Diagnostik episodischer Schwindelsyndrome

Gerb, Johannes (2024): Diagnostik episodischer Schwindelsyndrome: Innenohr-MRT-Bildgebung bei vestibulärer Migräne und Morbus Menière. Dissertation, LMU München: Medizinische Fakultät

Abstract

Bislang werden verschiedene neurootologische Diagnosen, wie z.B. der Morbus Menière oder die sog. Vestibuläre Migräne, allein auf der Basis einer Definition klinischer Symptome gestellt. Da sich diese bei beiden Krankheiten deutlich überlappen, ist eine eindeutige Zuordnung nicht immer möglich. Die Therapie beider Erkrankungen unterscheidet sich grundlegend, weshalb nach zusätzlichen Parametern gesucht wird, die eine genauere Diagnosestellung ermöglichen. So wird vermehrt z.B. die Bildgebung des Innenohrs mit der Magnetresonanztomographie (MRT) eingesetzt, um Pathologien im Innenohr aufzudecken wie u.a. eine Störung der Endolymph-Flüssigkeit. Ein Ungleichgewicht zwischen Endolymphbildung und Resorption kann zu einer Flüssigkeitsansammlung, dem sog. Endolymphhydrops (ELH), führen, welcher lange Zeit als pathognomonisch für den Morbus Menière gesehen wurde. Allerdings konnte inzwischen auch bei anderen neurootologischen Erkrankungen ein ELH nachgewiesen werden, weshalb exakte Auswertemethoden notwendig sind, um dessen pathologische Relevanz und krankheitstypische Muster besser zu verstehen. Diese Dissertation befasst sich mit der Entwicklung, Testung und Anwendung einer quantifizierenden Methode der Innenohrbildgebung mit Hilfe kontrastmittelverstärkter, verzögerter MRT. Hiermit kann kontrastmittelangereicherte Perilymphflüssigkeit mit speziellen MRT-Sequenzen nachgewiesen werden. Basis der Quantifikation ist dabei ein dreidimensional und automatisch ablaufender Algorithmus, der die kontrastmittelverstärkte Perilymphe von der Endolymphe (welche kein KM aufnimmt) differenzieren kann. Ziel war es, in der Auswahl der verwendeten Software auf proprietäre, kommerziell vertriebene Software so weit wie möglich zu verzichten. Die entwickelten Lösungsansätze sollten für den klinischen Alltag praktikable Ansprüche bezüglich Rechenleistung und Bearbeitungszeit stellen. Die Arbeit „VOLT: a novel open-source pipeline for automatic segmentation of endolymphatic space in inner ear MRI“ befasst sich mit der semiautomatischen Auswertung von Innenohr-MRT-Aufnahmen. Auf Basis von local-thresholding-Algorithmen wurde eine valide Methode entwickelt, die bereits in Folgestudien Anwendung fand. Zur Segmentation wurde eine Deep-Learning-Anwendung eingesetzt. Mit einem artifiziellen dreidimensionalen Testvolumen wurde die Leistung der Methode auf Rohdaten mit Bewegungs- oder Rauschartefakten geprüft. Es zeigte sich ein der manuellen Segmentation ebenbürtiges Ergebnis und eine Überlegenheit insbesondere bei artefaktreicheren Daten. Die berechneten Volumina korrelierten hochsignifikant mit den klinischen Graduierungen. Ziel der Arbeit „Intravenous delayed gadolinium-enhanced MR imaging of the endolymphatic space: A methodological comparative study“ war die klinische Anwendung der neuen semiquantitativen Methodik bei einem größeren Datensatz, um mögliche Fallstricke im alltäglichen Gebrauch zu testen und um die Leistungen im Vergleich zu etablierten schnittbasierten Quantifizierungs-methoden zu überprüfen. Dazu wurde VOLT bei insgesamt 216 Innenohren von 75 Menière-Patient:innen (55.2 ± 14.9 Jahre) sowie 33 gesunden Proband:innen (46.4 ± 15.6 Jahre) angewendet. Hier zeigte sich ein nur geringer Einfluss von Signal-Rausch-Verhältnis auf die Graduierungen und eine insgesamt gute Korrelation aus klinischer Graduierung und VOLT-Volumina. Für die klinische Einordnung der verschiedenen Krankheitsentitäten waren die ELH-Asymmetrie und die normalisierten ELH-Volumina am aussagekräftigsten. Zusammengefasst behandelt diese Dissertation somit eine neuartige Quantifizierungsmethode zur Innenohrbildgebung, die schnell, einfach und günstig anwendbar ist und zur besseren Vergleichbarkeit von Innenohr-MRTs und damit zur besseren Abgrenzung verschiedener Erkrankungen beitragen kann.

