Einflussfaktoren für das Ergebnis der Texturauswertung

Zur Untersuchung der äußeren Einflussfaktoren auf eine myosonographische Gewebediffe-renzierung wurden aus Aufwandsgründen jeweils nur die Veränderungen in den Grauwert-merkmalen innerhalb eines manuell festgelegten Texturfensters betrachtet. Eine solche unter-suchte Einflussgröße im Zusammenhang mit der Abhängigkeit von der Untersuchungsdurch-führung ist die Analyse der Bildunterschiede infolge unterschiedlichen Auflagedrucks des Schallkopfes. So wurde in den Voruntersuchungen festgestellt, dass nicht nur eine einheitli-che Festlegung der Geräteeinstellungen des benutzten Ultraschallgerätes 128-XP der Firma ACUSON mit einem 7 MHz-Parallel-Scanner [Pohl00b], sondern auch eine standardisierte Vorgabe für den Auflagedruck des Schallkopfes notwendig ist. Dieser muss sicherstellen, dass die Ausprägung der Merkmalswerte nicht durch den jeweiligen Untersucher beeinflusst wird. In Abb. 9.1 ist die gemessene Abhängigkeit des mittleren Grauwertes vom Auflage-druck für das Beispiel eines gesunden fünfjährigen Jungen demonstriert. Hierbei wurden ROI von jeweils drei unterschiedlichen Untersuchern bei der Messung der Texturmerkmale je

cha-rakterisiertem Druck berücksichtigt. Es zeigte sich bei der Auswertung der Bilddaten ganz deutlich, dass die Echogenität in den Bildern und damit die mittlere Helligkeit mit zunehmen-dem Auflagedruck anstiegt. Bei einem zu hohen Auflagedruck könnten somit Messwerte er-halten werden, die charakteristisch für eine Muskelerkrankung sind, obwohl diese nicht vor-liegt. Um diesen Effekt weitestgehend auszuschalten und die Bilder mit einheitlichen Aufla-gebedingungen zu erzeugen, wurde die Vereinbarung getroffen, dass bei der Bilderzeugung in den einzelnen US-Bildern keine Komprimierung des Hautmantels sichtbar sein darf.

Abb. 9.1: Ermittelte Abhängigkeit des mittleren Grauwertes vom Auflagedruck für das Beispiel eines gesunden fünfjährigen Jungen. Je Druckcharakteristik wurden die Messungen von drei unterschiedli-chen Untersuchern berücksichtigt. N gibt die Anzahl der insgesamt ausgewerteten ROI´s an.

Aufgrund der Tatsache, dass bereits [Rohd89] ein unerwartet breites Spektrum von alters- und konstitutionsabhängigen Veränderungen aufgezeigt hat, erfolgte in einem zweiten Schritt de-ren genauere Analyse. Hierbei konnte für einige grauwertabhängige Merkmalswerte eine Schwankung der Mittelwerte in Abhängigkeit vom Alter (Abb. 9.2) festgestellt werden. So wiesen Kinder im Säuglingsalter, infolge der sich noch entwickelnden Muskulatur, und ältere Menschen mit einem Alter von über 60 Jahren eine im Vergleich zu den anderen Altersgrup-pen wesentlich höhere Echogenität in den Ultraschallbildern auf. Um vergleichbare Bedin-gungen bei der computerunterstützten Texturanalyse zugrunde zu legen, wurden die Daten in vier Altersgruppen (0-3 Jahre, 4-10 Jahre, 11-60 Jahre und älter als 60 Jahre) unterteilt. Durch diese grobe Unterteilung konnte auch eher sichergestellt werden, dass genügend Bildmaterial in den einzelnen Klassen zur Verfügung stand.

Abb. 9.2: Schwankung des mittleren Grauwerts des betrachteten Bildausschnitts in Abhängigkeit vom Alter der Probanden. N bezeichnet hier wiederum die Anzahl der ausgewerteten ROI´s. Pro Alters-gruppe wurden zwischen drei und zehn Probanden untersucht. Bild aus [Pohl00b]

