging

278      J NEUROL NEUROCHIR PSYCHIATR 2011; 12 (3)
VBM und DTI

study. AJNR Am J Neuroradiol 2007; 28:               100. Good CD, Johnsrude IS, Ashburner J,
462–9.                                               et al. A voxel-based morphometric study of
94. Gross DW, Bastos A, Beaulieu C. Diffu-           ageing in 465 normal adult human brains.
sion tensor imaging abnormalities in focal           Neuroimage 2001; 14: 21–36.
cortical dysplasia. Can J Neurol Sci 2005; 32:       101. Henley SM, Ridgway GR, Scahill RI, et
477–82.                                              al.; EHDN Imaging Working Group. Pitfalls in
95. Widjaja E, Zarei Mahmoodabadi S, Otsubo          the use of voxel-based morphometry as a bio-
H, et al. Subcortical alterations in tissue          marker: examples from Huntington disease.
microstructure adjacent to focal cortical dys-       AJNR Am J Neuroradiol 2010; 31: 711–9.
plasia: detection at diffusion tensor MR-im-
                                                     102. Kassubek J, Juengling FD. Multimodality
aging by using magnetoencephalographic
                                                     functional neuroimaging. In: Stippich C (ed).
dipole cluster localization. Radiology 2009;
                                                     Clinical Functional MRI – Presurgical Func-
251: 206–15.
                                                     tional Neuroimaging. Springer, Berlin-Heidel-
96. Madan N, Grant PE. New directions in             berg-New York, 2007; 191–210.
clinical imaging of cortical dysplasias. Epilepsia
2009; 50 (Suppl 9): 9–18.                            103. Mühlau M, Wohlschläger AM, Gaser C,
                                                     et al. Voxel-based morphometry in individual
97. Kim MJ, Provenzale JM, Law M. Magnetic
                                                     patients: a pilot study in early Huntington
resonance and diffusion tensor imaging in
                                                     disease. AJNR Am J Neuroradiol 2009; 30:
pediatric white matter diseases. Top Magn
                                                     539–43.
Reson Imaging 2006; 17: 265–74.
98. Müller HP, Lulé D, Unrath A, et al. Com-         104. Klöppel S, Stonnington CM, Barnes J, et
plementary image analysis of diffusion ten-          al. Accuracy of dementia diagnosis: a direct
sor imaging and 3-dimensional T1-weighted            comparison between radiologists and a com-
imaging: white matter analysis in amyotrophic        puterized method. Brain 2008; 131: 2969–74.
lateral sclerosis. J Neuroimaging 2011; 21:          105. Huppertz HJ, Kröll-Seger J, Danek A, et
24–33.                                               al. Automatic striatal volumetry allows for
99. Ashburner J, Friston KJ. Voxel-based mor-        identification of patients with chorea-acantho-
phometry – the methods. Neuroimage 2000;             cytosis at single subject level. J Neural Transm
11: 805–21.                                          2008; 115: 1393–400.

  Prof. Dr. med. Jan Kassubek
  1995–1996 Abteilung für experimentelle
  Neuropsychiatrie, Klinik für Neurologie der
  Universität Erlangen, 1996 Center for Mag-
  netic Resonance Research, University of
  Minnesota Medical School, Minneapolis,
  MN, USA, 1997–2001 Klinik für Neuro-
  logie des Universitätsklinikums Freiburg.
  Seit 2002 klinisch und wissenschaftlich
  tätiger Leitender Oberarzt in der Abteilung
  für Neurologie der Universität Ulm.
  Klinische Schwerpunkte: Bewegungs-
  störungen mit Fokus im Bereich der Parkinson-Syndrome und des Rest-
  less-legs-Syndroms, neurodegenerative Motoneuronerkrankungen.
  Wissenschaftliche Schwerpunkte: Neuro-Imaging (Schwerpunkt MRT)
  mit Analyse von Struktur- und Funktionsveränderungen zerebraler
  Netzwerke bei neurodegenerativen Erkrankungen.

                                  J NEUROL NEUROCHIR PSYCHIATR 2011; 12 (3)                   279
Mitteilungen aus der Redaktion

                          Besuchen Sie unsere
                zeitschriftenübergreifende Datenbank
       Bilddatenbank                Artikeldatenbank                Fallberichte

                                   e-Journal-Abo
Beziehen Sie die elektronischen Ausgaben dieser Zeitschrift hier.
Die Lieferung umfasst 4–5 Ausgaben pro Jahr zzgl. allfälliger Sonderhefte.
Unsere e-Journale stehen als PDF-Datei zur Verfügung und sind auf den meisten der markt­
üblichen e-Book-Readern, Tablets sowie auf iPad funktionsfähig.
                              Bestellung e-Journal-Abo

Haftungsausschluss
Die in unseren Webseiten publizierten Informationen richten sich ausschließlich an geprüfte
und autorisierte medizinische Berufsgruppen und entbinden nicht von der ärztlichen Sorg-
faltspflicht sowie von einer ausführlichen Patientenaufklärung über therapeutische Optionen
und deren Wirkungen bzw. Nebenwirkungen. Die entsprechenden Angaben werden von den
Autoren mit der größten Sorgfalt recherchiert und zusammengestellt. Die angegebenen Do-
sierungen sind im Einzelfall anhand der Fachinformationen zu überprüfen. Weder die Autoren,
noch die tragenden Gesellschaften noch der Verlag übernehmen irgendwelche Haftungsan-
sprüche.
Bitte beachten Sie auch diese Seiten:
Impressum               Disclaimers & Copyright                     Datenschutzerklärung
Sie können auch lesen