Bevor mit der eigentlichen statistischen Auswertung im SPSS begonnen werden konnte, mussten die Rohdaten der physiologischen Messung in einem ersten Schritt bearbeitet und bereinigt werden. Diese Vorauswertungen erfolgten in Matlab. So wurden als erstes Klasse 1 (K1) und Klasse 2 (K2) festgelegt, wobei Klasse 1 den „neutralen“ Stimuli entspricht, während Klasse 2 die inhaltlich „abschreckenden, unangenehmen, negativen“ bzw. sogar als
„emotional schockierende“ Stimuli klassifiziert. Diese zwei Kategorien bildeten also die Basis um eine Reaktion des vegetativen Nervensystems in der Prostata hervorzurufen. Um einzelne Teile der Prostata hinsichtlich ihrer Reaktion untereinander vergleichen zu können, wurden aus den erfassten Rohdaten mit dem Programm „Perseus“ ursprünglich insgesamt fünf Regionen (ROIs „Region of Interest“) in der Prostata definiert und ausgewählt. Um Referenzpunkte zu erhalten, wurden auch zwei Regionen links und rechts außerhalb der Prostata, am Musculus levator ani, welcher die Prostata trichterförmig umgibt, ausgewählt.
Zur endgültigen Auswertung wurden allerdings ausschließlich die ROI 5, welche die ganze Prostata bestmöglich umfasst, sowie die beiden Referenzpunkte ROI 6 und ROI 7 herangezogen.
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Die nachfolgende Abbildung 10 zeigt die mittels Koronarschnitt dargestellte Prostata, sowie die ursprünglich sieben unterschiedlich ausgewählten ROIs.
Abbildung 10: Darstellung der unterschiedlichen Regions of Interest in der Prostata
Als erste Region der Prostata wurde im oberen Teil des Bildes (= unterer Körperteil) die Mitte gewählt, welche die kaudale Seite bestmöglich einschließen soll. Die zweite ROI umfasst die Mitte des oberen, kranialen Prostataabschnittes. Während die dritte ROI die linke parietale Seite der Prostata abdeckt, ist ROI 4 für die rechte parietale Prostataseite zuständig. Um den Einfluss der gesamten Prostata zu messen ist ROI 5 die größte Region, die möglichst alle Bereiche der Prostata ventral abdeckt. Abschließend zeigt das letzte Bild in der obigen Grafik nochmals alle fünf ROIs in einem Bild zusammen, sowie auch den Referenzpunkt 1 (ROI 6), welcher sich am rechten Musculus levator ani, neben der Prostata befindet, und den Referenzpunkt 2 (ROI 7), welcher am linken Musculus levator ani gezeigt wird.
R L R L R L
L R
L R
L
R unten im Körper
Oben im Körper
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Nicht alle Probandendaten waren einwandfrei verwertbar. Aus diesem Grund wurden Zeitabschnitte definiert, die artefaktbehaftet waren und daher nicht in die weiteren Berechnungen miteinbezogen wurden. So konnte eine bessere Nutzung der Rohdaten gewährleistet werden, da Störeinflüsse wie z.B. Bewegungsartefakte oder Darmaktivitäten (Peristaltik) aus den Daten herausgerechnet wurden. Es wurde hauptsächlich eine qualitative, visuelle Beurteilung der MR-Bilder in Bezug auf die messtechnische Eignung herangezogen.
Die Abbildungen 11 und 12 zeigen klar, dass eine visuelle Unterscheidung möglich ist.
Abbildung 11: Prostata nutzbar für Messung Abbildung 12: Prostata verdeckt von Peristaltik
Für jeden Probanden wurden für diese ausgeschiedenen Zeitabschnitte eigene „Exclude-Dateien“ angelegt, die in weiterer Folge dazu dienten, die Rohdaten mit den Triggerzeiten und den Bildklassen zu synchronisieren und daraus kombinierte „Timeline-Vektoren“ zu bilden.
In weiterer Folge wurden die Rohdaten mithilfe der Referenz ROIs normiert und zwecks Detrending (mathematisches Hilfsmittel zur Analyse von Zeitreihen) bei fg=0.005 Hz hochpassgefiltert. Dieser Schritt sollte möglichst gleiche Bedingungen für alle Probanden schaffen.
