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Multi-Dimensional Medical Imaging MDMI Lab

Die interdisziplinäre MDMI Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit Methoden für die Akquisition, Vor- und Nachverarbeitung von neuroradiologischen MRT-Daten. Hierzu kommen state-of-the-art Techniken aus dem Bereich der medizinischen Bildgebung und des Maschinellen Lernes zur Anwendung. Ziel ist die physiologische Interpretation von MR-Signalen und die Translation der gewonnen Erkenntnisse in die klinische Diagnostik, um ein besseres Verständnis von ZNS-Erkrankungen zu ermöglichen. Aktuelle Projekte beschäftigen sich mit der Charakterisierung von Gehirntumoren und Multipler Sklerose.

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Im Neuenheimer Feld 400
69120 Heidelberg


Mitarbeiter

Naturwissenschaftlicher Doktorand

  • Jens Petersen, MSc.

Doktoranden/-innen

  • cand. med. Jessica Barsun

  • cand. med. Isabella Pflugmann

Ausschreibungen

Wir sind immer auf der Suche nach technisch interessierten medizinischen Doktoranden. Außerdem bieten wir Bachelor- und Masterarbeitsthemen für (Medizin-)Informatiker, Physiker und verwandte Disziplinen an. Eine Auswahl aktueller Themen entnehmen sie bitte den Aushängen.

Stellenausschreibung für Bachelor-/Masterarbeiten

Stellenausschreibung für Medizinische Doktorarbeiten

Aktuelle Projekte

Multidimensionale Tumorsegmentierung
Die Abbildung zeigt die graphische Benutzeroberfläche von ilastik. Dargestellt sind die Wahrscheinlichkeiten für die Zugehörigkeit zu einer Gewebsklasse des  rechts-temporalen Glioblastoms (WHO Grad IV) bzw. des gesunden Hirnparenchyms: Kontrastmittelanreichernder Anteil (core = rot), zentraler Nekrose (necrosis = grün), perifokales Ödem (edema = gelb), gesunde Anteile des Gehirns (rest = blau) und Luft (air = pink).

Der Goldstandard für die Beurteilung des Wachstums von Hirntumoren in der klinischen Routinediagnostik basiert auf den RANO-Kriterien (Wen, 2010). Hierbei handelt es sich um Surrogat-Messungen, wie z.B. der maximale 2D Durchmesser einer Raumforderung in kontrastverstärkten T1w-gewichteten Bildern, aufgrund derer indirekte Rückschlüsse auf das Volumen und den Verlauf der Krankheit getätigt werden. Dieses Verfahren unterliegt großen Schwankungen zwischen verschiedenen, aber auch innerhalb der einzelnen Gutachter (Reuter, 2014). Daher ist es für die Diagnose, Behandlungsplanung und Kontrolle des Therapieansprechens erstrebenswert, genaue und reproduzierbare Messungen des Gesamt-Tumorvolumens sowie verschiedener Subregionen, wie z.B. Ödem und Nekrose-Zone zu bestimmen.

Zu diesem Zweck entwickeln wir in Zusammenarbeit mit dem HCI eine semi-automatisches Software, die es erlaubt, das Wissen eines oder mehrerer menschlicher Gutachter auf einen “digitalen Experten” zu übertragen. Diese Software basiert auf ilastik, dem interactive learning and segmentation toolkit (Sommer, 2011), welches es ermöglicht, in Nahezu-Echtzeit eine interaktive Segmentierung der MRT-Bilder durchzuführen. In einem zweiten Schritt können die gelernten Bildregionen dazu verwendet werden, neue „Imaging-Marker“ zu identifizieren, die Aufschluss über Therapieansprechen und -verlauf geben. Hier sollen insbesondere nicht-lineare Zusammenhänge, die i.d.R. der menschlichen Auffassung nicht zugänglich sind, durch computergestützte Verfahren gefunden und mit klinischen Parametern korreliert werden.

Förderung: Postdoc-Programm Medizinische Fakultät der Universität Heidelberg

Charakterisierung von Hirntumoren mittels Na-MRT

Gliome sind die häufigsten primären Hirntumore (Louis, 2007). Sie werden auf der Basis von magnetresonanztomographischen, histopathologischen und klinischen Kriterien klassifiziert. Der Nutzen der H-MRT ist aufgrund der geringen Spezifität limitiert. Kontrastmittel-anreichernde Anteile repräsentieren im T1-gewichteten Bild nicht zwangsläufig einen malignen Tumor (Cha, 2009). Ganglioglioma und pilozytische Astrozytome weisen oftmals eine deutliche Kontrastmittelanreicherung auf, obwohl sie nieddriggradige (WHO Grad I) Gliome sind (White, 2005). Andererseits kann Parenchym, das in der H-MRT gesund erscheint und keine Kontrastmittelanreicherung aufweist dennoch tumorös infiltirert sein (Scott, 2002, Price and Gillard, 2001). Wir glauben, dass die neue Methode der Na-MRT  substantiell zur Charakteriserung von Tumoren in der neuroonkologischen Bildgebung beitragen kann, da sie den funktionellen Status der Na+/K+-ATPase und der Na-Kanäle reflektiert und somit spezifische Informationen enthält, die mittels konventioneller Bildgebung nicht gewonnen werden können. Wir konnten in einer Machbarkeits-Studie zeigen (Nagel, 2011), dass das Na-MR-Signal signifikant mit dem Ki-67-Proliferationsindex der Tumorzellen korreliert. In einer aktuellen Studie untersuchen wir, inwieweit das Na-Signal zur Differenzierung (insbesondere) kontrastmittelanreichernder Tumoranteile genutzt werden kann. Zudem analysieren wir den Zusammenhang zwischen Signalen der Na-MRT und dem Isocitrat-Dehydrogenase (IDH)-Mutationsstatus  sowie des Krankheitsverlaufs.

