Volumetrie von Ventrikeln und Vorhöfen bei der kardiovaskulären

Aus dem
Institut für Radiologie, Nuklearmedizin und Molekulare Bildgebung
Im Herz- und Diabeteszentrum NRW, Bad Oeynhausen
Universitätsklinik
der Ruhr-Universität Bochum
Prof. Dr. med. Wolfgang Burchert
Volumetrie von Ventrikeln und Vorhöfen bei der kardiovaskulären
Magnetresonanztomographie. Evaluation verschiedener Volumetriealgorithmen, Vergleich
mit volumenquantitativen Surrogatverfahren
Inaugural-Dissertation
zur
Erlangung des Doktorgrades der Medizin
einer
Hohen Medizinischen Fakulstät
der Ruhr-Universität Bochum
vorgelegt von
Anton Sergeevic Kozlov
aus Charkow
2012
Dekan:
Prof. Dr. med. K. Überla
Referent:
Prof. Dr. med. W. Burchert
Korreferent: Prof. Dr. med. H.-J. Trappe
Tag der Mündlichen Prüfung: 28.01.2014
Abstract
Kozlov
Anton Sergeevic
Volumetrie von Ventrikeln und Vorhöfen bei der kardiovaskulären Magnetresonanztomographie. Evaluation
verschiedener Volumetriealgorithmen, Vergleich mit volumenquantitativen Surrogatverfahren
Problem: Die Magnetresonanztomographie (MRT) gilt als Referenzstandard für die Bestimmung kardialer
Volumina und Myokardmassen. Dennoch entsteht bei der seriellen MRT-Untersuchung des Herzens eine
erhebliche Messvariabilität. Ungeachtet der Einflüsse biologischer Variabilität beruht diese auf
Unterschieden des zugrunde liegenden Volumetriemodells (Scheibchensummationsmethode nach Simpson
vs. empirisch-geometrisch begründetes Surrogatverfahren), der Art der Kontursetzung (manuell vs.
automatisch), der Schwierigkeit einer korrekten Zuordnung der basalen Ventrikelschicht, sowie der
uneinheitlichen Berücksichtigung von Trabekeln und Papillarmuskeln. Ziel der Messungen war die
Untersuchung des Stellenwertes dieser Faktoren durch Bestimmung von Interstudy-Variabilitäten.
Methode: Die kardiale Funktion wurde bei 16 Typ I und Typ II Diabetikern mit einem 1,5 Tesla MRTomographen zweimalig im Abstand von 24 Stunden mit identischem Messprotokoll (SSFP Puls-sequenz)
untersucht. Anhand der akquirierten Bilddaten wurden den Herzzyklusphasen Enddiastole und Endsystole
linker Ventrikel (LV), rechter Ventrikel (RV) und linkes Atrium (LA) gemäß einem Simpson-Algorithmus
unter Verwendung einer Auswertungsroutine mit manueller (PBS) und automatischer Kontursetzung
(Philips) volumetriert. Dabei wurde die basale Ventrikelschicht jeweils unter Anwendung zweier
Algorithmen (50%-Regel = Alles-oder-Nichts-Prinzip, exakte Regel = manuelle Segmentierung der basalen
Ebene in der Kurzachse unter Zuhilfenahme ihrer Projektionslinie in eine Langachse) definiert. Zum
Vergleich mit der Simpson-Volumetrie als Referenz wurde die LV-Myokardmasse mit auf basalen
Kurzachsendiametern beruhenden, eindimensionalen Surrogatformeln nach Troy, Bennett und Evans, ASE,
Penn, Devereux und mit einem radialen Verfahren (Fa. Tomtec) bestimmt. Zudem erfolgte eine
surrogatformelbasierte Volumenquantifizierung des linken Atriums mit der biplanen Flächen-LängenMethode sowie der biplanen Ellipsoidmethode in der Herzphase Endsystole. Zum Vergleich der RetestStabilität der Methoden wurde als Maß für die Interstudy-Variabilität die 1,96-fache Standard-abweichung
(SD) der relativen mittleren Differenz bestimmt und in Bland-Altmann-Plots visualisiert.
Ergebnisse: Bei der LV-Volumetrie wurden mit PBS-exakte Regel, PBS-50%-Regel und Philips-50%-Regel
vergleichbare Resultate erzielt. Für LV-ESV (PBS-exakt 21,8%, PBS-50%-Regel 22,8%, Philips-50%-Regel
23,7%) wurden größere SD als für LV-EDV (PBS-exakt 14,5%, PBS-50% 15,0%, Philips-50%-Regel
12,1%) bestimmt. Die SD der LA-Volumetrie ist mit derjenigen der LV-Volumenmessung in der
korrespondierenden Herzzyklusphase vergleichbar. Bei der RV-Volumetrie wurde bei in Relation zum LV
größerer Variabilität mit Philips eine geringere SD (RV-EDV 18,0%, RV-ESV 36,7%) als mit PBS (RVEDV 26,1%, RV-ESV 46,3%) bestimmt. Der Anteil der Papillarmuskeln an der LV-Myokard-masse beträgt
9,6%. Bei den auf basalen Kurzachsendiametern basierenden Surrogatenverfahren kommt es bei hoher
Variabilität (1,96-SD 28,2-50,9%) zu einer deutlichen systemischen Überschätzung der absoluten
Myokardmassen um 23,9-110,3%. Bei ähnlicher Retest-Stabilität (1,96-SD
46,1% bzw. 50,9%)
unterschätzen die Vorhofsurrogate das LA-Volumen in der Endsystole in Relation zu PBS-exakte Regel,
jedoch ist hier die Abweichung der Absolutwerte weniger ausgeprägt (19,0% bzw. 33,6%).
Diskussion: Bei der Simpson-Volumetrie des LV besteht eine Abhängigkeit der Retest-Stabilität von der
betrachteten Herzzyklusphase. Mögliche Gründe für die größere Variabilität in der Endsystole sind die im
Vergleich zur Enddiastole relative Zunahme des Volumenanteils der basalen Schicht, des Volumenanteils
von bei der Datenakquisition doppelt bzw. unzureichend erfassten Schichten sowie die Schwierigkeit einer
präzisen Endokonturdefinition in der Endsystole. Endsystolisch besteht daher ein Vorteil für das
automatische Tracking, in der Enddiastole sind beide Konturverfahren gleichwertig. Beim LA zeigt die
Auswertung mit automatischer Kontursetzung herzphasenunabhängig eine größere Retest-Stabilität als die
manuelle Methode, dagegen ist beim RV die automatische Erfassung der tatsächlichen Endokardlinie
unbefriedigend. Die Anwendung der theoretisch präziseren exakten Regel bringt keine Verbesserung der
Retest-Stabilität von LV- und LA-Volumina mit sich. Der relative Anteil der Papillarmuskeln an der LVMyokardmasse ist wesentlich, er übersteigt Normdaten und birgt möglicherweise diagnostischen Wert. Die
radiale Messung zeigt unter den vorgestellten Surrogatmethoden zur Bestimmung der LV-Myokardmasse die
größte Retest-Stabilität, ein hoher methodischer Aufwand und die Restriktivität dieser Methode reduzieren
jedoch ihre Einsetzbarkeit im klinischen Alltag. Unter den betrachteten Surrogatverfahren sind die biplane
Flächen-Längen-Methode sowie die biplane Ellipsoidmethode durch die Berücksichtigung zweier
Dimensionen für eine serielle Verlaufsbeobachtung am ehesten geeignet.
Inhaltsverzeichnis
1.
Einleitung
S.
3
1.1
Klinischer Stellenwert der Messung kardialer Volumina
S.
3
1.2
Verfahren zur Volumenquantifizierung des Herzens
S.
5
1.3
Volumetrie nach dem Simpson-Algorithmus
S.
6
1.4
Freiheitsgrade bei der Umsetzung des Simpson-Algorithmus
S.
9
1.5
Modellverfahren als Alternative zum Simpson-Algorithmus
S. 12
2.
Problemstellung und Arbeitshypothesen
S. 14
3.
Methodik
S. 16
3.1
Probanden
S. 16
3.2
Magnetresonanztomograph und Untersuchungssequenzeigenschaften
S. 20
3.3
Untersuchungsmanagement
S. 20
3.4
Ablauf der Datenakquisition
S. 21
3.5
Auswertung der akquirierten Bilddaten
S. 23
3.5.1 Volumetrie unter Anwendung des Simpson-Algorithmus
S. 23
3.5.2 Evaluation modellbasierter Verfahren
S. 25
3.6
Statistische Analyse der erhobenen Daten
S. 29
4.
Darstellung der Ergebnisse
S. 30
4.1
Reliabilitätsanalyse für die drei Volumetrieverfahren
S. 30
4.1.1 Volumetrie des linken Ventrikels
S. 30
4.1.2 Ejektionsfraktionen
S. 40
4.1.3 Volumetrie des rechten Ventrikels
S. 42
4.1.4 Volumetrie des linken Atriums
S. 51
4.1.5 Bestimmung der linksventrikulären Myokardmasse durch
4.2
Volumetrie
S. 60
Reliabilitätsanalyse der Modellverfahren
S. 65
4.2.1 Reliabilitätsanalyse der Surrogatmodelle zur Berechnung des
Vorhofvolumens
S. 65
4.2.2 Reliabilitätsanalyse der Surrogatmodelle zur Berechnung der
linksventrikulären Myokardmasse
S. 71
1
5.
Diskussion
S. 79
5.1
Messvariabilität bei der kardialen Volumetrie
S. 79
5.2
Retest-Stabilität bei der Volumetrie des linken Ventrikels
S. 82
5.3
Retest-Stabilität bei der Volumetrie des linken Atriums
S. 86
5.4
Retest-Stabilität bei der Volumetrie des rechten Ventrikels
S. 88
5.5
Retest-Stabilität bei der Bestimmung der linksventrikulären
Myokardmasse
S. 90
5.6
Behandlung der Papillarmuskeln
S. 90
5.7
Retest-Stabilität bei Surrogatformeln
S. 92
5.7.1 Modellbasierte Vorhofvolumenbestimmung
S. 92
5.7.2 Modellbasierte Myokardmassenbestimmung mit
Surrogatformeln auf Basis der basalen Kurzachsendiameter
S. 94
5.7.3 Modellbasierte Myokardmassenbestimmung mit der radialen
Messung
S. 97
5.8
Limitationen
S. 98
5.9
Zusammenfassung und Schlussfolgerungen
S. 98
6.
Literaturverzeichnis
S. 101
7.
Anhang
S. 115
2
1. Einleitung
1.1 Klinischer Stellenwert der Messung kardialer Volumina
Die chronische myokardiale Dysfunktion gehört zu den Hauptursachen kardiovaskulärer
Morbidität und Mortalität in der westlichen Welt. Bei einem Lebenszeitrisiko von ca. 20%
(Lloyd-Jones
et
al.,
2004)
und einer Prävalenz
von 2% der
europäischen
Gesamtbevölkerung bzw. 6-10% der über 65-Jährigen (Bellenger et al., 2000c) zeichnet sie
sich in den Industrieländern durch eine hohe gesundheitsökonomische Bedeutung aus.
Die myokardiale Dysfunktion kann durch Surrogatparameter beschrieben und quantifiziert
werden. Im Rahmen der seit dem Jahre 1948 in Framingham, Massachusetts
durchgeführten und aktuell weiterhin laufenden prospektiven Kohortenstudie an über 5000
Einwohnern wurde die linksventrikuläre Hypertrophie und damit die Myokardmasse als
ein wesentlicher Risikofaktor für kardiovaskuläre Morbidität und Mortalität unabhängig
von Begleiterkrankungen wie einer arteriellen Hypertonie und der koronaren
Herzerkrankung erkannt (Verdecchia et al.; Casale et al., 1986; Kannel et al., 1987; Levy
et al., 1990; Koren et al., 1991; Ghali et al., 1992). Als weitere kardiale
Funktionsparameter wurden neben der Myokardmasse die ventrikulären Volumina
beschrieben (Dodge and Baxley, 1969; White et al., 1987). Aus diesen kann die
Ejektionsfraktion als ein weiteres Maß mit prognostischer Bedeutung (Cintron et al.,
1993) abgeleitet werden.
Die serielle Bestimmung linksventrikulärer Volumina und Muskelmassen erlaubt eine
Evaluation physiologischer Adaptationsprozesse an chronisches dynamisches Training und
eine Differenzierung dieser von pathologisch-dysfunktionellen Prozessen etwa im Rahmen
einer chronischen Druck- oder Volumenbelastung der Ventrikel wie auch struktureller
Myokarderkrankungen (Dickhuth et al., 1983; Spence et al., 2011). Für den Patienten mit
linksventrikulärer Dysfunktion wiederum bringt die Bestimmung dieser Parameter valide
diagnostische, prognostische und therapeutische Implikationen mit sich (Ghali et al., 1998;
Bellenger et al., 2000b). Da sich Volumina und linksventrikuläre Muskelmasse bei
zahlreichen Erkrankungen parallel zur Schwere der myokardialen Dysfunktion entwickeln
(Keul et al., 1981), können sie zur Verlaufsevaluation und Risikostratifizierung eingesetzt
werden. Zudem werden sie in klinischen Studien zur Randomisierung oder als primäres
Maß für das kardiovaskuläre Outcome verwendet.
Zahlreiche kardiologische Studien der letzten beiden Jahrzehnte widmeten sich dem
Prozess des myokardialen Remodelings (Cohn, 1995; Levine et al., 1997; Bellenger et al.,
2002; Protti et al., 2012; Hu et al., 2012; Ocaranza und Jelil, 2012). Dieser Terminus
3
definiert mit einer progressiven Reduktion der Pumpkapazität assoziierte Veränderungen
von
Gestalt
und
Größe
der
Herzventrikel
infolge
von
Veränderungen
der
Kardiomyozytenbiologie, der Kardiomyozytenfunktion und der extrazellulären Matrix
unterschiedlicher Genese (Ischämie, Inflammation, hämodynamische Überbelastung,
Genetik)
(Kurrelmeyer
et
al.,
1998).
Mit
zunehmendem
Verständnis
dieses
pathophysiologischen Vorgangs und der Markteinführung pharmakotherapeutischer
Interventionsmöglichkeiten zur Beeinflussung von Remodeling (St John Sutton and
Pfeffer, 1994; Torp-Pedersen and Køber, 1999; Bellenger et al., 2004; Milliez et al., 2012;
Wenmeng und Qizhu, 2012)
wurde die Fragestellung untersucht, inwiefern ein
hinreichend genaues und reliables Volumetrieverfahren den Erfolg einer eingeleiteten
Pharmakotherapie
hinsichtlich
der
Verlangsamung
und
Rückbildung
von
Remodelingprozessen am Ventrikelmyokard zu dokumentieren vermag. Diese Möglichkeit
eröffnete
neue
Perspektiven
für
das
Monitoring
von
Therapieeffekt
und
Therapiecompliance (Doherty et al., 1992b; Roul et al., 1997).
Obschon ein großer Teil der Literatur sich primär mit der Quantifizierung des linken
Ventrikels beschäftigt, kommt der Untersuchung des rechten Ventrikels ebenfalls
eigenständige Bedeutung zu. Während seine Relevanz für die globale kardiale Funktion in
frühen Publikationen unterschätzt wurde (Sade und Castaneda, 1975; Mertens und
Friedberg, 2010; Sanz et al., 2012), beschreiben Arbeiten neueren Datums seine Bedeutung
für die Prognoseevaluation nach akutem Myokardinfarkt (Zehender et al., 1993) und für
die Belastungsfähigkeit des Patienten bei chronischer Linksherzinsuffizienz (Baker et al.,
1984). La Vecchia et al. beschrieben die rechtsventrikuläre Ejektionsfraktion als Marker
der idiopathischen dilatativen Kardiomyopathie (La Vecchia et al., 2001). Nicht zuletzt ist
eine reliable Quantifizierung von Volumen und Morphologie des rechten Ventrikels für
das Management kongenitaler Vitien essentiell (Hornung et al., 2002).
In auf die Framingham-Studie Bezug nehmenden Arbeiten wurde ferner die Größe des
linken Atriums als eigenständiger Prognosefaktor für das langfristige kardiovaskuläre
Outcome beschrieben (Benjamin et al., 1995; Pritchett et al., 2003; Tsang et al., 2006;
Tops et al., 2007; Maceira et al., 2010). Sie geht mit einer verkürzten Lebenserwartung und
einem erhöhten Risiko für kardiovaskuläre Ereignisse wie akutem Myokardinfarkt,
plötzlichem Herztod und zerebrovaskulären Infarkten einher (Osranek et al., 2005). Der
Dilatation des linken Atriums kann ein breites Spektrum kardiovaskulärer Erkrankungen
wie
arterielle
Hypertonie,
linksventrikuläre
Dysfunktion
oder
eine
Mitralklappeninkompetenz zugrunde liegen. Die Vorhofgröße korreliert positiv mit dem
Risiko, ein Vorhofflimmern zu entwickeln (Vaziri et al., 1994); ebenfalls stellt die
4
Vorhofgröße
einen
Prädiktor
für
ein
Vorhofflimmernrezidiv
nach
einer
Pulmonalvenenisolation dar (Jahnke et al., 2011). Pritchett et al. beschreiben eine hohe
Korrelation des linksatrialen Volumens mit einer diastolischen ventrikulären Dysfunktion
und bezeichnen die Vorhofgröße als Gedächtnis der Ventrikelfunktion (Tsang et al., 2002;
Pritchett et al., 2005).
1.2 Verfahren zur Volumenquantifizierung des Herzens
Kardiale Volumina und Muskelmassen können bei Akquisition von einer oder mehreren
Schnittebenen durch das Herz unter Zugrundelegung von mathematischen Hilfsmodellen
abgeschätzt werden. In der Literatur sind zahlreiche Methoden und Algorithmen zur
Bestimmung kardialer Volumina und Muskelmassen durch Vermessung von Flächen und
Diametern in einer oder mehreren Ebenen bekannt (Kronik et al., 1979). Diese Größen
können bei der Echokardiographie oder bei der röntgenologischen Herzuntersuchung in
Gestalt der biplanen kontrastmittelverstärkten Ventrikulographie leicht bestimmt werden.
Ein wesentlicher Nachteil solcher Algorithmen ist die Annahme einer gegebenen
geometrischen Herzmuskelkonfiguration. Zum einen entsteht ein absoluter Fehler dadurch,
dass auch das physiologisch konfigurierte Herz kein mathematisch definierter Körper ist,
wie die formelgestützte Berechnung es zugrunde legt. Zum anderen wird dieser absolute
Fehler bei pathologischen Abweichungen der Herzkonfiguration von der unterstellten
mathematisch definierten Geometrie im Zuge von myokardialem Remodeling (z. B. einer
Aneurysmabildung im Bereich der Herzspitze) wie auch bei umschriebenen Akinesien
entsprechend größer (Teichholz et al., 1976). Ferner liefern die verschiedenen Algorithmen
im Vergleich untereinander teilweise sehr unterschiedliche Ergebnisse (Bottini et al., 1995;
Kühl et al., 2000). Darüber hinaus kann die Missachtung der zugrunde liegenden
Messkonventionen
zu
fehlerhaften
Bestimmungen
und
daraus
resultierenden
Fehleinschätzungen führen (Scharhag et al., 2003). Da bei der M-Mode- und
konventionellen 2D-Echokardiographie keine dreidimensionalen Datensätze vorliegen,
kann hier eine korrekte Angulierung der Bildebenen nicht überprüft werden, sodass hier
stets ein nicht überprüfbarer, untersucherabhängiger Angulierungsfehler entsteht (King et
al., 1992).
Das Problem der geometrischen Annahme und des sich daraus ergebenden absoluten
Fehlers
kann
durch
die
Verwendung
einer
nicht-modellbasierten
Scheibchensummationsmethode umgangen werden (Rajappan et al., 2000). Ein solcher
wird durch die Simpson-Regel (Ino et al., 1989) beschrieben. Dickhuth et al. zeigten eine
für die Echokardiographie geeignete, modifizierte Simpson-Regel auf (Dickhuth et al.,
5
1996). Hierbei wird der linke Ventrikel durch Planimetrie von vier Kurzachsenschnitten
und nach Bestimmung von Ventrikellänge und Schichtabstand volumenquantifiziert. Die
Genauigkeit der Simpson-Regel kann durch Verkleinerung der Partialvolumina infolge
einer Steigerung der Schichtanzahl verbessert werden. Die Erstellung eines hierfür
erforderlichen Stapels zahlreicher parallel zueinander ausgerichteter Schnittebenen mit
kleinem, parallelem Schichtabstand kann durch ein tomographisches Bildgebungsverfahren
wie die kardiovaskuläre Computertomographie (CCT) sowie Magnetresonanztomographie
(CMR) bewerkstelligt werden.
Die CMR stellt ein gut geeignetes Verfahren für serielle Studien des Herzens dar (Alfakih
et al., 2003b). Während die CCT durch die Anwendung ionisierender Gammastrahlen mit
kumulativem Langzeiteffekt sequentielle Studien vor allem bei pädiatrischem Patientengut
verbietet und die intravenöse Gabe eines Röntgenkontrastmittels erfordert, können mit der
CMR bei Unabhängigkeit von ionisierenden Strahlen, Kontrastmittel, geometrischen
Annahmen und weitgehend von Untersuchererfahrung Tomographien von einer in Relation
zum CCT vergleichbar hohen räumlichen und deutlich besserer zeitlicher Auflösung
akquiriert werden (Bellenger et al., 2000b; Bellenger et al., 2000a; Myerson et al., 2002;
Schroeder et al., 2009; Shah 2010). Einen hohen Weichteilkontrast erzeugende
Aufnahmetechniken ermöglichen eine präzise Wiedergabe der Grenzlinien zwischen
Blutpool und Endokard (Barkhausen et al., 2001; Li et al., 2002; Moon et al., 2002). Eine
große Anzahl von Veröffentlichungen bewertet die CMR als ein genaues (Longmore et al.,
1985; Rehr et al., 1985; Higgins, 1992; Møgelvang et al., 1992; von KnobbelsdorffBrenkenhoff und Schulz-Menger, 2012) und gut reproduzierbares (Semelka et al., 1990a;
Semelka et al., 1990b; Pattynama et al., 1993; Lorenz et al., 1999; Plein et al., 2001)
Verfahren zur Volumenquantifizierung typisch, d.h. symmetrisch,
und asymmetrisch
konfigurierter Herzen. Dabei besteht eine gute Korrelation zu Messungen am Phantom und
zu Pathologiebefunden (Debatin et al., 1992a; Debatin et al., 1992b; Ino et al., 1989).
Bellenger et al. zeigten des Weiteren für die CMR eine deutliche Reduktion der für
pharmakologische
Herzstudien
erforderlichen
Probandenzahl
in
Relation
zu
echokardiographischen Daten auf (Bellenger et al., 2000d).
1.3 Volumetrie nach dem Simpson-Algorithmus
Die kardiale Volumetrie erfordert eine Definition von herzeigenen Achsen zur
Angulierung der Tomographien. Dabei versteht man unter der langen Herzachse eine
6
Kurzachsenschnitt
Transversaler Langachsenschnitt (Zweikammerblick)
Horizontaler Langachsenschnitt (Vierkammerblick)
Abb. 1.1: Die standardisierten Schnittebenen des Herzens links in der schematischen
Darstellung, rechts jeweils ein korrespondierendes magnetresonanztomographisches
Schnittbild (Kaufmann et al., 2006)
7
Verbindungslinie von Herzspitze zum Mitralklappenmittelpunkt, die kurze Herzachse stellt
deren Senkrechte dar. Anhand der Herzachsen lassen sich als Schnittebenen Kurzachsen
und Langachsen definieren, welche in Abb. 1.1 dargestellt sind. Transversale bzw.
horizontale Langachsen lassen sich durch radiale Rotation um die lange Herzachse
ineinander überführen, daher werden sie in ihrer Gesamtheit auch radiale Aufnahmen
genannt.
Abb. 1.2 illustriert das Prinzip des Partialvolumenadditionsalgorithmus nach Simpson: wie
im mittigen Langachsenschnitt dargestellt, wird ein Stapel zueinander parallel
ausgerichteter Kurzachsen akquiriert. Dabei bleibt der Abstand zwischen den Schichten
(„Schichtdicke“)
jeweils
konstant.
In
einigen
MR-Instituten
werden
zur
Planungsvereinfachung die parallelen Schichtaufnahmen nicht entlang der langen
Herzachse, sondern streng axial ausgerichtet (Alfakih et al., 2003a; Lu et al., 2011).
linker Ventrikel
linker Vorhof
modifizierte
Simpson-Regel:
Volumen (LV) =
Σ Fläche x
Schichtdicke
Abb. 1.2: Schematische Darstellung des Simpson-Algorithmus: Segmentierung des
Herzens in parallele Schnittbilder mit definiertem Abstand (Mitte), Planimetrie in
der Kurzachse durch Definition von Endo- (grün) und Epikardkontur (gelb)
Jede Schicht des Kurzachsenstapels ist zeitlich in eine Abfolge von Phasen des Herzzyklus
zergliederbar, welche als Cinesequenz abgespielt die Myokardbewegung visualisieren. Es
werden in jeder Schicht des Schichtstapels die Herzzyklusphasen Endsystole und
Enddiastole aufgesucht. Unter der Enddiastole versteht man die erste Phase der R-Zacken8
getriggerten Sequenz, die Endsystole stellt die Herzphase mit dem visuell kleinsten
linksventrikulären Volumen dar. Durch automatisches Zeichnen („Tracking“) oder
manuelles Festlegen („Tracing“) werden die herzphasenbezogenen Konturen von
Endokard und Epikard festgelegt und dadurch die angeschnittenen Cavum- und
Myokardflächen planimetriert.
Entsprechend dem Algorithmus nach Simpson gilt, dass die Volumina der Herzhöhlen der
Summe der planimetrierten Querschnittsflächen des Herzens, multipliziert mit der
Schichtdicke, entsprechen. Graphisch dargestellt, entspricht das gemessene Volumen
einem Stapel flacher Zylinder mit treppenartigem Versatz. Durch Multiplikation des
berechneten Myokardvolumens mit der spezifischen Muskelmasse (1,05 g/ml) kann die
Myokardmasse bestimmt werden (Katz et al., 1988).
1.4 Freiheitsgrade bei der Umsetzung des Simpson-Algorithmus
Die kardiovaskuläre Magnetresonanztomographie stellt nach den aktuell geltenden
Leitlinien und einem Konsensusgremiumreport (Pennell et al., 2004) den derzeitigen
Referenzstandard für die nichtinvasive, reproduzierbare kardiale Volumetrie und
Myokardmassenbestimmung bei typisch und asymmetrisch konfigurierten Herzen dar.
Die gute Reproduzierbarkeit bei der CMR kann durch Variation von Freiheitsgraden bei
der Bilddatenakquisition (Magnetfeldstärke des Tomographen, räumliche und zeitliche
Auflösung) wie auch durch die Vielzahl der zur Verfügung stehenden Auswerteroutinen
beeinträchtigt werden. Während die Akquisitionsparameter in hohem Maße standardisiert
wurden, schränkte eine unzureichende Standardisierung von Auswertungsfreiheitsgraden
die Reliabilität der CMR bislang ein. Zwei wesentliche Probleme hierbei stellen die Art der
Kontursetzung, was auch die Behandlung der Papillarmuskeln impliziert, sowie die
Segmentierung der Mitralklappe in der kurzen Achse dar.
Für die kardiale Volumetrie werden in der Regel ein Kurzachsenstapel entlang der langen
Herzachse akquiriert und an diesem durch Kontursetzung Flächen als Regions of Interest
definiert. Eine einfache Möglichkeit, Konturen zu definieren, stellt die Festlegung von
Fixpunkten mit dem Cursor dar. Unter Zuhilfenahme eines Linienglättungsalgorithmus
werden die Fixpunkte automatisch zu einem Polygonzug verbunden. Für die
Segmentierung der Ventrikel bedeutet dies, dass die Papillarmuskeln sowie das ins
Ventrikelcavum hineinragende Trabekelwerk bei der Berechnung der Myokardmasse nicht
berücksichtigt werden können, da sie formal zum Volumen addiert werden (Papavassiliu et
al., 2005).
9
Die Reproduzierbarkeit des manuellen Konturtracings ist keineswegs robust. In der
Literatur wird eine Abhängigkeit der Reliabilität von der Untersuchererfahrung
beschrieben (Danilouchkine et al., 2005b), wobei sich die Reproduzierbarkeit der
Ergebnisse mit zunehmender Übung verbessern solle (Karamitsos et al., 2007; Caudron et
al., 2012). Ferner gestaltet sich bei zunehmender Anzahl an Schichten und Herzphasen die
manuelle Konturfestlegung zunehmend zeitaufwendig und mühselig. Dies erzeugte eine
große Nachfrage nach reliablen (halb-) automatischen Segmentierungsschemata zur
Reduktion von Auswertungsaufwand und Messvariabilität (Souto Bayarri et al., 2011).
Eine einfache Möglichkeit, ein halbautomatisches Konturverfahren ohne zugrunde
liegendes mathematisches Hilfsmodell und ohne Interpolation auf andere Schichten zu
etablieren, besteht darin, einen Schwellenwert der Signalintensitätsunterschiede zu
definieren. Typischerweise wird durch Festlegung von zwei kleineren Arealen im Myokard
und im Ventrikelcavum ein Mittelwert aus den Signalintensitätswerten beider Areale
berechnet,
anhand
dessen
die
Software
Grenzlinien
zwischen
Myokard
und
Ventrikelcavum definieren kann.
An den meisten Instituten für kardiovaskuläre MR-Tomographie wird eine Angulierung
des Schichtspapels in der kurzen Achse bevorzugt, da durch die senkrechte Ausrichtung
des Myokardanschnittes zum Endokardverlauf Partialvolumeneffekte am besten vermieden
werden. Ferner ist diese Angulierung für eine Untersuchung der Myokardkinetik
entsprechend einem durch die kurze Achse definierten Segmentmodell erforderlich, wobei
die Möglichkeit der gleichzeitigen Analyse von Morphologie und Funktion im Sinne einer
One-stop-shop-Untersuchung
einen
wesentlichen
Vorteil
der
CMR
gegenüber
konkurrierenden Verfahren darstellt. Die Angulierung in der Kurzachse erschwert jedoch
die korrekte Zuordnung der basalen Schicht zum Ventrikel.