Als erstes Analyseverfahren wurde die Autoregressions- und Moving-Average Modellierung (ARMAX) durchgeführt. Mit Hilfe einer theoretisch erwarteten Signalantwort wird ein
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ARMAX-Model „trainiert“, um dieses Model anschließend auf die Messdaten anzuwenden.
Ähnlichkeiten zwischen den erwarteten Signalantworten und Modeloutputs konnten mittels statistischer Kennzahlen beschrieben werden. Abbildung 13 zeigt die modellierte Gesamtzeitserie beider Klassen, bei welcher das geschätzte Messsignal über alle ROIs und alle Probanden gemittelt wurde. Die Einheit der y-Achse wird aufgrund der Skalierung und Baseline-Korrektur als „Arbitrary Units“ angegeben. Die hellere, untere Line zeigt die negativen Bilder, die dunklere, obere Line steht für die neutralen Bilder.
Abbildung 13:Modellierte Gesamtzeitserie beider Klassen mit ARMAX-Model
Der ARMAX-Ansatz führte allerdings nicht zu den gewünschten Ergebnissen und wurde somit für diese Untersuchung verworfen.
Um eine Klassifizierung der Daten zu erzielen, wurde daraufhin die etwas simplere Epochenanalyse angewandt. Hierzu erfolgte eine klassenweise Aufspaltung in eine Zeitserie mit Beginn vor Bildanfang (Trigger) und dem Ende nach Verschwinden eines Bildes. Dieser Schritt wurde für jedes Bild in der Zeitserie bis zum Ende der Messung vorgenommen. Vier Sekunden vor Darbietung des Bildes wurden gemittelt und als Baselinekorrektur herangezogen. Im Anschluss daran wurden die gewonnen Epochen pro Bild und Klasse
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klassengetrennt gemittelt, um zwei Zeitserien pro Proband zu erzielen, welche eine Signalantwort auf die visuell dargebotenen Bildklassen darstellen. Dieser Schritt erfolgte pro Proband. Als letzter Punkt wurden die Epochen über alle Probanden getrennt nach Kategorie gemittelt, um wiederum zwei Zeitserien für alle Probanden zu erlangen. Abbildung 14 zeigt die Epochenanalyse für einen Probanden.
Abbildung 14: Epochenanalyse für einen Probanden
Die nachfolgende Abbildung 15 zeigt die Gesamtzeitserie der Prostata für beide Klassen mittels Epochenanalyse, wobei der färbige Bereich die Darbietungsdauer (vier Sekunden) der Stimuli markiert. Vergleichsweise dazu stellt Abbildung 16 die Gesamtzeitserie der Referenz-ROIs dar. Da die Referenz-Referenz-ROIs kein Prostatagewebe, sondern lediglich Muskelgewebe neben der Prostata beinhalten, sollte es in diesen Regionen auch zu keiner hämodynamischen Antwort kommen. Allerdings erweist sich rein visuell eher Gegenteil.
Bild
Bild Bild
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Abbildung 15: Gesamtzeitserie (Prostata) beider Klassen mit Epochenanalyse (-- neutral, --negativ)
Abbildung 16: Gesamtzeitserie (Referenz) beider Klassen für die Epochenanalyse (--neutral, --negativ) Baseline Stimulus Interstimulusintervall
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Um die eigentlichen statistischen Auswertungen mittels SPSS durchführen zu können, wurden die aufbereiteten Messdaten in XLS-Dateien umgewandelt und ins SPSS eingelesen.
Der Datensatz umfasst für jeden Probanden pro Sekunde (acht Sekunden) eine Variable für jeden Stimulustyp (neutral vs. negativ) sowie jede Region (Prostata vs. Referenz). Daraus ergaben sich pro Proband 32 Variablen für die weiteren Berechnungen.
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3 Ergebnisse
Alle in dieser Untersuchung durchgeführten Auswertungen wurden mit den Programmen MatLab R2009b, Excel der Version Windows 7 und IBM SPSS 19 ausgeführt. Als statistisches Alpha-Niveau wurde durchgehend p ≤ .05 angenommen.