Fusion von MRT-, fMRT- und intraoperativen MRT-Daten

Ziel dieser Arbeit waren die Realisierung und klinische Bewertung einer Bildfusion präoperativer MRT- und fMRT-Bilder mit intraoperativen Datensätzen eines interventionellen MRT-Systems am Beispiel neurochirurgischer Eingriffe. Ein vertikal offenes 0,5-T-MRT-System wurde mit einem erweiterten Navigationssystem ausgestattet, welches eine Integration zusätzlicher Bildinformationen (Hochfeld-MRT, fMRT, CT) in die intraoperativ akquirierten Datensätze erlaubt. Diese fusionierten Bilddaten wurden zur Interventionsplanung und multimodalen Navigation verwendet. Bisher wurde das System bei insgesamt 70 neurochirurgischen Eingriffen eingesetzt, davon 13 mit Bilddatenfusion (rund 15-minütiger Zusatzaufwand). Das erweiterte Navigationssystem zeichnet sich im Vergleich zur systemeigenen Navigation auf der Basis kontinuierlich akquirierbarer Real-time-Bilder durch eine schnellere Bildwiederholung und eine höhere Bildqualität aus. Der Vergleich beider Navigationsbilder erlaubt das frühzeitige Erkennen von Patienten- bzw. Gewebeverlagerungen. Die multimodale Bildfusion erlaubte eine differenziertere Navigationsplanung, insbesondere bei der Resektion tief liegender Hirntumoren oder bei Läsionen in enger Nachbarschaft zu eloquenten Arealen. Die erweiterte intraoperative Orientierung bzw. Instrumentenführung erhöht die Sicherheit und Genauigkeit neurochirurgischer Interventionen.

The aim of this work was to realize and clinically evaluate an image fusion platform for the integration of preoperative MRI and fMRI data into the intraoperative images of an interventional MRI system with a focus on neurosurgical procedures. A vertically open 0.5 T MRI scanner was equipped with a dedicated navigation system enabling the registration of additional imaging modalities (MRI, fMRI, CT) with the intraoperatively acquired data sets. These merged image data served as the basis for interventional planning and multimodal navigation. So far, the system has been used in 70 neurosurgical interventions (13 of which involved image data fusion - requiring 15 minutes extra time). The augmented navigation system is characterized by a higher frame rate and a higher image quality as compared to the system-integrated navigation based on continuously acquired (near) real time images. Patient movement and tissue shifts can be immediately detected by monitoring the morphological differences between both navigation scenes. The multimodal image fusion allowed a refined navigation planning especially for the resection of deeply seated brain lesions or pathologies close to eloquent areas. Augmented intraoperative orientation and instrument guidance improve the safety and accuracy of neurosurgical interventions.