Eine weitere Schwierigkeit stellt die nicht planare, annähernd sattelförmige Konfiguration
des Mitralklappenanulus dar (Jimenez et al., 2003; Zhu et al., 2008). Die durchschnittliche
Distanz vom höchsten bis zum niedrigsten Klappenringpunkt beträgt beim Herzgesunden
14 mm (Flachskampf et al., 1995), sodass die Mitralklappe nicht waagerecht mit der
Schnittebene abschließt, sondern sich in das Lumen des Ventrikels vorbeugt. Dies
impliziert, dass auch in der korrekt zugeordneten basalen Schicht in der Regel Anteile
sowohl des linken Atriums als auch des Ventrikelcavums enthalten sind.
Bei der Planung der Aufnahmen wird versucht, die basale Schicht enddiastolisch auf die
Klappenebene zu setzen, allerdings taucht die Problematik der nicht sicher zu treffenden
Zuordnung in der Endsystole wieder auf, da sich hier die Klappenebene nach apikal
verschiebt.
10
Zur Volumetrierung der basalsten Schicht in der Kurzachsenangulierung können zwei
Algorithmen verwendet werden. Eine mögliche Strategie stellt das Kriterium dar, dass der
linke Ventrikel der basalen Schicht einen Myokardanteil von über 50% der Zirkumferenz
vorweisen muss. Bei einer solchen 50%-Regel erfolgt die Zuordnung der basalen Schicht
zum linken Ventrikel entsprechend einem Alles-oder-Nichts-Prinzip, obgleich ein Anteil
der Blutfläche dem linken Vorhof zugehören kann.
Eine von Omoumi et al. sowie
Kirschbaum et al. beschriebene Methode, diesen Vorhofanteil zu berücksichtigen und die
Zuordnung der basalen Schicht zu erleichtern, stellt die manuelle Segmentierung unter
Zuhilfenahme einer zweiten, zu ihr senkrecht ausgerichteten Bildebene dar (Kirschbaum et
al., 2008; Omoumi et al., 2010). Bei Verwendung dieses im folgenden als „exakte Regel“
Abb. 1.3: Exakte Regel zur Segmentierung der basalen Schicht: Übertragung der
Information aus einer Langachse (LAx) in die Kurzachsenansicht (SAx) unter
Zuhilfenahme von Projektionslinien der jeweils anderen Angulierung
11
bezeichneten Verfahrens werden die beiden Ebenen verknüpft (sog. „Verlinkung“), sodass
die Projektionslinie der Kurzachse innerhalb des Langachsenbildes abgebildet wird. Bei
guter Visualisierung der Mitralklappenebene in der Langachse wird diese Information wie
in Abb. 1.3 dargestellt in die kurze Achse übertragen. Dadurch wird einerseits eine
korrekte Positionierung der basalen Schicht und andererseits eine Segmentierung von zu
Vorhof (Abkürzung „LA“ in Abb. 1.3) oder Ventrikel (Abkürzung „LV“ in Abb. 1.3)
gehörigen Partialvolumina innerhalb dieser basalen Schicht möglich.
1.5 Modellverfahren als Alternative zum Simpson-Algorithmus
Dem zeitlichen Aufwand für die Bilddatenauswertung kommt vor dem Hintergrund der
Arbeitsbelastung im klinischen Alltag klinikökonomische Bedeutung zu. Grundsätzlich
besteht auch am MR-Bilddatenmaterial die Möglichkeit, unter Vermeidung des
zeitaufwendigen Partialvolumenalgorithmus Diameter und Flächen als Surrogat für die
Volumina zu vermessen und diese Größen unter Verwendung eines geometrischen Modells
zur Volumenabschätzung zu nutzen.
Den größten zeitökonomischen Aufwand erfordert eine Vorhofvolumetrie, da neben der
Abgrenzung zum Ventrikel hier die Abgrenzung der Pulmonalvenenostien und der
Vorhofohren in jeder Schicht manuell durch den Auswerter erfolgen muss (Sievers et al.,
2004). So wird in der Regel der linke Vorhof nicht nach dem Simpson-Algorithmus
volumenquantifiziert, sondern entweder eine Fläche als Surrogat für seine Größe
angegeben oder das Volumen unter Zuhilfenahme eines mathematischen Modells aus in
zwei Ebenen vermessenen Flächen und Diametern berechnet. An Algorithmen stehen zu
diesem Zweck eine Ellipsoidmethode und eine Flächen-Längen-Methode zur Verfügung
(Lester et al., 1999; Rodevan et al., 1999; Ujino et al., 2006; Jiamsripong et al., 2008;
Whitlock et al., 2010).
In Analogie zur M-Mode Messung bei der Echokardiographie kann in einem basalen
Kurzachsenschnitt der linksventrikuläre Innendurchmesser sowie die inferoseptale und
anterolaterale Wanddicke bestimmt werden. Diese basalen Kurzachsendiameter sind in der
Echokardiographie als Surrogat zur Abschätzung der linksventrikulären Volumina und
Muskelmasse etabliert. Sie werden so vermessen, dass die Messlinie durch den
Schwerpunkt des linken Ventrikels parallel zur inferioren Wand des linken Ventrikels
ausgerichtet ist. Zur modellbasierten Bestimmung der Muskelmasse unter Zuhilfenahme
der basalen Kurzachsendiameter ist aus der Literatur eine breite Auswahl an Algorithmen
bekannt (Murray et al., 1972; Troy et al., 1972; Bennett and Evans, 1974; Teichholz et al.,
12
1976; Devereux and Reichek, 1977; Sahn et al., 1978; Devereux et al., 1986b; Bellenger et
al., 2000e).
Einen anderen Ansatz, die Anzahl der zu planimetrierenden Tomographien zu reduzieren,
stellt die radiale Messung dar (Bloomgarden et al., 1997; Bloomer et al., 2001; Clay et al.,
2006). Hierbei werden drei radial zueinander ausgerichtete Langachsen, welche sich wie in
Abb. 1.4 dargestellt in einer gemeinsamen Rotationsachse schneiden, akquiriert und
planimetriert.
Die
Volumenquantifizierung
und
Muskelmassenberechnung
erfolgt
modellgestützt entsprechend dem ACM-Algorithmus 550 nach A.M. Messner und G.Q.
Taylor (Messner A.M., 1980). Der Preis einer aufwendigeren Datenakquisition bringt bei
der radialen Messung den Vorteil einer in Relation zum Simpson-Algorithmus theoretisch
zeiteffizienteren Bilddatenauswertung mit sich. Die gewählte Angulierung ermöglicht
zudem eine leichtere Abgrenzung des Vorhofes vom linken Ventrikel, sodass
Partialvolumeneffekte an der Mitralklappe im Vergleich zum Kurzachsenverfahren
reduziert werden können.
Abb. 1.4: Radiale Ausrichtung von drei Langachsenschnitten – hier gelb dargestellt entlang der langen Herzachse mit einem Versatz von 60° für die Rotationsmethode.
Die weiß dargestellte Ebene entspricht der Kurzachse.
13
2. Problemstellung und Arbeitshypothesen
Durch ihre Unabhängigkeit von ionisierenden Strahlen mit kumulativem Effekt,
Kontrastmittel,
geometrischen
Annahmen
und
in
gewissem
Ausmaß
von
Untersuchererfahrung stellt die kardiovaskuläre Magnetresonanztomographie theoretisch
ein gut geeignetes Verfahren für serielle Studien von myokardialem Remodeling und die
Untersuchung
des
Effektes
pharmakotherapeutischer
Intervention
auf
diesen
pathophysiologischen Vorgang dar. Bei guter Standardisierung der MRT-Geräteparameter
und der Aufnahmetechniken stellen jedoch wenig standardisierte Freiheitsgrade bei der
Offline-Auswertung des akquirierten Bilddatenmaterials mit unterschiedlichen Auswertungsroutinen und –algorithmen ein wesentliches Problem bei der Bewertung der
Reliabilität MR-volumetrischer Messungen dar.
Ziel der Arbeit war der Vergleich verschiedener Auswertungsalgorithmen hinsichtlich
ihrer Retest-Stabilität. Unter dieser wurde die Sicherheit verstanden, mit der die
Wiederholung einer Messung mit den gleichen Instrumenten zu einem identischen Resultat
führt.
Aufgrund theoretischer Überlegungen wurden folgende Arbeitshypothesen aufgestellt und
daraufhin an Probanden, bei denen keine myokardiale Dysfunktion vorbeschrieben war,
untersucht:
1. Eine
Volumetrie
der
Ventrikel
und
Vorhöfe
mit
einer
automatischen
Konturdefinition ist theoretisch reliabler und exakter als eine Volumetrie mit
manueller Kontursetzung, da bei der automatischen Methode eine größere
Reproduzierbarkeit bei der Festlegung der Regions of Interest (ROIs) möglich ist.
2. Durch exakte Segmentierung der Mitralklappe unter Zuhilfenahme einer zweiten
Bildebene kann das Volumen des linken Ventrikels reliabler quantifiziert werden
als unter Verwendung einer einfachen Alles-oder-Nichts-Regel zur Separation von
linkem Vorhof und linker Herzkammer, da aufgrund der nicht ebenen
Konfiguration
der
Mitralklappe
durch
die
Verwendung
der
exakten
Segmentierungsmethode Partialvolumeneffekte im Bereich der Mitralklappe
reduziert werden.
3. Die Einberechnung der Masse der Papillarmuskulatur und der Trabekel in die
Masse des Gesamtmyokardes vergrößert die gemessene Muskelmasse, verkleinert
das gemessene linksventrikuläre Volumen und ermöglicht eine präzisere
14
Beschreibung der Myokardgröße, da der Muskelmassenanteil der Papillarmuskeln
und Trabekel an der Gesamtmyokardmasse signifikant ist.
4. Volumetrie (nach dem Simpson-Algorithmus) ermöglicht eine präzisere und
reliablere Volumen- und Myokardmassenquantifizierung als auf mathematischen
Hilfsmodellen basierende Modelle, da letztere auf theoretischen Annahmen zur
Ventrikel- und Vorhofkonfiguration beruhen und Unregelmäßigkeiten ihrer
geometrischen Gestalt nicht berücksichtigen. Die Anwendung mathematischer
Hilfsmodelle zur Volumenquantifizierung könnte aufgrund der hohen räumlichen
Auflösung der zugrunde liegenden kernspintomographischen Bilddaten dennoch
für den klinischen Alltag hinreichend genaue und hinreichend reproduzierbare
Messungen ermöglichen. Daher eignen sich bestimmte Modellverfahren unter
Umständen zur Verlaufsbeobachtung.
15
3. Methodik
3.1 Probanden
20 erwachsene Patienten mit Diabetes mellitus Typ I oder II, die sich in stationärer
Behandlung in der Diabetesklinik des Herz- und Diabeteszentrum Nordrhein-Westfalen in
Bad Oeynhausen befanden, wurden zwischen Januar 2008 und Juni 2009 für eine
prospektive MRT-Studie des Herzens ausführlich mündlich und schriftlich aufgeklärt und
gaben nach einer Bedenkzeit von 1-2 Tagen ihre schriftliche Zustimmung zur Teilnahme
an der Studie. Daraufhin wurde bei ihnen die kardiale Funktion zweimalig im Abstand von
24 Stunden (bei einem Probanden betrug der Abstand 72 Stunden und bei einem anderen
96 Stunden) in einem 1,5 Tesla Magnetresonanztomographen im Institut für Radiologie,
Nuklearmedizin und Molekulare Bildgebung am Herz- und Diabeteszentrum NordrheinWestfalen mit identischem Akquisitionsprotokoll untersucht. Der Fallzahlplanung wurde
eine Arbeit von Bellenger et al. zur Probandenanzahlberechnung bei kardiovaskulären
MR-Studien zugrunde gelegt (Bellenger et al., 2000d).
Es sollten möglichst normal dimensionierte Herzen ohne Pathologika der kardialen
Morphologie volumetriert werden. Um das individuelle kardiovaskuläre Risiko der
Probanden einzuschätzen, wurde das Europäische System zur Risikoevaluation in der
Herzchirurgie (EuroSCORE) verwendet. Hierbei handelt es sich um eine Testbatterie zur
Einschätzung der perioperativen Letalität herzchirurgischer Patienten, sie basiert auf in der
multinationalen Studie EuroSCORE (European Study for Cardiac Operative Risk
Evaluation) aufgezeigten Risikofaktoren, welche dieser Studie zufolge einen signifikanten
Einfluss auf die 30-Tage-Letalität eines herzchirurgischen Eingriffes ausüben (Nashef et
al., 2012; Roques et al., 2003; Roques et al., 1999). In der endgültigen Fassung der Arbeit
wird zur rechnergestützten Kalkulation des relativen Risikos der Probanden retrospektiv
die neueste und in der klinischen Kardiologie und Herzchirurgie aktuell gängigste
(Takkenberg et al., 2012; Biancari et al., 2012) Version (EuroSCORE II, Version 2011)
herangezogen. Als Cut-off-Wert für den Einschluss in die Studie wurde ein relatives
Risiko von unter 10% definiert.
Das Studiendesign erforderte zusätzlich einen stabilen Sinusrhythmus, um Asynchronitäten
der Ventrikelkontraktion zu vermeiden und damit die Zuverlässigkeit der Volumetriedaten
durch exakte EKG-Triggerung zu erhöhen. Der Allgemeinzustand der Probanden sollte
eine zufrieden stellende Mitarbeit bei den Atemanhaltemanövern erlauben, hier wurde eine
Belastungsdyspnoe Grad IV im Sinne der NYHA-Klassifikation als Ausschlusskriterium
festgelegt. Als eine allgemeine Kontraindikation gegen eine MR-Untersuchung wurden
16
ferromagnetische Implantate (Herzschrittmacher/ICD-Aggregat, nicht MR-kompatible
Gefäßstents, Clips, Insulinpumpen, Cochleaimplantate, bestimmte Herzklappenprothesen
sowie Inkorporation von Metallsplittern) betrachtet, da eine Erhitzung oder Torquirung
durch Ausrichtung entlang des magnetischen Feldes körperlichen Schaden verursacht
hätte.
Zwei der 20 im MRT untersuchten Probanden mussten wegen im Verlauf der
Untersuchung gehäuft auftretender supraventrikulärer Rhythmusstörungen, ein Proband
wegen vorzeitigen Untersuchungsabbruchs infolge einer Klaustrophobie und ein Proband
wegen einer in unserer MR-Untersuchung erstmalig beschriebenen, pathologischen
Dilatation des linken Ventrikels (das enddiastolische LV-Volumen gemessen mit
Verfahren PBS-50%-Regel überstieg den Mittelwert der übrigen Studienteilnehmer um
159,1%) sowie bei einem in der nachträglichen Berechnung erhöhten kardiovaskulären
Risiko (12,67% gemäß EuroSCORE II) von der Studie ausgeschlossen werden. Letztlich
konnten 16 der untersuchten 20 Probanden in die Studie eingeschlossen werden. Ihre
Daten werden in Tabelle 3.1 und 3.2 aufgezeigt.
Das mittlere kardiovaskuläre Risiko der in die Studie eingeschlossenen Probanden gemäß
der EuroSCORE II Risikokalkulation betrug 2,11%. Proband 1 und Proband 12 konnten
bei einem im Vergleich zu den übrigen Probanden mäßig erhöhten kardiovaskulären
Risiko (7,68% bzw. 8,06%) bei stabilem Sinusrhythmus im Verlauf der beiden
Untersuchungen sowie aufgrund jeweils normal dimensionierter Ventrikel und einer
jeweils unauffälligen globalen LV-Pumpfunktion in die Studie aufgenommen werden.
Die bei der Risikokalkulation des EuroSCORE II berücksichtigten Faktoren der in die
Studie eingeschlossenen Probanden werden in Tab. 3.3 und 3.4 aufgezeigt.
Tab. 3.1: Daten der in die Studie eingeschlossenen Probanden (Probanden 1-8)
Probanden-
1
2
3
4
5
6
7
8
69,6
72,0
59,1
60,3
85,4
57,3
69,0
60,9
83
175
27,10
1,99
98
163
36,89
2,03
106
175
34,61
2,20
77
174
25,43
1,92
71
155
29,55
1,70
46
148
21,00
1,37
86
177
27,45
2,03
111
183
33,15
2,32
II
1980
II
2000
II
1987
II
1993
II
1985
I
1996
II
1991
II
2003
15.01.
2008
16.01.
2008
04.08.
2008
05.08.
2008
08.01.
2008
09.01.
2008
06.02.
2008
07.02.
2008
28.02.
2008
29.02.
2008
03.09.
2008
04.09.
2008
24.01.
2008
25.01.
2008
12.02.
2008
13.02.
2008
nummer
Alter zum
UntersuchungsZeitpunkt
Gewicht (kg)
Größe (cm)
BMI (kg/m2)
Körperober-fläche
(m2)
Diabetestyp
Erstdiagnose
des Diabetes
mellitus
Untersuchungsdatum 1
Untersuchungsdatum 2
17
Tab. 3.2: Daten der in die Studie eingeschlossenen Probanden (Probanden 9-16)
Probanden-
9
10
11
12
13
14
15
16
51,4
58,5
49,2
50,4
47,1
64,4
30,2
65,6
65
160
25,39
1,68
99
166
35,93
2,06
70
162
26,67
1,75
79
181
24,11
1,99
73
170
25,26
1,84
82
155
34,13
1,81
72
174
23,78
1,86
93
170
32,18
2,04
II
2008
II
1998
II
2001
II
2002
I
1970
II
1997
I
1992
II
2002
15.04.
2008
16.04.
2008
30.07.
2008
31.07.
2008
09.01.
2009
13.01.
2009
10.01.
2008
11.01.
2008
23.07.
2008
24.07.
2008
04.02.
2008
05.02.
2008
25.07.
2008
28.07.
2008
21.07.
2009
22.07.
2009
nummer
Alter zum
UntersuchungsZeitpunkt
Gewicht (kg)
Größe (cm)
BMI (kg/m2)
Körperober-fläche
(m2)
Diabetestyp
Erstdiagnose
des Diabetes
mellitus
Untersuchungsdatum 1
Untersuchungsdatum 2
Tab. 3.3: Die bei der Einschätzung des kardiovaskulären Risikos der Probanden beim
Scoresystem EuroSCORE II berücksichtigten probanden- und herzbezogenen
Faktoren (Probanden 1-8)
Probanden-
1
2
3
4
5
6
7
8
nummer
Patientenbezogene Risikofaktoren
Alter (Jahre)
Geschlecht
Kreatinin1
Clearance
Extrakardiale
2
Arteriopathie
Einschränkung
3
der Mobilität
Zustand nach
Herzoperation
COPD
Akute
Endokarditis
Kritischer
Allgemein4
zustand
Insulintherapie
69
M
60
72
W
48
59
M
51
60
M
119
85
W
57
57
W
59
69
W
64
60
M
55
ja
nein
ja
ja
nein
nein
ja
nein
ja
nein
ja
ja
nein
nein
nein
nein
ja,
ACVB
2003
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
seit
2000
nein
seit
1997
nein
nein
seit
1996
nein
nein
nein
nein
nein
II
nein
gut
gut
gut
gut
II
stabile
AP
gut
nein
gut
stabile
AP
gut
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
7,68
2,03
2,06
1,10
3,70
1,32
1,08
0,69
Herzbezogene Risikofaktoren
NYHA Grad
Instabile Angina
pectoris (AP)
5
LV-EF
Zustand nach
6
Myokardinfarkt
Pulmonale
7
Hypertonie
Relatives Risiko
(%)
nein
18
gut
Tab. 3.4: Die bei der Einschätzung des kardiovaskulären Risikos der Probanden beim
Scoresystem EuroSCORE II berücksichtigten probanden- und herzbezogenen
Faktoren (Probanden 9-16)
Probanden-
9
10
11
12
13
14
15
16
nummer
Patientenbezogene Risikofaktoren
Alter (Jahre)
Geschlecht
Kreatinin1
Clearance
Extrakardiale
2
Arteriopathie
Einschränkung
3
der Mobilität
Zustand nach
Herzoperation
51
M
92
58
W
95
49
M
89
50
M
47
47
W
73
64
W
82
30
M
117
65
W
59
nein
nein
nein
ja
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
ja
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
COPD
Akute
Endokarditis
Kritischer
Allgemein4
zustand
Insulintherapie
nein
nein
nein
nein
nein
nein
ja,
ACVB
2001
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
seit
2008
seit
2000
nein
nein
seit
1970
nein
seit
1992
nein
Herzbezogene Risikofaktoren
NYHA Grad
Instabile Angina
pectoris (AP)
5
LV-EF
Zustand nach
6
Myokardinfarkt
Pulmonale
7
Hypertonie
Relatives Risiko
(%)
stabile
AP
gut
nein
nein
II
nein
nein
nein
nein
nein
gut
gut
gut
gut
gut
gut
gut
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
nein
0,71
0,88
0,50
8,06
1,19
0,97
0,71
0,78
1
(ml/min), Berechnung der Kreatinin-Clearance nach Cockroft-Gault-Algorithmus
Claudicatio intermittens, Karotidenverschluss oder Stenose > 50%, zurückliegende oder bevorstehende
operative Intervention an Abdominalaorta, Leistenarterien oder Karotiden
3
Schwere Beeinträchtigung der Mobilität durch muskeloskeletale oder neurologische Dysfunktion
4
Ventrikuläre Tachykardie oder Kammerflattern, Z.n. präoperativer Herzmassage, präoperativer Beatmung,
präoperativer Gabe inotroper Medikamente oder intraaortale Ballonpumpe, akutes Nierenversagen
5
Ejektionsfraktion: gut = >50%, moderat = 31-50%, schlecht = 21-30%, sehr schlecht = 20% oder weniger.
Die für die Berechnung des EuroSCORE herangezogene LV-EF wurde durch einen erfahrenen Radiologen
des Herz-Diabetes-Zentrums Nordrhein-Westfalen anhand der MR-Bilddaten bestimmt.
6
Akuter Myokardinfarkt innerhalb der letzten 90 Tage erfolgt
7
Moderat: pulmonalarterieller systolischer Druck 31-55 mmHg, schwer: > 55 mmHg
2
Zur Durchführung der Studie wurde das für Untersuchungen am Menschen notwendige
Votum der Ethikkommission der Ruhr-Universität Bochum eingeholt. Die Studie
entspricht den Grundsätzen der aktuellen Revision der Deklaration von Helsinki, Fassung
Seoul, Korea, Oktober 2008 (Wiesing et al., 2009).
19
3.2 Magnetresonanztomograph und Untersuchungssequenzeigenschaften
Die
Untersuchung
wurde
an
einem
klinischen
1,5
Tesla
Ganzkörper-
Magnetresonanztomographen (Philips Medical Systems, Best, Niederlande; Intera, R11,
maximale Gradientenperformance = 30mT/m, Slew rate = 150T·m-1·s-1) mit jeweils
identischem
Untersuchungsprotokoll
ohne
Verwendung
eines
Kontrastmittels
durchgeführt.
Eine Körperspule wurde zur Signaltransmission und eine 5-Element-Phased-Array
Herzspule zur Signaldetektion verwendet. Es erfolgte eine prospektive EKG-Triggerung
unter Zuhilfenahme von 4 Elektroden.
Als Messsequenz diente eine multischichtige, multiphasische EKG-getriggerte SteadyState Free Precession Gradientenechosequenz (TR/TE/Flipwinkel = 2,8 ms/1,4 ms/60°)
Hierbei wurden die Kontrasteigenschaften so gewählt, dass das Blutsignal hyperintens
dargestellt wurde (Bright-Blood-Imaging).
An Bilddaten wurden 6 äquiangulierte radiale Langachsen (30°; in Zwei-, Drei- und
Vierkammerangulation) sowie ein Kurzachsenstapel erstellt. Dabei wurden im Rahmen
von jeweils 14 Sekunden dauernden Atemanhalte-Manövern typischerweise 24 bis 34
Schichten von 6 mm Dicke mit 20 Herzphasen pro Schicht akquiriert. Bei einer
Matrixgröße von 160 x 240 und einem Messfeld (field of view) von 370 mm betrug die InPlane-Auflösung 2,3 x 1,5 mm.
3.3 Untersuchungsmanagement
Die Probanden wurden auf dem mobilen Lagerungstisch des Tomographen in Rückenlage
gelagert. Zur Reduktion von Bewegungsunruhe während der Untersuchung zwecks
Repression von Bildgebungsartefakten wurde auf einen hohen Patientenkomfort geachtet.
Zu
diesem
Zweck
dienten
Lagerungshilfen
aus
Schaumstoff,
Kopfhörer
mit
Musikeinspielung, ein Klingelballon sowie die Kommunikationsmöglichkeit mit dem
Untersucher über eine Gegensprechanlage. Zum Schutz vor den bei der Untersuchung
durch die Gradientenspulen des Tomographen erzeugten hohen Schalldruckpegeln von bis
zu 100 dB (A) wurde ein Gehörschutz verwendet. Die Überwachung der Probanden
während der Untersuchung erfolgte durch EKG-Signal, Atemkurve sowie visuell durch
eine gläserne Trennscheibe zwischen Kontrollraum und Untersuchungsraum.
Die Dauer der Datenakquisition betrug durchschnittlich 60 Minuten. Die Untersuchung
wurde von den 16 in die Studie eingeschlossenen Probanden gut toleriert.
20
3.4 Ablauf der Datenakquisition
Zur Akquisition der für die Volumetrie benötigten Kurzachsen und der radialen
Aufnahmen wurden zunächst in den drei Hauptebenen Übersichtsscans niedriger
Bildauflösung aufgenommen. An der transversalen Übersichtsaufnahme wurde mit Hilfe
zweier Schichten ein weiterer Übersichtsscan geplant (Abb. 3.1). An diesem letzten
Übersichtsscan erfolgte die Planung des Vierkammerblickes durch Einstellen einer Schicht
an der vertikalen Langachse von Mitralklappe mit Apex (Abb. 3.2 links) und einer kurzen
Achse (Abb. 3.2 rechts). Die eigentliche kurze Achse wurde am jetzt vorliegenden
Vierkammerblick (Abb. 3.3 links) parallel zur Mitralklappe durch eine zweite Angulation
an der vertikalen langen Achse (Abb. 3.3 rechts) geplant.
Für die Planung der radialen Aufnahmen wurden alle zuvor akquirierten Schichten
benötigt. Am Vierkammerblick wurde in der Endsystole die Schichtmitte unmittelbar
mittig vor der Mitralklappe positioniert. Eine basale kurze Achse (Abb. 3.4 rechts) wurde
aus dem Kurzachsenstapel herausgesucht und ein endsystolisches Bild zur Planung
gewählt. Hier wurde die Rotationsachse zentral im linken Ventrikel positioniert. Es
erfolgte eine erste Drehung um die Kopf-Fuß-Achse im Vierkammerblick, sodass die
Rotationsachse jetzt duch die Mitte der Mitralklappe und den Apex verlief (Abb. 3.4 links).
Abb. 3.1: Vorplanung an einem transversalen Übersichtsbild
21
Abb. 3.2: Planung des Vierkammerblickes anhand einer Langachse und einer kurzen
Achse
Abb. 3.3: Planung der kurzen Achse am Vierkammerblick und einer Langache
Abb. 3.4: Planung der radialen Messung in Vierkammerblick und Kurzachse
22
Abb. 3.5: Definition der radialen Ebenen
Eine zweite Drehung wurde in der vertikalen langen Achse so durchgeführt, dass die
Rotationsachse in allen Schichten der kurzen Achse mittig durch den linken Ventrikel
verlief. Im äquiangulären Winkel von 30° wurden 6 radiale Schichten angewählt (Abb.
3.5). Ggf. wurde die erste radiale Schicht so gedreht, dass sie durch die anteriore Wand
bzw. durch Segment 1 des 16/17-Segmentmodells des Myokards verlief.
3.5 Auswertung der akquirierten Bilddaten
Alle akquirierten Datensätze waren von hinreichend guter Qualität, um in die Studie
aufgenommen zu werden. Die Auswertung des akquirierten Bilddatenmaterials wurde zu
einem späteren Zeitpunkt offline an PC-Arbeitsstationen am Herz- und Diabeteszentrum in
Bad Oeynhausen vorgenommen. Mit der Auswertung wurde begonnen, nachdem alle 16 in
die Studie eingeschlossenen Probanden im MR-Tomographen untersucht worden waren.
Im Vorfeld der Messungen lag eine sechsmonatige Schulungsphase. Zur Verhinderung
eines Gewöhnungseffektes wurde zwischen Schulungs- und Messphase eine mehrwöchige
Pause eingelegt. Die volumetrischen Messungen erfolgten verblindet und unter
Supervision eines in der Auswertung erfahrenen Radiologen.
3.5.1 Volumetrie unter Anwendung des Simpson-Algorithmus
Zur Ermittlung eines Referenzstandards unter den Volumetrieverfahren wurde eine im
Institut für Radiologie, Nuklearmedizin und Molekulare Bildgebung entwickelte
Auswertungsroutine („HDZ MR-Tools“, nach den Initialen des Programmautors kurz
„PBS“) und ein kommerziell verfügbares Auswertetool des Tomographenherstellers
(Viewforum, Philips Medical Systems, Best, Niederlande, kurz „Philips“) verwendet.
23
Bei der herstellereigenen Auswertestation wurden die herzphasenbezogenen Konturen von
Endokard und Epikard in Enddiastole und Endsystole jeweils für linken Ventrikel, linken
Vorhof und rechten Ventrikel manuell mit dem Cursor eingezeichnet. Dies erfolgte durch
Setzen
von
Fixpunkten
in
regelmäßigen
Abständen,
welche
durch
einen
Konturglättungsalgorithmus zu einem glatten Polygon verbunden wurden. Dabei wurden
Trabekel und Papillarmuskeln nicht berücksichtigt und formal zur Blutfläche des
linksventrikulären Ventrikelcavums gerechnet. Die entsprechenden Phasen des Herzzyklus
konnten durch Navigation innerhalb einer Matrix mit räumlicher und zeitbezogener Achse
aufgefunden werden. Der Auswertung lagen keine geometrischen Hilfsmodelle zugrunde.
Es erfolge keine Interpolation auf nicht manuell planimetrierte Phasen. Als
Segmentierungsregel für die Abgrenzung der basalen Schicht des linken Ventrikels diente
ausschließlich die 50%-Regel. Entsprechend dieser Messkonvention wurde eine Schicht im
Sinne eines Alles-oder-nichts-Prinzips dann als zum Ventrikel angehörig betrachtet, wenn
mindestens die Hälfte ihrer Zirkumferenz durch Myokard gebildet wurde.
Bei der Auswertung mit der institutseignenen Software wurden nach Festlegung der
endsystolischen und enddiastolischen Herzphasen die erforderlichen Konturen in LV, RV
und LA durch eine Auto-Level-Funktion halbautomatisch festgelegt. Dazu wurde jeweils
ein Fixpunkt im Blutvolumen und im Myokard selektiert. Aus den beiden mit dem
Mauszeiger jeweils selektierten Voxel wurde unter Berücksichtigung der 8 jeweils
benachbarten Voxel ein Schwellenwert als ein Cut-off für die Signalintensität berechnet,
anhand dessen eine Grenzlinie zwischen den beiden Signalintensitäten gesetzt wurde.
