Boesiger, P.

Golay, X.

Kollias, S.

Meier, D.

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Funktionelle Magnetresonanz-Bildgebung (fMRI) des menschlichen GehirnsGolay X., Kollias S.#,Meier D., Boesiger P.Institut für Biomedizinische Technik und Medizinische InformatikUniversität und Zürich, CH-8044 Zürich, SchweizInstitut für Neuroradiologie, Universitätsspital Zürich, CH-8091 Zürich, SchweizEINLEITUNG:In den letzten Jahren wurde die funktionelleMagnetresonanz-Bildgebung (fMRI) als neues Spezial-gebiet der bildgebenden Magnetresonanz entwickelt.Bei der Stimulation bestimmter Hirnregionen, zum Bei-spiel bei optischer Stimulation vom visual Cortex, än-dern sich gewisse physikalische Eigenschaften des akti-vierten Gewebes: Einerseits ist dies die lokaleDurchblutung, andrerseits die Konzentration des Sauer-stoffes im Blut [I]. Mit geeigneten MR Messtechnikenkönnen damit Signalveränderungen in solch aktiviertenHimregionen nachgewiesen werden.Die dafür am häufigsten benutzte MR Sequenz ist eineT2* gewichtete Messung. Unter T2* versteht man dieeffektive transversale Relaxationszeit, die dominant vonlokalen Inhomogenitäten des Magnetfeldes bestimmtwird. So bewirkt eine Veränderung des Sauerstoffgehal-tes im Blut eine Veränderung der magnetischen Suszep-tibiltät und damit des lokalen Magnetfeldes.Bei der angewandten MR Bildgebung werden ausge-wählte Bereiche des Gehirn als einzelne Schichten oder3-D Volumina als zeitliche Serien von Datensätzen, mitund ohne Aktivierung, registriert. Die Datensätze in denbeiden Zuständen (mit und ohne Aktivierung) werdenmiteinander verglichen, und nach statistisch signifikan-ten Unterschieden untersucht.Die Veränderungen der Signalintensität sind sehr ge-ring. Sie liegen in der Grössenordnung von 2% für Va-riationen des Sauerstoffgehaltes und von maximal 20%bei Durchblutungsänderungen in grösseren Gefassen.Da in vielen Fällen der zeitliche Verlauf der Himaktivi-tät nicht bekannt ist, führt eine Subtraktion der beidenDatensätze nicht immer zum richtigen Resultat. Es Be-darf der Anwendung komplexerer statistischer Verfah-ren, um die aktivierten Himregionen zu finden.METHODE:Die T2* gewichteten MR-Sequenzen sind normalerwei-se mit schnellen Bildverfahren (EPI) kombiniert, die eserlauben, die Repetitionszeit zwischen zwei Bildaufnah-men (bis zu 10 Schichten) unter fünf Sekunden zu hal-ten. Ein fMRI Experiment besteht in der Regel aus einerWiederholung mit etwa 40 bis 200 Aufnahmen mit undohne Hirnaktivation. Die Pixelwerte auf identischenBildpositionen aller N Bilder (Fig. l a) werden analy-siert und können als Zeitverlauf dargestellt werden (FigIb.)./I [au] 0.00 SO 100 ISO 200Zeit [s]Fig. 1: Schematische Darstellung einer Datenaufnahme(a) und eine Pixelzeitkurve (b)Die Weiterverarbeitung der Daten kann mit verschiede-nen Statistikverfahren gemacht werden. Häufig ange-wandte Statistikverfahren sind Korrelationsmethoden[2], wobei jede Pixelzeitkurve als ein N-Vektor / be-trachtet werden kann. Dieses Vektor ist dann korreliertmit einer gegeben Funktion r, die der effektiven (exter-nen) Anregung entspricht:OfOrwo:mit ^ = Mittelwert des Vektors i. Die Korrelationswer-te, ausgedrückt durch den s-Faktor können dann alsFärb- oder Grauwerte kodiert und dem anatomischenBild überlagert werden.Die Anwendung der Korrelationsmethode beruht teil-weise auf unsicheren Annahmen: -einer Proportionalitätzwischen Stimulation und Hirnaktivität, -einem zeitlichsynchronen Verlauf zum externen Stimulus. Beide An-nahmen sind bei der Komplexität des Gehirns und derKommunikation der