Entwicklung eines Algorithmus zur semi-automatischen Quantifizierung der Demyelinisierung bei Metachromatischer Leukodystrophie:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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| Veröffentlicht: |
Tübingen
Universitätsbibl.
2013
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| adam_text | INHALT
ABKQRZUNGSVERZEICHNIS 6
1. EINLEITUNG 7
1.1 DIE METACHROMATISCHE LEUKODYSTROPHIE ALS NEURODEGENERATIVE
ERKRANKUNG... 7
1.2 BISHERIGE PARAMETER ZUR VERLAUFSBESCHREIBUNG DER MLD 10
1.3 DAS KONZEPT DES DEMYELINATION LOAD 12
1.4 DIE MAGNETRESONANZTOMOGRAPHIE (MRT) 13
1.4.1 PHYSIKALISCHE UND TECHNISCHE GRUNDLAGEN DER MRT 13
1.4.2 MRT BEI MLD 16
1.5 SEGMENTIERUNG IN MRT DATENSAETZEN 17
1.6 ZIELSETZUNG DER ARBEIT 21
2. MATERIAL UND METHODEN 22
2.1 STUDIENPROTOKOLL 22
2.2 ZUR EVALUIERUNG VERFUEGBARE MRT-DATENSAETZE 22
2.3 MANUELLE SEGMENTIERUNG MIT 1TK-SNAP 28
2.4 METHODEN ZUR ENTWICKLUNG UND ERPROBUNG SEMI-AUTOMATISCHER
ALGORITHNIEN29
2.4.1 ERPROBUNG DER IN ITK-SNAP INTEGRIERTEN SEMI-AUTOMATISCHEN
FUNKTIONALITAET 29
2.4.2 DIE SOFTWARE MATLAB UND STATISTICAL PARAMETRIC MAPPING (SPM) ZUR
ENTWICKLUNG BZW. IMPLEMENTIERUNG VON ALGORITHMEN 30
2.4.3 GRUNDLEGENDE (PROGRAMMIER-)TECHNIKEN ZUR SEMI-AUTOMATISCHEN
BILDVERARBEITUNG 31
2.5 EINGESETZTE STATISTISCHE VERFAHREN 34
2.5.1 AEQUIVALENZ DER VERFAHREN: DIAGRAMME NACH BLAND UND ALTMAN 34
2.5.2 RAEUMLICHE UEBEREINSTIMMUNG: DICE-KOEFFIZIENT 35
2.5.3 INTRA- UND INTER-RATER-RELIABILITAET:
INTRAKLASSENKORRELATIONSKOEFTIZIENT
(ICC) 36
2.5.4 VERGLEICH DER BEARBEITUNGSZEITEN: T-TEST 36
3. ERGEBNISSE 37
3.1 VORBEREITUNGEN: ERKENNUNG DER DEMYELINISIERUNG UND DEFINITION EINES
SUBDATENSATZES 37
3.1.1 KONSENSFINDUNG ZUR ERKENNUNG DER DEMYELINISIERUNG IN
T2-GEWICHTETEN
MRT-AUFNAHMEN 37
3
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3.1.2 SELEKTION EINES SUBDATENSATZES FUER DIE BESTIMMUNG VON LNTRA- UND
INTER-
RATER-RELIABILITAETEN 37
3.2. MANUELLE SEGMENTIERUNG DER DEMYELINISIERUNG 39
3.2.1 QUANTIFIZIERUNG DER DEMYELINISIERUNG IM GESAMTEN DATENSATZ 39
3.2.2 BESTIMMUNG DER LNTRA- UND LNTER-RATER-RELIABILITAET DER MANUELLEN
METHODE 41
3.3 EVALUATION VERSCHIEDENER ANSAETZE ZUR SEMI-AUTOMATISCHEN
SEGMENTIERUNG DER
DEMYELINISIERUNG 42
3.3.1 VERFAHREN FUER DIE INITIALE TESTUNG VERSCHIEDENER STRATEGIEN DER
SEMI
AUTOMATISCHEN SEGMENTIERUNG 42
3.3.2 SEMI-AUTOMATISCHE FUNKTIONALITAET VON ITK-SNAP 43
3.3.3 ENTWICKLUNG EINES INTENSITAETS-SCHWELLENWERT-ANSATZES IN VERBINDUNG