Durch den Auswerter wurde auf einheitliche Window- bzw. Level-Werte geachtet, indem
die Fixpunkte jeweils in einer einheitlichen Schicht und Stelle gesetzt wurden. Der
errechnete Schwellenwert konnte bei Bedarf manuell adjustiert werden, um die
automatisch gesetzten Konturen besser an die anatomischen Grenzlinien anzupassen.
Zusätzlich konnten die Konturen im Falle einer Abweichung von den tatsächlichen
anatomischen Grenzflächen manuell korrigiert werden. Beim PBS wurden Papillarmuskeln
und Trabekel als ein Bestandteil der linksventrikulären Myokardmasse berücksichtigt und
zu dieser hinzugerechnet. Die Abgrenzung der basalen Schicht beim linken Ventrikel
erfolgte hier sowohl unter Anwendung der 50%-Regel als auch der exakten Regel. Letztere
erfolgte durch das Einfügen der Projektionslinie der basalen Schicht in eine beliebige
radiale Langachsen, um die Valvulae der Mitralklappe besser zu visualisieren. Die
Information aus der Langachse wurde dann manuell in die kurze Achse übertragen.
Der bis dahin in der kardialen Volumetrie unerfahrene Verfasser wertete zunächst mit
beiden Auswertestationen zu Übungszwecken Datensätze von n = 15 Probanden für beide
24
Akquisitionstage aus, um Messartefakte durch unzureichende Übung in der Handhabung
der Auswertesoftware zu vermeiden. Nach einer daraufhin folgenden mehrwöchigen Phase
zur Vermeidung von Gewöhnungseffekten wurden im Abstand von wiederum jeweils 4
Wochen linker Vorhof, linker Ventrikel und rechter Ventrikel in Enddiastole und
Endsystole jeweils mit den drei Volumetrievarianten PBS-exakte Regel, PBS-50%-Regel
und Philips-50%-Regel verblindet volumetriert. Die Bilddaten von Akquisitionstag 1
wurden zur Ermittlung der Intraobserver-Variabilität zweifach, die Daten von Messtag 2
einfach volumenquantifiziert. Die durchschnittliche Auswertezeit betrug 20 ± 3 Minuten
pro Patient und Verfahren; die Anwendung der exakten Regel erforderte einen zusätzlichen
Aufwand von 10 ± 3 Minuten.
Nach der Konturdefinition erfolgte durch rechnergestützte numerische Integration der
Regions of interest im Sinne des Simpson-Algorithmus die herzphasenbezogene
Volumenberechnung von Ventrikeln und linkem Atrium sowie die Bestimmung der
Muskelmasse in der Enddiastole durch Multiplikation des Volumens zwischen Endo- und
Epikardgrenze mit der spezifischen Muskelmasse.
3.5.2 Evaluation modellbasierter Verfahren
Neben Volumetrieverfahren wurden als Beispiele für modellbasierte Algorithmen
Verfahren zur Bestimmung des linksatrialen Volumens und der linksventrikulären
Myokardmasse exemplarisch untersucht. Für die Bestimmung des Vorhofvolumens
wurden ein biplanes Flächen-Längen-Modell und ein biplanes Ellipsoidmodell verwendet,
wie sie von Ujino et al. beschrieben wurden (Ujino et al., 2006). Die zu diesem Zweck
erforderliche Bildbearbeitung erfolgte an der Auswertungsroutine der Fa. Philips. Zum
Erlangen der erforderlichen Rohdaten wurden in der Herzzyklusphase Endsystole als
Maximum
der
Vorhoffüllung
bei
geschlossener
Mitralklappe
in
Zwei-
und
Vierkammerblick die Vorhofflächen planimetriert und jeweils zwei Vorhofdiameter
gemessen. Einer der Diameter wurde entlang der langen Vorhofachse ausgerichtet, der
andere exakt senkrecht dazu, sodass sie sich im Schwerpunkt der Atriumfläche kreuzten.
Dies wird in Abb. 3.6 dargestellt.
25
Abb. 3.6: Bestimmung von Diametern und Fläche des linken Atriums im
Vierkammerblick in der Herzzyklusphase Endsystole
Mit der biplanen Flächen-Längen-Methode berechnete sich das Vorhofvolumen durch
Multiplikation der Vorhofflächen im Vier- und Zweikammerbilick und einem Faktor
(0,85) dividiert durch den Mittelwert der beiden entlang der langen Vorhofachse
ausgerichteten Diameter in Zwei- und Vierkammerblick (Abb. 3.7 links).
Abb. 3.7: Modellbasierte Bestimmung des Volumens des linken Atriums mit der links
dargestellten biplanen Flächen-Längen-Methode und der rechts dargestellten
biplanen Ellipsoidmethode (Ujino et al., 2006)
26
Mit dem biplanen Ellipsoidmodell wurde das Vorhofvolumen als Produkt des
Kurzachsendiameters des linken Atriums im Zweikammerblick, des Kurzachsendiameters
im Vierkammerblick, des Langachsendiameters im Vierkammerblick und eines Faktors
(0,523) berechnet. Dies wird in Abb. 3.7 rechts dargestellt.
Für
die
modelbasierte
Muskelmassenberechnung
wurden
entsprechend
der
Messkonvention in der Enddiastole als basale Kurzachsendiameter der innere Diameter des
linken Ventrikels sowie die inferoseptale und anterolaterale Myokarddicke bestimmt. Dies
wird in Abb. 3.8 gezeigt. Dabei wurde die Messlinie in der basalen kurzen Achse durch
den Schwerpunkt des linken Ventrikels parallel zur inferioren Wand des linken und rechten
Ventrikels ausgerichtet. Als basale kurze Achse wurde die der Mitralklappe am nächsten
liegende kurze Achse betrachtet, in der der Muskelring während des kompletten
Herzzyklus vollständig geschlossen war.
Abb. 3.8: Bestimmung der basalen Kurzachsendiameter (IWD = internal wall
diameter, PWD = posterior wall diameter, LVID = left ventricular interior diameter),
in diesem Beispiel in der Herzphase Endsystole
Für die Berechnung der linksventrikulären Myokardmasse (LV-MM) mit Hilfe der basalen
Kurzachsendiameter wurden aus den in der Literatur bekannten Algorithmen folgende
Surrogatformeln gewählt:
27
(1)
Algorithmus nach Troy und Pumbo (Troy et al., 1972)
LV-MM (g) = 1,05 x {4 / 3 π [(Innendiameter / 2 + inferoseptaler Diameter)² x [(Innendiameter
+
inferoseptaler
Diameter)]
-
[(Innendiameter
/
2)²
x
Innendiameter) }
(2)
Algorithmus nach Bennett und Evans (Bennett and Evans, 1974)
LV-MM (g) = 1,05 x [(2 x inferoseptaler Diameter + Innendiameter)³ Innendiameter³]
(3)
Algorithmus nach American Society of Echocardiography = ASE-CubeFormel (Sahn et al., 1978)
LV-MM (g) = 1,04 x [(Innendiameter + inferoseptaler Diameter + anterolateraler
Diameter)³ - Innendiameter³]
(4)
Penn-Korrektur der ASE-Cube-Formel = Penn-Algorithmus (Devereux and
Reichek, 1977)
LV-MM (g) = [ASE-Cube-Formel] – 13.6
(5)
Algorithmus nach Devereux (Devereux et al., 1986a)
LV-MM (g) = 0,8 x [ASE-Cube-Formel] + 0,6
Neben den vergleichsweise einfachen, auf basalen Kurzachsendiametern basierenden
Algorithmen wurde die Bestimmung der linksventrikulären Myokardmasse mit der
radialen Messung als jüngstes und kompliziertestes Modell (Bloomgarden et al., 1997;
Bloomer et al., 2001; Clay et al., 2006) entsprechend einem Algorithmus nach Messner
und Taylor (Messner, 1980) untersucht. Diese erforderte Planimetriedaten dreier radial
ausgerichteter Langachsen. Die Auswertung wurden mit einer MR-Auswertungsroutine der
Fa. Tomtec (4D LV MR Analysis, Tomtec, Unterschleissheim, Deutschland) ausgeführt.
Auf dieser wurden zunächst die phasenbezogenen Initialkonturen von Endo- und Epikard
manuell eingezeichnet. Gemäß Herstellerangaben wurde basierend auf diesen ein
approximierendes Oberflächenmodell des linken Ventrikels für die Enddiastole errechnet.
Basierend auf dem ersten Modell startete ein Konturerkennungsalgorithmus über alle
logisch besten Schichten. Basierend auf den neu erhaltenen Konturen wurde ein genaues
Oberflächenmodell für die Enddiastole berechnet. Anschließend wurden zur Erstellung
eines dynamischen, räumlichen Oberflächenmodells alle Intersektionspunkte des Modells
über alle Phasen verfolgt.
28
3.6 Statistische Analyse der erhobenen Daten
Die statistische Analyse der gemessenen Daten und die Erstellung der Bland-AltannDiagramme wurde unter Zuhilfenahme einer IBM SPSS Statistics Software (SPSS Inc.,
Chicago, IL, USA) für Windows, Version 19.0, durchgeführt. Zur Erstellung von
Säulendiagrammen wurde das Tabellenkalkulationsprogramm Microsoft Excel 2003
verwendet.
Für die beschreibende Statistik wurden von allen Ergebnissen Mittelwerte sowie deren
Standardabweichungen berechnet. Die Stärke eines Zusammenhangs wurde mit dem
Korrelationskoeffizient r nach Bravais-Pearson beschrieben. Der gepaarte T-Test nach
Student wurde durchgeführt, um die Signifikanz der Messunterschiede aufzuzeigen. Ein
Signifikanzniveau (α) von p < 0,05 galt als statistisch signifikant.
Für die Übereinstimmungsanalyse nach Bland und Altman (Bland und Altman, 1986;
1995; 1998; 2007) wurden die absoluten Mittelwerte der Differenzen sowie deren
Standardabweichung ermittelt. Um unabhängig von absoluten Größen zu sein
(Großgewachsene Meschnen besitzen große Herzen, kleine Menschen oder Kinder
entsprechend
kleinere
Herzen),
wurden
zur
besseren
Vergleichbarkeit
der
Auswerteverfahren zusätzlich die prozentualen Differenzen bestimmt. Die prozentuale
Differenz wurde als (mittlere Differenz / Mittelwert x 100) berechnet. Als Limits of
agreement wurde jeweils die 1,96-fache Standardabweichung der mittleren Differenz
angegeben. Die 1,96-fache Standardabweichung der prozentualen Differenz wurde als
präzisestes Maß für die Retest-Stabilität eines Verfahrens betrachtet und zum Vergleich
der Verfahren untereinander angegeben. Unter Retest-Stabilität wird die Sicherheit
verstanden, mit der die Wiederholung einer Messung mit den gleichen Instrumenten
wieder zu einem identischen Resultat führt (Bleich et al., 2000).
Die Ergebnisse wurden graphisch als Bland-Altman-Diagramme visualisiert. Es wurden
jeweils Bland-Altman-Diagramme mit absoluten und relativen Differenzen erstellt. Die
primär für die Datenanalyse herangezogenen Diagramme mit prozentual dargestellten
Differenzen sind aufgrund der Unabhängigkeit von absoluten Größen im Abschnitt
Ergebnisse
widergegeben,
die
Darstellung
der
absoluten
Vervollständigung der Darstellung im Anhang angeführt.
29
Differenzen
ist
zur
4. Darstellung der Ergebnisse
4.1 Reabilitätsanalyse für die drei Volumetrieverfahren
Die drei Volumetrieverfahren (PBS – exakte Regel, PBS – 50%-Regel, Philips – 50%Regel) wurden in den Herzphasen Enddiastole und Endsystole auf ihre Intraobserver- und
Interstudy-Variabilität hin untersucht. Hierfür standen Bilddaten von n = 16 Probanden zur
Verfügung. Die Intraobserver-Variabilität ergab sich durch zweifache Auswertung der
Bilddaten des ersten Akquisitionstages. Die Interstudy-Variabilität entstand durch den
Vergleich
der
Messergebnisse
des
ersten
Bilddatenakquisitionstages
mit
den
Messergebnissen von Akquisitionstag 2. In der tabellarischen Darstellung der Messreihen
steht die erste Zahl vor dem Buchstaben „a“ für den Bilddatenakquisitionstag (Tag 1 oder
2, an dem der jeweilige Proband im Tomographen untersucht wurde), die zweite Zahl nach
dem „a“ steht für die Reihenfolge der Auswertung der an diesem Messtag akquirierten
Bilddaten
(d.h.
erste
oder
zweite
Auswertung
derselben
Bilddaten
eines
Akquisitionstages).
Bei der Darstellung der Volumetrieverfahren wird stets zuerst eine Rohdatentabelle mit
Gegenüberstellung der Intraobserver- bzw. Interstudy-Messreihen der drei Verfahren
angeführt. Darauf folgt eine statistische Beschreibung dieser Messreihen mit der
Probandenanzahl, dem Korrelationsquotienten nach Pearson, einem gepaarten t-Test, den
absoluten Mittelwerten und den absoluten wie prozentualen mittleren Differenzen der
gemessenen Ventrikelvolumina. Als Konfidenzintervalle wurden die 1,96-fachen
Standardabweichungen der relativen mittleren Differenzen betrachtet. Aufgrund der relativ
großen Unterschiede bei den absoluten Mittelwerten zwischen den Messreihen stellt die
prozentuale
Variabilität
eine
zuverlässigere
Größe
zur
Einschätzung
der
Reproduzierbarkeit eines Verfahrens als die absolute Variabilität dar.
Die Übereinstimmungsanalyse der drei Verfahren ist daraufhin graphisch in Gestalt von
Bland-Altmann-Diagrammen dargestellt. Bei diesen werden die absoluten Mittelwerte
gegen die prozentualen Differenzen der gemessenen Ventrikelvolumina aufgetragen.
4.1.1 Volumetrie des linken Ventrikels
Die Tabellen 4.1, 4.3, 4.5 und 4.7 stellen die herzphasenbezogenen Volumina des linken
Ventrikels (LV) gruppiert nach Intraobserver- und Interstudy-Untersuchung dar. In der
jeweils folgenden Tabelle (Tab. 4.2, 4.4, 4.6, 4.8) erfolgt eine statistische Beschreibung der
Messreihen. In Abb. 4.1, 4.2, 4.3 und 4.4 sind die prozentualen Konfidenzintervalle der
Messreihen innerhalb von Bland-Altmann-Diagrammen graphisch dargestellt. Neben der
30
Graphik ist stets die jeweilige 1,96-fache Standardabweichung der mittleren Differenz
angeführt.
Bei der Intraobserver-Untersuchung des linksventrikulären Volumens zeigten sich die mit
PBS gemessenen Werte in Endsystole (ESV) und Enddiastole (EDV) reliabler als die
Werte von Philips. In der Enddiastole war die Anwendung der exakten Regel bei PBS mit
einer etwas kleineren Intraobserver-Variabilität (3,7%) verbunden als die Anwendung der
50%-Regel bei PBS (4,0%). Die Intraobserver-Variabilität von Philips mit 50%-Regel
betrug hier 6,7%. In der Endsystole zeichnete bei PBS die 50%-Regel durch eine
geringgradig kleinere Intraobserver-Variabilität (9,7%) als die exakte Regel (10,2%) aus.
Die Intraobserver-Variabilität von Philips war in der Endsystole mit einer 1,96-fachen SD
der mittleren Differenz von 35,85% deutlich größer.
Bei der Interstudy-Untersuchung hingegen war in der Herzphase Enddiastole Philips
(12,1%) genauer als PBS mit exakter (15,5%) und 50%-Regel (15,0%). In der Herzphase
Endsystole wiederum zeigte sich PBS Philips überlegen. Mit exakter Regel betrug bei PBS
die 1,96 SD der mittleren Differenz 42,8%, unter Anwendung der 50%-Regel 44,6%. Bei
Philips betrug das Konfidenzintervall in der Endsystole 46,5%.
31
Tab. 4.1: LV-EDV Methodenvergleich Intraobserver-Variabilität
LV-EDV
Intraobserver-Variabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
135,7
89,4
182,6
142,9
127,0
134,7
103,8
99,1
94,3
95,9
136,2
132,5
94,4
89,3
93,5
112,4
135,4
92,2
183,5
140,4
127,5
133,6
102,5
99,5
93,7
93,3
136,9
132,3
95,2
89,1
98,7
112,8
PBS
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
144,8
89,4
182,6
142,9
127,0
130,7
103,8
99,1
92,4
95,9
142,5
132,5
94,4
95,0
91,4
120,5
143,7
92,2
183,5
140,4
127,5
129,7
102,5
99,5
91,9
93,3
144,3
132,3
95,2
95,5
96,7
124,2
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
174,3
107,1
193,0
153,1
144,2
147,8
131,3
112,7
119,5
107,6
160,4
152,5
106,4
108,2
113,4
138,7
168,1
107,8
187,2
147,4
145,3
151,1
136,1
113,3
121,2
106,9
160,3
164,5
113,1
113,9
119,6
140,2
Tab. 4.2: Beschreibende Statistik LV-EDV Intraobserver-Variabilität
LV-EDV
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
116,57 ± 26,17
0,997
<0,001
-0,18 ± 1,89
3,52
-3,88
-0,23 ± 1,88
3,45
-3,91
16
118,04 ± 26,76
0,997
<0,001
-0,47 ± 2,14
3,72
-4,66
0,48 ± 2,06
4,52
-3,56
16
136,44 ± 25,62
0,985
<0,001
-1,61 ± 4,93
8,05
-11,27
-1,45 ± 3,42
5,25
-8,15
32
SD = 1,88 %
1,96 SD = 3,68 %
SD = 2,06 %
1,96 SD = 4,04 %
SD = 3,42 %
1,96 SD = 6,70 %
Abb.
4.1:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für den linken Ventrikel (LV) in der Enddiastole nach Bland
und Altman
33
Tab. 4.3: LV-EDV Methodenvergleich Interstudy-Variabilität
LV-EDV
Interstudy-Variabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
2a
135,7
89,4
182,6
142,9
127,0
134,7
103,8
99,1
94,3
95,9
136,2
132,5
94,4
89,3
93,5
112,4
129,8
94,7
173,2
147,5
122,0
123,6
102,4
92,3
104,8
81,0
138,3
135,1
98,1
100,6
94,5
105,2
PBS
50%-Regel
[ml]
1a1
2a
144,8
89,4
182,6
142,9
127,0
130,7
103,8
99,1
92,4
95,9
142,5
132,5
94,4
95,0
91,4
120,5
138,2
94,7
173,2
140,7
115,6
123,6
102,4
92,3
114,1
86,8
138,3
135,1
98,1
100,6
94,5
115,1
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
2a
174,3
107,1
193,0
153,1
144,2
147,8
131,3
112,7
119,5
107,6
160,4
152,5
106,4
108,2
113,4
138,7
168,2
106,8
190,1
151,6
154,1
143,5
138,4
96,2
126,9
108,1
169,2
164,2
116,3
114,6
120,6
140,8
Tab. 4.4: Beschreibende Statistik LV-EDV Interstudy-Variabilität
LV-EDV
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
115,84 ± 25,20
0,957
<0,001
1,29 ± 7,66
16,30
-13,72
0,91 ± 7,41
15,43
-13,61
16
117,13 ± 24,99
0,955
<0,001
1,35 ± 8,27
17,56
-14,86
0,68 ± 7,67
15,71
-14,35
16
136,87 ± 26,54
0,960
<0,001
-2,47 ± 7,55
12,35
-17,26
-1,77 ± 6,15
10,28
-13,05
34
SD = 7,41 %
1,96 SD = 14,52 %
SD = 7,67 %
1,96 SD = 15,03 %
SD = 6,15 %
1,96 SD = 12,05 %
Abb. 4.2: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für den linken Ventrikel (LV) in der Enddiastole nach Bland und Altman
35
Tab. 4.5: LV-ESV Methodenvergleich Intraobserver-Variabilität
LV-ESV
Intraobserver-Variabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
33,2
19,4
46,4
39,9
44,8
28,8
33,1
23,3
22,2
21,4
49,2
30,2
29,0
27,2
21,0
31,6
33,0
20,0
48,9
40,6
47,2
28,0
33,2
22,6
22,8
20,6
48,4
34,2
28,9
28,3
23,8
34,9
PBS
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
33,2
19,4
46,4
39,9
44,8
28,8
33,1
23,3
26,3
21,4
49,2
30,2
29,0
20,5
21,0
34,6
33,0
20,0
48,9
40,6
47,2
28,0
33,2
22,6
26,2
20,6
48,4
34,2
28,9
21,5
23,8
34,9
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
37,7
21,7
44,0
41,6
46,9
31,0
38,7
23,3
28,0
22,6
50,8
34,0
31,5
28,8
27,7
35,5
38,2
22,2
40,8
40,1
50,8
32,7
39,0
23,6
27,9
14,8
51,8
33,4
20,1
21,5
35,8
37,3
Tab. 4.6: Beschreibende Statistik LV-ESV Intraobserver-Variabilität
LV-ESV
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 [ml]
Differenz – 1,96 [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
31,75 ± 9,57
0,987
<0,001
-0,92 ± 1,59
2,21
-4,04
-2,80 ± 5,22
7,43
-13,03
16
31,66 ± 9,74
0,989
<0,001
-0,68 ± 1,48
2,22
-3,58
-2,09 ± 4,94
7,59
-11,77
16
33,56 ± 9,53
0,902
<0,001
0,86 ± 4,72
10,11
-8,38
4,81 ± 18,29
40,66
-31,04
36
SD = 5,22 %
1,96 SD = 10,23 %
SD = 4,94 %
1,96 SD = 9,68 %
SD = 18,29 %
1,96 SD = 35,85 %
Abb.
4.3:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für den linken Ventrikel (LV) in der Endsystole nach Bland
und Altman
37
Tab. 4.7: LV-ESV Methodenvergleich Interstudy-Variabilität
LV-ESV
Interstudy-Variabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
2a
33,2
19,4
46,4
39,9
44,8
28,8
33,1
23,3
22,2
21,4
49,2
30,2
29,0
27,2
21,0
31,6
35,8
20,2
32,1
38,7
51,4
29,6
28,3
15,4
19,0
14,9
52,0
34,4
26,2
22,0
31,8
34,8
PBS
50%-Regel
[ml]
1a1
2a
33,2
19,4
46,4
39,9
44,8
28,8
33,1
23,3
26,3
21,4
49,2
30,2
29,0
20,5
21,0
34,6
31,2
20,2
32,1
38,7
43,0
29,6
28,3
15,4
19,0
13,1
52,0
34,4
26,2
22,0
31,8
34,8
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
2a
37,7
21,7
44,0
41,6
46,9
31,0
38,7
23,3
28,0
22,6
50,8
34,0
31,5
28,8
27,7
35,5
40,6
21,0
21,5
35,6
50,7
32,7
34,4
13,5
18,0
15,7
52,6
31,4
28,2
21,4
27,0
38,2
Tab. 4.8: Beschreibende Statistik LV-ESV Interstudy-Variabilität
LV-ESV
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
30,85 ± 9,81
0,831
<0,001
-0,88 ± 6,17
11,21
-12,97
5,09 ± 21,82
47,86
-37,68
16
30,40 ± 9,45
0,826
<0,001
1,83 ± 5,89
13,38
-9,72
7,68 ± 22,75
52,27
-36,91
16
32,07 ± 9,76
0,819
<0,001
3,83 ± 6,73
17,02
-9,36
15,74 ± 23,73
62,25
-30,77
38
SD = 21,82 %
1,96 SD = 42,77 %
SD = 22,75 %
1,96 SD = 44,59 %
SD = 23,73 %
1,96 SD = 46,51 %
Abb. 4.4: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für den linken Ventrikel (LV) in der Endsystole nach Bland und Altman
39
4.1.2 Ejektionsfraktionen
Die Ejektionsfraktionen (EF) werden als abgeleitete Größen aufgrund ihrer großen
Bedeutung im klinischen Alltag gesondert betrachtet. Sortiert nach Intraobserver- und
Interstudy-Untersuchung, sind sie den Tab. 4.9 und 4.11 zu entnehmen. Tab. 4.10 und 4.12
beinhalten die statistische Beschreibung der Messreihen. Während bei der IntraobserverUntersuchung PBS mit exakter Regel (2,7%) und 50%-Regel (2,5%) kleinere
Konfidenzintervalle zeigt als Philips (8,8%), wird diese Überlegenheit bei der InterstudyUntersuchung
aufgehoben.
Hier
zeigt
Philips
(9,8%)
tendenziell
engere
Konfidenzintervalle als PBS-exakte Regel (11,2%) und PBS-50%-Regel (10,2%). Die
Absolutwerte sind bei Philips stets um etwa 3% größer.
Tab. 4.9: Ejektionsfraktion (EF) Methodenvergleich Intraobserver-Variabilität
Ejektionsfraktion (EF)
Intraobserver-Variabilität (%)
PBS
ex. Regel
1a1
1a2
PBS
50%-Regel
1a1
1a2
Philips
50%-Regel
1a1
1a2
76
78
75
72
65
79
68
76
76
78
64
77
69
70
78
72
77
78
75
72
65
78
68
76
72
78
65
77
69
78
77
71
78
80
77
73
67
79
71
79
77
79
68
78
70
73
76
74
76
78
73
71
63
79
68
77
76
78
65
74
70
68
76
69
77
78
73
71
63
78
68
77
71
78
66
74
70
77
75
72
77
79
78
73
65
78
71
79
77
86
68
80
82
81
70
73
Tab. 4.10: Beschreibende Statistik Ejektionsfraktion (EF) Intraobserver-Variabilität
Ejektionsfraktion
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [%]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [%]
Differenz + 2 SD [%]
Differenz – 2 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
72,94 ± 9,86
0,960
<0,001
0,75 ± 1,39
3,53
-2,03
16
73,25 ± 4,62
0,963
<0,001
0,50 ± 1,26
3,02
-2,52
16
75,63 ± 4,55
0,634
0,011
-1,27 ± 4,48
7,69
-10,23
40
Tab. 4.11: Ejektionsfraktion (EF) Methodenvergleich Interstudy-Variabilität
Ejektionsfraktion (EF)
Intraobserver-Variabilität (%)
PBS
ex. Regel
1a1
2a
PBS
50%-Regel
1a1
2a
Philips
50%-Regel
1a1
2a
76
78
75
72
65
79
68
76
76
78
64
77
69
70
78
72
77
78
75
72
65
78
68
76
72
78
65
77
69
78
77
71
78
80
77
73
67
79
71
79
77
79
68
78
70
73
76
74
72
79
81
74
58
76
72
83
82
82
62
75
73
78
66
67
77
79
81
72
63
76
72
83
83
85
62
75
73
78
66
70
76
80
89
77
67
77
75
86
86
85
69
81
76
81
73
Tab. 4.12: Beschreibende Statistik Ejektionsfraktion (EF) Interstudy-Variabilität
Ejektionsfraktion
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [%]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
73,53 ± 5,88
0,641
0,007
-0,44 ± 5,69
10,71
-11,59
16
74,09 ± 5,36
0,666
0,005
-1,19 ± 5,22
9,04
-11,42
16
76,7 ± 4,98
0,736
0,002
-3,37 ± 4,30
5,06
-11,8
41
4.1.3 Volumetrie des rechten Ventrikels
Am rechten Ventrikel (RV) wurden Messreihen zur Untersuchung der IntraobserverReproduzierbarkeit in den Herzphasen Enddiastole (Tab. 4.13) und Endsystole (Tab. 4.17)
und zur Untersuchung der Interstudy-Variabilität ebenfalls in den Herzphasen Enddiastole
(Tab. 4.15) und Endsystole (Tab. 4.19) vorgenommen. Da die exakte Regel wie die 50%Regel lediglich für den linken Ventrikel gelten, waren bei der Untersuchung des rechten
Ventrikels jeweils nur zwei Messreihen erforderlich. In der jeweils folgenden Tabelle
(Tab. 4.14, 4.16, 4.18, 4.20) erfolgt jeweils eine statistische Beschreibung der Messungen.
In Abb. 4.5, 4.6, 4.7 und 4.8 sind die prozentualen Konfidenzintervalle der Messreihen
innerhalb von Bland-Altmann-Diagrammen graphisch dargestellt.
Bei der Intraobserver-Untersuchung sind die mit dem Auswertesystem PBS erhobenen
Werte sowohl in Enddiastole als auch in Endsystole reliabler als die Werte von Philips. In
der Herzphase Enddiastole beträgt das Intraobserver-Konfidenzntervall von PBS 5,3%,
von
Philips
11,1%,
in
der
Herzphase
Endsystole
lautet
das
Intraobserver-
Konfidenzintervall von PBS 9,9% von Philips dagegen 29,4%. Bei der InterstudyUntersuchung kehrt sich dieses Verhältnis um: enddiastolisch beträgt das InterstudyKonfidenzintervall von PBS 25,7%, von Philips 18,0%; endsystolisch lautet das
Interstudy-Konfidenzintervall von PBS 46,3%, von Philips 36,8%.
42
Tab. 4.13: RV-EDV Methodenvergleich Intraobserver-Variabilität
RV-EDV
IntraobserverVariabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
134,4
77,0
182,6
161,1
118,6
105,1
72,5
111,2
100,9
101,4
124,9
125,8
114,5
93,2
104,5
129,5
135,5
80,6
189,5
161,5
120,3
104,0
72,7
109,0
104,0
97,4
125,4
124,9
114,8
92,4
112,1
128,9
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
191,7
100,6
206,1
172,6
130,9
151,8
112,3
124,3
154,9
116,0
173,3
153,7
128,3
112,8
131,5
153,7
189,2
100,2
206,8
182,7
134,4
145,7
111,5
127,3
151,6
112,9
189,5
174,1
136,7
107,6
150,9
153,4
Tab. 4.14: Beschreibende Statistik RV-EDV Intraobserver-Variabilität
RV-EDV
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert
± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
Philips
50%-Regel
16
116,57
± 28,47
0,995
<0,001
-0,99 ± 3,06
5,01
-6,99
-0,79 ± 2,69
4,48
-6,06
16
146,53
± 31,23
0,965
<0,001
-3,75 ± 8,63
13,16
-20,66
-2,26 ± 5,66
8,83
-13,35
43
SD = 2,69 %
1,96 SD = 5,27 %
SD = 5,66 %
1,96 SD = 11,09 %
Abb.