einzelnen Hirnregionen nicht er-wiesen. Um diese Annahmen zu umgehen und auch dieMöglichkeit zu haben komplexere Stimuli zu analysie-ren wurde eine neue Methode, basierend auf "fuzzyClustering"[3] implementiert. Bei diesem Algorithmusmuss im Gegensatz zur Korrelationsmethode keineInput-Funktion angegeben werden. Der Algorithmusversucht die besten zeitlichen logischen Zentren zu fin-den, um die "Distanz" d zwischen diesen und den Pixel-zeitkurven, die als N-Dimensionspunkte betrachtet wer-142 Biomedizinische Technik · Band 41 · Ergänzungsband 1 · 1996den, zu verkleinern. Diese "Distanz" d zwischen zweiPunkten^ unofk ist in unserem Fall wie folgt definiert:<*/,··/* =^•(7,7t)mit 0 < < oo.ERGEBNISSE:Ein einfaches Experiment mit periodischer visueller Sti-mulation (20sec -OFF, 20sec -ON, 20sec -OFF, 20sec -ON, 20sec -OFF) mit einem stroboskobisches Licht (miteiner Frequenz von 10 Hz), wurde mit der Korrelations-Methode ausgewertet. Die Resultate dieser Auswertungsind in Fig. 2 und Fig. 3 dargestellt. Figur 2 zeigt dasanatomische MR-Bild, wobei alle Punkte mit hoher sta-tistischen Signifikanz (p<0.01) weiss dargestellt wer-den. Der Zeitverlauf der Mittelwerte all dieser 'aktiven'Punkten ist in Fig. 3 dargestellt.Fig. 2: Funktionelles Bild eines visuellen Experimen-tes. Die weissen Punkte entsprechen dem aktiviertenGebiet im GehirnTime course _20 40 60 80 100 120Time [s]Fig. 3: Zeitverlauf des Mittelwertes von allen weissenPunkten in Fig. 2.Ein anderes Experiment wurde gebraucht, um die Stabi-lität des "fuzzy Clustering" Algorithmus zu zeigen. Da-bei wurden für die sensomotorische Stimulation die Fin-(Schleifpapier) gereizt. Die gemessenen Bilder wurdenmit dem fuzzy-Algorithmus mit verschiedenen An-fangsbedingungen (Clusteranzahl, Fuzzynessgrad, ß)getestet. In Figur 4 sind die Pixel zeitkurven in den ge-fundenen aktiven Hirnregionen ermittelt mit der Korre-lationsmethode (punktierte Linie) und mit der Cluste-ring Technik (ausgezogene Linie) dargestellt. BeideResultate zeigen sehr gute Übereinstimmung.Beimfuuy Clustering gefundenen Punkte +/- StdvBeim normalem Korrelationsverfahren gefundenenPunkte"· Aktivaiionszeüen3O(0O)cnco"ö_ »i/5-0.2100Time [s]200Fig. 4: Vergleich der beiden Methode angewandt aufein Experiment mit sensomotorischer Aktivation.DISKUSSION:Die funktionelle Magnetresonanz-Bildgebung (fMRI)ist eine neue nicht invasive Methode, um die Aktivitätdes Gehirns zu messen und darzustellen. Die Relevanzder Resultate hängt sehr stark von der Auswertemetho-den ab. Die hier vorgestellten Methoden haben beideVor- und Nachteile: Die Korrelationsmethode ist robustund schnell, kann aber bei komplexeren oder unbekann-ten Stimuli nicht angewendet werden; fuzzy Clusteringist rechenintensiv und komplex (Wahl richtiger An-fangsbedingungen) kann aber bei komplexeren odernicht deterministischen Experimenten (zum Beispielzum Nachweis spontaner epileptischer Anfalle) ange-wendet werden.LITERATUR:[1] Ogawa S., Lee T.M., Kay A.R., and Tank D.W.,Brain magnetic resonance imaging with contrast depen-dent on blood oxygenation, Proc. Nat. Acad. Sei., 87:9868-9872,1990[2] Bandettini P.A., Jesmanovicz A., Wong E.C., andHyde J.S., Processing strategies for time-course datasets in functional MRI of the human brain, Magn. Re-son.Med.,30:!61173,1993[3] Bezdek, J.C., "Pattern Recognition with FuzzyObjective Function Algorithms", New York, PlenumPress, 1981ger eines Probanden mit einem rauhen GegenstandBiomedizinische Technik · Band 41 · Ergänzungsband 1 · 1996 143

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