Zusammenfassung
Ziel: Entwicklung einer praktikablen und reliablen Methode zur Bestimmung des abdominalen Fettgehaltes mittels T1-gewichteter Magnetresonanztomographie in Atem-Anhaltetechnik. Material und Methoden: T1-gewichtete Gradientenechosequenzen liefern einen hohen Kontrast und ermöglichen eine gute Differenzierung zwischen fett- und nicht fetthaltigem Gewebe im Abdomen. Um ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis zu erreichen, werden derartige Untersuchungen üblicherweise mit krpernahen Oberflächenspulen durchgeführt. Die inhomogene Feldverteilung führt dabei zu Inhomogenitäten der globalen Bildintensität. Zur Volumetrie des abdominalen Fettgewebes muss daher ein automatischer Bildintensitätskorrekturalgorithmus implementiert werden. Die Histogrammanalyse der korrigierten Bilder liefert einen Schwellenwert, der die Bildintensitäten des Fettes von sonstigen Anteilen trennt. Eine automatische Segmentierung anhand des Schwellenwertes resultiert direkt in den Volumina von fett- und nicht fetthaltigem Gewebe. Durch interaktive Selektion werden in einem letzten Schritt die intraabdominalen von den subkutanen Anteilen separiert. Ergebnisse: Die implementierte Inhomogenitätskorrektur ermöglicht eine Segmentierung der Bilddaten mittels globalem Schwellenwert. Durch das semiautomatische interaktive Volumetrieverfahren wird die Subjektivität bei der Auswertung minimiert. Die Abweichung der ermittelten Volumina zwischen den Auswertern betrug 4,6 %. Die Bestimmung des Fettgehaltes anhand einer T1-gewichteten MRT-Untersuchung des Abdomens dauerte weniger als 6 Minuten. Schlussfolgerung: Die vorgestellte Methode erlaubt eine praktikable und zuverlässige Bestimmung des abdominalen Fettgehaltes. Der Einsatz von MR-Sequenzen in Atem-Anhaltetechnik verkürzt die Untersuchungszeit auf weniger als 5 Minuten pro Patient.
Abstract
Purpose: Development of a feasible and reliable method for determining abdominal fat using breath-hold T1-weighted magnetic resonance imaging. Materials and Methods: The high image contrast of T1-weighted gradient echo MR sequences makes it possible to differentiate between abdominal fat and non-fat tissue. To obtain a high signal-to-noise ratio, the measurements are usually performed using phased array surface coils. Inhomogeneity of the coil sensitivity leads to inhomogeneity of the image intensities. Therefore, to examine the volume of abdominal fat, an automatic algorithm for intensity correction must be implemented. The analysis of the image histogram results in a threshold to separate fat from other tissue. Automatic segmentation using this threshold results directly in the fat volumes. The separation of intraabdominal and subcutaneous fat is performed by interactive selection in a last step. Results: The described correction of inhomogeneity allows for the segmentation of the images using a global threshold. The use of semiautomatic interactive volumetry makes the analysis more subjective. The variance of volumetry between observers was 4.6 %. The mean time for image analysis of a T1-weighted investigation lasted less than 6 minutes. Conclusion: The described method facilitates reliable determination of abdominal fat within a reasonable period of time. Using breath-hold MR sequences, the time of examination is less than 5 minutes per patient.
Key words
Image manipulation/reconstruction - abdomen - MR imaging - abdominal fat
Literatur
wittsack@uni-duesseldorf.de
