Operationsplanung eloquenter Hirntumoren – vom inoperablen zum operablen Hirntumor

Auf Grundlage der vorliegenden Habilitationsschrift kann der Begriff des motorisch- und Sprach-eloquenten Hirntumors nunmehr objektiviert und genauer charakterisiert werden. Bei Patientinnen und Patienten mit bislang als inoperabel eingeschätzten Hirntumoren kann unter Einsatz der nTMS und der nTMS-basierten DTI-Traktografie eine differenziertere Abwägung zwischen Operationsrisiko und möglichem onkologischem Benefit einer Hirntumorresektion erfolgen. Die Standardisierung der Pyramidenbahn-Traktografie im Rahmen der ersten Studie verbesserte mit Integration der funktionellen nTMS-Daten die Traktografie-Qualität und zeichnete sich zudem durch eine ausgezeichnete Interrater-Reliabilität aus. Eine beeinträchtigte Integrität der peritumoralen Pyramidenbahn kann durch die Diffusionsparameter FA und ADC charakterisiert werden und war mit einem erhöhten Risiko für ein neues postoperatives motorisches Defizit assoziiert. Die Erkenntnisse der ersten Arbeit wurden mit Analysen zuvor publizierter Arbeiten genutzt, um in der zweiten Studie die nTMS-basierte Risikostratifizierung bizentrisch zu validieren. Neben der topografischen Analyse (Infiltration des Motorkortex und Bestimmung der Tumor- Trakt-Distanz) erwiesen sich die FA und der RMT, welche die Faserbahnintegrität bzw. die Exzitabilität des motorischen System repräsentieren, als entscheidende Parameter zur V orhersage des Operationsrisikos. So konnte ein verbessertes, auf einer Regressionsbaumanalyse basierendes Risikomodell zur Vorhersage des kurz- und langfristigen motorischen Outcomes entwickelt werden. Im Rahmen der dritten Studie konnte gezeigt werden, dass die präoperative Risikoanalyse die Durchführung des IOMs unterstützen kann, indem subkortikale Stimulationsintensitäten angepasst und unspezifische Phänomene wie transiente/partielle MEP- Amplitudenminderungen differenzierter interpretiert werden können. Somit kann eine hoch individualisierte Behandlungsstrategie für Patientinnen und Patienten mit motorisch- eloquenten Hirntumoren gewährleistet werden. Für die Beurteilung Sprach-eloquenter Hirntumoren kommen sowohl das kortikale rTMS- Sprachmapping (als Negativmapping) sowie die DTI-basierte Traktografie des Sprachnetzwerks zum Einsatz. In der vierten Arbeit offenbarte der Vergleich aller bisher publizierten Algorithmen, dass die Platzierung anatomischer ROIs die besten Traktografie- Ergebnisse hinsichtlich der Darstellbarkeit und Plausibilität der Trakte offenbarte. Dieser Algorithmus wurde von internationalen Experten auch zur Operationsplanung und für das Risiko-Assessment bevorzugt. Die Integration funktioneller rTMS-basierter ROIs ermöglichte die zusätzliche Darstellung von kortiko-subkortikalen Fasern, deren Relevanz für das Sprachoutcome es in weiteren Studien zu untersuchen gilt. Die Cluster-Analyse der fünften Studie identifizierte zwei Hochrisikoareale, die mit dem Auftreten eines neuen postoperativen Sprachdefizits assoziiert waren: 1. die temporo-parieto- occipitale Übergangszone und 2. der Temporalstamm der periinsulären weißen Substanz. Der AF als V ertreter des dorsalen Systems zeigte sich als wichtigste Faserbahn für die Sprachfunktion, deren Verletzung mit dem höchsten Risiko für eine postoperative Sprachstörung assoziiert war. Eine Schädigung des ventralen Faserbahnsystems spielte vor allem dann für das postoperative Sprachoutcome eine Rolle, wenn sowohl die direkte Bahn (IFOF) als auch der indirekte Kreislauf (UF und ILF) betroffen waren. Die hier dargelegten Technologien der nTMS und DTI-Traktografie ermöglichen für motorisch- und Sprach-eloquente Hirntumoren eine differenzierte und individuelle Operationsplanung. Ziel zukünftiger Arbeiten wird es sein, diese Technologien weiter zu optimieren, um Hirntumoroperationen sicherer zu gestalten und damit die individuelle Patientenbehandlung zu verbessern

Doctor of Philosophy

dissertationRecent developments in magnetic resonance imaging (MRI) provide an in vivo and noninvasive tool for studying the human brain. In particular, the detection of anisotropic diffusion in biological tissues provides the foundation for diffusion-weighted imaging (DWI), an MRI modality. This modality opens new opportunities for discoveries of the brain's structural connections. Clinically, DWI is often used to analyze white matter tracts to understand neuropsychiatric disorders and the connectivity of the central nervous system. However, due to imaging time required, DWI used in clinical studies has a low angular resolution. In this dissertation, we aim to accurately track and segment the white matter tracts and estimate more representative models from low angular DWI. We first present a novel geodesic approach to segmentation of white matter tracts from diffusion tensor imaging (DTI), estimated from DWI. Geodesic approaches treat the geometry of brain white matter as a manifold, often using the inverse tensor field as a Riemannian metric. The white matter pathways are then inferred from the resulting geodesics. A serious drawback of current geodesic methods is that geodesics tend to deviate from the major eigenvectors in high-curvature areas in order to achieve the shortest path. We propose a method for learning an adaptive Riemannian metric from the DTI data, where the resulting geodesics more closely follow the principal eigenvector of the diffusion tensors even in high-curvature regions. Using the computed geodesics, we develop an automatic way to compute binary segmentations of the white matter tracts. We demonstrate that our method is robust to noise and results in improved geodesics and segmentations. Then, based on binary segmentations, we present a novel Bayesian approach for fractional segmentation of white matter tracts and simultaneous estimation of a multitensor diffusion model. By incorporating a prior that assumes the tensor fields inside each tract are spatially correlated, we are able to reliably estimate multiple tensor compartments in fiber crossing regions, even with low angular diffusion-weighted imaging. This reduces the effects of partial voluming and achieves a more reliable analysis of diffusion measurements