| Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International (13MB) |
- URN zum Zitieren dieses Dokuments:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-517206
- DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
- 10.5283/epub.51720
| Dokumentenart: | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
|---|---|
| Open Access Art: | Primärpublikation |
| Datum: | 28 Februar 2022 |
| Begutachter (Erstgutachter): | Prof. Dr. Mark W. Greenlee |
| Tag der Prüfung: | 1 Februar 2022 |
| Institutionen: | Humanwissenschaften > Institut für Psychologie Humanwissenschaften > Institut für Psychologie > Lehrstuhl für Psychologie I (Allgemeine Psychologie I und Methodenlehre) - Prof. Dr. Mark W. Greenlee |
| Stichwörter / Keywords: | magnetic resonance imaging, amyotrophic lateral sclerosis, precision medicine, biomarker |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation: | 100 Philosophie und Psychologie > 150 Psychologie |
| Status: | Veröffentlicht |
| Begutachtet: | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden: | Ja |
| Dokumenten-ID: | 51720 |
Zusammenfassung (Englisch)
The present dissertation proposes a standardized assessment tool for meaningful interpretation of individual patients’ MRI data which may be used to infer on atrophy (or hypertrophy). Various MRI-based measures have been subject to a wide range of neuroscience studies and numerous associations between such measures and the diagnosis / prognosis with various pathological conditions have been ...
Zusammenfassung (Englisch)
The present dissertation proposes a standardized assessment tool for meaningful interpretation of individual patients’ MRI data which may be used to infer on atrophy (or hypertrophy). Various MRI-based measures have been subject to a wide range of neuroscience studies and numerous associations between such measures and the diagnosis / prognosis with various pathological conditions have been identified. However, surprisingly, accurate individualized MRI-based assessment is still difficult, and most studies utilize group comparisons in order to describe group-based brain structural or functional differences. One of the reasons for this might be the lack of a standardized system which allows to evaluate individual MRI data. With this dissertation, it was aimed at passing this limit by describing a method to rate single subjects’ T1-weighted MRI data. The idea is straightforward, in that it rates single patient data with respect to a matched control population and uses nonparametric statistics to identify regions of unexpected thin (thick) cortical thickness. In this way, signs of atrophy (hypertrophy) can be localized for the individual.
This thesis encompasses four original research papers which taken together describe and validate an individualized atrophy-assessment tool: first, the general procedure of rating an individual’s MRI data, specifically cortical thickness data, to a control population is investigated for sensitivity and specificity using simulations. The selected strategy was based on rating topographically distinct cortical regions (“mosaics”/”patches”) and is therefore referred to as “mosaic approach”. Given the reference groups were age- and gender matched, we investigated in a second study whether variance associated with these demographic variables was successfully eliminated, while maintaining information on clinical disability, studying a longitudinal data set of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) patients (study 2). Finally, we explored the method for “external validity” in a dual approach: First, we tested whether the degree of cortical involvement is mirrored by our tool (which we hypothesized given it exclusively targets supratentorial gray matter regions) by contrasting different motor neuron diseases (MND) against each other (study 3). Second, we also explored if topographically distinct cortical pathology can be correctly localized with our tool, by including different patient subgroups from the frontotemporal dementia (FTD) spectrum. For FTD, as well as for MND, the “ground truth” localization of pathology is well-characterized by histological and previous (group-based) imaging findings, such that we could directly compare the individual results from the mosaic-approach to that knowledge. Another focus of this work was to provide an accessible visualization to easily identify regions of supposed atrophy (or hypertrophy) for the clinical user.
Our results suggest that the here-proposed mosaic-approach which compares single patient’s cortical thickness data to matched control data is a viable approach to meaningfully detect signs of atrophy at the individual level; it is furthermore objective, reliable and valid. Despite clinical and methodological limitations, including small sample sizes of reference groups and varying acquisition parameters, which we are currently improving, we have high hopes that this tool can help clinical practice and can ultimately also be used as a novel endpoint for clinical trials.
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
In der vorliegenden Dissertation wird ein standardisiertes Bewertungsinstrument für eine aussagekräftige Interpretation von MRT-Daten einzelner Patienten vorgeschlagen, mit dem Rückschlüsse auf Atrophie (oder Hypertrophie) gezogen werden können. Verschiedene MRT-gestützte Maße sind Gegenstand zahlreicher neurowissenschaftlicher Studien, und es wurden zahlreiche Assoziationen zwischen solchen ...