In den Voruntersuchungen ließen sich weiterhin unspezifische Muskelveränderungen im Zusammenhang mit Alkohol-, Nikotin- und Drogenmißbrauch sowie mit Therapien (Zytosta-tica, Kortikoide, Immunsupressiva) erkennen. Ein Beispiel für den Einfluss einer Diabetes-erkrankung sowie einer Chemotherapiebehandlung auf den mittleren Grauwert im Texturfens-ter im Vergleich zu gesunden alTexturfens-tersgleichen Probanden ist in Abb. 9.3 zu sehen. Man kann deutlich erkennen, dass die Bilddaten von Diabetespatienten noch dunkler als der Normalbe-fund erschienen, wohingegen eine Chemotherapiebehandlung zu einer sehr deutlichen Echo-genitätserhöhung aufgrund von Umbauvorgängen in der Muskulatur in den Ultraschallbildern führt. Diese Ergebnisse zeigen, dass nur Daten ohne derartig beeinflussende zusätzliche Er-krankungen oder vorherige Therapien in die computergestützte Auswertung einbezogen wer-den dürfen.

Abb. 9.3: Einfluss einer Diabetes-Erkrankung und einer Chemotherapiebehandlung auf die Ausprä-gung des mittleren Grauwerts in der ROI im Vergleich zu gesunden Probanden. N gibt die Anzahl der ausgewerteten Texturfenster an, die im Fall der Diabeteserkrankung aus Bildern von fünf Patienten und bei der Chemotherapiebehandlung von drei Patienten stammen. Weiterhin wurden die Vergleichs-daten von zehn gesunden Probanden untersucht.

Schließlich konnte auch eine Abhängigkeit der Merkmalswerte vom Grad der lokalen Beein-flussung des jeweiligen Muskels von der Erkrankung festgestellt werden. Dies lässt sich z. B.

an dem dargestellten Fall eines 54-jährigen an Myositis erkrankten Patienten demonstrieren (Abb. 9.4), bei dem der Oberschenkel schon deutliche Krankheitssymptome aufwies, während der Oberarm noch keine Veränderungen zeigte. Diese unterschiedliche Betroffenheit der ein-zelnen Muskelgruppen zeigte sich auch in den gemessenen Werten. Da die Echogenität in der bereits von der Krankheit betroffenen Muskulatur stark erhöht war, konnte hier im Vergleich zu den anderen untersuchten Muskelgruppen auch ein Anstieg beim mittleren Grauwert in-nerhalb der ausgewerteten Texturfenster beobachtet werden.

Aus dieser Feststellung ließ sich ableiten, dass immer die Merkmalswerte von gleichen Muskeln miteinander verglichen werden müssen, um so auch eine Progredienz der Erkran-kung identifizieren zu können. Daneben ermöglicht eine Aufgliederung der Bilder nach ein-zelnen Muskeln auch die Ermittlung von weiteren krankheitsbeschreibenden Merkmalen, die aus Unterschieden zwischen einzelnen Muskelpartien berechnet werden können. So ist z.B.

bei einer Erkrankung an einer Beckengürtel-Muskeldystrophie eine stärkere Betroffenheit der Beinmuskulatur festzustellen, wohingegen bei der Faszioskapulohumeralen Muskeldystrophie (FSHD) vor allem der Oberarm-, Schulter- und Gesichtsbereich betroffen ist. Der unter-schiedliche Grad der Erkrankung einzelner Muskeln und Muskelgruppen hat bei der visuellen Bewertung als klinisches Kriterium zur Unterscheidung von Myopathien eine große Bedeu-tung. Er konnte bisher jedoch nur approximativ gemessen werden.

Mit den Voruntersuchungen konnte weiterhin belegt werden, dass Unterschiede in der Ausprägung bestimmter Texturmerkmale aufgrund der biologischen Schwankungsbreite be-stehen. Dies drückt sich in einer Streuung der Merkmalswerte aus (Abb. 9.5). Diese gemesse-nen intra- und interindividuellen Abweichungen in der gesunden Muskulatur waren jedoch geringer als die Unterschiede gegenüber der erkrankten Muskulatur. Damit konnte davon aus-gegangen werden, dass es prinzipiell möglich ist, eine Differenzierung zwischen Gesunden und Erkrankten und zwischen unterschiedlichen Muskelerkrankungen anhand einer Analyse des Ultraschallbildes vorzunehmen.

Abb. 9.4: Einfluss der lokalen Betroffenheit der Muskeln auf die Ausprägung des mitt-leren Grauwerts im be-trachteten Bildaus-schnitt, N charakteri-siert die Anzahl der betrachteten ROI´s