CN103083018A - 用于测量人脑结构的方法 - Google Patents

Abstract

本发明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。

Description

用于测量人脑结构的方法

技术领域

本发明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。本发明还涉及一种磁共振装置。

背景技术

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 cognitiveimpairment，简写为MCI，CDR0.5）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 for diagnosis and prognosis of Alzheimer’s disease”，作者是RichardJ.Perrin、Anne M.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。

发明内容

本发明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发明设置使用如下步骤：

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，按照本发明建议测量长的、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。这在本发明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，按照本发明的方法因此建议了，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200μm的分辨率来拍摄磁共振数据，从而因此能够以200μm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。按照本发明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。

在按照本发明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200μm的数量级鲁棒地测量信息。在本发明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。

在使用按照本发明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发明的情况下实现阿尔茨海默病早期诊断的明显改进。

除了所述方法，本发明还涉及一种磁共振装置，其包含为了实施按照本发明的方法所构造的控制装置。类似地在按照本发明的磁共振装置上可以进行关于按照本发明的方法的所有实施，借助所述磁共振装置因此也可以实现所述的优点。

附图说明

从下面描述的实施例中结合附图给出本发明的更多优点和细节。其中：

图1示出了按照本发明的方法的流程图，

图2示出了用于选择测量轴的示意图，

图3示出了用于拍摄磁共振数据的示意图，

图4示出了用于确定结构参数的示意图，以及

图5示出了按照本发明的磁共振装置。

具体实施方式

图1示出了在实施例中按照本发明的方法的流程图。在步骤1中此处首先对磁共振预拍摄、尤其是待检查的大脑的概观图进行拍摄。在此可以使用用于拍摄这样的概观图的通常技术。

在磁共振预拍摄中，在步骤2中在使用现有技术公知的分割算法的情况下自动地对在大脑中的海马区进行分割和定位。

由于现在已知了海马区的位置和状态，在步骤3中自动地布置多个测量轴通过海马区并且因此通过整个大脑，所述测量轴在下面应当被测量。然而在此也可以考虑通过操作者手动确定这些测量轴。

图2以原理示意图的形式示出了对测量轴4a-4g的可能选择，所述测量轴尽可能良好地覆盖了空间并且在尽可能多的方向上提供信息。因此测量轴4a、4b和4c明显地形成了正交的三面形5，其中其他的测量轴4d-4g分别是经过由三面形5所定义的卦限的对角线。

然后，对于这些测量轴中的每一个在步骤6中拍摄磁共振数据，更确切地说是沿着相应的测量轴4a-4g的棒的一维分辨的磁共振图像。为此分别使用自旋回波序列，其此外被设计用于白的和灰的脑质的特别良好的对比。在所使用的自旋回波序列中，如在图3中所进一步阐述的那样，通过对于两个激励脉冲的相应梯度切换来选择不同的层7、8，所述层在本实施例中彼此垂直。这样选择层7、8，使得其棒形的相交区域的纵向中线形成恰好待测量的测量轴4。充分地激励并且由此拍摄区域9是层7、8的棒形相交区域。

棒主轴因此对应于恰好待拍摄的测量轴4，并且将沿着测量轴的空间分辨率选择得非常高，目前这样使得可以以200μm的数量级对结构进行测量。如已经提到的那样，因此产生了一维的磁共振图像的类型，所述磁共振图像的像素尺寸在测量轴的方向上可以等于例如200μm（优选小于200μm），从而可以沿着测量轴区分出大脑的高分辨结构。

如已经提到的那样，这样沿着测量轴4中的每一个拍摄磁共振数据（因此拍摄一维的磁共振图像），使得对海马区和大脑皮层进行成像。

然后，在步骤10中进行对磁共振数据的评估，其中，在目前的实施例中将海马区的尺寸、描述海马区的均匀性的结构参数以及对于测量轴中的每一个而言的脑皮质厚度（在可以使用脑皮质厚度的情况下）确定为结构参数。这些通过按照图4的原理示意图来进一步阐述，该图以虚构的磁共振数据的形式示出了沿着测量轴4的信号曲线。可以例如借助阈值方法来自动地分割不同的解剖学对象，从而确定例如海马区区域11和大脑皮层区域12。目前能够以特别简单的方式读取海马区的厚度或尺寸以及脑皮质厚度。为了确定描述均匀性的结构参数，可以对海马区的单独的子结构（Unterstruktur）进行评估。因此可以以简单的方式从磁共振数据中自动的确定所期望的结构参数。

这使得，如虚线表示的步骤16所示出的那样，可以在实施按照本发明的方法之后实施关于可能的阿尔茨海默病病症的分析。为此可以考虑将所确定的结构参数与例如存储在数据库中的标准参数相比较或者将较早的拍摄用于比较，从所述较早的拍摄中可以确定出用于结构参数的历史数值。由于通过一维拍摄技术所提供的高分辨率，可以指出特别早的改变，从而通过按照本发明的方法可以特别地实现阿尔茨海默病早期识别。

图5示出了按照本发明的磁共振装置17的原理示意图，所述磁共振装置如基本公知的那样具有定义患者拍摄区域18的主磁体单元19，其中在患者拍摄区域内部通常设置高频发送线圈和梯度线圈装置（未进一步示出）。在患者拍摄区域18中可推进地设置了患者卧榻20，在所述患者卧榻上如所示可以布置头部局部线圈21，所述头部局部线圈在按照本发明的方法中特别有利地可以用于拍摄磁共振数据。

通过控制装置22来控制磁共振装置17的运行，所述控制控制被构造用于实施按照本发明的方法。特别地，可以自动地实施按照本发明的方法的所有的步骤、因此特别是计算。

尽管通过优选的实施例详细地进一步阐述和描述了本发明，但是本发明不局限于所公开的例子，并且其他的变形可以由专业人员从中导出，而不超出本发明的范围。

Claims (9)

1.一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，确定至少一个脑室的至少一个尺寸作为所述结构参数。

4.按照上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，为了确定所述结构参数，首先沿着所述测量轴（4，4a-4g）识别大脑的不同的部分。

5.按照上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，为了定位所述海马区，使用自动化的分割方法。

6.按照上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，选择至少三个测量轴（4，4a-4g），所述测量轴围绕正交的三面形（4a，4b，4c）。

7.按照上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，借助对白的和灰的脑质进行强调的序列来拍摄所述磁共振数据。

8.按照上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，以这样的序列拍摄所述磁共振数据，其中激发了两个特别地彼此垂直的层（7，8）并且相交区域形成了拍摄区域（9），特别是借助微细结构分析序列。

9.一种磁共振装置（17），其具有为了实施按照上述权利要求中任一项所述的方法而构造的控制装置（22）。

Images