Abstract

To date, various neuro-otological diagnoses, such as Meniere's disease or vestibular migraine, have been made solely on the basis of clinical symptoms. As these often overlap in both diseases, a clear classification is not always possible. The treatment of both diseases differs fundamentally, which is why additional parameters are being sought to enable a more precise diagnosis. For example, magnetic resonance imaging (MRI) is increasingly being used to detect pathologies in the inner ear, such as disorders of the endolymphatic fluid. An imbalance between endolymph formation and resorption can lead to an accumulation of fluid, the so-called endolymphatic hydrops (ELH), which for a long time was seen as pathognomonic for Meniere's disease. However, ELH has now also been demonstrated in other neuro-otologic diseases, which is why precise evaluation methods are necessary to better understand its pathological relevance and disease-typical patterns. This dissertation deals with the development, testing and application of a quantifying method of inner ear imaging using contrast-enhanced delayed MRI. This allows contrast-enhanced perilymph fluid to be detected using special MRI sequences. The quantification is based on a three-dimensional and automatic algorithm that can differentiate the contrast-enhanced perilymph from the endolymph (which does not absorb contrast agent). The aim was to avoid proprietary, commercially marketed software as far as possible. The solutions developed were to meet practical requirements in terms of computing power and processing time for everyday clinical practice. The study "VOLT: a novel open-source pipeline for automatic segmentation of endolymphatic space in inner ear MRI" deals with the semi-automatic evaluation of inner ear MRI images. Based on local-thresholding algorithms, a valid method was developed, which has already been used in follow-up studies. A deep learning application was used for segmentation. An artificial three-dimensional test volume was used to test the performance of the method on raw data with motion or noise artifacts. The results were on a par with manual segmentation and showed superior scores especially for data with more artifacts. The calculated volumes correlated highly significantly with the clinical graduations. The aim of the study "Intravenous delayed gadolinium-enhanced MR imaging of the endolymphatic space: A methodological comparative study" was the clinical application of the new semi-quantitative methodology on a larger data set to test potential pitfalls in everyday use and to verify the performance in comparison to established slice-based quantification methods. For this purpose, VOLT was applied to a total of 216 inner ears of 75 Meniere's patients (55.2 ± 14.9 years) and 33 healthy subjects (46.4 ± 15.6 years). Here, there was only a slight influence of signal-to-noise ratio on the graduations and an overall good correlation between clinical graduation and VOLT volumes. The ELH asymmetry and the normalized ELH volumes were the most meaningful for the clinical classification of the different disease entities. In summary, this dissertation deals with a novel quantification method for inner ear imaging that is quick, easy and inexpensive to use and can contribute to better comparability of inner ear MRIs and thus to better differentiation of different diseases.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Keywords: Vertigo, Schwindel, MRT, Endolymphe, Perilymphe, Innenohr, Morbus Menìere, Vestibuläre Migräne
• Themengebiete: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften ; 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin und Gesundheit
• Fakultäten: Medizinische Fakultät
• Sprache der Hochschulschrift: Deutsch
• Datum der mündlichen Prüfung: 10. Oktober 2024
• 1. Bericht­erstatter:in: Dieterich, Marianne