4.5:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für den rechten Ventrikel (RV) in der Enddiastole nach Bland
und Altman
44
Tab. 4.15: RV-EDV Methodenvergleich Interstudy-Variabilität
RV-EDV
InterstudyVariabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
134,4
77,0
182,6
161,1
118,6
105,1
72,5
111,2
100,9
101,4
124,9
125,8
114,5
93,2
104,5
129,5
130,1
106,6
200,2
158,3
110,3
105,2
84,1
107,4
120,7
85,2
120,0
131,9
108,3
85,5
107,9
104,3
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
191,7
100,6
206,1
172,6
130,9
151,8
112,3
124,3
154,9
116,0
173,3
153,7
128,3
112,8
131,5
153,7
168,5
118,3
226,6
175,2
148,7
152,0
126,4
114,2
155,6
101,4
175,8
172,0
144,7
110,3
139,9
164,4
Tab. 4.16 : Beschreibende Statistik RV-EDV Interstudy-Variabilität
RV-EDV
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
Philips
50%-Regel
16
116,35 ± 27,82
0,884
<0,001
-0,55 ± 13,87
26,63
-27,73
-0,58 ± 13,31
25,51
-26,67
16
147,14 ± 30,37
0,914
<0,001
-4,97 ± 12,95
20,42
-30,35
-3,30 ± 9,17
14,67
-21,27
45
SD = 13,21 %
1,96 SD = 26,09 %
SD = 9,17 %
1,96 SD = 17,97 %
Abb. 4.6: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für den rechten Ventrikel (RV) in der Enddiastole nach Bland und Altman
46
Tab. 4.17: RV-ESV Methodenvergleich Intraobserver-Variabilität
RV-ESV
InterstudyVariabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
40,6
27,9
73,2
66,3
47,3
30,0
22,0
48,7
50,0
30,4
57,3
59,7
57,8
32,5
45,2
44,5
41,8
29,8
80,2
67,4
48,5
27,1
21,4
45,7
50,7
29,6
57,4
62,5
58,2
32,3
49,3
44,9
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
62,5
45,8
82,6
76,3
47,0
53,3
34,6
43,7
68,3
43,0
82,6
82,5
75,0
37,3
68,4
57,9
76,7
40,4
85,9
74,0
58,9
62,1
40,4
46,5
60,0
40,0
92,7
69,7
57,2
44,2
80,0
62,2
Tab. 4.18: Beschreibende Statistik RV-ESV Intraobserver-Variabilität
RV-ESV
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
Philips
50%-Regel
16
46,26 ± 15,40
0,992
<0,001
-0,84 ± 2,44
3,95
-5,62
-1,04 ± 5,07
8,9
-10,98
16
60,99 ± 16,24
0,847
<0,001
-1,88 ± 9,35
16,45
-20,21
-3,47 ± 14,98
25,89
-32,83
47
SD = 5,07 %
1,96 SD = 9,94 %
SD = 14,98 %
1,96 SD = 29,36 %
Abb.
4.7:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für den rechten Ventrikel (RV) in der Endsystole nach Bland
und Altman
48
Tab. 4.19: RV-ESV Methodenvergleich Interstudy-Variabilität
RV-ESV
InterstudyVariabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
40,6
27,9
73,2
66,3
47,3
30,0
22,0
48,7
50,0
30,4
57,3
59,7
57,8
32,5
45,2
44,5
38,9
38,6
70,2
69,5
50,0
33,4
22,7
28,5
34,4
20,0
54,0
60,1
43,4
30,7
61,9
39,7
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
62,5
45,8
82,6
76,3
47,0
53,3
34,6
43,7
68,3
43,0
82,6
82,5
75,0
37,3
68,4
57,9
79,5
43,1
85,0
76,5
63,5
64,6
34,7
41,4
53,4
33,8
81,0
72,4
61,1
43,4
87,1
79,3
Tab. 4.20: Beschreibende Statistik RV-ESV Interstudy-Variabilität
RV-ESV
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
Philips
50%-Regel
16
44,67 ± 14,54
0,810
<0,001
2,34 ± 9,49
20,94
-16,27
6,40 ± 23,64
52,73
-39,93
16
61,27 ± 16,79
0,786
<0,001
-2,44 ± 11,72
20,53
-25,42
-3,21 ± 18,77
33,58
-40,00
49
SD = 23,64 %
1,96 SD = 46,33 %
SD = 18,77 %
1,96 SD = 36,79 %
1,96 SD = 36,79 %
Abb.
4.8:
Übereinstimmungsanalyse
der
Interstudy-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für den rechten Ventrikel (RV) in der Endsystole nach Bland
und Altman
50
4.1.4 Volumetrie des linken Atriums
Die Tabellen 4.21, 4.23, 4.25 und 4.27 stellen die herzphasenbezogenen Volumina des
linken Vorhofes (LA) gruppiert nach Intraobserver- und Interstudy-Untersuchung dar. In
der jeweils folgenden Tabelle (Tab. 4.22, 4.24, 4.26, 4.28) erfolgt eine statistische
Beschreibung der Messreihen. In Abb. 4.9, 4.10, 4.11 und 4.12 sind die prozentualen
Konfidenzintervalle der Messreihen innerhalb von Bland-Altmann-Diagrammen graphisch
dargestellt.
Bei der Intraobserver-Untersuchung des Volumens vom linken Vorhof in der Enddiastole
erbringt das Auswertetool PBS unter Verwendung der exakten Regel mit einem
Konfidenzintervall von 4,9% das reliabelste Ergebnis. Die 1,96-fache Standardabweichung
der mittleren Differenz beträgt bei PBS-50%-Regel 6,6%, bei Philips mehr als das
Doppelte dieses Wertes (14,8%). Dagegen ist Philips bei der Intraobserver-Untersuchung
in der Endsystole mit einem Konfidenzintervall von 4,5% reliabler als PBS-exakte Regel
und PBS-50%-Regel (jeweils 6,1%).
Bei der Interstudy-Untersuchung der linken Vorhofvolumina erbrachte PBS die am besten
reproduzierbaren Ergebnisse in beiden betrachteten Herzphasen. Dabei zeigte sich unter
Anwendung der 50%-Regel jeweils eine geringgradig bessere Reproduzierbarkeit als unter
Anwendung der exakten Regel. In der Endsystole betrug die Interstudy-Variabilität von
PBS-exakte Regel 24,6%, von PBS-50%-Regel 24,4%, von Philips-50%-Regel deutlich
größere 35,3%. In der Herzphase Enddiastole betrug die Interstudy-Variabilität von PBSexakte Regel 20,3%, von PBS-50%-Regel 19,3%, von Philips-50%-Regel 25,9%.
Bei der Volumenquantifizierung der Vorhöfe war keine deutliche Überschätzung der
Volumina durch Philips in Relation zu den mit PBS erhobenen Werten erkennbar.
51
Tab. 4.21: LA-EDV Methodenvergleich Intraobserver-Variabilität
LA-EDV
Intraobserver-Variabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
83,2
42,9
62,4
65,7
42,7
64,5
60,6
31,9
44,1
26,2
37,6
56,9
42,1
27,9
30,7
50,2
82,6
43,8
64,1
64,8
39,9
64,6
60,1
31,6
44,4
25,9
38,3
56,8
42,3
28,6
32,1
50,8
PBS
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
74,6
42,9
62,4
65,7
42,7
68,4
60,6
31,9
45,7
26,2
29,5
56,9
42,1
22,5
33,0
42,2
74,5
43,8
64,1
64,8
39,9
68,4
60,1
31,6
45,0
25,9
29,6
56,8
42,3
22,4
34,9
46,0
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
77,2
46,6
62,5
57,1
44,0
69,8
68,6
34,1
34,2
26,8
56,5
40,3
24,6
33,4
43,4
77,0
46,6
60,4
57,9
42,1
66,6
68,0
34,3
33,2
24,9
54,4
33,8
29,3
33,3
48,7
Tab. 4.22: Beschreibende Statistik LA-EDV Intraobserver-Variabilität
LA-EDV
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
48,13 ± 16,09
0,996
<0,001
-0,07 ± 1,05
1,99
-2,13
-0,25 ± 2,49
4,63
-5,13
16
46,79 ± 16,16
0,992
<0,001
-0,18 ± 1,44
2,64
-2,99
-0,40 ± 3,35
6,17
-6,97
15
47,65 ± 16,23
0,985
<0,001
0,57 ± 2,88
6,21
-5,07
0,98 ± 7,85
16,37
-14,41
52
SD = 2,49 %
1,96 SD = 4,88 %
SD = 3,35 %
1,96 SD = 6,57 %
SD = 7,85 %
1,96 SD = 15,39 %
Abb.
4.9:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für das linke Atrium (LA) in der Enddiastole nach Bland und
Altman
53
Tab. 4.23: LA-EDV Methodenvergleich Interstudy-Variabilität
LA-EDV
Interstudy-Variabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
83,2
42,9
62,4
65,7
42,7
64,5
60,6
31,9
44,1
26,2
37,6
56,9
42,1
27,9
30,7
50,2
82,5
44,4
61,7
56,2
40,1
58,0
51,2
26,7
55,3
27,0
31,4
51,3
36,1
28,4
32,5
60,4
PBS
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
74,6
42,9
62,4
65,7
42,7
68,4
60,6
31,9
45,7
26,2
29,5
56,9
42,1
22,5
33,0
42,2
74,3
44,4
62,7
61,4
44,9
58,0
51,2
26,7
46,0
22,9
31,4
51,3
36,1
28,4
32,5
51,2
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
77,2
46,6
62,5
57,1
44,0
69,8
68,6
34,1
34,2
26,8
56,5
40,3
24,6
33,4
43,4
76,2
38,2
60,5
68,7
37,6
53,1
57,2
33,6
43,5
29,9
51,8
35,9
33,0
33,0
57,0
Tab. 4.24: Beschreibende Statistik LA-EDV Interstudy-Variabilität
LA-EDV
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
47,28 ± 15,70
0,928
<0,001
1,65 ± 6,08
13,56
-10,26
3,36 ± 12,53
27,92
-21,20
16
45,96 ± 15,25
0,947
<0,001
1,49 ± 5,24
11,76
-8,77
2,54 ± 12,44
26,92
-21,84
15
47,61 ± 14,90
0,864
<0,001
0,66 ± 8,65
16,91
-16,23
-0,89 ± 18,02
34,46
-36,21
54
SD = 12,53 %
1,96 SD = 24,56 %
SD = 12,44 %
1,96 SD = 24,38 %
SD = 18,02 %
1,96 SD = 35,32 %
Abb. 4.10: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für das linke Atrium (LA) in der Enddiastole nach Bland und Altman
55
Tab. 4.25: LA-ESV Methodenvergleich Intraobserver-Variabilität
LA-ESV
Intraobserver-Variabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
146,2
79,2
131,4
114,2
79,9
119,3
92,4
74,7
69,9
61,1
65,4
115,5
71,2
68,7
68,2
97,0
144,5
79,7
135,1
112,9
80,2
122,4
92,1
78,0
71,2
59,8
62,3
111,4
73,7
68,7
73,6
96,4
PBS
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
146,2
79,3
131,4
114,2
79,9
119,3
92,4
74,7
65,8
61,1
65,4
115,5
71,2
75,1
68,2
97,0
144,5
79,7
135,1
112,9
80,2
122,4
92,1
78,0
67,1
59,8
62,3
111,4
73,7
75,4
73,6
96,4
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
139,8
79,8
128,3
105,3
84,8
117,0
105,5
75,6
59,5
60,5
112,2
74,5
71,5
68,3
88,9
146,2
83,2
126,9
106,6
86,8
117,8
104,7
77,5
59,6
62,5
118,6
77,5
76,0
71,2
93,8
Tab. 4.26: Beschreibende Statistik LA-ESV Intraobserver-Variabilität
LA-ESV
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
91,13 ± 26,43
0,995
<0,001
-0,48 ± 2,60
4,61
-5,57
-0,61 ± 3,11
5,49
-6,71
16
91,29 ± 26,35
0,995
<0,001
-0,49 ± 2,59
4,59
-5,58
-0,63 ± 3,11
5,47
-6,73
15
92,68 ± 25,18
0,996
<0,001
-2,49 ± 2,37
2,31
-6,98
-2,80 ± 2,31
1,73
-7,33
56
SD = 3,11 %
1,96 SD = 6,10 %
SD = 3,11 %
1,96 SD = 6,10 %
SD = 2,31 %
1,96 SD = 4,53 %
Abb.
4.11:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für das linke Atrium (LA) in der Endsystole nach Bland und
Altman
57
Tab. 4.27: LA-ESV Methodenvergleich Interstudy-Variabilität
LA-ESV
Interstudy-Variabilität
PBS
ex. Regel
[ml]
1a1
1a2
146,2
79,2
131,4
114,2
79,9
119,3
92,4
74,7
69,9
61,1
65,4
115,5
71,2
68,7
68,2
97,0
134,0
76,8
134,5
110,3
67,6
104,9
90,7
71,7
86,7
56,7
73,2
109,1
64,7
79,4
64,3
86,1
PBS
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
146,2
79,3
131,4
114,2
79,9
119,3
92,4
74,7
65,8
61,1
65,4
115,5
71,2
75,1
68,2
97,0
139,1
76,8
134,5
110,3
75,6
104,9
90,7
71,7
86,7
58,8
73,2
109,1
64,7
79,4
64,3
86,1
Philips
50%-Regel
[ml]
1a1
1a2
139,8
79,8
128,3
105,3
84,8
117,0
105,5
75,6
59,5
60,5
112,2
74,5
71,5
68,3
88,9
142,3
73,7
128,7
114,9
77,5
98,8
106,3
67,4
87,3
55,3
125,2
67,9
76,5
65,1
93,2
Tab. 4.28: Beschreibende Statistik LA-ESV Interstudy-Variabilität
LA-ESV
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
ex. Regel
PBS
50%-Regel
Philips
50%-Regel
16
89,53 ± 24,99
0,946
<0,001
2,73 ± 8,89
19,70
-14,25
2,61 ± 10,36
22,92
-17,7
16
90,08 ± 24,05
0,952
<0,001
1,93 ± 8,16
17,92
-14,07
1,64 ± 9,83
20,91
-17,63
15
91,72 ± 25,21
0,939
<0,001
-0,57 ± 10,85
19,94
-21,18
-0,24 ± 13,23
25,69
-26,17
58
SD = 10,36 %
1,96 SD = 20,31 %
SD = 9,83 %
1,96 SD = 19,27 %
SD = 13,23 %
1,96 SD = 25,93 %
Abb. 4.12: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für das linke Atrium (LA) in der Endsystole nach Bland und Altman
59
4.1.5 Bestimmung der linksventrikulären Myokardmasse durch Volumetrie
Tabelle 4.29 und 4. 31 geben die Messreihe zur Untersuchung der Reproduzierbarkeit der
Myokardmasse des linken Ventrikels mit PBS und Philips wieder. Die Epikontur wurde
bei PBS und bei Philips manuell definiert, die Definition der Epikontur erfolgte bei PBS
automatisch, bei Philips manuell. Bei der Auswertung mit PBS wurden die Fläche der
intrakavitär lokalisierten Papillarmuskeln und Trabekel bei der Berechnung der
Myokardvolumina bzw. der aus ihnen abgeleiteten Myokardmassen berücksichtigt, bei der
Auswertung mit Philips wurden die Fläche der Papillarmuskeln dagegen nicht
quantifiziert. Entsprechend wurden mit PBS größere Absolutwerte der linksventrikulären
Myokardmasse gemessen. Bei der Intraobserver-Untersuchung betrug der Anteil der
Papillarmuskeln 11,6 g oder 10,1% der Gesamtmyokardmasse, der der InterstudyUntersuchung 11,3 g oder 9,6% der Gesamtmyokardmasse.
Tabelle 4.30 und 4.32 zeigen die statistische Beschreibung der Messungen. In Abb. 4.13
und Abb. 4.14 sind die prozentualen Konfidenzintervalle der Messreihen innerhalb von
Bland-Altmann-Diagrammen graphisch dargestellt.
Sowohl bei der Intraobserver-
Untersuchung (8,6% vs. 12,5%) als auch bei der Interstudy-Untersuchung (14,1% vs.
15,4%) zeigt sich eine größere Reliabilität für die Auswertung mit dem System PBS.
60
Tab.
4.29:
Linksventrikuläre
Myokardmasse
(MM)
Methodenvergleich
Intraobserver-Variabilität
MM
IntraobserverVariabilität
PBS
[g]
1a1
147,6
82,1
156,6
163,1
122,6
128,7
128,6
84,9
123,2
89,8
129,4
121,4
69,1
78,4
121,4
93,4
1a2
144,6
80,2
146,2
161,0
120,6
133,8
131,9
89,6
124,1
93,4
128,3
123,0
74,9
79,7
112,6
88,0
Philips
[g]
1a1
1a2
113,5
59,8
130,0
147,1
98,2
108,6
104,8
72,8
113,8
73,7
117,0
103,2
66,2
61,2
98,2
78,0
130,3
67,5
146,3
161,5
118,4
141,7
127,3
85,3
121,9
81,9
121
114,8
80,6
67
110
79,4
Tab. 4.30: Beschreibende Statistik linksventrikuläre Myokardmasse (MM)
Intraobserver-Variabilität
MM
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert
± SD [g]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [g]
Differenz + 1,96 SD [g]
Differenz – 1,96 SD [g]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
Philips
16
114,76
± 27,76
0,987
<0,001
0,53 ± 4,78
9,90
-8,85
0,07 ± 4,40
8,69
-8,55
16
103,16
± 27,28
0,968
<0,001
-13,05 ± 7,84
2,31
-28,41
-12,53 ± 6,35
-0,08
-24,98
61
SD = 4,40 %
1,96 SD = 8,62 %
SD = 6,35 %
1,96 SD = 12,45 %
Abb.
4.13:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und
Altman
62
Tab. 4.31: Linksventrikuläre Myokardmasse (MM) Methodenvergleich InterstudyVariabilität
MM
InterstudyVariabilität
PBS
[g]
1a1
147,6
82,1
156,6
163,1
122,6
128,7
128,6
84,9
123,2
89,8
129,4
121,4
69,1
78,4
121,4
93,4
2a
145,6
77,7
152,6
162,6
120,0
137,7
131,3
90,8
135,7
107,8
135,0
135,6
82,5
77,4
118,7
98,8
Philips
[g]
1a1
2a
113,5
59,8
130,0
147,1
98,2
108,6
104,8
72,8
113,8
73,7
117,0
103,2
66,2
61,2
98,2
78,0
140,4
67
156,4
175,6
136,4
138,8
114,5
87,7
126,3
86,2
138,8
133,3
82,2
60,6
110,4
88,1
Tab. 4.32: Beschreibende Statistik linksventrikuläre Myokardmasse (MM)
Interstudy-Variabilität
MM
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert
± SD [g]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [g]
Differenz + 1,96 SD [g]
Differenz – 1,96 SD [g]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
Philips
16
117,19
± 27,79
0,968
<0,001
-4,34 ± 7,29
9,95
-18,64
-4,16 ± 7,20
9,95
-18,27
16
105,90
± 29,32
0,970
<0,001
-18,54 ± 10,57
2,17
-29,25
-16,63 ± 7,87
-1,2
-32,06
63
SD = 7,20 %
1,96 SD = 14,11
SD = 7,87%
1,96 SD = 15,43 %
Abb. 4.14: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und Altman
64
4.2 Reliabilitätsanalyse der Modellverfahren
4.2.1 Reliabilitätsanalyse der Surrogatmodelle zur Berechnung des Vorhofvolumens
In den Tabellen 4.33 und 4.34 sind die für die modellbasierte Bestimmung der Volumina
des linken Vorhofes erforderlichen Diameter wiedergegeben. Die Diameter wurden
entsprechend der Messvorschrift in der Herzzyklusphase Endsystole in einem Zwei- und
einem Vierkammerblick erhoben. Sie wurden in echokardiographisch etablierte
Surrogatformeln (Flächen-Längen-Modell und Ellipsoid-Modell) eingesetzt. Die auf diese
Weise bestimmten Volumina sind in Tab. 4.35 und 4.37 sortiert nach Intraobserver- bzw.
Interstudy-Untersuchung wiedergegeben. Den Messreihen folgt jeweils eine Tabelle (Tab.
4.36, 4.38) mit beschreibender Statistik. In Abb. 4.15 und 4.16 sind die prozentualen
Konfidenzintervalle der Messreihen innerhalb von Bland-Altmann-Diagrammen graphisch
dargestellt.
65
Tab. 4.33: Rohdaten Vorhofflächen und Vorhofdiameter im Vierkammerblick in der
Herzphase Endsystole
Vierkammerblick Endsystole
Fläche
[cm²]
1a1
21,67
21,93
28,86
27,80
26,90
21,79
26,93
24,14
19,08
16,47
19,88
21,71
18,11
19,09
21,03
25,93
lange Achse
[mm]
1a2
22,09
15,40
33,47
28,07
28,70
19,67
26,86
23,99
19,76
15,93
21,92
22,65
20,06
19,13
20,47
27,68
2a1
24,23
14,78
31,89
23,80
25,37
19,53
25,37
21,38
21,89
16,33
18,99
21,50
19,47
18,90
19,27
26,25
1a1
55
60
72
66
61
48
68
57
60
48
52
51
45
54
57
65
1a2
57
42
61
66
58
41
67
59
62
50
60
51
53
60
59
68
kurze Achse
[mm]
2a1
57
44
70
70
54
43
65
57
66
57
55
52
62
59
61
61
1a1
43
34
49
45
46
49
42
49
39
42
41
45
32
39
43
44
1a2
43
34
58
47
50
54
42
46
39
38
42
51
37
37
41
45
2a1
46
33
56
48
47
49
40
42
42
30
40
46
35
37
40
46
Tab. 4.34: Rohdaten Vorhofflächen und Vorhofdiameter im Zweikammerblick in der
Herzphase Endsystole
Zweikammerblick Endsystole
Fläche
[cm²]
1a1
34,38
23,42
27,41
19,68
21,24
19,50
27,85
15,06
18,55
11,58
21,31
17,17
21,98
8,93
17,59
26,49
lange Achse
[mm]
1a2
33,42
10,53
26,76
19,69
21,83
20,38
27,52
15,34
21,31
11,46
25,47
15,17
21,78
14,02
16,79
26,88
2a1
33,20
15,10
30,20
16,21
24,41
16,32
27,63
19,03
21,38
25,54
23,36
13,69
18,26
21,66
15,80
23,70
1a1
69
69
60
52
49
45
59
39
57
28
48
45
51
29
43
68
1a2
69
36
61
55
49
46
60
42
68
29
62
37
52
49
44
68
66
kurze Achse
[mm]
2a1
65
40
55
44
52
39
64
61
63
62
52
45
44
57
54
66
1a1
58
39
50
45
48
55
46
44
37
48
47
43
52
33
44
47
1a2
59
25
56
45
50
56
48
49
38
49
51
51
49
31
40
48
2a1
59
40
62
45
45
51
44
37
36
52
50
32
45
47
32
48
Tab. 4.35: LA-Volumen Surrogatformeln Intraobserver-Variabilität
Surrogat Vorhof
IntraobserverVariabilität
FlächenLängenMethode
[ml]
1a1
1a2
EllipsoidMethode
[ml]
1a1
1a2
102,1
67,7
101,9
78,8
88,3
77,7
100,4
64,4
51,4
42,7
72,0
66,0
70,5
34,9
62,9
87,8
71,7
41,6
92,3
70,0
70,4
67,7
68,7
64,3
45,3
50,6
52,4
51,6
39,2
36,3
56,4
70,3
75,6
18,7
103,6
73,0
75,8
64,8
70,6
69,6
48,1
48,7
67,2
69,4
50,3
36,0
50,6
76,8
99,6
35,3
124,8
77,7
99,5
78,3
98,9
61,9
55,1
39,3
77,8
66,4
70,7
41,8
56,7
93,0
Tab. 4.36: Beschreibende Statistik für die Intraobserver-Reproduzierbarbeit der mit
den Surrogatformeln berechneten LA-Volumina
Surrogat linker Vorhof im
Vergleich mit PBS-exakt
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
Exakte
Regel
FlächenLängenMethode
EllipsoidMethode
16
91,13 ± 26,43
0,995
<0,001
-0,48 ± 2,60
4,61
-5,57
-0,61 ± 3,11
5,49
-6,61
16
73,32 ± 22,07
0,902
<0,001
-0,46 ± 11,21
21,51
-22,43
1,17 ± 18,54
37,51
-35,17
16
60,86 ± 16,93
0,887
<0,001
-3,13 ± 9,44
15,37
-21,63
-2,31 ± 23,59
43,93
-48,55
67
SD = 18,54 %
1,96 SD = 36,34 %
SD = 23,54 %
1,96 SD = 46,14 %
Abb.
4.15:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
Surrogatverfahren für den linken Vorhof (LA) nach Bland und Altman
68
der
Tab. 4.37: LA-Volumen Surrogatformeln Interstudy-Variabilität
Surrogat Vorhof
InterstudyVariabilität
FlächenLängenMethode
[ml]
1a1
1a2
EllipsoidMethode
[ml]
1a1
1a2
102,1
67,7
101,9
78,8
88,3
77,7
100,4
64,4
51,4
42,7
72,0
66,0
70,5
34,9
62,9
87,8
71,7
41,6
92,3
70,0
70,4
67,7
68,7
64,3
45,3
50,6
52,4
51,6
39,2
36,3
56,4
70,3
80,9
30,3
127,1
79,1
59,7
56,2
59,8
46,3
52,2
46,5
57,5
40,0
51,1
53,7
40,8
70,4
112,1
45,2
131,0
57,5
99,3
66,1
92,4
58,6
61,7
59,6
70,5
51,6
57,0
60,0
45,0
83,3
Tab. 4.38: Beschreibende Statistik für die Interstudy-Reproduzierbarbeit der mit
den Surrogatformeln berechneten LA-Volumina
Surrogat linker Vorhof im
Vergleich mit PBS-exakt
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert ± SD [ml]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz ± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [ml]
Differenz – 1,96 SD [ml]
Differenz ± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz – 1,96 SD [%]
PBS
Exakte
Regel
FlächenLängenMethode
EllipsoidMethode
16
89,53 ± 24,99
0,946
<0,001
2,73 ± 8,89
19,70
-14,25
2,61 ± 10,36
22,92
-17,70
16
72,51 ± 21,09
0,751
0,001
1,16 ± 16,31
33,13
-30,81
2,56 ± 25,99
53,50
-48,38
16
59,39 ± 17,81
0,781
<0,001
-0,18 ± 14,30
27,85
-28,21
2,13 ± 23,53
48,25
-43,99
69
SD = 25,99 %
1,96 SD = 50,94 %
SD = 25,53 %
1,96 SD = 46,12 %
Abb.
4.16:
Übereinstimmungsanalyse
der
Interstudy-Variabilitäten
Surrogatverfahren für den linken Vorhof (LA) nach Bland und Altman
70
der
4.2.2
Reliabilitätsanalyse
der
Surrogatmodelle
zur
Berechnung
der
linksventrikulären Myokardmasse
In Tabelle 4.39 sind die für die aus der Echokardiographie übernommenen
Surrogatformeln zur modellbasierten Bestimmung der linksventrikulären Myokardmasse
erforderlichen
basalen
Kurzachsendiameter
(inferoseptale
und
anterolaterale
Myokarddicke, innerer Ventrikeldiameter) dargestellt. In Tab. 4.40 und 4.42 sind die
Ergebnisse der Formeln nach Troy, Bennett und Evans, ASE, Penn und Devereux nach
Einsetzen der basalen Kurzachsendiameter dargestellt. Die hier ebenfalls dargestellten
Ergebnisse der radialen Messung beruhen auf einem anderen Algorithmus und sind
unabhängig von basalen Kurzachsendiametern. Bei der Intraobserver-Untersuchung
konnten mit der Radialen Messmethode 14 von 16, bei der Interstudy-Untersuchung nur 13
von 16 Datensätzen ausgewertet werden. Die basalen Kurzachsendiameter konnten bei
allen 16 Probanden gemessen werden.
In Tab. 4.41 und 4.43 erfolgt eine statistische Beschreibung der Ergebnisse. In den Abb.
4.17, 4.18, 4.19 und 4.20 werden die prozentualen Konfidenzintervalle der Messreihen
innerhalb von Bland-Altmann-Diagrammen dargestellt.
Bei der Intraobserver-Untersuchung zeigt das Verfahren nach Troy mit 17,8% die beste
Reliabilität aller Verfahren. Ähnliche Reproduzierbarkeiten weisen die Verfahren nach
ASE (24,8%), Penn (27,4%), Devereux (24,7%) sowie die Radiale Messung (24,1%) auf.
Das Verfahren nach Bennett und Evans zeichnet sich durch die schlechteste
Reproduzierbarkeit (39,5%) aus.
Auch bei der Interstudy-Untersuchung weist das Verfahren nach Troy eine deutlich bessere
Reliabilität (28,2%) als die Modelle nach ASE (46,4%), Penn (49,6%) und Devereux
(46,2%) auf. Am wenigsten reproduzierbar war erneut das Verfahren nach Bennett und
Evans mit 50,5%. Am reliabelsten waren die Interstudy-Ergebnisse der Radialen Messung
(23,6%).
Alle modellbasierten Verfahren neigen zu einer deutlichen Überschätzung der
Absolutmasse des Myokards in Relation zur volumetrischen Bestimmung mit PBS.
Ungeachtet der vergleichsweise hohen Reproduzierbarkeit ist die Überschätzung der
Absolutmasse durch das Verfahren nach Troy am bedeutendsten (um 126,9 g oder 110,6%
bei der Intraobserver-Untersuchung, um 129,3 g oder 110,4% bei der InterstudyUntersuchung in Relation zu PBS).
Bei der Intraobserver-Untersuchung betrug die Überschätzung der Gesamtmyokardmasse
in Relation zu den Messwerten nach PBS bei der Radialen Messung 39,1 g oder 34,1%, bei
71
Bennett und Evans 35,1 g oder 30,6%, bei ASE 55,4 g oder 48,3%, bei Penn 41,8 g oder
36,5% und bei Devereux um 21,9 g oder 19,2%.
Bei der Interstudy-Untersuchung betrug die Überschätzung der Myokardmasse bei der
Radialen Messung 45,0 g oder 38,4%, bei Bennett und Evans 43,2 g oder 36,8%, bei ASE
64,7 g oder 55,2%, bei Penn 57,9 g oder 49,4% und bei Devereux um 28,6 g oder 24,4%.