MIT
CONNECTED-COMPONENTS 44
3.3.4 ENTWICKLUNG EINES VARIABILITAET-MITTELWERT-ANSATZES 46
3.3.5 INTENSITAETSBASIERTER ANSATZ MIT SELEKTIVER ANWENDUNG AUF DIE WEISSE
SUBSTANZ 47
3.3.6 SCHLUSSFOLGERUNGEN UND ANFORDERUNGEN AN DEN NEUEN ALGORITHMUS 51
3.4 ENTWICKLUNG EINES ITERATIVEN ALGORITHMUS AUF BASIS LOKALER
LNTENSITAETS-MAXIMA
UND DESSEN IMPLEMENTIERUNG IN MATLAB (*CLUSTERIZE-ALGORITHMUS ) 31
3.4.1 BESCHREIBUNG DES PROGRAMMABLAUFS DES AUTOMATISIERTEN ABSCHNITTES
32
3.4.2 BESCHREIBUNG DES INTERAKTIVEN ABSCHNITTES 37
3.3 SEMI-AUTOMATISCHE SEGMENTIERUNG DER DEMYELINISIERUNG MIT DEM
CLUSTERIZE-
ALGORITHMUS 59
3.5.1 QUANTIFIZIERUNG DER DEMYELINISIERUNG IM GESAMTEN DATENSATZ 60
3.5.2 BESTIMMUNG DER LNTRA- UND INTER-RATER-RELIABILITAET DER SEMI
AUTOMATISCHEN METHODE 62
3.5.3 QUANTIFIZIERUNG DER DEMYELINISIERUNG IM SUBDATENSATZ OHNE
VERWENDUNG
TL- ODER FLAIR-GEWICHTETER AUFNAHMEN MIT DEM ITERATIVEN
SEMI-AUTOMATISCHEN
ALGORITHMUS (T2
0
NIY)
63
3.5.4 VERGLEICH DER MANUELLEN UND DER SEMI-AUTOMATISCHEN METHODE 66
4. DISKUSSION 67
4.1 MANUELLE SEGMENTIERUNG DER DEMYELINISIERUNG 67
4.2 EVALUATION VERSCHIEDENER ANSAETZE ZUR SEMI-AUTOMATISCHEN
SEGMENTIERUNG DER
DEMYELINISIERUNG 69
4.2.1 ITK-SNAP 70
4
4.2.2 INTENSITAETS-SCHWELLENWERTE IN VERBINDUNG MIT CC 71
4.2.3 VARIABILITAET-MITTELWERT-ANSATZ 71
4.2.4 SELEKTIVE ANWENDUNG VON INTENSITAETS-SCHWELLENWERTEN AUF DIE WEISSE
SUBSTANZ 72
4.3 EIGENSCHAFTEN DES ITERATIVEN ALGORITHMUS (*CLUSTERIZE ) 72
4.4 SEGMENTIERUNG MIT DEM CLUSTERIZE ALGORITHMUS: ERGEBNISDISKUSSION 76
4.5 WAERE EINE VOLL-AUTOMATISCHE METHODE WUENSCHENSWERT? 80
4.6 WUERDIGUNG UND KRITIK DES DEMYELINATION LOAD ALS NEUER PARAMETER 81
4.7 VERALLGEMEINERBARKEIT DES ENTSTANDENEN ITERATIVEN ALGORITHMUS 84
4.8 SCHLUSSFOLGERUNGEN 86
5. ZUSAMMENFASSUNG 88
6. APPENDIX 90
APPENDIX ZU KAPITEL 2 90
APPENDIX 2.1: BERECHNUNG DES DSC MIT MATLAB 90
APPENDIZES ZU KAPITEL 3 90
APPENDIX 3.1: VARIABILITAET-MITTELWERT-ANSATZ: AUSZUG AUS DEM QUELLCODE
90
APPENDIX 3.2: QUELLCODE ZUM SUCHVORGANG DES INTENSITAETSBASIERTEN
ANSATZES MIT
SELEKTIVER ANWENDUNG AUF DIE WEISSE SUBSTANZ (BESCHRIEBEN IN 3.3.5) 91
APPENDIX 3.3: QUELLCODE ZUM AUTOMATISIERTEN ABSCHNITT DES IN ABSCHNITT
3.4
BESCHRIEBENEN ITERATIVEN ALGORITHMUS (*CLUSTERIZE ) 92
APPENDIX 3.4: MANUAL ZUR GRAPHISCHEN BENUTZEROBERFLAECHE (GUI) DER NEU
ENTWICKELTEN METHODE 96
7. LITERATUR-VERZEICHNIS 101
8. ERKLAERUNGEN ZUM EIGENANTEIL 106
9. DANKSAGUNG 107
5
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