Precisie medische diagnose voor de ziekte van Parkinson - Het kwantitatieve analysesysteem voor PET/MRI-beelden bij patiënten

De ziekte van Parkinson (PD) is een neurodegeneratieve ziekte waarvan het pathogene mechanisme de degeneratie van substantia nigra van de middenhersenen is, waardoor de degeneratie van dopaminerge neuronen in het putamen en de caudate nucleus van het striatum wordt veroorzaakt, en het dopaminegehalte in de synapsen afneemt en geleidelijk de vermogen om te handelen. De meeste klinische symptomen zijn defecten in de motorische functie. De meest voor de hand liggende symptomen zijn tremor, stijfheid van de ledematen, motorische stoornissen en gangafwijkingen, en er kunnen cognitieve en gedragsproblemen optreden. Bij PET-onderzoeken in de nucleaire geneeskunde kunnen gelabelde radiofarmaca via intraveneuze injectie het putamen en de nucleus caudatus van het striatum in de hersenen binnendringen. De ernst van de ziekte van Parkinson wordt beoordeeld en gediagnosticeerd door kwantitatieve analyse van het defect in het beeld van de radiofarmaca. Klinische studies gebruiken vaak handmatige selectie van interessegebieden (ROI's) voor kwantitatieve analyse. Deze methode veroorzaakt echter menselijke fouten en lage reproduceerbaarheid als gevolg van subjectieve factoren, en kost ook veel tijd. Om bovenstaande problemen op te lossen, beoogt dit onderzoeksproject daarom de bouw van een geautomatiseerd kwantitatief analysesysteem voor PET/MRI-beelden. De kwantitatieve analyse van de PET-beelden wordt automatisch uitgevoerd met behulp van de putamen en caudate ROI gesegmenteerd door de MRI-beelden. In deze studie zullen patiënten MRI T1 en 18F-FDOPA PET-scans uitvoeren van voor en na acupunctuur behandelde PD-patiënten in een VGHTPE PET/MRI-scanner. Elke patiënt krijgt 185 MBq (5 mCi) 18F-FDOPA toegediend via een intraveneuze injectie. Het MRI-beeld wordt gebruikt om de doel- en achtergrond-ROI's (interessegebied) te extraheren en wordt samen met het PET-beeld geregistreerd. De ROI's die door het MRI-beeld worden gegenereerd, worden toegepast op het overeenkomstige PET-beeld. Vervolgens wordt voor elke patiënt de specifieke opnameratio (SUR) berekend. De berekening van SUR is het verschil tussen de gemiddelde beeldpixelwaarde van de doel-ROI (linker en rechter striatum) en de gemiddelde beeldpixelwaarde van de achtergrond-ROI (achterhoofdskwab), gedeeld door de gemiddelde waarde van de achtergrond-ROI. Na het berekenen van de standaardopnameratio van elke patiënt, kan de asymmetrie-index (ASI) worden berekend op basis van het absolute verschil in SUR-waarde van beide zijden (links en rechts) van het striatum, gedeeld door de gemiddelde SUR-waarde van beide zijden van het striatum. Dit geautomatiseerde kwantitatieve analysesysteem zal naar verwachting de tijdrovende, lage reproduceerbaarheid en subjectiviteitsproblemen van de traditionele handmatige ROI-selectiemethode verbeteren en een nuttig hulpmiddel bieden voor de diagnose van vroege PD. In het eerste jaar zal dit subproject naar verwachting MRI T1 en 18F-FDOPA PET-scans uitvoeren van voor en na acupunctuur behandelde PD-patiënten die worden geleverd door subproject 3. In het tweede jaar wordt de correlatieanalyse gemaakt met de resultaten van de tremortest van deelproject 1 en die van de 99mTc-TRODAT SPECT-beeldkwantificering van deelproject 4.