Rofo 2019; 191(S 01): S7
DOI: 10.1055/s-0037-1682020
Vortrag (Wissenschaft)
Bildverarbeitung/IT/Software/Gerätetechnik/Qualitätsmanagement
Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Quantitative MRT zur Prädiktion der Kollagen und Proteoglykan-Fraktion von humanem Gelenkknorpel mittels neuronaler Netze

J Thüring
1   Uniklinik RWTH Aachen, Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Aachen
,
K Linka
2   RWTH Aachen, Abteilung für Kontinuum Mechanik, Aachen
,
M Knobe
3   Uniklinik Aachen, Klinik für Orthopädie, Aachen
,
L Rieppo
4   Universität von Oulu, Abteilung für medizinische Bildgebung, Oulu, Finland
,
S Saarakkala
4   Universität von Oulu, Abteilung für medizinische Bildgebung, Oulu, Finland
,
C Kuhl
5   Uniklinik Aachen, Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Aachen
,
S Nebelung
5   Uniklinik Aachen, Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Aachen
,
D Truhn
5   Uniklinik Aachen, Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Aachen
› Institutsangaben
Weitere Informationen

Publikationsverlauf

Publikationsdatum:
27. März 2019 (online)

Auch verfügbar auf
 

Zielsetzung:

Knorpeldegeneration gilt als Ausgangspunkt der Arthrose. Häufig zeigt sich jedoch der Knorpel in den frühen reversiblen Degenerationsstadien makroskopisch intakt; lediglich eine Veränderung in der Kollagen- (CO) und Proteoglykanfraktion (PG) kann beobachtet werden. Ziel dieser Studie ist die Evaluation einer nicht-invasiven Prädiktion der CO- und PG-Fraktion mittels quantitativer MRT (qMRT) und neuronaler Netze.

Material und Methoden:

Gewinnung von 11 osteochondralen makroskopisch intakten Proben (Mediale Femurkondyle, Diameter: 8 mm) nach operativen Gelenkersatz. qMRT zur Erfassung der T1, T1?, T2 und T2*-Relaxationszeiten in einer markierten sagittalen Ebene (3T; Achieva; Philips). Präparation der Probe entlang dieser Ebene und pixelbasierte Bestimmung der CO- und PG-Fraktion mittels Fourier-Transform-Infrarotspektrometrie (FTIR). Prädiktion der einzelnen Gewebsfraktionen (CO und PG) durch pixelweises (n = 4*500) Training eines neuronalen Netzes und anschließender 11facher-Kreuzvalidierung. Bestimmung der Korrelation von qMRT- und FTIR-Daten mittels Spearmans?. Überprüfung der Prädiktionsgüte mittels mittlerer quadratischer Abweichung (MQA).

Ergebnisse:

Signifikante Korrelationen zwischen qMRT-Parametern und CO- bzw. PG-Fraktion: T1 (? CO =-0,65;? PG =-0,63;p < 0,001), T1? (? CO =-0,34;? PG =-0,33; p < 0,001), T2 (? CO =-0,59;? PG =-0,66; p < 0,001) und T2* (? CO =-0,53;? PG =-0,56; p < 0,001). Prädiktion der CO- und PG-Fraktion mit einer MQA-CO = 0,005 und MQA-PG = 0,0052.

Schlussfolgerungen:

Die Relaxationszeiten für T1, T1?, T2 und T2* korrelieren signifikant mit der in vitro bestimmten CO- und PG-Fraktion. Allerdings ist keiner der qMRT-Parameter alleine spezifische genug um eine hinreichende Aussage über die CO- bzw. PG-Fraktion zu treffen. Ein neuronales Netz kann jedoch aufgrundlage einer multiparametrischen Auswertung die CO- und PG-Fraktion mit lediglich minimalem Fehler (MQA-CO = 0,0050; MQA-PG = 0,0052) prädizieren. Eine nicht invasive Bestimmung der CO- und PG-Fraktion erscheint somit möglich.