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
In der vorliegenden Dissertation wird ein standardisiertes Bewertungsinstrument für eine aussagekräftige Interpretation von MRT-Daten einzelner Patienten vorgeschlagen, mit dem Rückschlüsse auf Atrophie (oder Hypertrophie) gezogen werden können. Verschiedene MRT-gestützte Maße sind Gegenstand zahlreicher neurowissenschaftlicher Studien, und es wurden zahlreiche Assoziationen zwischen solchen Maßen und der Diagnose/Prognose bei verschiedenen pathologischen Zuständen beschrieben. Überraschenderweise ist jedoch eine individualisierte MRT-basierte Bewertung immer noch schwierig, mitunter, da die meisten Studien Gruppenvergleiche verwenden, um gruppenbasierte strukturelle oder funktionelle Unterschiede im Gehirn zu beschreiben. Einer der Gründe dafür könnte das Fehlen eines standardisierten Systems sein, mit dem sich individuelle MRT-Daten auswerten lassen. In dieser Dissertation wurde versucht, diese Grenze zu überwinden, indem eine Methode zur Bewertung von T1-gewichteten MRT-Daten einzelner Probanden beschrieben wurde. Die Grundidee dabei lautet: Die Daten eines einzelnen Patienten werden mit einer passenden Kontrollpopulation verglichen, und es wird nichtparametrische Statistik verwendet, um Regionen mit unerwartet dünner (dicker) Kortexdicke zu identifizieren. Auf diese Weise lassen sich Anzeichen von Atrophie (Hypertrophie) für die jeweilige Person lokalisieren.
Diese Arbeit umfasst vier Originalarbeiten, die zusammen ein individualisiertes Atrophie-Bewertungsinstrument beschreiben und validieren: Zunächst wird das allgemeine Verfahren zur Bewertung der MRT-Daten eines Individuums, insbesondere der kortikalen Dicke, im Vergleich zu einer Kontrollpopulation anhand von Simulationen auf Sensitivität und Spezifität untersucht. Die gewählte Strategie basiert auf der Bewertung topographisch unterschiedlicher kortikaler Regionen ("Mosaike"/"Patches") und wird daher als "Mosaik-Ansatz" bezeichnet. Da die Referenzgruppen alters- und geschlechtsangepasst werden, zeigten wir in einer zweiten Studie, dass die mit diesen demografischen Variablen verbundene Varianz erfolgreich eliminiert werden konnte, wobei die Information über die klinische Behinderung erhalten bleibt. Dazu untersuchten wir einen Längsschnittdatensatz von Patienten mit amyotropher Lateralsklerose (ALS) (Studie 2). Schließlich untersuchten wir die Methode auf "externe Validität" in einem doppelten Ansatz: Zunächst testeten wir, ob der Grad der kortikalen Beteiligung von unserem Instrument widergespiegelt wird (was wir annahmen, da es ausschließlich auf supratentorielle Regionen der grauen Substanz abzielt), indem wir verschiedene Motoneuron-Erkrankungen (MND) miteinander verglichen (Studie 3). Außerdem haben wir untersucht, ob topografisch distinkte kortikale Pathologien mit unserem Tool korrekt lokalisiert werden können, indem wir verschiedene Patientenuntergruppen aus dem Spektrum der frontotemporalen Demenz (FTD) einbezogen haben. Sowohl bei FTD als auch bei MND ist die tatsächliche Lokalisierung der Pathologie durch histologische und frühere (gruppenbasierte) Bildgebungsbefunde gut charakterisiert, so dass wir die individuellen Ergebnisse des Mosaikansatzes direkt mit diesem Wissen vergleichen konnten. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit war die Bereitstellung einer zugänglichen Visualisierung, die es dem klinischen Anwender erleichtert, Regionen mit potentieller Atrophie (oder Hypertrophie) zu identifizieren.
Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass der hier vorgeschlagene Mosaik-Ansatz, bei dem die kortikale Dicke einzelner Patienten mit entsprechenden Kontrolldaten verglichen wird, ein praktikabler Ansatz ist, um Anzeichen von Atrophie auf individueller Ebene sinnvoll zu erkennen; er ist darüber hinaus objektiv, zuverlässig und valide. Trotz klinischer und methodischer Einschränkungen, einschließlich kleiner Stichprobengrößen von Referenzgruppen und unterschiedlicher Erfassungsparameter, die wir derzeit verbessern, haben wir große Hoffnungen, dass dieses Instrument die klinische Praxis unterstützen kann und letztlich auch als neuartiger Endpunkt für klinische Studien verwendet werden kann.
Metadaten zuletzt geändert: 28 Feb 2022 06:44
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