Was ist fMRT?

Funktionelle Magnetresonanztomographie – ein vereinfachter Überblick über die Grundprinzipien

Seit Anfang der 90iger Jahre steht neben den etablierten Verfahren (PET, SPECT, MEG, EEG) eine neue Methode zur Messung funktioneller Parameter des Kortex zur Verfügung. Mittels funktioneller Kernspintomographie ist es möglich, kortikale Reaktionen auf externe Reize mit einer den bisherigen Verfahren überlegenen räumlichen Auflösung zu messen. Weiterhin lassen sich die erkannten aktivierten Areale bei Anwendung geeigneter Techniken relativ exakt den entsprechenden anatomischen Strukturen zuordnen. Während die ersten Ergebnisse noch mit Hilfe von exogenen Kontrastmitteln erzielt wurden, können funktionelle Untersuchungen mittlerweile auch ohne deren Applikation durchgeführt werden. Bei diesen Messungen ist die lokale Oxygenierung des Blutes der entscheidende, die Signalintensität beeinflussende Parameter.

Dieses als BOLD-Effekt bekannte Phänomen wurde 1990 von Ogawa et al. beschrieben. Dabei macht man sich die unterschiedlichen magnetischen Eigenschaften von oxygeniertem und desoxygeniertem Blut zu nutze. Verantwortlich dafür ist das an Hämoglobin gebundene Eisen. Dieses wird für den Sauerstofftransport oxygeniert und es entsteht Oxyhämoglobin, ein Molekül, in welchem die magnetische Eigenschaft des Eisens weitgehend maskiert ist. Es ist deshalb diamagnetisch. Im Gegensatz dazu steht das Desoxyhämoglobin, dessen Eisenatome ihre volle magnetische Eigenschaft besitzen und somit paramagnetisch sind. Das paramagnetische Desoxyhämoglobin verursacht in seinem unmittelbaren Umfeld Magnetfeldinhomogenitäten und induziert in der Umgebung der Gefäße einen lokalen Magnetfeld-gradienten.

Bei der Stimulation von Kortexarealen kommt es zu einer Steigerung der kortikalen Metabolismusrate (CMRO2) und das aktivierte Areal reagiert mit einem erhöhten regionalen cerebralen Blutfluss (rCBF). Dabei wird mehr Sauerstoff antransportiert als durch die neuronale Aktivität verbraucht werden kann. Auf Grund dessen steigt im venösen Schenkel des Kapillarbettes der Sauerstoffgehalt, und das Verhältnis von Oxyhämoglobin zu Desoxyhämoglobin verschiebt sich zu Gunsten des Oxyhämoglobins. Durch Abnahme des Anteils des paramagnetischen desoxygenierten Blutes, verringern sich auch die in der Umgebung auftretenden Magnetfeldinhomogenitäten. Dies bedeutet eine langsamere Dephasierung der Protonenspins in der angeregten Schicht, was zu einem Signalanstieg im T2* gewichteten Gradientenbild in der aktiven Hirnregion führt.

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Die BOLD-Antwort auf einen Stimulus weist einen charakteristischen zeitlichen Verlauf auf, welcher stark von den Stimulations- und Hirnbedingungen (Pathologie?) abhängt und unbedingt bei der Messplanung berücksichtigt werden sollte. Kurz nach Beginn der Stimulation kann es zu einem kurzen Signalabfall kommen, welcher vermutlich auf einer metabolismusbedingten lokalen Sauerstoffabnahme beruht. Durch die stimulationsinduzierte Mehrdurchblutung folgt im Regelfall 1-2 Sekunden nach Hirnaktivitätsbeginn ein Signalanstieg. Bis zum Maximum des Signalanstiegs können mehr als 10 Sekunden vergehen. Der nachfolgende Signalabfall ist so ausgeprägt, dass er üblicherweise für mehrere Sekunden das Ausgangsniveau unterschreitet.

Bei der fMRT-Messung muss darauf geachtet werden, dass die Stimuluspräsentation und Antwort-Detektion dem zeitlichen Verlauf der BOLD-Antwort folgen und die Wiederholungsfrequenz so gewählt wird, dass eine Beeinflussung der Aktivierung durch den Post-Stimulus-Undershoot der vorhergehenden Aktivierung ausgeschlossen werden kann. In den aktiven Hirnregionen kommt es zusätzlich noch zum sogenannten „lnflow-Effekt“. Dieser besteht darin, dass für den erhöhten Sauerstoffantransport die präkapillaren Sphinkteren dilatieren, der Blutfluss in das Kapillarbett ansteigt und somit nicht gesättigte Spins aus den benachbarten Schichten einströmen, was zu einem zusätzlichen Signalanstieg in der aktiven Region führt. Inflow-Effekte können sich mit eigentlichen Aktivierungen überlagern und das Ergebnis der Messung verfälschen.