Tab. 4.39: Basale Kurzachsendiameter in der Herzphase Enddiastole
Diameter
Enddiastole
Myokarddicke
inferoseptal
[mm]
1a1
9
7
8
10
9
12
15
7
12
9
8
10
7
7
7
6
1a2
2a1
7
8
9
11
8
12
14
8
12
9
9
11
7
6
7
6
11
9
10
17
9
12
11
12
11
10
11
9
8
8
8
6
Innerer Diameter des
linken Ventrikels
Myokarddicke
anterolateral
[mm]
1a1
53
48
55
52
52
50
49
44
46
42
51
48
47
46
46
53
[mm]
1a1
1a2
2a1
53
46
54
53
52
54
49
44
45
41
49
49
47
47
46
53
72
51
48
49
48
51
50
53
44
48
39
50
49
47
46
46
52
8
9
9
8
7
11
9
6
11
5
7
9
6
7
5
5
1a2
2a1
7
8
8
9
6
8
8
5
10
5
8
7
5
5
7
5
10
10
9
10
7
7
7
8
10
5
8
8
8
8
7
5
Tab. 4.40: Ergebnisse der modellbasierten Verfahren für die linksventrikuläre
Myokardmasse, Intraobserver-Variabilität
Modellbasierte Verfahren für die
Myokardmassenbestimmung
Intraobserver-Variabilität
Radiale
Messung
Troy
1a1
1a2
1a1
1a2
Bennett
und
Evans [g]
1a1 1a2
192
217
220
153
161
156
110
164
126
178
170
102
152
192
166
193
188
148
153
163
104
165
103
114
136
79
137
166
304,0
260,0
357,0
290,4
269,0
331,0
272,5
164,1
275,9
133,0
256,5
260,0
193,1
200,0
167,4
240,9
281,9
217,3
318,0
327,1
248,7
318,0
252,1
149,6
243,2
125,2
252,1
232,6
176,8
176,8
199,7
240,4
188,6
185,8
233,8
182,5
154,2
260,7
192,3
95,0
228,0
69,8
149,1
185,7
106,6
124,6
82,2
106,2
[g]
[g]
159,5
148,0
194,8
219,4
127,6
194,8
164,8
75,9
192,7
66,9
164,8
139,0
85,4
85,4
124,6
106,2
ASE
Penn
Devereux
[g]
[g]
[g]
1a1
1a2
1a1
1a2
1a1
1a2
201,9
157,6
215,1
210,5
180,8
274,6
282,2
104,0
240,4
105,6
161,0
197,8
116,7
123,4
101,7
117,8
158,0
146,6
208,5
249,7
152,8
257,7
249,9
104,0
218,0
101,4
176,6
190,4
105,6
94,9
123,4
117,8
188,3
144,0
201,5
196,9
167,2
261,0
268,6
90,4
226,8
92,0
147,4
184,2
103,1
109,8
88,1
104,2
144,4
133,0
194,9
236,1
139,2
244,1
236,3
90,4
204,4
87,8
163,0
176,8
92,0
81,3
109,8
104,2
162,1
126,7
172,7
169,0
145,2
220,3
226,4
83,8
192,9
85,1
129,4
158,8
94,0
99,3
82,0
94,8
127,0
117,9
167,4
200,4
122,8
206,8
200,5
83,8
175,0
81,7
141,9
152,9
85,1
76,5
99,3
94,8
Tab. 4.41: Beschreibende Statistik für die Intraobserver-Reproduzierbarkeit der
modellberechneten linksventrikulären Myokardmasse
Modellbasierte Verfahren für die
Myokardmassenbestimmung
Intraobserver-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert
± SD [g]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz
± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [g]
Differenz - 1,96 SD [g]
Differenz
± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Radial
Troy
Bennett
ASE
Penn
Devereux
14
153,86
± 33,36
0,868
<0,001
19,86
± 17,85
54,85
-15,13
13,39
± 12,27
37,44
-10,66
16
241,70
± 59,84
0,936
<0,001
13,46
± 21,97
56,52
-29,06
5,58
± 9,09
23,40
-12,24
16
149,84
± 50,49
0,855
<0,001
18,46
± 29,83
76,93
-40,01
11,40
± 20,15
50,89
-28,09
16
170,20
± 57,92
0,936
<0,001
8,49
± 21,31
50,25
-33,27
4,89
± 12,65
29,68
-19,90
16
156,6
± 57,92
0,936
<0,001
8,49
± 21,31
50,25
-33,27
5,36
± 13,98
32,76
-22,04
16
136,76
± 46,34
0,936
<0,001
6,79
± 17,05
40,21
-26,63
4,87
± 12,58
29,53
-19,79
73
SD = 12,27 %
1,96 SD = 24,05 %
SD = 9,09 %
1,96 SD = 17,82 %
SD = 20,15 %
1,96 SD = 39,49 %
Abb.
4.17:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Surrogatverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und Altman
(Teil 1)
74
SD = 12,65 %
1,96 SD = 24,79 %
SD = 13,98 %
1,96 SD = 27,40 %
SD = 12,58 %
1,96 SD = 24,66 %
Abb.
4.18:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Surrogatverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und Altman
(Teil 2)
75
Tab. 4.42: Ergebnisse der modellbasierten Verfahren für die linksventrikuläre
Myokardmasse, Interstudy-Variabilität
Modellbasierte Verfahren für die
Myokardmassenbestimmung
Interstudy-Variabilität
Radiale
Messung
Troy
1a1
1a2
Bennett
und
Evans [g]
1a1 1a2
304,0
260,0
357,0
290,4
269,0
331,0
272,5
164,1
275,9
133,0
256,5
260,0
193,1
200,0
167,4
240,9
321,9
280,7
272,5
280,7
256,5
244,4
281,9
195,9
280,7
110,6
264,4
252,1
228,5
217,3
199,7
229,3
188,6
185,8
233,8
182,5
154,2
260,7
192,3
95,0
228,0
69,8
149,1
185,7
106,6
124,6
82,2
106,2
[g]
[g]
1a1
1a2
192
217
220
153
161
156
110
164
126
178
170
102
152
192
162
173
199
162
167
162
160
113
197
125
102
146
166
236,5
214,0
192,3
214,0
149,1
144,0
159,5
137,4
214,0
61,2
170,6
164,8
153,5
148,0
124,6
102,6
ASE
Penn
Devereux
[g]
[g]
[g]
1a1
1a2
1a1
1a2
1a1
1a2
201,9
157,6
215,1
210,5
180,8
274,6
282,2
104,0
240,4
105,6
161,0
197,8
116,7
123,4
101,7
117,8
250,2
197,8
204,7
323,7
174,8
211,6
217,4
184,0
226,6
102,1
211,6
176,6
152,1
146,6
134,8
113,8
188,3
144,0
201,5
196,9
167,2
261,0
268,6
90,4
226,8
92,0
147,4
184,2
103,1
109,8
88,1
104,2
250,2
197,8
204,6
323,7
174,8
211,6
217,4
184,0
226,6
102,1
211,6
176,6
152,1
146,6
134,8
113,8
162,1
126,7
172,7
169,0
145,2
220,3
226,4
83,8
192,9
85,1
129,4
158,8
94,0
99,3
82,0
94,8
200,2
158,2
163,7
259,0
139,9
169,3
173,9
147,2
181,3
81,7
169,3
141,3
121,7
117,3
107,9
91,1
Tab. 4.43: Beschreibende Statistik für die Interstudy-Reproduzierbarkeit der
modellberechneten linksventrikulären Myokardmasse
Modellbasierte Verfahren für die
Myokardmassenbestimmung
Interstudy-Variabilität
Anzahl der Probanden
Mittelwert
± SD [g]
Korrelation nach Pearson
t-Test
Differenz
± SD [ml]
Differenz + 1,96 SD [g]
Differenz - 1,96 SD [g]
Differenz
± SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Differenz + 1,96 SD [%]
Radial
Troy
Bennett
ASE
Penn
Devereux
14
162,19
± 29,34
0,791
0,001
11,46
± 20,42
51,48
-28,56
6,82
± 12,03
30,40
-16,76
16
246,62
± 53,00
0,811
<0,001
3,61
± 36,43
75,01
-67,79
0,60
± 14,41
28,84
-27,64
16
160,35
± 47,12
0,671
0,004
-2,56
± 43,16
82,03
-87,15
-9,32
± 25,74
41,13
-59,77
16
181,86
± 52,60
0,663
0,005
-14,83
± 47,16
77,60
-107,26
-9,77
± 23,66
36,60
-56,14
16
175,06
± 52,60
0,662
0,005
-28,43
± 47,66
64,98
-121,84
-18,77
± 25,32
30,86
-68,40
16
145,80
± 42,07
0,662
0,005
-11,28
± 38,13
63,45
-86,01
-9,31
± 23,58
36,91
-55,53
76
SD = 12,03 %
1,96 SD = 23,58 %
SD = 14,41 %
1,96 SD = 28,24 %
SD = 25,71 %
1,96 SD = 50,45 %
Abb.
4.19:
Übereinstimmungsanalyse
der
Interstudy-Variabilitäten
der
Surrogatverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und Altman
(Teil 1)
77
SD = 23,66 %
1,96 SD = 46,37 %
SD = 25,32 %
1,96 SD = 49,63 %
SD = 23,58 %
1,96 SD = 46,22 %
Abb.
4.20:
Übereinstimmungsanalyse
der
Interstudy-Variabilitäten
der
Surrogatverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und Altman
(Teil 2)
78
5. Diskussion
5.1 Messvariabilität bei der kardialen Volumetrie
Die Inzidenz der myokardialen Dysfunktion mit begleitendem Remodelling ist ungeachtet
von Weiterentwicklungen in der konservativen und interventionellen Kardiologie im
Steigen begriffen (Schocken et al., 1992). Eine mögliche Ursache für die Entwicklung
einer myokardialen Dysfunktion stellen beispielsweise Metabolismusveränderungen der
Kardiomyozyten und konsekutives myokardiales Remodeling im Zuge eines Diabetes
mellitus (diabetische Kardiomyopathie) dar (Miki et al., 2012; Wenmeng und Quzhu,
2011).
Für Diagnose sowie Verlaufs- und Therapieevaluation einer myokardialen Dysfunktion
wie sie sich etwa im Rahmen einer diabetischen Kardiomyopathie manifestiert ist eine
genaue und hinreichend reproduzierbare Volumetrie der Herzkompartimente sowie die
Bestimmung vornehmlich der linksventrikulären Myokardmasse essentiell (Grothues et al.,
2002, Bellenger et al., 2000a-e; Conti et al., 2011; Wong et al., 2012). Die kardiovaskuläre
Magnetresonanztomographie stellt bei guter Korrelation zu Messungen am Phantom und
zu Pathologiebefunden (Ino et al., 1989) und hoher Reproduzierbarkeit bzw. RetestStabilität
(Pattynama et al., 1993; Luijnenburg et al., 2010) den derzeit geltenden
Referenzstandard für die nicht invasive in-vivo Volumetrie des Herzens dar (Higgins,
1992; Pennell et al., 2004; Xie et al., 2012). Dennoch stellt die Messvariabilität auch bei
seriellen magnetresonanztomographischen Untersuchungen des Herzens ein wesentliches
Problem dar. Es liegen nur wenige allgemein akzeptierte Leitlinien für eine einheitliche
MRT-Untersuchung des Herzens vor (Steen at al., 2007).
Die Gesamtvariabilität von volumenquantitativen Messungen bei der MRT wird
vorwiegend durch drei Aspekte beeinflusst:
(1) Unterschiedliche technische Voraussetzungen bei der Akquisition des für die
Messungen benötigten tomographischen Bildmaterials
(2) Einfluss der biologischen Variabilität
(3) Verwendung unterschiedlicher Auswertungsroutinen für die Offline-Auswertung
der akquirierten Daten
Bei einem Vergleich verschiedener Untersuchungen sind zunächst die technischen
Aufnahmeparameter zu berücksichtigen. Beispiele für technische Gründe, die Einfluss auf
die räumliche oder zeitliche Bildauflösung und dadurch auf die Reproduzierbarkeit
79
ausüben, sind die zugrunde liegende Magnetfeldstärke (z.B. 1,0T vs. 1,5T vs. 3T), die
Aufnahmetechnik (sog. Sequenz, z.B. SSFP vs. Black-Blood-Sequenz) und die
Angulierung (z.B. herzachsenangulierte vs. axiale Tomographien des Herzens).
Konvention ist die Volumetrie des linken Ventrikels aus der kurzen Achse (Pennell et al.,
2004), da durch den orthogonalen Anschnitt der Endokardlinie Partialvolumeneffekte an
der Grenzfläche zwischen intrakardialem Blutvolumen und Myokard minimiert werden.
Hingegen sind aus anderen Publikationen etwa Vorteile einer streng axialen Angulierung
gegenüber der kurzen Achse für die Volumetrie der rechten Herzkammer bekannt (Alfakih
et al., 2003a; Clarke et al., 2012), dennoch wird der rechte Ventrikel in der Regel aus der
Kurzachse untersucht.
Die biologische Variabilität von Messungen zu unterschiedlichen Zeitpunkten ergibt sich
durch zirkadiane und tagesabhängige Schwankungen von Inotropie, Chronotropie,
Lusitropie und Hydratationszustand von Kreislaufsystem und Herzbinnenräumen (Ekesten,
1994; Carlsson et al., 2004). So ist ein Proband bei der ersten Visite möglicherweise
aufgeregter als bei der Folgeuntersuchung. Daraus resultiert eine Differenz des
Sympathikotonus
zu
beiden
Messzeitpunkten
mit
konsekutiv
unterschiedlicher
Herzfrequenz und Herzkammerfüllung. Auch im Verlauf einer einzelnen Untersuchung
zeigen sich erhebliche Schwankungen der Herzfrequenz. Darüber hinaus können
tageszeitabhängige Flussturbulenzen das Abgrenzen der korrekten anatomischen
Strukturen erschweren. Die biologische Variabilität hat folglich einen maßgeblichen Anteil
an der Interstudy-Variabilität.
Die im Rahmen der vorliegenden Analyse untersuchte Fragestellung bezieht sich auf den
Einfluss der postakquisitionellen Bildauswertung und der Eigenschaften der hierfür
verwendeten Auswertungsroutine auf die Reproduzierbarkeit volumenquantitativer
Messungen.
Wir
untersuchten
verschiedene
im
klinischen
Alltag
geläufige
Auswertealgorithmen an einem Kollektiv erwachsener Diabetiker, bei denen bisland MRtomographisch
keine
myokardiale
Dysfunktion
vorbeschrieben
worden
war.
Voraussetzungen zur Aufnahme in die Studie waren das Bestehen eines Sinusrhythmus
sowie normwertig große Herzkammer- und Vorhofdimensionen, da pathologisch
vergrößerte
Kompartimente
theoretisch
kleinere
Variabilitäten
zwischen
zwei
Einzelmessungen zur Folge hätten.
Ein wesentliches Anliegen der vorliegenden Studie war die Untersuchung des
Stellenwertes der Konturdefinition bei der postakquisitionellen Auswertung, da diese laut
Literatur einen kritischen Aspekt für die Retest-Variabilität darstelle (Peters et al., 2010).
Während in vielen der häufiger zitierten Arbeiten zur kardialen Volumetrie (Grothues et
80
al., 2002; Bellenger et al, 2000d; Bogaert et al., 1995; Semelka et al., 1990) die Konturen
manuell definiert werden („Tracing“), wird insbesondere in neueren Publikationen (Furber
et al., 1996; Matheijssen et al., 1996; François et al., 2004; Corsi et al., 2005;
Danilouchkine et al., 2005a, Peters et al., 2010) die potentiell höhere Reproduzierbarkeit
solcher volumetrischer Messungen, bei denen die Regions of interest rechnergestützt
festgelegt („Tracking“) wurden, betont.
Als ein Beispiel für halbautomatische Konturtrackingverfahren wird in dieser Arbeit die
Auswertungsroutine PBS des Herz- und Diabeteszentrums NRW verwendet. In Analogie
zu oben zitierten Publikationen werden bei dieser die Regions of interest durch eine AutoLevel-Funktion auf der Basis eines festgelegten Schwellenwertes für die Signalintensität
definiert. Die so ermittelten Konturen können ggf. manuell nachkorrigiert oder durch
manuelles Adjustieren des Schwellenwertes an die anatomischen Gegebenheiten präziser
angepasst werden. Das PBS war anhand von neun asymmetrischen, mit Wassermengen
ansteigenden Volumens (20-350 ml) gefüllten Agar-Agar Phantomen an einem 1,5 Tesla
Magnetresonanztomographen unter Verwendung der bei den Studienteilnehmern
eingesetzten SSFP Pulssequenz evaluiert worden; dabei betrug die Variabilität (1,96-fache
Standardabweichung der mittleren Differenz) 0,7 ± 1,9 % (institutsinterne Daten). Diese
Evaluationssoftware wird daher in der folgenden Arbeit als Referenz betrachtet. Zum
Vergleich verwendeten wir eine handelsübliche Auswertestation der Fa. Philips
(Viewforum), bei der die Konturen durch manuelle Punktesetzung mit dem Mauszeiger
festgelegt wurden, wobei aus den Punkten direkt ein Polygonzug berechnet wurde. Ein
Konturglättungsmechanismus gewährleistete dabei einen kantenfreien Verlauf der
Polygonlinie.
Desweiteren befasst sich die zugrunde liegende Untersuchung mit dem Stellenwert der
basalen Schicht. Bei der Volumetrie nach Simpson spielt die Einhaltung der gleichen
Anzahl an planimetrierten Schichten eine große Rolle bei der Gewährleistung einer hohen
Reproduzierbarkeit, da eine zusätzlich zum Ventrikel gezählte Schicht einen wesentlichen
Zuwachs an Volumen bedeutet. Bei der Kurzachsenangulierung besteht die Schwierigkeit
einer exakten Abgrenzung der basalen und apikalen Schicht des linken Ventrikels.
Aufgrund ihres großen Volumenanteils kommt der basalen Schicht, welche die
Mitralklappenebene repräsentiert, eine entsprechend größere Bedeutung zu. Insbesondere
in der Endsystole hat die korrekte Zuordnung der basalen Schicht Bedeutung, da in dieser
Herzphase der Anteil der basalen Schicht am linksventrikulären Gesamtvolumen relativ
zunimmt.
81
Als ein erschwerdendes Moment kommt hinzu, dass aufgrund der sattelförmigen, nicht
planaren Konfiguration des Mitralklappenanulus (Jimenez et al., 2003; Zhu et al., 2008)
die Mitralklappe nicht waagerecht mit der Schnittebene in der kurzen Achse abschließt,
sondern sich in das Lumen des linken Ventrikels vorbeugt. Aufgrund dieser Tatsache sind
in der Regel auch in der korrekt zugeordneten basalen Schicht Anteile sowohl des linken
Atriums als auch des Ventrikelcavums enthalten. Bei der Separation von linkem Ventrikel
und Vorhof durch eine einfache Alles-oder-Nichts- bzw. 50%-Regel, bei der die basale
Schicht als Gesamtheit entweder dem Vorhof- oder Ventrikelcavum zugeordnet wird, wird
dieser Sachverhalt nur unzureichend berücksichtigt.
Laut Omoumi et al. bzw. Kirschbaum et al. kann die Information einer Langachse, in der
die Mitralklappensegel gut visualisierbar sind, durch Zuhilfenahme einer Projektionslinie
der Kurzachse in diese übertragen und so die Mitralklappe in der kurzen Achse genauer
segmentiert werden, als dies mit einer Alles-oder-Nichts-Regel möglich wäre (Omoumi et
al., 2010; Kirschbaum et al., 2008). Durch Anwendung dieser sog. exakten Regel zur
Segmentierung der Mitralebene könnten theoretisch einerseits Zuordnungsschwierigkeiten
der basalen Schicht reduziert und andererseits die basale Schicht selbst genauer
segmentiert werden. Wir untersuchten folglich den tatsächlichen Stellenwert einer solchen
exakten Regel in Relation zu einer einfachen Alles-oder-Nichts- bzw- 50%-Regel.
Insgesamt wurden im ersten Abschnitt also drei Verfahren miteinander verglichen: PBS –
automatisches Konturtracking, exakte Regel, PBS – automatisches Konturtracing, 50%Regel, Philips – manuelles Konturtracing durch den Untersucher, 50%-Regel. Bei der
Untersuchung des rechten Ventrikels war die Segmentierungsregel für die basale Schicht
irrelevant.
5.2 Retest-Stabilität bei der Volumetrie des linken Ventrikels
Die Ergebnisse der Variabilitätsanalyse der mit PBS und Philips gemessenen,
herzphasenbezogenen Volumina des linken Ventrikels und seine Auswurffraktionen (EF)
sind in den Abb. 5.1 (Interstudy-Variabilität) und Abb. 5.2 (Intraobserver-Variabilität) als
Säulendiagramm dargestellt. Als Maß für die Variabilität wird die 1,96-fache
Standardabweichung (SD) der mittleren Differenz als Prozentwert angegeben.
82
SD der mittleren differenz [%]
Interstudy-Variabilität
25
20
PBS exakte Regel
PBS 50%-Regel
Philips 50%-Regel
15
10
5
0
LV-EDV
LV-ESV
LV-EF
Abb. 5.1: Synopsis der Interstudy-Variabilitäten für das herzphasenbezogene
linksventrikuläre Volumen
SD der mittleren Differenz [%]
Intraobserver-Variabilität
25
20
PBS exakte Regel
PBS 50%-Regel
Philips 50%-Regel
15
10
5
0
LV-EDV
LV-ESV
LV-EF
Abb. 5.2: Synopsis der Intraobserver-Variabilitäten für das herzphasenbezogene
linksventrikuläre Volumen
Bei der Interstudy-Untersuchung wurden für die herzphasenbezogenen Vomunina des
linken Ventrikels mit allen drei Verfahren (PBS – exakte Regel, PBS – 50%-Regel, Philips
– 50%-Regel) vergleichbare Ergebnisse erzielt. In der Herzphase Endsystole steigt die
Variabilität unabhängig von der Messmethode in Relation zur Endsystole deutlich an.
Hierfür sind mehrere Erklärungsansätze denkbar: Zum einen nimmt in der Endsystole der
Volumenanteil der basalen Schicht relativ zu, sodass Zuordnungsprobleme der basalen
Schicht in der Endsystole eine größere Messvariabilität zur Folge hätten als in der
83
Enddiastole. Eine weiteres Problem ist die oft unterschiedliche tatsächliche Atemruhelage
bei der formal in Atemruhelage stattfindenden Bildakquisition. Je nach tatsächlicher
Atemlage können Ventrikelanschnitte unzureichend oder auch partiell doppelt erfasst
werden. Endsystolisch ist der Fehler zwangsläufig größer als in der Enddiastole, da in
Analagie zum Problem der basalen Schicht der Anteil der betroffenen Schicht am
Gesamtvolumen in der Endsystole bedeutsamer ist. Desweiteren ist in der Endsystole eine
präzise Konturdefinition in Relation zur Enddiastole erschwert, da die enddiastolische, in
der Kurzachse gleichmäßig konzentrisch erscheinende Endokontur des linken Ventrikels
bei Ventrikelkontraktion durch die Anlagerung der sich verdickenden Papillarmuskeln an
das Arbeitsmyokard und die Kontraktion der Trabekel deformiert wird. Eine weitere
mögliche Teilursache könnte darin begründet sein, dass wegen des nicht gleichmäßigen
Kontraktionsverhaltens des Myokards die Endsystole in apikalen Schichten nicht identisch
mit derjenigen der basalen Schichten ist. Durch Festlegung der Maxima und Minima der
Ventrikelfüllung in unterschiedlichen Schichten könnte die Variabilität entsprechend
zunehmen. Einschränkend muss eingewendet werden, dass die Endsystole stets in basal
gelegenen Kurzachsen festgelegt wurde.
In der Intraobserver-Untersuchung zeigen sich für die automatische Konturdefinition bei
PBS größere Retest-Stabilitäten als bei Philips, insbesondere in der Herzphase Endsystole.
Auch hier zeigt sich bei PBS kein signifikanter Einfluss der exakten Regel zugunsten einer
besseren Retest-Stabilität. Weder bei der Intraobserver- noch bei der InterstudyUntersuchung wird ein wesentlicher Vorteil der exakten Regel gegenüber der 50%-Regel
erkennbar.
Die Untersuchung der Herzkompartimente mit der automatischen Methode ohne
Verwendung der exakten Regel war zeiteffizienter (durchschnittlich 18 ± 3 Minuten für
alle drei untersuchten Kompartimente zusammen) als das manuelle Verfahren
(durchschnittlich 28 ± 3 Minuten). Die Anwendung der exakten Regel brachte einen
zusätzlichen zeitlichen Mehraufwand von 7 ± 3 Minuten mit sich. Beri größerem zeitlichen
Aufwand und nicht erkennbarer Verbesserung der Retest-Stabilität ist ihre Anwendung
entgegen den theoretischen Annahmen nicht mit einem Vorteil verbunden.
Bei der Intraobserver-Untersuchung von LV-EDV mit PBS-exakte Regel wich die
Schichtanzahl bei 3 von 16 Probanden voneinander ab, bei LV-ESV bei einem der 16
Probanden, was den Einfluss des Auswerters auf das Auswertungsergebnis unterstreicht,
normalerweise wäre hier keine Abweichung zu erwarten gewesen. Dagegen unterscheidet
sich infolge der tagesabhängigen Variation von Ventrikelfüllung und Herzfrequenz die
planimetrierte Schichtanzahl bei der Interstudy-Untersuchung von LV-EDV bei 10 von 16,
84
von LV-ESV bei 6 von 16 Probanden. In dieser Größenordnung wird der herausragende
Einfluss der physiologischen Variabilität auf die Interstudy-Variabilität deutlich.
Ungeachtet der insgesamt größeren Reproduzierbarkeit der automatischen Kontursetzung
im Vergleich zur (zeitlich aufwendigeren und mühseligen) manuellen Methode muss stets
bedacht werden, dass bei PBS eine Zunahme der Signaldifferenzen zwischen den beiden
Untersuchungstagen mit einer Zunahme der Variabilität einhergeht. Bei der IntraobserverMessreihe wurde mit PBS lediglich ein Datensatz zweimalig ausgewertet, sodass Konturen
auf Flächen der gleichen Signalintensitäten gesetzt wurden. Bei der InterstudyUntersuchung lagen hingegen Datensätze von zwei Messtagen mit entsprechend großem
Unterschied in den Signalintensitäten im Bereich der Fläche des linken Ventrikels vor. Die
Schwierigkeit für die PBS-Auswertungsroutine liegt im Generieren möglichst ähnlicher
Regions of interest trotz relativ großem Unterschied in den Signalintensitäten bei den
Datensätzen von Messtag 1 und 2 begründet. Darüber hinaus können auch bei einem stark
standardisierten Vorgehen, bei dem etwa in einer festgelegten Schicht stets Voxel an
den gleichen Stellen selektiert werden, dennoch aufgrund von Signalinhomogenitäten
Voxel von solcher Signalintensität ausgewähl werden, welche sich deutlich vom
Umgebungssignal unterscheiden.
Um bei fehlender Interobserver-Untersuchung einen Vergleich mit anderen Auswertern
ziehen zu können, wurden in Abb. 5.3 exemplarisch für die Interstudy-Untersuchung des
linken Ventrikels die bei der Volumetrie mit PBS und Philips zustande gekommenen
Retest-Stabilitäten in Relation zu Referenzpublikationen von Bellenger (Bellenger et al.,
2000d), Grothues (Grothues et al., 2002), Bogaert (Bogaert et al., 1995) und Semelka
(Semelka et al., 1990) gesetzt. Einschränkend wird betont, dass sämtliche Referenzautoren
sich auf die prozentuale Differenz als Maß für die Retest-Stabilität, nicht auf deren
Standardabweichung beziehen, somit besteht eine Abhängigkeit von der Herzgröße des
Probandenkollektives.
Bellenger, Bogaert, Grothues und Semelka verwenden jeweils einen manuellen
Konturtracingalgorithmus. Zur Segmentierung der Mitralklappenebene finden sich in den
vorliegenden Publikationen keine Angaben, sodass davon auszugehen ist, dass eine
einfache Alles-oder-Nichts-Regel angewandt wurde. Sämtliche MR-tomographische Daten
der Referenzautoren wurden bei 1,5 Tesla EKG-getriggert in Atemanhaltetechnik bei
Gradientenechosequenzen akquiriert. Es werden herzgesunde Probanden untersucht,
jedoch fehlt
die Angabe, wie dies definiert wurde (z.B. klinisch fehlende
Belastungsdyspnoe, unauffällige Belastungs-Elektrokardiographie oder Ausschluss einer
koronaren Herzerkrankung durch Koronarangiographie).
85
Interstudy-Variabilität in Referenzpublikationen
18
16
Differenz [%]
14
12
10
8
6
4
2
0
LV-EDV
PBS exakte Regel
Bellenger
LV-ESV
PBS 50%-Regel
Bogaert
Philips 50%-Regel
Semelka
LV-EF
Grothues
Abb. 5.3: Synopsis der Interstudy-Variabilitäten für LV-EDV, LV-ESV und LV-EF
gesetzt in Relation zu häufig zitierten Referenzpublikationen (Variabilität hier
dargestellt als prozentuale Differenz)
Die Referenzpublikationen zeigen in Relation zueinander eine recht große Variabilität der
Retest-Stabilität für linksventrikuläre Volumina in der Interstudy-Untersuchung. In der
Herzphase Enddiastole ergibt die vorliegende Untersuchung eine deutlich größere RetestStabilität als diejenige bei den betrachteten Referenzautoren. Hierin spiegelt sich
möglicherweise ein Übungseffekt des Untersuchers als Confounder. In der Herzphase
Endsystole sind die mit PBS gemessenen Werte mit denjenigen der Referenzautoren
vergleichbar, für Philips ergibt sich eine größere Variabilität. Global betrachtet lassen sich
die vorliegenden Daten als vergleichbar mit denjenigen anderer Zentren einordnen.
4.3 Retest-Stabilität bei der Volumetrie des linken Atriums
Durch die Assoziation mit kardiovaskulären Ereignissen wie akutem Myokardinfarkt und
plötzlichem Herztod (Lønborg et al., 2012; Ristow et al., 2008; Osnarek et al., 2005) sowie
atrialem Flimmern (Vaziri et al., 1994: Jahnke et al, 2011) kommt der Vorhofgröße
klinische und prognostische Bedeutung zu. Abb. 5.4 und 5.5 geben die gemessenen
Interstudy- und Intraobserver-Variabilitäten der mit PBS und Philips (sowie mit den später
besprochenen LA-Surrogatverfahren) gemessenen herzphasenbezogenen Volumina des
linken Atriums wider.
