Zusammenfassung
Bilderzeugungsmethoden für die medizinische Diagnostik wie Ultraschall, Computertomographie und Kernspintomographie bilden anatomische Strukturen unter Verwendung nur eines Parameters ab. Im Unterschied dazu verwendet die parameter-selektive Kernspintomographie mehrere NMR-Parameter (NMR: Nuclear Magnetic Resonance, Kernspinresonanz) für die Bilderzeugung. Zusätzlich erlauben diese Parameter eine mehr quantitativ ausgerichtete Bildanalyse. Mit dieser Technik ist es möglich, verschiedene Protonenklassen abzubilden, denen jeweils Substanzen wie extra-, oder intrazellulärem Wasser, Lipiden oder Proteinen zugeordnet werden können. Dadurch werden biochemische Eigenschaften in der betreffenden Schnittebene abgebildet. Diese Darstellungstechnik erlaubt eine Gewebecharakterisierung und -differenzierung [1,2]. Zu diesem Zweck wird jede Protonenklasse, die einem bestimmten Gewebe zugeordnet ist, definiert mit Hilfe von sogenannten „NMR-Fingerabdrücken“, die aus einer Anzahl von aus Parameterhistogrammen selektierten Parameterintervallen bestehen.
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Literatur
Gersonde, K., Felsberg, L., Tolxdorff, T., Ratzel, D. and Ströbel, B.: Analysis of Multiple T2 Proton Relaxation Processes in Human Head and Imaging on the Basis of Selective and Assigned T2 Values. Magn. Reson. Med. 1, 463–477 (1984).
Gersonde, K., Tolxdorff, T. and Felsberg, L.: Identification and Characterization of Tissues by T -Selective Whole-Body Proton NMR Imaging. Magn. Reson. Med. 2, 390–401 (1985).
Tolxdorff, T., Felsberg, L., Mecking, B. und Gersonde, K.: RAMSES, ein universelles Verarbeitungs-und Informationssystem in der NMR-Diagnostischen Medizin. Informatik-Fachberichte 127, 615–633, Springer-Verlag, Berlin (1986).
Tolxdorff, T.: Ein neues Software-System (RAMSES) zur Verarbeitung NMR-Spektroskopischer Daten in der bildgebenden medizinischen Diagnostik. Medizinische Informatik und Statistik 66, Springer-Verlag, Heidelberg (1987).
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Tolxdorff, T. (1987). Wissensbasierte Diagnoseunterstützung bei der Gewebecharakterisierenden Kernspintomographie. In: Paulus, E. (eds) Mustererkennung 1987. Informatik-Fachberichte, vol 149. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-22205-8_63
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