Während einer fMRT-Messung wechseln sich Perioden, in denen durch geeignete Paradigmen (beispielsweise Finger-zu-Daumen-Tippen (FDT)) Hirnareale aktiviert werden, mit Perioden einer Ruhephase ab. Die Signaldifferenzen der beiden Messperioden in den einzelnen Pixeln der Bildmatrix können zu einer Aktivierungskarte des Kortex weiterverarbeitet werden.

Bei einer Feldstärke von 1.5 Tesla bewegen sich diese Signaldifferenzen in der Größenordnung von 3-5%.  Zur Darstellung dieser feinen Signalunterschiede eignen sich statistische Auswertungsverfahren, die auf einer Differenzbildung zwischen den Ruhe- und Aktivierungsbildern beruhen (Z-Score, Student t-test) oder die mit dem Intensitäts-Zeit-Verlauf mit einer geeigneten Referenzfunktion (z.B. Rechteckfunktion oder  Sinusfunktion) korrelieren. Die Unterteilung des Paradigmas in sich abwechselnde Ruhe und Aktivitätsphasen ermöglicht es, Störungen, die meist nicht diese Periodizität aufweisen, zu eliminieren.

Nachfolgend ist ein Beispiel für ein einfaches Block-Design Paradigma mit 4 Aktivitäts- und 5 Ruhe-Phasen dargestellt. Jede Phase dauert 40 sec, die gesamte Messung 360 sec. In dieser Zeit werden 45 Ganzhirnscanns aufgenommen.

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Bei der Analyse von fMRT Daten kommen auch wesentlich kompliziertere mathematische Verfahren wie Fast-Fourier-Transformation, Faktorenanalyse oder neuronale Netzwerke zur Anwendung. Die beim der funktionellen MRT gemessenen Effekte sind relativ klein und von Artefakten überlagert, so dass eine Reihe von Wiederholungen nötig sind, um eine Antwort statistisch signifikant detektieren zu können. Um für komplexe kognitive Stimulationsexperimente die Empfindlichkeit zu steigern und damit die Untersuchungszeit in vertretbarem Rahmen zu halten, ist eine Verbesserung des Signal-Artefakt-Verhältnisses wünschenswert. Die meisten Artefakte entstehen durch regionale Signalverluste in der Nähe der Schädelhöhlen, durch technisch bedingte Geisterbilder (ghosts), durch Flussartefakte in der Nähe großer Gefäße, durch mangelnde Langzeitstabilität des MR-Scanners, durch Körperbewegungen des Probanden während der Messung sowie durch kurz dauernde physiologische Probandenbewegungen (Pulsationen, Schlucken). Aus diesem Grund wird vor der Auswertung der Daten  noch eine Bewegungskorrektur derjenigen Bilder durchgeführt, die sich gegenüber einem Referenzbild, z.B. dem ersten Bild der Messserie, aus ihrer ursprünglichen Position bewegt haben. Durch Rücktranslation und Rückrotation werden alle Bilder der Messserie mit dem Referenzbild wieder zur Deckung gebracht.

Um die aktivierten Hirnareale auch anatomisch zuordnen zu können, wird dem funktionellen MR-Bild ein anatomisches Bild untergelegt. Dem Gehirn kann aber auch ein spezielles Koordinatensystem zugrunde gelegt werden, wodurch die anatomische Auswertung dann erheblich erleichtert wird. Für funktionelle Gehirnuntersuchungen eignet sich dazu vor allem das Standardgehirn nach Talairach. Bei Patientenuntersuchungen empfiehlt sich allerdings eine vorsichtige Anwendung dieser Techniken, da aufgrund der unvermeidbaren Verzerrungen funktioneller Bilder ungenaue Überlagerungen resultieren können. Von fMRT Experten angewendete manuelle Verfahren sind hier im Regelfall überlegen.

Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) zeichnet sich gegenüber funktionellen Gehirnuntersuchungen mit der Positronen-Emmissions-Tomographie (PET) oder der Single-Photon-Emmissions-Computer-Tomographie (SPECT) durch Nicht-invasivität und fehlende Strahlenbelastung sowie durch eine wesentlich bessere räumliche (Millimeterbereich) und zeitliche Auflösung (Sekundenbereich) aus.

Durch die fMRT konnten nicht nur Ergebnisse anderer Modalitäten bestätigt, sondern auch neue und wesentliche Erkenntnisse gewonnen werden.