Die 1,96-fachen Standardabweichungen zur Beurteilung der Reproduzierbarkeit des linken
Atriums (LA) zeigen eine ähnliche Größenordnung wie die für den linken Ventrikel
86
geltenden Werte in der korrespondierenden Herzzyklusphase: LA-ESV ist mit LV-EDV
bzw. LA-EDV mit LV-ESV vergleichbar. PBS zeigt unabhängig von der betrachteten
Herzzyklusphase eine größere Reproduzierbarkeit als Philips. Eine Ausnahme zeigt die
Interobserver-Untersuchung von LA-ESV, hier wurde durch die Auswertungssoftware
wohl so stark geglättet, dass die gezeichneten Konturen nicht mehr exakt mit den wahren
Gegebenheiten übereinstimmten.
Die etwas schlechtere Retest-Stabilität von LA-ESV in Relation zu LV-EDV kann dadurch
erklärt werden, dass bei der Volumenquantifizierung des linken Atriums auch bei der
Auswertung mit PBS Pulmonalvenenostien und Herzohren manuell abgegrenzt werden
müssen, während beim vollständig gefüllten linken Ventrikel die Endokardlinie stets ohne
Unterbrechungen und konzentrisch verläuft. In der Herzphase mit der geringsten
Vorhoffüllung (Enddiastole) ist die Interstudy-Standardabweichung etwas schlechter als
bei vollständiger Vorhoffüllung (in der Endsystole), im Vergleich zum linken Ventrikel ist
die Differenz jedoch weniger bedeutsam, da sich die Schwierigkeit des Volumetrie des
linken Atriums im Verlauf des Herzzyklus im Gegensatz zum linken Ventrikel, in dessen
Endsystole die Endokardkonturen schwieriger zu verfolgen sind, nicht ändert.
Interstudy-Variabilität
SD der mittleren Differenz [%]
30
LA-EDV
LA-ESV
25
20
15
10
5
0
PBS exakte
Regel
PBS 50%-Regel
Philips 50%Regel
Flächen-LängenMethode
EllipsoidMethode
Abb. 5.4: Synopsis der Interstudy-Variabilitäten für das herzphasenbezogene
Volumen des linken Atriums bei Volumetrieverfahren und modellbasierten
Methoden
87
Intraobserver-Variabilität
SD der mittleren Differenz [%]
25
LA-EDV
LA-ESV
20
15
10
5
0
PBS exakte
Regel
PBS 50%-Regel
Philips 50%Regel
Flächen-LängenMethode
EllipsoidMethode
Abb. 5.5: Synopsis der Intraobserver-Variabilitäten für das herzphasenbezogene
Volumen des linken Atriums bei Volumetrieverfahren und modellbasierten
Methoden
5.4 Retest-Stabilität bei der Volumetrie des rechten Ventrikels
In Abb. 5.6 sind die den Messungen mit PBS und Philips zugrunde liegenden RetestStabilitäten für Interstudy- und Intraobserver-Untersuchung des rechten Ventrikels
abgebildet.
Interstudy-Variabilität
Intraobserver-Variabilität
25
PBS
Philips
SD der mittleren Differenz [%]
SD der mittleren Differenz [%]
25
20
15
10
5
0
Philips
15
10
5
0
RV-EDV
Abb.
PBS
20
5.6:
Synopsis
RV-ESV
der
RV-EDV
Interstudy-
herzphasenbezogenen RV-Volumina
88
und
RV-ESV
Intraobserver-Variabilitäten
der
Für den rechten Ventrikel ist die Messvariabilität in der Intraobserver-Untersuchung
insbesondere bei der Methode PBS mit derjenigen des linken Ventrikels vergleichbar, in
der Interstudy-Untersuchung hingegen verschlechtert sich die Retest-Stabilität deutlich.
Ebenso tritt die vom linken Ventrikel bekannte Verschlechterung der Reproduzierbarkeit in
der Endsystole auf.
Während die automatische Kontursetzungsmethode bei der Intraobserver-Untersuchung
genauer ist, zeigt sich bei der Interstudy-Messung ein Vorteil für die manuelle Methode.
Möglicherweise entsteht dieser Unterschied durch die Schwierigkeit einer reliablen
Erfassung des engmaschigen Trabekelgeflechtes des rechten Ventrikels durch die AutoLevel-Funktion des PBS. Die zugrunde liegende Pulssequenz SPSS erzeugt einen
maximalen Kontrast zwischen linksventrikulärem Myokard und linksventrikulärem
Blutvolumen, hingegen ist die Kontrastierung zwischem rechtsventrikulärem Trabekelwerk
und rechtsventrikulärem Blutpool weniger deutlich ausgeprägt. Entsprechend wird die
linksventrikuläre Endokardlinie durch die Auto-Level-Funktion sehr präzise verfolgt,
während beim Tracking des feinmaschigen rechtsventrikulären Trabekelwerkes aufgrund
der geringeren Signalintensitätsunterschiede Fehler entstehen, d.h. der durch die
Auswerteroutine vorgegebene Endokardkonturverlauf stimmt nicht immer mit den
anatomischen Gegebenheiten überein. Bei der Intraobserver-Untersuchung zeichnet PBS
durch die gleiche Signalintensität der Bilder sehr ähnliche Konturen, die jedoch nicht
präzise den wahren anatomischen Gegebenheiten der RV-Endokontur folgen. Bei der
Interstudy-Untersuchung dagegen führt die unterschiedliche Signalintenstät an beiden
Messtagen zu teilweise deutlichen Abweichungen des
Endokonturverlaufs
mit
konsekutiver Zunahme der Messvariabilität. Entsprechend zeigt sich bei der manuellen
Kontursetzung mit Philips bei der Interstudy-Untersuchung des RV-Volumens die größere
Retest-Stabilität.
Erschwerend kommen die Komplexität der Segmentierung der geometrischen Gestalt des
rechten Ventrikels hinzu. Nach Koskenvuo et al. besitzt der linke Ventrikel durch die
anatomische Nähe von Mitral- und Aortenklappe eine anschauliche kegelförmige
Konfiguration, dagegen verfügt der rechte Ventrikel durch die räumliche Separation von
Ein- und Ausflusstrakt über eine komplexere, im Kurzachsenschnitt bananenförmige
Gestalt (Koskenvuo et al., 2007). Praktische Probleme bereitete infolge dessen die
Abtrennung des rechtsventrikulären Ausflusstraktes vom Truncus pulmonalis (Dorethy et
al, 1992a, Beygui et al., 2004, Grothues et al., 2004). Als Segmentierungshilfe wurde ein in
den apikalen Schichten auftretender kräftiger Gewebesteg durch die Mitte des rechten
89
Ventrikels, welcher der Crista supraventricularis entspricht, verwendet. Dies stellt jedoch
kein genaues Verfahren zur Abgrenzung des Truncus pulmonalis dar. Präziser wäre z. B.
die Zuhilfenahme einer Projektionslinie des Kurzachsenschnittes in eine zweite Bildebene,
z.B. einen konorar angulierten Schnitt. In nachfolgenden Arbeiten wäre es möglicherweise
sinnvoll, Segmentierungsregeln zur Abgrenzung des rechtsventrikulären Ausflusstraktes zu
evaluieren.
5.5 Retest-Stabilität bei der Bestimmung der linksventrikulären Myokardmasse
Die Retest-Stabilität für die linksventrikuläre Muskelmasse bei PBS und Philips in
Interstudy- und Intraobserver-Untersuchung ist in Abb. 5.8 in Zusammenschau mit den
Ergebnissen der Surrogatverfahren dargestellt.
Die Myokardmasse wurde durch das automatische Konturverfahren bei Intraobserver- und
Interstudy-Untersuchung mit einer größeren Retest-Stabilität bestimmt. Bei der InterstudyUntersuchung fällt der Vorteil der automatischen Methode weniger stark ins Gewicht.
Einschränkend muss beachtet werden, dass zur Bestimmung der Muskelmasse bei PBS
lediglich die Endokardlinie rechnergestützt festgelegt wurde, während die Epikardlinie
auch bei der halbautomatischen Methode manuell gezeichnet wurde. Lediglich im Bereich
des Septums konnte die RV-Endokontur als Hilfslinie zur Definition der LV-Epikontur
verwendet werden. Allein die automatische Definition der Endokardlinie übt jedoch einen
günstigen Effekt auf die Reproduzierbarkeit der Messungen aus.
5.6 Behandlung der Papillarmuskeln
Die
Berücksichtigung
anatomischer
Strukturen
wie
dem
anterolateralen
und
posteromedialen Papillarmuskel sowie der endokardialen muskulären Trabekel übt einen
signifikanten Einfluss auf die Berechnung der linksventrikulären Volumina und der LVMyokardmasse aus (Ibrahim et al., 1999; Marcus, 2000; Sievers et al., 2011). Laut
Kirschbaum et al. wird die LV-Myokardmasse mit der besten Retest-Stabilität bestimmt,
wenn diese Strukturen bei der Berechnung der Myokardmasse Berücksichtigung finden
(Kirschbaum et al., 2008a).
Dennoch wurde in zahlreichen früheren MRT-Studien zur Myokardmassenbestimmung
durch Simpson-Volumetrie die Behandlung der Trabekel und Papillarmuskel nur
unzureichend differenziert (Janik et al., 2008). Bei den echokardiographisch validierten
Surrogaten und der radialen Messung kann ihr Anteil ebenso wenig berücksichtigt werden.
In einer neueren Publikation beschrieben Janik et al. bei MRT-Untersuchungen einen
Papillarmuskelanteil am LV-Myokard von 6,2% bei Herzgesunden und von 12,6% bei
90
Hypertrophie-assoziiertem LV-Remodeling (Janik et al., 2008). Dies impliziert eine
Zunahme
des
relativen
Papillarmuskelanteils
bei
fortschreitender
myokardialer
Dysfunktion. Weinsaft et al. beschrieben ebenfalls einen bei fortgeschrittener systolischer
Dysfunktion erhöhten Papillarmuskelanteil (16,6%) (Weinsaft et al., 2008). Eine andere
MRT-Studie beschreibt einen Anteil von 8,4% bei herzgesundem Patientengut (VogelClassen et al., 2006).
In unseren Messungen erfolge eine Bestimmung der LV-Myokardmasse mit manueller
Definition (Philips) sowie mit automatischem Tracking (PBS) des Endokardverlaufs. In
beiden Messreihen wurde die Epikardlinie manuell festgelegt. Für beide Messreihen zeigte
sich eine gute Retest-Stabilität (Abb. 5.8). Für die Intraobserver-Untersuchung ergab sich
ein Anteil der Papillarmuskeln an der Gesamtmyokardmasse von 10,1%, für die
Interstudy-Untersuchung von 9,6%. Es besteht eine gute Korrelation zwischen den
Messungen mit und ohne Papillarmuskeln (Messtag 1: p = 0,801, Signifikanz <0,001;
Messtag 2: p = 0,833, Signifikanz <0,001). Diese Werte übersteigen die Literaturangaben
für herzgesundes Probandengut. Diese Feststellung erlaubt zwei Schlussfolgerungen:
(1) Möglicherweise wurde eine frühe myokardiale Strukturveränderung der amsonsten
unauffällig konfigurierten Ventrikel beschrieben, welche mit dem Merkmal
Diabetes mellitus zusammenhängt. Jedoch finden sich in der Literatur bislang keine
Hinweise auf solitäre Papillarmuskelveränderungen im Zuge eines Diabetes
mellitus Typ 2.
Zur Überprüfung dieser Hypothese muss zunächst der auf der Konturdefinition
basierende Messfehler definiert werden, indem der Papillarmuskelanteil der
Diabetikerkohorte mit einer einzelnen Auswertungsroutine bestimmt wird.
Aufgrund der höheren Retest-Stabilität bietet sich hierfür die halbautomatische
Konturerkennung bei PBS an. Ergibt sich weiterhin ein in Relation zur
Referenzliteratur höherer Wert, sind die Daten einer mit der betrachteten
Auswertungsroutine untersuchten, herzgesunden Probandengruppe gleicher Größe
ohne das Merkmal Diabetes mellitus zu vergleichen. Sollte sich eine positive
Korrelation zwischen dem Merkmal Diabetes mellitus und der isolierten
Papillarmuskelmasse
ergeben,
wäre
weiterhin
die
Korrelation
mit
der
Erkrankungsdauer und mit der Qualität der Blutzuckereinstellung interessant.
(2) Sollte der Anteil der Papillarmuskelmasse an der LV-Myokardmasse eigenständige
diagnostische Wertigkeit haben, muss möglicherweise das Postulat nach einer
gesonderten Bestimmung der Papillarmuskelmasse bei der myokardialen
91
Funktionsuntersuchung und nach der Angabe der solitären Papillarmuskelmasse als
eigener Wert erhoben werden, was bislang nicht routinemäßig erfolgt.
5.7 Retest-Stabilität bei Surrogatformeln
5.7.1 Modellbasierte Vorhofvolumenbestimmung
Die Bestimmung der Vorhofgröße mithilfe eines Surrogatverfahrens erfreute sich aufgrund
der zugrunde liegenden klinischen Bedeutung dieses Parameters in der Vergangenheit
reichlicher Aufmerksamkeit durch klinisch tätigen Kardiologen (Lønborg et al., 2012;
Jahnke et al, 2011; Ristow et al., 2008; Osnarek et al., 2005). Obschon der
echokardiographisch bestimmte anteroposteriore LA-Diameter ein häufig heraugezogenes
Maß zur Abschätzung der Vorhofgröße in klinischer Praxis und Forschung darstellt, ist
dieses Surrogat als ungenau anzusehen, da die Annahme einer konstanten Relation der
atrialen Dimensionen zueinander nicht zutrifft (Lester et al., 1999). Weitere
echokardiographisch etablierte Surrogate stellen die biplane Flächen-Längen-Methode und
die Ellipsoidmethode (Abb. 2.7) dar (Lester et al., 1999; Rodevan et al., 1999; Ujino et al.,
2006; Jiamsripong et al., 2008; Whitlock et al., 2010). Durch Berücksichtigung von
Flächen bzw. mehreren Ebenen ist unter Beachtung der Einschränkung geometrischer
Annahmen eine genauere Beschreibung der linksatrialen Konfiguration möglich.
Zusätzlich sind die Limitationen von Angulierung, Bildauflösung und Schallfenster bei der
Echokardiographie zu
berücksichtigen. Einige Publikationen bescheiben daher die
Implementierung dieser echokardiographisch validierten Algorithmen in ein MRAuswertetool (Hudsmith et al., 2005; Sievers et al., 2004). Eine mögliche Motivation,
Surrogatformeln der Kurzachsen-Volumetrie vorzuziehen, stellt ihre zeitliche Effizienz
dar. Mit einer durchschnittlichen Auswertezeit von 3 ± 1 Minuten kämen etwa die biplane
Flächen-Längen-Methode den praktischen Erfordernissen des klinischen Alltags besser
entgegen als die Kurzachsen-Volumetrie mit 10 ± 3 Minuten (Sievers et al., 2004).
Hudsmith et al. führten bei 10 Herzgesunden Volumenmessungen am linken Vorhof bei
1,5 und 3 T mit den Sequenzen SSFP und FLASH durch. Es konnte bei besserer
Reproduzierbarkeit der Kurzachsen-Volumetrie und tendenzieller Unterschätzung der
phasenbezogenen Volumina durch das Surrogat bei SSFP kein klinisch signifikanter
Unterschied
zwischen
den
mit
Simpson-Methode
und
Surrogat
bestimmten
Absolutvolumina festgestellt werden, bei FLASH wurde das atriale Volumen durch die
Surrogatmethode bei beiden Feldstärken signifikant unterschätzt (Hudsmith et al., 2005).
92
Die von Sievers et al. anhand von bei 1,5 T mit SSFP akquirierten Tomographien
festgestellten signifikanten methodenabhängigen Absolutunterschiede werden von den
Autoren als klinisch nicht relevant betrachtet (Sievers et al., 2004).
Dagegen zeigten sich bei den von uns durchgeführten LA-Volumenquantifizierungen mit
der biplanen Flächen-Längen-Methode und der Ellipsoimethode deutliche Unterschiede
zur Kurzachsenvolumetrie mit der exakten Regel. Die absoluten Volumina nach Surrogat
sind deutlich niedriger als bei der exakten Methode.
Die formelbasierte Vorhofvolumenbestimmung beschränkte sich exemplarisch auf die
Herzphase Endsystole als Maximum der Vorhoffüllung. Die bei der InterstudyUntersuchung
erhobenen
Werte
(Flächen-Längen-Methode:
72,5
±
21,1
ml;
Ellipsoidmethode: 59,4 ± 17,8 ml) unterschätzten das PBS-basiert bestimmte absolute
Volumen (89,5 ± 25,0 ml) deutlich (Abb. 5.7). Ebenso wurde durch die Messreihe das
Problem einer verhältnismäßig großen Messvariabilität (1,96 SD bei InterstudyUntersuchung: Flächen-Längen-Methode 50,9%, Ellipsoidmethode 46,1%; 1,96 SD bei
Intraobserver-Untersuchung: Flächen-Längen-Methode 36,3%, Ellipsoidmethode 46,2%)
deutlich.
Absolute LA-Volumina
LA-Volumen in der Endsystole [ml]
30
Interstudy
Intraobserver
25
20
15
10
5
0
PBS exakte
Regel
PBS 50%-Regel
Philips 50%Regel
Flächen-LängenMethode
EllipsoidMethode
Abb. 5.7: Vergleich der absoluten, herzphasenbezogenen Volumina des linken
Atriums bei Bestimmung mit Volumetrieverfahren und modellbasierten Methoden
Die systemische Unterschätzung der Vorhofvolumina durch Modellformeln ist bereits aus
echokardiographischen Studien bekannt. Rodevan et al. etwa verglichen verschiedene
93
echokardiographische 2D- und 3D-Algorithmen einschließlich der biplanen FlächenLängen-Methode
mit
magnetresonanztomographisch
bestimmten LA-Volumina (Rodevan et al., 1999).
echokardiographische
Methoden
das
durch
durch
Simpson-Volumetrie
Dabei unterschätzten sämtliche
Simpson-Volumetrie
bestimmte,
herzphasenbezogene LA-Volumen um 14 bis 27%.
Bei großer Abweichung der von uns erhobenen Absolutwerte vom Referenzvolumen ist
die Eignung der betrachteten Surrogate für eine klinische Erstuntersuchung fraglich.
Prinzipiell ist jedoch aufgrund der Berücksichtigung von zwei Dimensionen eine Eignung
für die klinische Verlaufsevaluation denkbar. Prospektiv wäre eine Validierung der
Surrogatformeln durch verschiedene Auswerter und auch in der Herzphase Enddiastole
sinnvoll, um ihre Eignung als Verlaufsparameter besser einschätzen zu können.
5.7.2 Modellbasierte Myokardmassenbestimmung mit Surrogatformeln auf der Basis
basaler Kurzachsendiameter
Seit der Einführung der Echokardiographie fand die Bestimmung der Muskelmasse des
linken Ventrikels aufgrund ihrer klinischen Relevanz und prognostischen Aussagekraft viel
Interesse und brachte eine breite Auswahl an Publikationen hervor. Für die Bestimmung
der Myokardmasse unter Zuhilfenahme der basalen Kurzachsendiameter (inferoseptale und
anterolaterale Myokarddicke sowie innerer Ventrikeldiameter) ist eine Anzahl an teilweise
aufeinander aufgebauter Surrogatformeln publiziert worden (Murray et al., 1972; Troy et
al., 1972; Bennett and Evans, 1974; Teichholz et al., 1976; Devereux and Reichek, 1977;
Sahn et al., 1978; Devereux et al., 1986b; Bellenger et al., 2000e).
Ihre wesentlichen Limitationen bestanden in 1) vereinfachenden geometrischen Annahmen
bezüglich der Geometrie des linken Ventrikels und 2) der fehlerhaften Angulierung der
basalen kurzen Achse bei der Echokardiographie. Da der Angulierungsfehler
echokardiographisch nicht überprüfbar war, konnte sein Anteil an der Gesamtvariabilität
nicht nachvollzogen werden. Papavassiliu et al. beschrieben die Implementierung in der
Echokardiographie etablierter Surrogatformeln, welche auf basalen Kurzachsendiametern
beruhen, in die Auswertung von MR-Bilddatenmaterial (Papavassiliu et al., 2004). Damit
konnte erstmals die korrekte Angulierung der basalen kurzen Achse für die Anwendung
der Surrogatformeln überprüft werden. Papavassiliu et al. stellten fest, dass ungeachtet der
beim MRT korrekten Angulierung die Ergebnisse der Surrogatformeln die Ergebnisse
weiterhin ungenau blieben. Die systemische
Überschätzung
der linksventrikulären
Muskelmasse durch 2D-Surrogatformeln in Relation zu den mit dem SimpsonAlgorithmus bestimmten Daten war bereits an herzgesunden Individuen der Framingham94
Studienpopulation beschrieben worden (Salton et al., 2002) und wurde bei der Evaluation
an MR-Bilddaten bestätigt.
Die von Papavassilui et el. beschriebene hohe Variabilität konnte in den vorliegenden
Untersuchungen nachvollzogen werden (vgl. Abb. 5.8).
SD der mittleren Differenz [%]
30
Interstudy
Intraobserver
25
20
15
10
5
0
PBS
Philips
Radiale
Messung
Troy und
Pumbo
Bennett
und Evans
ASE
Penn
Devereux
Abb. 5.8: Synopsis der Interstudy- und Intraobserver-Variabilitäten der Surrogatverfahren zur Bestimmung der linksventrikulären Myokardmassen in Relation zur
volumetrischen Muskelmassenbestimmung mit PBS und Philips
300
mittlere LV-Myokardmasse [g]
Interstudy
Intraobserver
250
200
150
100
50
0
PBS
Philips
Radiale
Messung
Troy und
Pumbo
Bennett und
Evans
ASE
Penn
Devereux
Abb. 5.9: Synopsis der mit den Surrogatverfahren bei Interstudy- und IntraobserverUntersuchung bestimmten mittleren LV-Myokardmassen
volumetrischen Muskelmassenbestimmung mit PBS
95
in Relation zur
Die mittlere absolute LV-Muskelmasse wurde in unseren Untersuchungen durch die
Surrogatformeln bei der Intraobserver-Untersuchung in Relation zu den Erbebnissen bei
PBS um 19,3% bis 111,4%, bei der Interstudy-Untersuchung um 23,9% bis 110,3%
systemisch überschätzt (vgl. Abb. 5.9). Die Ursache für die Überschätzung kann teilweise
für die ASE-Cube-Formel und die beiden aus ihr abgeleiteten Algorithmen nach Penn und
Devereux durch die geometrische Annahme eines Würfels erklärt werden.
Da mit der basalen kurze Achse nur eine Dimension quantifiziert wird, werden subtile
Remodelingvorgänge oder ein apikales Aneurysma schon theoretisch nicht berücksichtigt.
Dies limitiert die Potenz der basale kurzen Achse zu einer reliablen Verlaufsevaluation bei
progressiven strukturellen Myokardveränderungen.
Durch zweidimensionale Größenbestimmung lässt sich die unzureichende Reliabilität der
betrachteten eindimensionalen Verfahren verbessern. Dazu müsste etwa der Abstand der
basalen Ebene zum Apex in der zugrunde liegenden Surrogatformel berücksichtigt werden.
Ein weiterer möglicher Kompromiss wäre eine Vereinfachung des Simpson-Algorithmus
durch Reduktion der zu planimetrierenden Schichten, beispielsweise wie im von Dickhuth
et al. vorgeschlagenen Algorithmus (Dickhuth et al., 1996).
5.7.3 Modellbasierte Myokardmassenbestimmung mit der radialen Messung
Die Reliabilität der radialen Messung liegt im Bereich der auf den basalen
Kurzachsendiametern beruhenden Surrogatformeln. Ungeachtet eines wesentlich größeren
methodischen
Aufwandes
bei
Bilddatenakquisition,
dem
zugrunde
liegenden
mathematischen Modell und der Konturdefinition mit einer eigens hierfür erforderlichen
Auswertungsroutine ist die Interstudy-Variabilität der radialen Messung (1,96 SD: 23,6%)
größer als diejenige der Simpson-Volumetrie (1,96 SD bei PBS: 14,1%, bei Philips:
15,4%) und nur unwesentlich kleiner als diejenige der Methode nach Troy (1,96 SD:
28,2%).
Eine wesentliche Schwierigkeit bei der radialen Messung war in unseren Untersuchungen
die zur Erfüllung der Messvorschrift erforderliche Akquisition dreier zueinander versetzter
radialer Aufnahmen in gleicher Atemlage. Durch unterschiedliche Atemlagen bei der
Bilddatenerstellung entstand gelegentlich ein Versatz der gemeinsamen Rotationsachse der
drei radialen Schichten, dieser ist in Abb. 5.10 wiedergegeben. Aufgrund dieses Versatzes
und der darauf zurückzuführenden Abweichung vom berechneten approximierten
Oberflächenmodell wurden die vorgegebenen Konturen von der Auswertungsroutine für
die Volumetrie in vielen Fällen nicht akzeptiert. Dies wird als Restriktivität der
96
Auswertungsroutine bezeichnet. Der Auswerter änderte in einem solchen Fall den apikalen
Konturverlauf
Endokardverlauf
unter Akzeptanz einer bewussten Abweichung
solange
von
anatomischen
manuell ab, bis die Software ein Oberflächenmodell des
Myokards generieren konnte. Am Datenmaterial des ersten Aufnahmetages konnte auf
diese Weise bei 14 von 16 Probanden, am zweiten Aufnahmetag bei 13 von 16 der
Probanden ein zur Erfüllung der Messvorschrift ausreichender Konsens der Konturen
gefunden werden. Körperich et al. berichteten 2009 auf dem World Congress on Medical
Physics and Biomedical Engeneering in München ebenfalls von der hohen Restiktivität der
zugrunde liegenden Auswertungsroutine (Körperich et al., 2009).
Abb. 5.10: Versatz an der apikalen Schnittstelle der radialen Langachsen durch
Veränderung der Atemlage bei der Akquisition der radialen Schnittbilder. Die gelbe
Linie stellt die gemeinsame Rotationsachse der Langachsen dar.
Damit kann die für die radiale Messung verwendete Auswertestation aufgrund ihrer
Restriktivität nicht den Anforderungen des klinischen Alltags genügen und ist wegen der
Schwierigkeit der genauen Kontursetzung im Bereich des Herzapex nicht in der Lage,
subtile Veränderungen im zeitlichen Verlauf detektieren. Es lässt sich schlussfolgern, dass
der gegenwärtig untersuchte Algorithmus für die radiale Messung eine genaue
Quantifizierung pathologisch konfigurierter, atypischer Ventrikel vermutlich nicht zulässt.
Ferner schränkt die begrenzte Anzahl der verwendeten Langachsen die Präzision der
97
Methode ein. Der Konturverlauf zwischen den Schichten wird interpoliert, entsprechend
würde eine in diesem Bereich auftretende Unregelmäßigkeit nicht berücksichtigt werden.
Eine weitere theoretische Schwachstelle der radialen Messung stellt die Visualisierung der
Papillarmuskeln dar. Während diese bei der Langachsenangulierung in der Enddiastole gut
abgegrenzt werden können, ist ihre Abgrenzung in der Endsystole im Vergleich zur
Aufsicht in der kurzen Achse deutlich erschwert. Eine unzureichende Abgrenzung der
Papillarmuskeln in der Endsystole hätte vermutlich eine Verfälschung der berechneten
Ejektionsfraktion zur Folge.
5.8 Limitationen
Eine wesentliche Schwäche der Studie stellt das Fehlen von Interobserver-Variabilitäten
dar. Zwar lagen Referenzmessungen von Teilen des Probandenkollektivs durch einen
erfahrenen Untersucher vor, die zu geringe Anzahl (n = 9) der zur Verfügung stehenden
volumetrischen Daten verzerrte jedoch die Stärke des Zusammenhangs, sodass die
Berechnung von Interobserver-Variabilitäten anhand der zur Verfügung stehenden
Referendaten nicht sinnvoll war.
Die (halb-) automatische Kontursetzung bei PBS bietet Spielraum für interindividuell
unterschiedliches Vorgehen bei der Festlegung des Schwellenwertes der Signalintensitäten,
sodass letztlich auch hier der Konturverlauf indirekt vom Untersucher mit beeinflusst mit.
So führt etwa die Selektion überstrahlter Areale zur Überschätzung der Binnenvolumina.
Der Untersucher wurde erst angelernt, bevor die Daten bestimmt wurden; eine
sechsmonatige Schulungsphase und die Supervision in der Messphase durch einen
erfahrenen Untersucher dürften jedoch hinreichen, um Effekte unzureichender Übung zu
vermeiden. Ebenfalls war zwischen Schulungs- und Messphase zur Verhinderung von
Gewöhnungseffekten eine mehrwöchige Messpause eingelegt worden.
5.9 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen
Die
kardiale
Funktion
wurde
bei
16
Diabetikern
mit
einem
1,5
Tesla
Magnetresonanztomographen unter Verwendung einer SSPF Pulssequenz zweimalig im
Abstand von 24 Stunden untersucht. Die dabei akquirierten Bilddaten wurden offline mit
Hilfe
des
Algorithmus
nach
Simpson
unter
Berücksichtigung
verschiederen
Konturdefinitionen und Segmentierungsregeln für die Mitralklappenebene sowie mit Hilfe
modellbasierter Surrogatverfahren ausgewertet. Die Daten können für weitergehende
Studien herangezogen werden. Zum Vergleich der Methoden wurde als Maß für
98
Interstudy- und Intraobserver-Variabilität die 1,96-faache Standardabweichung der
relativen mittleren Differenz herangezogen.
Die der Interstudy-Untersuchung des linken Ventrikels werden in der Herzzyklusphase
Enddiastole mit allen drei auf dem Simpson-Algorithmus basierenden Volumetrieverfahren
(PBS – exakte Regel, PBS – 50%-Regel, Philips – 50%-Regel) vergleichbare Ergebnisse
erzielt, aufgrund des mit dem Mauszeiger einfach zu folgenden konzentrischen Verlaufs
der Endokontur in der Enddiastole kommt ein Vorteil der automatischen Konturerfassung
in dieser Herzphase nicht zur Geltung. In der Endsystole werden dagegen Vorteile des
automatischen Konturtracings erkennbar. Dieses erlaubt zudem eine in Relation zum
manuellen Tracing zeiteffizientere Arbeitsweise - die Zeitersparnis beträgt 7 ± 3 Minuten
pro Datensatz - , was einen für den klinischen Alltag wichtigen Aspekt darstellt. Die exakte
Regel führt entgegen der theoretischen Überlegungen in keiner Untersuchung zu einer
signifikanten Verbesserung der Retest-Stabilität.
