Adaptation of baseline calculation in [18F]FDG functional PET accounting for different brain kinetics

Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ist eine äußerst vielfältige Bildgebungsmethode mit zahlreichen Anwendungsgebieten in klinischer Praxis und in der Forschung. Neueste Fortschritte und Methoden haben die mögliche temporale Auflösung deutlich gesteigert, und dadurch funktionelle Aufnahme von physiologischen Prozessen, wie etwa dem Glukosemetabolismus durch [18F]-Fluordesoxyglukose funktionelles PET ([18F]FDG fPET), ermöglicht. Da Glukose der Hauptenergielieferant des Gehirns ist, können damit neue Erkenntnisse über die Aktivierung des Gehirns gewonnen werden, was bereits in einer Vielzahl an Studien erfolgreich angewendet wurde. Die Auswertung von fPET Daten beinhaltet meist die Anwendung eines General Linear Models (GLM), um die basale Aufnahme des Radiotracers in Ruhe von Stimulationseffekten zu unterscheiden. Neueste Ergebnisse deuten jedoch auf möglicherweise künstlich erzeugte Effekte durch inakkurate Definition der basalen Aufnahme hin.Ziele dieser Diplomarbeit sind i) die Analyse des kinetischen Verhaltens des Radiotracers im Gehirn während [18F]FDG fPET Messungen, ii) die Erforschung möglicher Auswirkungen auf die Definition der basalen Radiotraceraufnahme und iii) eine potentielle Verbesserung üblicher Ansätze. Dafür wurden clustering Algorithmen eingesetzt, um Gehirnregionen mit ähnlicher Kinetik zu gruppieren. Mittels soft clustering Methoden wurden jedem Voxel des Gehirns relative Ähnlichkeiten für die entsprechenden Cluster zugeschrieben. Diese Ergebnisse wurden in die Auswertung des GLM integriert, um jeden Voxel individuell zu modellieren, basierend auf seiner Cluster Wahrscheinlichkeit, und demnach seiner Kinetik. Dadurch wird ein möglicher Einfluss der unterschiedlichen Kinetik auf das GLM direkt in die Baseline aufgenommen. Die Analyse wurde für verschiedene Datensätze sowohl mit als auch ohne kinetischem Modell durchgeführt und die entstandenen künstlichen (De-) Aktivierungen wurden mit bestehenden Forschungsergebnissen verglichen.Die Untersuchung der Kinetik im menschlichen Gehirn zeigte hohe Ähnlichkeit zwischen den erzeugten Clusterergebnissen der beiden verwendeten Datensätze (r = 0.88-0.95). Obwohl die adaptierte Definition der basalen Aufnahme, abgeleitet von der Kinetik des Radiotracers, zu einer grundsätzlichen Abnahme an künstlichen (De-) Aktivierungen führte, wiesen die Unterschiede zu gewöhnlichen Definitionen hohe Variabilität über Hirnregionen auf. Außerdem variierte das Ausmaß der (De-) Aktivierungen mit unterschiedlichen Konditionen, Radiotracer Applikationen und Definitionen der basalen Aufnahme. Aus diesen Ergebnissen lässt sich schließen, dass die Kinetik des Radiotracers nicht die Hauptursache für potentielle künstliche (De-) Aktivierungen darstellt und dass genaue Erwägung des Studiendesigns und der Definition der basalen Aufnahme diese künstlichen Effekte minimieren können.