In der Herzphase Endsystole steigt die Messvariabilität unabhängig von der Messmethode
deutlich an. Dies erklärt sich durch die relative Zunahme des Volumenanteils der basalen
Schicht in der Endsystole, durch die relative Zunahme des Anteils unzureichend oder
doppelt erfasster Ventrikelanschnitte bei Veränderung der Atemlage sowie durch die
erschwerde
Endokonturdefinition
infolge
Anlagerung
der
sich
kontrahierenden
Papillarmuskeln und Trabekel an das Arbeitsmyokard in der Endsystole.
Trotz wesentlicher methodischer Unterschiede zu Referenzpublikationen sind die
ermittelten Retest-Stabilitäten für die Interstudy-Untersuchung des linken Ventrikels mit
denjenigen anderer Autoren vergleichbar, in der Enddiastole wurde eine deutlich bessere
Retest-Stabilität erzielt, dies ist möglicherweise auf Übungseffekte zurückzuführen.
Die Standardabweichungen zur Beurteilung der Variabilität der LA-Volumetrie zeigen
eine ähnliche Größenordnung wie die für den linken Ventrikel geltenden Werte in der
korrespondierenden Herzzyklusphase: LA-ESV ist mit LV-EDV bzw. LA-EDV mit LVESV vergleichbar. In der Interstudy-Untersuchung zeigt PBS in beiden betrachteten
Herzphasen eine in Relation zu Philips größere Retest-Stabilität.
Bei der RV-Volumetrie sind in der Intraobserver-Untersuchung die durch Tracking
definierten Konturen ungeachtet der Abweichung vom „wahren“ Verlauf gut
reproduzierbar. Bei der Interstudy-Untersuchung führen die Unterschiede in der
Signalintensität zwischen den Datensätzen von Messtag 1 und 2 zu so großen
Abweichungen im ROI-Verlauf, dass sich hier Volumetrie mit manuellem Konturtracing
als besser reproduzierbar erweist. Als eine weitere Schwierigkeit der Volumetrie des
rechten Ventrikels zeigte sich die präzise Abgrenzung des rechtsventrikulären
99
Ausflusstraktes vom Cavumlumen, hier ist möglicherweise die Implementierung einer
Segmentierungsregel zur Definition der basalen Schicht der rechtsventrikulären
Ausflusstraktes erforderlich.
Der Anteil der Papillarmuskeln an der LV-Myokardmasse beträgt 9,6% (Interstudy) bzw.
10,1% (Intraobserver), was Literaturangaben übersteigt und möglicherweise mit dem
Merkmal Diabetes mellitus zusammenhängt. Wenn dem relativen Papillarmuskelanteil an
der linksventrikulären Myokardmasse klinische Bedeutung zukommen sollte, ist es
möglicherweise sinnvoll, die Papillarmuskelmasse isoliert zu bestimmen und als eigenen
Wert anzugeben, was bislang nicht routinemäßig der Fall ist.
Nutzen und Grenzen von Modellalgorithmen bei der kardialen Volumenquantifizierung
wurden aufgezeigt. Die untersuchten Modelle zeichnen sich durch eine systemische Unteroder Überschätzung der Absolutvolumina aus.
Durch die auf basalen Kurzachsendiametern beruhenden Surrogatformeln bestimmte,
absolute linksventrikuläre Myokardmasse wurde bei der Intraobserver-Untersuchung um
18,3% bis 111,4%, bei der Interstudy-Untersuchung um 23,9% bis 110,3% systemisch
überschätzt. Apikal lokalisiertes Remodelling kann durch diese Formelauswahl nicht
berücksichtigt werden. Die höchste Reproduzierbarkeit ergab sich bei Intraobserver- und
Interstudy-Untersuchung bei der Surrogatformel nach Troy, diese überschätzt die
Absolutwerte jedoch am deutlichsten.
Die radiale Messung zeigte eine größere Retest-Stabilität, der hohe methodische Aufwand
und die Restriktivität bei der Akzeptanz von zueinander versetzten Konturen an der
apikalen Schnittstelle der radialen Ebenen reduzieren jedoch die Einsetzbarbeit dieser
Messmethode in der klinischen Routine.
Die aus den basalen Kurzachsendiametern abgeleiteten, eindimensionalen Surrogatformeln
eignen sich trotz der im Gegensatz zur Echokardiographie überprüfbaren und daher
präziseren Achsenangulierung bei der MRT nur bedingt zur Verlaufsevaluation von
myokardialem Remodeling, da die zugrunde liegenden geometrischen Annahmen schon
die normale Herzkonfiguration nicht genau genug beschreiben und durch fortschreitenden
Remodelingprozess zunehmend aufgehoben werden.
Aufgrund der Berücksichtigung von zwei Dimensionen sind die Vorhofvolumensurrogate
von
allen
betrachteten
geometrisch-empirischen
Verlaufsevaluation am ehesten geeignet.
100
Methoden
für
eine
serielle
6. Literaturverzeichnis
Alfakih, K., Plein, S., Bloomer, T., Jones, T., Ridgway, J., and Sivananthan, M. (2003a).
Comparison of right ventricular volume measurements between axial and short axis
orientation using steady-state free precession magnetic resonance imaging. J. Magn.
Reson. Imaging 18, 25-32
Alfakih, K., Plein, S., Thiele, H., Jones, T., Ridgway, J. P., and Sivananthan, M. U.
(2003b). Normal human left and right ventricular dimensions for MRI as assessed by turbo
gradient echo and steady-state free precession imaging sequences. J. Magn. Reson.
Imaging 17, 323-329
Anderson R. H., Becker A. E. (1980). The ventricles II: the morphologically left ventricle
— the interventricular septum. In: Anderson R.H., Becker A.E., eds. Cardiac anatomy.
London, England: Gower Medical Publishing, 10–20
Baker, B. J., Wilen, M. M., Boyd, C. M., Dinh, H., and Franciosa, J. A. (1984). Relation of
right ventricular ejection fraction to exercise capacity in chronic left ventricular failure.
Am. J. Cardiol. 54, 596-599
Barbier, E. C., Johansson, L., Lind, L., Ahlström, H., and Bjerner, T. (2007). The
Exactness of Left Ventricular Segmentation in Cine Magnetic Resonance Imaging and Its
Impact on Systolic Function Values. Acta Radiol. 48, 285-291
Barkhausen, J., Ruehm, S. G., Goyen, M., Buck, T., Laub, G., and Debatin, J. F. (2001).
MR evaluation of ventricular function: true fast imaging with steady-state precession
versus fast low-angle shot cine MR imaging: feasibility study. Radiology 219, 264-269
Bellenger, N. G., Francis, J. M., Davies, C. L., Coats, A. J., and Pennell, D. J. (2000a).
Establishment and performance of a magnetic resonance cardiac function clinic. J
Cardiovasc. Magn. Reson. 2, 15-22
Bellenger, N. G., Rajappan, K., Rahman, S. L., Lahiri, A., Raval, U., Webster, J., Murray,
G. D., Coats, A. J. S., Cleland, J. G. F., and Pennell, D. J. (2004). Effects of carvedilol on
left ventricular remodelling in chronic stable heart failure: a cardiovascular magnetic
resonance study. Heart 90, 760-764
Bellenger, N. G., Burgess, M. I., Ray, S. G., Lahiri, A., Coats, A. J., Cleland, J. G., and
Pennell, D. J. (2000b). Comparison of left ventricular ejection fraction and volumes in
heart failure by echocardiography, radionuclide ventriculography and cardiovascular
magnetic resonance; are they interchangeable? Eur. Heart J. 21, 1387-1396
Bellenger, N. G., Grothues, F., Smith, G. C., and Pennell, D. J. (2000c). Quantification of
right and left ventricular function by cardiovascular magnetic resonance. Herz 25, 392-399
Bellenger, N. G., Davies, L. C., Francis, J. M., Coats, A. J., and Pennell, D. J. (2000d).
Reduction in sample size for studies of remodeling in heart failure by the use of
cardiovascular magnetic resonance. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 2, 271-278
Bellenger, N. G., Marcus, N. J., Davies, C., Yacoub, M., Banner, N. R., and Pennell, D. J.
(2000e). Left ventricular function and mass after orthotopic heart transplantation: a
101
comparison of cardiovascular magnetic resonance with echocardiography. J. Heart. Lung.
Transplant. 19, 444-452
Bellenger, N. G., Swinburn, J. M. A., Rajappan, K., Lahiri, A., Senior, R., and Pennell, D.
J. (2002). Cardiac remodelling in the era of aggressive medical therapy: does it still exist?
Int. J. Cardiol. 83, 217-225
Benjamin, E. J., D'Agostino, R. B., Belanger, A. J., Wolf, P. A., and Levy, D. (1995). Left
atrial size and the risk of stroke and death. The Framingham Heart Study. Circulation 92,
835-841
Bennett, D. H., and Evans, D. W. (1974). Correlation of left ventricular mass determined
by echocardiography with vectorcardiographic and electrocardiographic voltage
measurements. Br. Heart J. 36, 981-987
Beygui, F., Furber, A., Delépine, S., Helft, G., Metzger, J.-P., Geslin, P., and Le Jeune, J. J.
(2004). Routine breath-hold gradient echo MRI-derived right ventricular mass, volumes
and function: accuracy, reproducibility and coherence study. Int. J. Cardiovasc. Imaging
20, 509-516
Biancari, F., Vasques, F., Mikkola, R., Martin, M., Lahtinen, J., and Heikkinen, J. (2012).
Validation of EuroSCORE II in patients undergoing coronary artery bypass surgery. Ann.
Thorac. Surg. 93, 1930-35
Bland, J. M., Altman, D. G. (1986). Statistical methods for assessing agreement between
two methods of clinical measurement. Lancet 8, 135-160
Bland, J. M., Altman, D. G. (1995). Comparing methods of measurement: why plotting
difference against standard method is misleading. Lancet 346, 1085-87
Bland, J. M., Altman, D. G. (1998). Measurement agreement in method comparison
studies. Stat. Meth. Med. Research 8, 135-160
Bland, J. M., Altman, D. G. (2007). Agreement between methods of measurement with
multiple observations per individual. J. Biopharm. Statist. 17, 571-582
Bleich, S., Klatt, A., Moeller, J., Riechmann, M., Witte, K., Degner, D. (2000).
Epidemiologische Grundlagen der Krankheitsfrüherkennung. In: Ökologisches Stoffgebiet.
Schattauer Verlag, 170-171
Bloomer, T. N., Plein, S., Radjenovic, A., Higgins, D. M., Jones, T. R., Ridgway, J. P., and
Sivananthan, M. U. (2001). Cine MRI using steady state free precession in the radial long
axis orientation is a fast accurate method for obtaining volumetric data of the left ventricle.
J. Magn. Reson. Imaging 14, 685-692
Bloomgarden, D. C., Fayad, Z. A., Ferrari, V. A., Chin, B., Sutton, M. G., and Axel, L.
(1997). Global cardiac function using fast breath-hold MRI: validation of new acquisition
and analysis techniques. Magn. Reson. Med. 37, 683-692
Bogaert, J. G., Bosmans, H. T., Rademakers, F. E., Bellon, E. P., Herregods, M. C.,
Verschakelen, J. A., van de Werf, F., and Marchal, G. J. (1995). Left ventricular
102
quantification with breath-hold MR imaging: comparison with echocardiography.
MAGMA 3, 5-12
Bottini, P. B., Carr, A. A., Prisant, L. M., Flickinger, F. W., Allison, J. D., and Gottdiener,
J. S. (1995). Magnetic resonance imaging compared to echocardiography to assess left
ventricular mass in the hypertensive patient. Am. J. Hypertens. 8, 221-228
Carr, J. C., Simonetti, O., Bundy, J., Li, D., Pereles, S., and Finn, J. P. (2001). Cine MR
angiography of the heart with segmented true fast imaging with steady-state precession.
Radiology 219, 828-834
Casale, P. N., Devereux, R. B., Milner, M., Zullo, G., Harshfield, G. A., Pickering, T. G.,
and Laragh, J. H. (1986). Value of echocardiographic measurement of left ventricular mass
in predicting cardiovascular morbid events in hypertensive men. Ann. Intern. Med. 105,
173-178
Caudron, J., Fares, J., Lefebvre, V., Vivier, P. H., Petitjean, C., and Dacher, J. N. (2012).
Cardiac MRI Assessment of Right Ventricular Function in Acquired Heart Disease:
Factors of Variability. Acad. Radiol. 17, Epub ahead of print
Cintron, G., Johnson, G., Francis, G., Cobb, F., and Cohn, J. N. (1993). Prognostic
significance of serial changes in left ventricular ejection fraction in patients with
congestive heart failure. The V-HeFT VA Cooperative Studies Group. Circulation 87, 1723
Clarke, C. J., Gurka, M. J., Norton, P. T., Kramer, C. M., and Hoyer, A. W. (2012).
Assessment of the accuracy and reproducibility of RV volume measurements by CMR in
congenital heart failure. JACC Cardiovasc. Imaging 5, 28-37
Clay, S., Alfakih, K., Radjenovic, A., Jones, T., Ridgway, J. P., and Sinvananthan, M. U.
(2006). Normal range of human left ventricular volumes and mass using steady state free
precession MRI in the radial long axis orientation. MAGMA 19, 41-45
Cohn, J. N. (1995). Structural basis for heart failure. Ventricular remodeling and its
pharmacological inhibition. Circulation 91, 2504-2507
Conti, C. A., Votta, E., Corsi, C., De Marchi, D., Tarroni, G., Stevanella, M., Lombardi,
M., Parodi, O., Caiani, E. G., and Redaelli, A. (2011). Left ventricular modelling: a
quantitative functional assessment tool based on cardiac magnetic resonance imaging.
Interface Focus 1, 384-395
Corsi, C., Lamberti, C., Catalano, O., MacEneaney, P., Bardo, D., Lang, R.M., Caiani,
E.G., and Mor-Avi, V. (2005). Improved quantification of left ventricular volumes and
mass based on endocardial and epicardial surface detection from cardiac MR images using
level set models. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 7, 595-602
Danilouchkine, M. G., Westenberg, J. J. M., Lelieveldt, B. P. F., and Reiber, J. H. C.
(2005a). Accuracy of short-axis cardiac MRI automatically derived from scout acquisitions
in free-breathing and breath-holding modes. MAGMA 18, 7-18
103
Danilouchkine, M. G., Westenberg, J. J. M., Roos, A. de, Reiber, J. H. C., and Lelieveldt,
B. P. F. (2005b). Operator induced variability in cardiovascular MR: left ventricular
measurements and their reproducibility. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 7, 447-457
Debatin, J. F., Nadel, S. N., Sostman, H. D., Spritzer, C. E., Evans, A. J., and Grist, T. M.
(1992). Magnetic resonance imaging - cardiac ejection fraction measurements. Phantom
study comparing four different methods. Invest. Radiol. 27, 198-204
Debatin, J. F., Nadel, S. N., Paolini, J. F., Sostman, H. D., Coleman, R. E., Evans, A. J.,
Beam, C., Spritzer, C. E., and Bashore, T. M. (1992). Cardiac ejection fraction: phantom
study comparing cine MR imaging, radionuclide blood pool imaging, and
ventriculography. J. Magn. Reson. Imaging 2, 135-142
Devereux, R. B., Casale, P. N., Kligfield, P., Eisenberg, R. R., Miller, D., Campo, E., and
Alonso, D. R. (1986a). Performance of primary and derived M-mode echocardiographic
measurements for detection of left ventricular hypertrophy in necropsied subjects and in
patients with systemic hypertension, mitral regurgitation and dilated cardiomyopathy. Am.
J. Cardiol. 57, 1388-1393
Devereux, R. B., Alonso, D. R., Lutas, E. M., Gottlieb, G. J., Campo, E., Sachs, I., and
Reichek, N. (1986b). Echocardiographic assessment of left ventricular hypertrophy:
comparison to necropsy findings. Am. J. Cardiol. 57, 450-458
Devereux, R. B., and Reichek, N. (1977). Echocardiographic determination of left
ventricular mass in man. Anatomic validation of the method. Circulation 55, 613-618
Dickhuth, H. H., Nause, A., Staiger, J., Bonzel, T., and Keul, J. (1983). Two-dimensional
echocardiographic measurements of left ventricular volume and stroke volume of
endurance-trained athletes and untrained subjects. Int. J. Sports Med. 4, 21-26
Dickhuth, H. H., Roecker, K., Niess, A., Hipp, A., and Heitkamp, H. C. (1996). The
echocardiographic determination of volume and muscle mass of the heart. Int. J. Sports
Med. 17 Suppl. 3, 132-139
Dodge, H. T., and Baxley, W. A. (1969). Left ventricular volume and mass and their
significance in heart disease. Am. J. Cardiol. 23, 528-537
Doherty, N. E., Fujita, N., Caputo, G. R., and Higgins, C. B. (1992a). Measurement of
right ventricular mass in normal and dilated cardiomyopathic ventricles using cine
magnetic resonance imaging. Am. J. Cardiol. 69, 1223-1228
Doherty, N. E., Seelos, K. C., Suzuki, J., Caputo, G. R., O'Sullivan, M., Sobol, S. M.,
Cavero, P., Chatterjee, K., Parmley, W. W., and Higgins, C. B. (1992b). Application of
cine nuclear magnetic resonance imaging for sequential evaluation of response to
angiotensin-converting enzyme inhibitor therapy in dilated cardiomyopathy. J. Am. Coll.
Cardiol. 19, 1294-1302
Ekesten, B. (1994). Biological variability and measurement error variability in ocular
biometry in samoyed dogs. Acta Vet. Scand. 35, 427-33
104
Fieno, D. S., Jaffe, W. C., Simonetti, O. P., Judd, R. M., and Finn, J. P. (2002). TrueFISP:
assessment of accuracy for measurement of left ventricular mass in an animal model. J.
Magn. Reson. Imaging 15, 526-531
Flachskampf, F. A., Kühl, H., Franke, A., Frielingsdorf, J., Klues, H., Krebs, W., and
Hanrath, P. (1995). Dreidimensionale Rekonstruktion von Herzklappen. Herz 20, 236-242
François, C. J., Fieno, D. S., Shors, S. M., and Finn, J. P. (2004). Left ventricular mass:
manual and automatic segmentation of true FISP and FLASH cine MR images in dogs and
pigs. Radiology 230, 389-395
Furber, A., Balzer, P., Cavaro-Ménard, C., Croué, A., Da Costa, E., Lethimonnier, F.,
Geslin, P., Tadéi, A., Jallet, P., and Le Jeune, J. J. (1998). Experimental validation of an
automated edge-detection method for a simultaneous determination of the endocardial and
epicardial borders in short-axis cardiac MR images: application in normal volunteers. J.
Magn. Reson. Imaging 8, 1006-1014
Ghali, J. K., Liao, Y., Simmons, B., Castaner, A., Cao, G., and Cooper, R. S. (1992). The
prognostic role of left ventricular hypertrophy in patients with or without coronary artery
disease. Ann. Intern. Med. 117, 831-836
Ghali, J. K., Liao, Y., and Cooper, R. S. (1998). Influence of left ventricular geometric
patterns on prognosis in patients with or without coronary artery disease. J. Am. Coll.
Cardiol. 31, 1635-1640
Grothues, F., Smith G. C., Moon J. C., Bellenger N. G., Collins P., Klein H. U., Pennell D.
J. (2002). Comparison of interstudy reproducibility of cardiovascular magnetic resonance
with two-dimensional echocardiography in normal subjects and in pations with heart
failure or left ventricular hypertrophy. Am. J. Cardiol. 90, 29-34
Grothues, F., Moon, J. C., Bellenger, N. G., Smith, G. S., Klein, H. U., and Pennell, D. J.
(2004). Interstudy reproducibility of right ventricular volumes, function, and mass with
cardiovascular magnetic resonance. Am. Heart J. 147, 218-223
Higgins, C.B. (1992). Which standard has the gold? J. Am. Coll. Cardiol 19, 1608-1609
Hornung, T. S., Kilner, P. J., Davlouros, P. A., Grothues, F., Li, W., and Gatzoulis, M. A.
(2002). Excessive right ventricular hypertrophic response in adults with the mustard
procedure for transposition of the great arteries. Am. J. Cardiol. 90, 800-803
Hu, N., Sabey, K. H., Curtis, H. R., Hoang, N., Dowdle, S. B., Garzarelli, A. A., Buswell,
H. R., Dibella, E., Yockman, J. W., and Bull, D. A. (2012) Magnetic resonance imaging
(MRI) assessment of ventricular remodeling after myocardial infarction in rabbits. Comp.
Med. 62, 116-23
Hudsmith, L. E., Petersen, S. E., Tyler, D. J., Francis, J. M., Cheng, A. S. H., Clarke, K.,
Selvanayagam, J. B., Robson, M. D., and Neubauer, S. (2006). Determination of cardiac
volumes and mass with FLASH and SSFP cine sequences at 1.5 vs. 3 Tesla: a validation
study. J. Magn. Reson. Imaging 24, 312-318
Hudsmith, L. E., Petersen, S. E., Francis, J. M., Robson, M. D., and Neubauer, S. (2005).
Normal human left and right ventricular and left atrial dimensions using steady state free
precession magnetic resonance imaging. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 7, 775-782
105
Ibrahim T., Weniger, M., Schwaiger, M. (1999). Effect of papillary muscles on left
ventricular parameters in cine magnetic resonance images. (Abstr.) J. Cardiovasc. Magn.
Reson. 1, 319
Ino, T., Benson, L. N., Mikalian, H., Freedom, R. M., Rowe R. D. (1989). Determination
of left ventricular volumes by Simpson's rule in infants and children with congenital heart
disease. Br. Heart J. 61, 182-185
Jahnke, C., Fischer, J., Mirelis, J.G., Kriatselis, C., Gerds-Li, J. H., Gebker, R., Manka, R.,
Schnackenburg, B., Fleck, E., and Paetsch, I. (2011). Cardiovascular magnetic resonance
imaging for accurate sizing of the left atrium: predictability of pulmonary vein isolation
success in patients with atrial fibrillation. J. Magn. Reson. Imaging 33, 455-63
Janik M., Cham M. D., Ross M. I., Wang Y., Codella N., Min J. K., Prince M. R.,
Manoushagian S., Okin P.M., Devereux R.B., and Weinsaft J.W. (2008). Effects of
papillary muscles and trabeculae on left ventricular quantification: increased impact of
methodological variability in patients with left ventricular hypertrophy. J. Hypert. 26,
1677-1685
Jiamsripong, P., Honda, T., Reuss, C. S., Hurst, R. T., Chaliki, H. P., Grill, D. E., Schneck,
S. L., Tyler, R., Khandheria, B. K., and Lester, S. J. (2008). Three methods for evaluation
of left atrial volume. Eur. J. Echocardiogr. 9, 351-355
Jimenez, J. H., Soerensen, D. D., He, Z., He, S., and Yoganathan, A. P. (2003). Effects of a
saddle shaped annulus on mitral valve function and chordal force distribution: an in vitro
study. Ann. Biomed. Eng. 31, 1171-1181
Kannel, W. B., Dannenberg, A. L., and Levy, D. (1987). Population implications of
electrocardiographic left ventricular hypertrophy. Am. J. Cardiol. 60, 851-931
Karamitsos, T. D., Hudsmith, L. E., Selvanayagam, J. B., Neubauer, S., and Francis, J. M.
(2007). Operator induced variability in left ventricular measurements with cardiovascular
magnetic resonance is improved after training. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 9, 777-783
Katz, J., Milliken, M. C., Stray-Gundersen, J., Buja, L. M., Parkey, R. W., Mitchell, J. H.,
and Peshock, R. M. (1988). Estimation of human myocardial mass with MR imaging.
Radiology 169, 495-498
Moser, E. (2000). Nuklearmedizin. In Kaufmann, G. W., Moser, E., Sauer, R. (Hrsg.).
Radiologie. Elsevier Verlag, München, 293
Keul, J., Dickhuth, H. H., Simon, G., and Lehmann, M. (1981). Effect of static and
dynamic exercise on heart volume, contractility, and left ventricular dimensions. Circ. Res.
48, 1162-1170
King, D. L., Harrison, M. R., Gopal, A. S., Kwan, O. L., and DeMaria, A. N. (1992).
Ultrasound beam orientation during standard two-dimensional imaging: assessment by
three-dimensional echocardiography. J. Am. Soc. Echocardiogr. 5, 569-576
Kirschbaum, S. W., Aben J. P., Baks, T., Moeller, A., Gruszczynskaya, K., Krestin, G. P.,
van der Giessen, W. J., Duncher, D. J., de Feyder, P. J., van Geuns, R. J. M. (2008).
106
Accurate aumomatic papillary muscle identification for quantitative left ventricle mass
measurments in cardiac magnetic resonance imaging. Adad. Radiol. 15, 1227-33
Kirschbaum S. W., Baks T., Gronenschild E. H., Aben J. P., Weustink A. C., Wielopolksi
P. A., Krestin G. P., de Feyter P. J., van Geuns R. J. (2008). Addition of the long-axis
information to short-axis contours reduces interstudy variability of left-ventricular analysis
in cardiac magnetic resonance studies. Invest. Radiol. 43, 1-6
Koren, M. J., Devereux, R. B., Casale, P. N., Savage, D. D., and Laragh, J. H. (1991).
Relation of left ventricular mass and geometry to morbidity and mortality in uncomplicated
essential hypertension. Ann. Intern. Med. 114, 345-352
Körperich H. (2009). Evaluation strategies for determination of left ventricular indices:
Pros and Cons of model vs. non-model based quantification software. In: Dössel, O., and
Schlegel, W.: IFMBE Proceedings. World Congress on Medical Physics and Biomedical
Ingineering 7-12 September 2009 Munich, Germany, 603–606
Koskenvuo, J. W., Karra, H., Lehtinen, J., Niemi, P., Pärkkä, J., Knuuti, J., and Hartiala,
J.J. (2007). Cardiac MRI: accuracy of simultaneous measurement of left and right
ventricular parameters using three different sequences. Clin. Physiol. Funct. Imaging. 27,
385-393
Kranke, P., Schuster, F., Muellenbach, R., Kranke, E. M., Roewer, N., Smul, T. (2008).
Grundlagen und Prinzipien klinischer Studien: Wie viele Patienten sollen (müssen)
untersucht werden? Kardiotechnik 4, 114-117
Kronik, G., Slany, J., and Mösslacher, H. (1979). Comparative value of eight M-mode
echocardiographic formulas for determining left ventricular stroke volume. A correlative
study with thermodilution and left ventricular single-plane cineangiography. Circulation
60, 1308-1316
Kühl, H. P., Bücker, A., Franke, A., Maul, S., Nolte-Ernsting, C., Reineke, T., Hoffmann,
R., Günther, R. W., and Hanrath, P. (2000). Transesophageal 3-dimensional
echocardiography: in vivo determination of left ventricular mass in comparison with
magnetic resonance imaging. J. Am. Soc. Echocardiogr. 13, 205-215
Kurrelmeyer, K., Kalra, D., Bozkurt, B., Wang, F., Dibbs, Z., Seta, Y., Baumgarten, G.,
Engle, D., Sivasubramanian, N., and Mann, D.L. (1998). Cardiac remodeling as a
consequence and cause of progressive heart failure. Clin. Cardiol. 21, 114-119
La Vecchia, L., Zanolla, L., Varotto, L., Bonanno, C., Spadaro, G. L., Ometto, R., and
Fontanelli, A. (2001). Reduced right ventricular ejection fraction as a marker for idiopathic
dilated cardiomyopathy compared with ischemic left ventricular dysfunction. Am. Heart J.
142, 181-189
Lester, S. J., Ryan, E. W., Schiller, N. B., and Foster, E. (1999). Best method in clinical
practice and in research studies to determine left atrial size. Am. J. Cardiol. 84, 829-832
Levine, T. B., Levine, A. B., Keteyian, S. J., Narins, B., and Lesch, M. (1997). Reverse
remodeling in heart failure with intensification of vasodilator therapy. Clin. Cardiol. 20,
697-702
107
Levy, D., Garrison, R. J., Savage, D. D., Kannel, W. B., and Castelli, W. P. (1990).
Prognostic implications of echocardiographically determined left ventricular mass in the
Framingham Heart Study. N. Engl. J. Med. 322, 1561-1566
Li, W., Stern, J. S., Mai, V. M., Pierchala, L. N., Edelman, R. R., and Prasad, P. V. (2002).
MR assessment of left ventricular function: quantitative comparison of fast imaging
employing steady-state acquisition (FIESTA) with fast gradient echo cine technique. J.
Magn. Reson. Imaging 16, 559-564
Lloyd-Jones, D. M., Wilson, P. W. F., Larson, M. G., Beiser, A., Leip, E. P., D'Agostino,
R. B., and Levy, D. (2004). Framingham risk score and prediction of lifetime risk for
coronary heart disease. Am. J. Cardiol. 94, 20-24
Lønborg, J. T., Engstrøm, T., Møller, J. E., Ahtarovski, K. A., Kelbæk, H., Holmvang, L.,
Jørgensen, E., Helqvist, S., Saunamäki, K., Søholm, H., Andersen, M., Mathiasen, A. B.,
Kühl, J. T., Clemmensen, P., Køber, L., Vejlstrup, N. (2012). Left atrial volume and
function in patients following ST elevation myocardial infarction and the association with
clinical outcome: a cardiovascular magnetic resonance study. Eur. Heart J. Cardiovasc.
Imaging, Epub ahead of print
Longmore, D. B., Klipstein, R. H., Underwood, S. R., Firmin, D. N., Hounsfield, G. N.,
Watanabe, M., Bland, C., Fox, K., Poole-Wilson, P. A., and Rees, R. S. (1985).
Dimensional accuracy of magnetic resonance in studies of the heart. Lancet 1, 1360-1362
Lorenz, C. H., Walker, E. S., Morgan, V. L., Klein, S. S., and Graham, T. P. (1999).
Normal human right and left ventricular mass, systolic function, and gender differences by
cine magnetic resonance imaging. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 1, 7-21
Lu, X., Jolly, M. P., Georgescu, B., Haye, C., Speier, P., Schmidt, M., Bi, X., Kroeker, R.,
Comaniciu, D., Kellmann, P., Mueller, E., and Guehring, J. (2011). Automatic view
planning for cardiac MRI acquisition. Med. Image Comput. Assist. Interv. 14, 479-86
Luijnenburg, S. E., Robbers-Visser, D., Moelker, A., Vliegen, H. W., Mulder, B. J., and
Helbing, W. A. (2010). Intra-observer and interobserver variability of biventricular
function, volumes and mass in patients with congenital heart disease measured by CMR
imaging. Int. J. Cardiovasc. Imaging 26, 57-64
Maceira, A. M., Cosín-Sales, J., Roughton, M., Prasad, S. K., and Pennell, D. J. (2010).
Reference left atrial dimensions and volumes by steady state free precession cardiovascular
magnetic resonance. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 11, 65
Marcus, J. T., Kuijer, J. P. A., and Götte, R. M. (2000). Left ventricular mass measured by
magnetic resonance imaging: effect of endocardial trabeculae on the observed wall
thickness. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 2, 301–302
Marcus, J. T., Götte, M. J., DeWaal, L. K., Stam, M. R., van der Geest, R. J., Heethaar,
R.M., and van Rossum, A.C. (1999). The influence of through-plane motion on left
ventricular volumes measured by magnetic resonance imaging: implications for image
acquisition and analysis. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 1, 1-6
Matheijssen, N. A., Baur, L. H., Reiber, J. H., van der Velde, E. A., van Dijkman, P. R.,
van der Geest, R. J., Roos, A. de, and van der Wall, E. E. (1996). Assessment of left
108
ventricular volume and mass by cine magnetic resonance imaging in patients with anterior
myocardial infarction intra-observer and inter-observer variability on contour detection. Int
J. Card. Imaging 12, 11-19
Matsuoka, H., Hamada, M., Honda, T., Kobayashi, T., Suzuki, M., Ohtani, T., Takezaki,
M., Abe, M., Fujiwara, Y., and Sumimoto, T. (1993). Measurement of cardiac chamber
volumes by cine magnetic resonance imaging. Angiology 44, 321-327
Mertens, L. L., Friedberg, M. K. (2010). Imaging the right ventricle – current state of art.
Nat. Rev. Cardiol. 7, 551-563
Messner A. M., Taylor, G. O. (1980). Algorithm 550: Solid Polyhedron Measures. ACM
Transactions on Mathematical Software 6, 121-130
Miki, T., Yuda, S., Kouzu, H, and Miura, T. (2012). Diabetic cardiomyopathy:
pathophysiology and clinical features. Heart Fail. Rev., Epub ahead of print
Milliez, P., Gomes, S., Champ-Rigot, L., Callebert, J., Samuel, J.L., and Delcayre, C.
(2012). Effects of Spironolactone alone and in addition to a betablocker on myocardial
histological and electrical remodeling in chronic severe failing rat hearts. J. Cardiovasc.
Pharmacol. Epub ahead of print
Møgelvang, J., Stokholm, K. H., Saunamäki, K., Reimer, A., Stubgaard, M., Thomsen, C.,
Fritz-Hansen, P., and Henriksen, O. (1992). Assessment of left ventricular volumes by
magnetic resonance in comparison with radionuclide angiography, contrast angiography
and echocardiography. Eur. Heart J. 13, 1677-1683
Moon, J. C. C., Lorenz, C. H., Francis, J. M., Smith, G. C., and Pennell, D. J. (2002).
Breath-hold FLASH and FISP cardiovascular MR imaging: left ventricular volume
differences and reproducibility. Radiology 223, 789-797
Murray, J. A., Johnston, W., and Reid, J. M. (1972). Echocardiographic determination of
left ventricular dimensions, volumes and performance. Am. J. Cardiol. 30, 252-257
Myerson, S. G., Bellenger, N. G., and Pennell, D. J. (2002). Assessment of left ventricular
mass by cardiovascular magnetic resonance. Hypertension 39, 750-755
Nashef, S. A., Roques, F., Sharples, L. D., Nilsson, J., Smith, C., Goldstone, A. R., and
Lockowandt, U. (2012). EuroSCORE II. Eur. J. Cardiothorac. Surg. 41, 734-744;
discussion 744-745
Ocaranza, M. P. and Jalil, J. E. (2012). Protective role of the ACE2/Ang-(1-9) axis in
cardiovascular remodeling. Int. J. Hypertens. Epub 2012 Jan 19
Omoumi, P., Métais, J. P., Bertrand, P., and Alison, D. (2010). Left and right ventricular
volumetry and ejection fraction with MRI: segmentation creteria and interobserver
reproducibility. J. Radiol. 91, 769-78
Osranek, M., Bursi, F., Bailey, K. R., Grossardt, B. R., Brown, R. D., Kopecky, S. L.,
Tsang, T. S., and Seward, J. B. (2005). Left atrial volume predicts cardiovascular events in
patients originally diagnosed with lone atrial fibrillation: three-decade follow-up. Eur.
Heart J. 26, 2556-2561
109
Papavassiliu, T., Kühl, H. P., Schröder, M., Süselbeck, T., Bondarenko, O., Böhm, C. K.,
Beek, A., Hofman, M. M. B., and van Rossum, A. C. (2005). Effect of endocardial
trabeculae on left ventricular measurements and measurement reproducibility at
cardiovascular MR imaging. Radiology 236, 57-64
Papavassiliu, T., Kühl, H. P., van Dockum, W., Hofman, M. B. M., Bondarenko, O., Beek,
I. A. M., and van Rossum, A. C. (2004). Accuracy of one- and two-dimensional algorithms
with optimal image plane position for the estimation of left ventricular mass: a
comparative study using magnetic resonance imaging. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 6, 845854
Pattynama, P. M., Lamb, H. J., van der Velde, E. A., van der Wall, E. E., and Roos, A. de
(1993). Left ventricular measurements with cine and spin-echo MR imaging: a study of
reproducibility with variance component analysis. Radiology 187, 261-268
Pattynama, P. M., Doornbos, J., Hermans, J., van der Wall, E. E., and Roos, A. de (1992).
Magnetic resonance evaluation of regional left ventricular function. Effect of throughplane motion. Invest. Radiol. 27, 681-685
Pennell, D. J., Sechtem, U. P., Higgins, C. B., Manning, W. J., Pohost, G. M., Rademakers,
F. E., van Rossum, A. C., Shaw, L. J., and Yucel, E. K. (2004). Clinical indications for
cardiovascular magnetic resonance (CMR): Consensus Panel report. J. Cardiovasc. Magn.
Reson. 6, 727-765
Peters, J., Ecabert, O., Meyer, C., Kneser, R., and Weese, J. (2010). Optimizing boundary
detection via Simulated Search with applications to multi-modal heart segmentation. Med.
Image Anal. 14, 70-84
Plein, S., Smith, W. H., Ridgway, J. P., Kassner, A., Beacock, D. J., Bloomer, T. N., and
Sivananthan, M. U. (2001). Measurements of left ventricular dimensions using real-time
acquisition in cardiac magnetic resonance imaging: comparison with conventional gradient
echo imaging. MAGMA 13, 101-108
Pritchett, A. M., Jacobsen, S. J., Mahoney, D. W., Rodeheffer, R. J., Bailey, K. R., and
Redfield, M. M. (2003). Left atrial volume as an index of left atrial size: a populationbased study. J. Am. Coll. Cardiol. 41, 1036-1043
Pritchett, A. M., Mahoney, D. W., Jacobsen, S. J., Rodeheffer, R. J., Karon, B. L., and
Redfield, M. M. (2005). Diastolic dysfunction and left atrial volume: a population-based
study. J. Am. Coll. Cardiol. 45, 87-92
Protti, A., Dong, X., Sirker, A., Botnar, R., and Shah, A. M. (2012) MRI-based prediction
of adverse cardiac remodeling after murine myocardial infarction. Am. J. Physiol. Heart
Circ. Physiol. 25, Epub ahead of print
Rajappan, K., Bellenger, N.G., Anderson, L., and Pennell, D.J. (2000). The role of
cardiovascular magnetic resonance in heart failure. Eur. J. Heart Fail. 2, 241-252
Rehr, R. B., Malloy, C. R., Filipchuk, N. G., and Peshock, R. M. (1985). Left ventricular
volumes measured by MR imaging. Radiology 156, 717-719
110
Ristow, B., Ali, S., Wooley, M. A., and Schiller N. B. (2008). Usefulness of Left Atrial
Volume Index to Predict Heart Failure Hospitalization and Mortality in Ambulatory
Patients With Coronary Heart Disease and Comparison to Left Ventricular Ejection
Fraction (from the Heart and Soul Study). Am. J. Cardiol. 102, 70-76
Rodevan, O., Bjornerheim, R., Ljosland, M., Maehle, J., Smith, H. J., and Ihlen, H. (1999).
Left atrial volumes assessed by three- and two-dimensional echocardiography compared to
MRI estimates. Int. J. Card. Imaging 15, 397-410
Roehrig, B., du Prel, J. B., Wachtlin, D., Kwiecien, R., Blettner, M. (2010). Sample Size
Calculation in Clinical Trials: Part 13 of a Series on Evaluation of Scientific Publications.
Dsch. Arztebl. 107, 552-56
Roques, F., Nashef, S. A., Michel, P., Gauducheau, E., de Vincentiis, C., Baudet, E.,
Cortina, J., David, M., Faichney, A., Gabrielle, F., Gams, E., Harjula, A., Jones, M. T.,
Pintor, P. P., Salamon, R., and Thulin, L. (1999). Risk factors and outcome in European
cardiac surgery: analysis of the EuroSCORE multinational database of 19030 patients. Eur.
J. Cardiothorac. Surg. 15, 816-822; discussion 822-823
Roques, F., Michel, P., Goldstone, A.R., and Nashef, S.A. (2003). The logistic
EuroSCORE. Eur. Heart J. 23, 882-883
Roul, G., Germain, P., Plan, D., Koegler, A., and Bareiss, P. (1997). Diltiazem slowrelease and left-ventricular hypertrophy: a volumetric approach of left ventricular mass
using magnetic resonance imaging. J. Hum. Hypertens. 11, 379-385
Sade, R. M., and Castaneda, A. R. (1975). The dispensable right ventricle. Surgery 77,
624-631
Sahn, D. J., DeMaria, A., Kisslo, J., and Weyman, A. (1978). Recommendations regarding
quantitation in M-mode echocardiography: results of a survey of echocardiographic
measurements. Circulation 58, 1072-1083
Salton, C. J., Chuang, M. L., O'Donnell, C. J., Kupka, M. J., Larson, M. G., Kissinger, K.
V., Edelman, R. R., Levy, D., and Manning, W. J. (2002). Gender differences and normal
left ventricular anatomy in an adult population free of hypertension. A cardiovascular
magnetic resonance study of the Framingham Heart Study Offspring cohort. J. Am. Coll.
Cardiol. 39, 1055-1060
Sanz, J., Conroy, J., and Narula, J. (2012). Imaging the right ventricle. Cardiol. Clin. 30,
189-203
Sarikouch, S., Peters, B., Gutberlet, M., Leismann, B., Kelter-Kloepping, A., Koerperich,
H., Kuehne, T., Beerbaum, P. (2010). Sex-specific pediatric percentiles for ventricular size
and mass as reference values for cardiac MRI. Cardiovasc. Imaging 3,65-76
Scharhag, J., Urhausen, A., Schneider, G., Rochette, V., Kramann, B., and Kindermann,
W. (2003). Vergleich echokardiographischer Methoden zur linksventrikulären
Muskelmassenbestimmung mit der MRT bei Ausdauerathleten mit Sportherz und
Untrainierten. Z. Kardiol. 92, 309-318
111
Schocken, D. D., Arrrieta, M. I., Leaverton, P. E., Ross, E. A. (1992). Prevalence and
mortality rate of congestive heart failure in the United States. J. Am. Coll. Cardiol. 20,
301-306
Schroeder, J., Peterschroeder, A., Vaske, B., Butz, T., Barth, P., Oldenburg, O., Bitter, T.,
Burchert, W., Horstkotte, D., and Langer, C. (2009). Cardiac volumetry in patients with
heart failure and reduced ejection fraction: a comparative study correlating multi-slice
computed tomography and magnetic resonance tomography. Reasons for intermodal
disagreement. Clin. Res. Cardiol. 98, 739-747
Semelka, R. C., Tomei, E., Wagner, S., Mayo, J., Kondo, C., Suzuki, J., Caputo, G. R., and
Higgins, C. B. (1990a). Normal left ventricular dimensions and function: interstudy
reproducibility of measurements with cine MR imaging. Radiology 174, 763-768
Semelka, R. C., Tomei, E., Wagner, S., Mayo, J., Caputo, G., O'Sullivan, M., Parmley, W.
W., Chatterjee, K., Wolfe, C., and Higgins, C. B. (1990b). Interstudy reproducibility of
dimensional and functional measurements between cine magnetic resonance studies in the
morphologically abnormal left ventricle. Am. Heart J. 119, 1367-1373
Shah, D.J. (2010). Functional valve assessment: the emerging role of cardiovascular
magnetic resonance. Methodist Debakey Cardiovasc. J. 6, 15-19
Sievers, B., Kirchberg, S., Addo, M., Bakan, A., Brandts, B., and Trappe, H.-J. (2004).
Assessment of left atrial volumes in sinus rhythm and atrial fibrillation using the biplane
area-length method and cardiovascular magnetic resonance imaging with TrueFISP. J.
Cardiovasc. Magn. Reson. 6, 855-863
Sievers, B., Schrader, S., Rehwald, W., Hunold, P., Barkhausen, J., and Erbel, R. (2011).
Left ventricular function assessment using a fast 3D gradient echo pulse sequence:
comparison to standard multi-breath hold 2D steady state free precession imaging and
accounting for papillary muscles and trabeculations. Acta Cardiol. 66, 349-357
Souto Bayarri, M., Garcia Tahoces, P., Masip Capdevila, L. R., Suarez Cuenca, J. J.,
Martinez Monzonis, A., and Vidal Carreira, J. J. (2011). Semiautomatic quantification of
left and right ventricular function in cardiac magnetic resonance imaging: a preliminary
study. Radiologia 53, 39-46
Spence, A. L., Naylor, L. H., Carter, H. H., Buck, C. L., Dembo, L., Murray, C. P.,
Watson, P., Oxborough, D., George, K. P., and Green, D. J. (2011). A prospective
randomised longitudinal MRI study of left ventricular adaptation to endurance and
resistance exercise training in humans. J. Physiol. 589, 5443-5452
St John Sutton, M., and Pfeffer, M.A. (1994). Prevention of post-infarction left ventricular
remodeling by ACE-inhibitors. Cardiologia 39, 27-30
Steen, H., Nasir, K., Flynn, E., El-Shehaby, I., Lai, S., Katus, H.A., Bluemcke, D., and
Lima, J. A. C. (2007). Is magnetic resonance imaging the 'reference standard' for cardiac
functional assessment? Factors influencing measurement of left ventricular mass and
volumes. Clin. Res. Cardiol. 96, 743-751
Takkenberg, J. J., Kappetein, A. P., and Steyerberg, E. W. (2012). The role of EuroSCORE
II in 21st century cardiac surgery practice. Eur. J. Cardiothorac. Surg., Epub ahead of print
112
Teichholz, L. E., Kreulen, T., Herman, M. V., and Gorlin, R. (1976). Problems in
echocardiographic volume determinations: echocardiographic-angiographic correlations in
the presence of absence of asynergy. Am. J. Cardiol. 37, 7-11
Tops, L. F., van der Wall, E. E., Schalij, M. J., and Bax, J. J. (2007). Multi-modality
imaging to assess left atrial size, anatomy and function. Heart 93, 1461-1470
Torp-Pedersen, C., and Køber, L. (1999). Effect of ACE inhibitor trandolapril on life
expectancy of patients with reduced left-ventricular function after acute myocardial
infarction. TRACE Study Group. Trandolapril Cardiac Evaluation. Lancet 354, 9-12
Troy, B. L., Pombo, J., and Rackley, C. E. (1972). Measurement of left ventricular wall
thickness and mass by echocardiography. Circulation 45, 602-611
Tsang, T. S. M., Abhayaratna, W. P., Barnes, M. E., Miyasaka, Y., Gersh, B. J., Bailey, K.
R., Cha, S. S., and Seward, J. B. (2006). Prediction of cardiovascular outcomes with left
atrial size: is volume superior to area or diameter? J. Am. Coll. Cardiol. 47, 1018-1023
Tsang, T. S. M., Barnes, M. E., Gersh, B. J., Bailey, K. R., and Seward, J. B. (2002). Left
atrial volume as a morphophysiologic expression of left ventricular diastolic dysfunction
and relation to cardiovascular risk burden. Am. J. Cardiol. 90, 1284-1289
Ujino, K., Barnes, M. E., Cha, S. S., Langins, A. P., Bailey, K. R., Seward, J. B., and
Tsang, T. S. M. (2006). Two-dimensional echocardiographic methods for assessment of
left atrial volume. Am. J. Cardiol. 98, 1185-1188
Vaziri, S. M., Larson, M. G., Benjamin, E. J., and Levy, D. (1994). Echocardiographic
predictors of nonrheumatic atrial fibrillation. The Framingham Heart Study. Circulation
89, 724-730
Verdecchia, P., Schillaci, G., Borgioni, C., Ciucci, A., Gattobigio, R., Zampi, I., Reboldi,
G., and Porcellati, C. (1998). Prognostic significance of serial changes in left ventricular
mass in essential hypertension. Circulation 97, 48-54
Vogel-Claussen, J., Finn, J. P., Gomes, A. S., Hundley, G. W., Jerosch-Herold, M.,
Pearson, G., Sinha, S., Lima, J. A. C., Bluemke, D. A. (2006). Left Ventricular Papillary
Muscle Mass: Relationship to Left Ventricular Mass and Volumes by Magnetic Resonance
Imaging. J. Comp. Ass. Tom. 30, 426-432
Von Knobelsdorff-Brenkenhoff, F. and Schulz-Menger, J. (2012). Cardiovascular
magnetic resonance imaging in ischemic heart disease. J. Magn. Reson. Imaging 36, 20-38
Wenmeng, W., and Qizhu, T. (2012). Early administration of trimetazidine may prevent or
ameliorate diabetic cardiomyopathy. Med. Hypotheses 76, 181-83
Weinsaft, J. W., Cham, M. D., Janik, M., Min, J. K., Henschke, C. I., Yankelevitz, D. F.,
Devereux, R. B. (2008). Left ventricular papillary muscles and trabeculae are significant
determinants of cardiac MRI volumetric measurements: effects on clinical standards in
patients with advanced systolic dysfunction. Int. J. Cardiol. 6, 359-65
113
White, H. D., Norris, R. M., Brown, M. A., Brandt, P. W., Whitlock, R. M., and Wild, C. J.
(1987). Left ventricular end-systolic volume as the major determinant of survival after
recovery from myocardial infarction. Circulation 76, 44-51
Whitlock, M., Garg, A., Gelow, J., Jacobson, T., and Broberg, C. (2010). Comparison of
left and right atrial volume by echocardiography versus cardiac magnetic resonance
imaging using the area-length method. Am. J. Cardiol. 106, 1345-50
Wiesing, U., and Parsa-Parsi, R.W. (2009). Deklaration von Helsinki: Neueste Revision.
Dtsch. Arztebl. 106, A-503 / B-432 / C-418
Wong, D. T., Richardson, J. D., Puri, R., Nelson, A. J., Bertaso, A. G., Teo, K. S.,
Worthley, M. I., and Worthley, S. G. (2012). The role of cardiac magnetic resonance
imaging following acute myocardial infarction. Eur. Radiol. 25, Epub ahead of print
Xie, B. Q., Tian, Y. Q., Zhang, J., Zhao, S. H., Yang, M. F., Guo, F., Wang, D. Y., Wie, H.
X., Chu, K. W., and He, Z. X. (2012). Evaluation of left and right ventricular ejection
fraction and volumes from gated blood-pool SPECT in patients with dilated
cardiomyopathy: comparison with cardiac MRI. J. Nucl. Med. 53, 584-91
Zehender, M., Kasper, W., Kauder, E., Schönthaler, M., Geibel, A., Olschewski, M., and
Just, H. (1993). Right ventricular infarction as an independent predictor of prognosis after
acute inferior myocardial infarction. N. Engl. J. Med. 328, 981-988
Zhu, L., Yang, X., Yao, L., and Sun, K. (2008). Three-dimensional reconstruction and
dynamic analysis of mitral annular based on real-time three-dimensional echocardiography
images. Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi 25, 1235-1241
114
7. Anhang
SD = 1,89 ml
1,96 SD = 3,70 ml
SD = 2,14 ml
1,96 SD = 4,19 ml
SD = 4,93 ml
1,96 SD = 9,66 ml
Abb.
A1:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für den linken Ventrikel (LV) in der Enddiastole nach Bland
und Altman (Absolutwerte)
115
SD = 7,66 ml
1,96 SD = 15,01 ml
SD = 8,27 ml
1,96 SD = 16,21 ml
SD = 7,55 ml
1,96 SD = 14,80 ml
Abb. A2: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für den linken Ventrikel (LV) in der Enddiastole nach Bland und Altman
(Absolutwerte)
116
SD = 1,59 ml
1,96 SD = 3,12 ml
SD = 1,48 ml
1,96 SD = 2,90 ml
SD = 4,72 ml
1,96 SD = 9,25 ml
Abb.
A3:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für den linken Ventrikel (LV) in der Endsystole nach Bland
und Altman (Absolutwerte)
117
SD = 6,17 ml
1,96 SD = 12,09 ml
SD = 5,89 ml
1,96 SD = 11,54 ml
SD = 6,73 ml
1,96 SD = 13,19 ml
Abb. A4: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für den linken Ventrikel (LV) in der Endsystole nach Bland und Altman
(Absolutwerte)
118
SD = 3,06 ml
1,96 SD = 6,00 ml
SD = 8,63 ml
1,96 SD = 16,91 ml
Abb.
A5:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für den rechten Ventrikel (RV) in der Enddiastole nach Bland
und Altman (Absolutwerte)
119
SD = 13,87 ml
1,96 SD = 27,19 ml
SD = 12,95 ml
1,96 SD = 25,38 ml
Abb. A6: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für den rechten Ventrikel (RV) in der Enddiastole nach Bland und Altman
(Absolutwerte)
120
SD = 2,44 ml
1,96 SD = 4,78 ml
SD = 9,35 ml
1,96 SD = 18,33 ml
Abb.
A7:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für den rechten Ventrikel (RV) in der Endsystole nach Bland
und Altman (Absolutwerte)
121
SD = 9,49 ml
1,96 SD = 18,54 ml
SD = 11,72 ml
1,96 SD = 22,97 ml
Abb. A8: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für den rechten Ventrikel (RV) in der Enddsystole nach Bland und Altman
(Absolutwerte)
122
SD = 1,05 ml
1,96 SD = 2,06 ml
SD = 1,44 ml
1,96 SD = 2,82 ml
SD = 2,88 ml
1,96 SD = 5,64 ml
Abb.
A9:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für das linke Atrium (LV) in der Enddiastole nach Bland und
Altman (Absolutwerte)
123
SD = 6,08 ml
1,96 SD = 11,92 ml
SD = 5,24 ml
1,96 SD = 10,27 ml
SD = 8,65 ml
1,96 SD = 16,95 ml
Abb. A10: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für das linke Atrium (LV) in der Enddiastole nach Bland und Altman
(Absolutwerte)
124
SD = 2,60 ml
1,96 SD = 5,10 ml
SD = 2,59 ml
1,96 SD = 5,08 ml
SD = 2,37 ml
1,96 SD = 4,65 ml
Abb.
A11:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Volumetrieverfahren für das linke Atrium (LV) in der Endsystole nach Bland und
Altman (Absolutwerte)
125
SD = 8,89 ml
1,96 SD = 17,42 ml
SD = 8,16 ml
1,96 SD = 15,99 ml
SD = 10,85 ml
1,96 SD = 21,27 ml
Abb. A12: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der Volumetrieverfahren für das linke Atrium (LV) in der Endsystole nach Bland und Altman
(Absolutwerte)
126
SD = 4,78 g
1,96 SD = 9,37 g
SD = 7,84 g
1,96 SD = 15,37 g
Abb. A13: Übereinstimmungsanalyse der Intraobserver-Variabilitäten der linksventrikulären Muskelmasse berechnet nach dem Simpson-Verfahren nach Bland und
Altman (Absolutwerte)
127
SD = 7,29 g
1,96 SD = 14,29 g
SD = 10,57 g
1,96 SD = 20,72 g
Abb. A14: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der linksventrikulären Muskelmasse berechnet nach dem Simpson-Verfahren nach Bland und
Altman (Absolutwerte)
128
SD = 11,21 ml
1,96 SD = 21,97 ml
SD = 9,44 ml
1,96 SD = 18,50 ml
Abb. A15: Übereinstimmungsanalyse der Intraobserver-Variabilitäten der beiden
Surrogatmodelle für das Volumen des linke Atriums (LA) nach Bland und Altman
(Absolutwerte)
129
SD = 16,31 ml
1,96 SD = 31,97 ml
SD = 14,30 ml
1,96 SD = 28,03 ml
Abb. A16: Übereinstimmungsanalyse der Interstudy-Variabilitäten der beiden
Surrogatmodelle für das Volumen des linke Atriums (LA) nach Bland und Altman
(Absolutwerte)
130
SD = 17,85 g
1,96 SD = 34,98 g
SD = 21,97 g
1,96 SD = 43,06 g
SD = 29,83 g
1,96 SD = 58,47 g
Abb.
A17:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Surrogatverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und Altman
(Teil 1, Absolutwerte)
131
SD = 21,31 g
1,96 SD = 41,76 g
SD = 21,31 g
1,96 SD = 41,76 g
SD = 17,05 g
1,96 SD = 33,42 g
Abb.
A18:
Übereinstimmungsanalyse
der
Intraobserver-Variabilitäten
der
Surrogatverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und Altman
(Teil 2, Absolutwerte)
132
SD = 20,42 g
1,96 SD = 40,02 g
SD = 36,43 g
1,96 SD = 70,41 g
SD = 43,16 g
1,96 SD = 84,59 g
Abb.
A19:
Übereinstimmungsanalyse
der
Interstudy-Variabilitäten
der
Surrogatverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und Altman
(Teil 1, Absolutwerte)
133
SD = 47,16 g
1,96 SD = 92,43 g
SD = 47,66 g
1,96 SD = 93,41 g
SD = 38,13 g
1,96 SD = 74,73 g
Abb.
A20:
Übereinstimmungsanalyse
der
Interstudy-Variabilitäten
der
Surrogatverfahren für das linksventrikuläre Myokard (MM) nach Bland und Altman
(Teil 2, Absolutwerte)
134
Danksagung
Ich bedanke mich bei Katharina Zischek (geb. Günther) für Freundschaft und die vielen
schönen Momente, die ich mit ihr erleben durfte, sowie hier für die Vermittlung der
zugrunde liegenden Doktorarbeit am Herz- und Diabeteszentrum in Bad Oeynhausen.
Herrn Prof. Burchert als Betreuer der Doktorarbeit möchte ich für das entgegengebrachte
Vertrauen und die freundliche Überlassung des Themas ebenso wie für die Bereitstellung
des Arbeitsplatzes am MR-Tomographen und an den PC-Auswertestationen herzlich
danken.
Ebenso gilt mein Dank Herrn Dr. Jan Körfer für Idee und Ausarbeitung der Inhalte der
Doktorarbeit. Er gewährte mir bei Planung, Datenakquisition und Auswertung Anleitung
und wertvolle Unterstützung. Jan ist ein außergewöhnlich vielfältiger und kreativer
Mensch, der nicht davor scheut, ungewöhnliche und auch schwierige Wege zu betreten.
Ich wünsche ihm, dass er hierin seine Erfüllung findet.
Ebenfalls bin ich Herrn Dr. Herrmann Körperich zu großen Dank verpflichtet. Mit seinem
wissenschaftlichen Sachverstand und trockenem Humor stand er mir mit in zahllosen
Telefonaten und Gesprächen zur Seite. Mit Ausdauer und Blick für das Wesentliche half er
mir, die zahlreichen Teilaspekte der Doktorarbeit zu strukturieren und die Darstellung von
Sachverhalten zu optimieren.
Herr Dr. Peter Barth hat mich als Programmierer der hausinternen MR-Auswertetools des
Herz-Diabetes-Zentrums mit vielen Gesprächen beim Volumetrieren begleitet, vielmals
seine Hilfe angeboten und Anleitungen für den Umgang mit den verwendeten
Auswertungsroutinen zur Verfügung gestellt. Ich wünsche Peter, dass die ihm eigene echte
Freude am Beruf ihm noch lange erhalten bleibt.
Frau Dipl.-Stat. Renate Klaaßen-Mielke danke ich für ihre Offenheit, die
außergewöhnliche Geduld, ihren kritischen Blick, die Vorschläge zur Gestaltung der
Reliabilitätsanalyse und insbesondere ihre umfangreichen Erklärungen zur verwendeten
Statistiksoftware.
Auch gilt mein Dank Frau Annette Fansel für Aufmunterndes und Organisatorisches sowie
den MTRAs des Institutes für Zuspruch und die nicht zu vernachlässigende Leistung der
Planung der Datenakquisition.
Nicht zuletzt sei Frau Renate Eichenlaub und der Fa. TomTec für die Möglichkeit der
Nutzung des Prototyp-Auswertetools für die Radiale Messung und die ausführliche
Erläuterung des zugrunde liegenden Algorithmus gedankt.
Lebenslauf Anton Sergeevic Kozlov
Geburtsdatum
13. Oktober 1984
Geburtsort
Charkow, Ukraine
Schulbildung
1991-1994
Grundschule, Charkow und Gelsenkirchen
1995-2004
Max-Planck-Gymnasium-Gelsenkirchen, Abschluss mit Abitur
Studium
2004-2010
Medizinstudium, Ruhr-Universität Bochum
08/2006
Erster Abschnitt der Ärztlichen Prüfung
08/2009-08/2010
Praktisches Jahr am Klinikum der Ruhr-Universität Bochum
-
1. Tertial: Pädiatrie an der Klinik für Kinder- und Jugendmedizin
am St. Josef Hospital Bochum
-
2. Tertial: Innere Medizin (Hämatologie und Onkologie,
Kardiologie, Pulmonologie) am Marienhospital Herne
-
3. Tertial: Chirurgie (Viszeral-, Unfall- und Kinderchirurgie) am
Marienhospital Herne
11/2010
Zweiter Abschnitt der Ärztlichen Prüfung
12/2010
Approbation als Arzt
Berufliche Tätigkeit
01/2011-06/2011
Assistenzarzt an der Vestischen Kinder- und Jugendklinik Datteln
07/2011-02/2012
Assistenzarzt am Zentrum für Kinder- und Jugendmedizin,
Schwerpunkt Pädiatrische Onkologie, Hämatologie und
Hämostaseologie, Klinikum der Johann Wolfgang GoetheUniversität Frankfurt am Main
Seit 04/2012
Assistenzarzt am Zentrum für Kinderheilkunde, Universitätsklinik
Bonn