Förderung: National Center for Tumor Diseases (NCT) Heidelberg

Darstellung eines Hirnstammtumors mit hohem T2-Signal (T2 und FLAIR) und inhomogener Kontrastmittelanreicherung (T1 CE) eines 70-jährigen Patienten. Anhand der Protonen-MRT-Daten der klinischen Routine konnte ein maligner Prozess wie beispielsweise eine Metastase oder ein Glioblastom (WHO Grad IV) nicht sicher ausgeschlossen werden. Aus diesem Grund wurde eine stereotaktische Biopsie durchgeführt. Mit der Natrium-MRT kann jedoch anhand der NaR/NaT-Werte bei diesem Patienten eine maligne Neoplasie ausgeschlossen werden.

Charakterisierung von Multiple Sklerose-Läsionen mittels Na-MRT

Im gesunden Gewebe hält der Na+/Ca2+-Austauscher die Calcium-Homöostase dadurch aufrecht, dass er Ca2+ aus der Zelle heraus und Na+ in die Zelle hinein pumpt (Blaustein, 1999, Philipson, 2002). Wenn aber die intrazelluläre Natriumkonzentration pathologisch erhöht ist, arbeitet der Na+/Ca2+-Austauscher invers, d.h. er pumpt  Na+ aus der Zelle und Ca2+ in die Zelle. Das begünstigt eine hohe, zytotoxische intrazelluläre Calciumkonzentration. Es wird angenommen, dass die inverse Funktion des Na+/Ca2+-Austauschers durch eine Fehlregulation spannungsabhängiger Natriumkanäle bedingt ist, die zu einer erhöhten intrazellulären Natriumkonzentration führen (Fairless, 2014). Die Na-MRT ist in der Lage Veränderungen der Natriumkonzentration im Gewebe zu erfassen – sofern sie groß genug sind. Es konnte gezeigt werden, dass gesund erscheinende weiße Substanz von Patienten mit MS eine höhere Natriumkonzentration aufweist als von Gesunden (Inglese, 2010). In einer aktuellen Studie untersuchen wir, ob mit der Na-MRT akute, chronische MS-Läsionen und gesundes Parenchym differenziert werden kann. Außerdem soll validiert werden, dass  das NaR-Signal in vivo die Fehlregulation spannungsabhängiger Natriumkanale in MS-Läsionen widerspiegelt.

Die links-zentrale akute Multiple Sklerose-Läsion zeigt ein perifokales Ödem (T2 und FLAIR) und eine randständige zirkuläre Kontrastmittelanreicherung (T1 CE). Die Natrium-MRT zeigt Unterschieder zwischen akuter und chronischer Läsion und liefert zusätzliche Informationen zur Charakterisierung der Multiple Sklerose–Plaques, beispielhaft am erhöhten NaT-Signal der Läsion gezeigt.

Abgeschlossene Projekte

Combined Acquisition Technique (CAT) for Neuroimaging of Multiple Sclerosis at Low Specific Absorption Rates (SAR)

Die Abbildung zeigt axiale bzw. sagittale T2- (a, b) und PD-gewichtete Bilder (c, d) einer Turbo-Spin Echo (TSE)- (a, c) und einer Combined Acquisition Technique (CAT)-MR-Sequenz (b, d). Es konnte gezeigt werden, dass die CAT-MR-Bildgebung diagnostisch äquivalent zur TSE-Technik ist, jedoch die elektromagnetische Radiofrequenzenergie-Exposition signifikant reduziert wird.

zu den Publikationen

Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG).

The potential of relaxation-weighted sodium magnetic resonance imaging as demonstrated on brain tumors.

Das Diagramm zeigt die robuste Korrelation zwischen  relaxationsgewichtetem Natium-MR-Signal (NaR) und dem Proliferationsindex (Ki-67) der Tumorzellen.

zu den Publikationen

Förderung: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) [The German Federal Ministry of Education and Research]

Technische Ausstattung

Die AG MDMI hat Zugang zu zwei Siemens TimTrio 3 Tesla MR-System (Mehrkanal-1H-Kopfspulen, 30-Kanal-23Na-Kopfspule, 31P-Kopfspule) des Universitätsklinikums Heidelberg und einem Siemens  Magnetom 7 Tesla MR-System (Mehrkanal-1H-Spulen, 30-Kanal-23Na-Kopfspule, 35Cl-Kopfspule, 31P-Kopfspule) des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) Heidelberg.

Forschungsprojekte / Preise

Lucien Levy Best Research Article Award 2015. Improved Brain Tumor Classification by Sodium MR Imaging: Prediction of IDH Mutation Status and Tumor Progression.

BraTS Challenge 2014. 1. (Urban, 2014) und 3. Platz (Kleesiek, 2014) bei der On-Site Brain Tumor Segmentation Challenge im Rahmen der MICCAI, Boston, Massachusetts, USA.

Outstanding Presentation Award 2014 in Adult Brain / General Neuroradiology, American Society of Neuroradiology ASNR: Towards Improved Characterization of Brain Tumors by Sodium(Na)-MR Neuroimaging

Best Selected Lecture 2014 im Themenschwerpunkt Hirntumore, Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR: Tumor Classification and Outcome Prediction by 23Na-MRI

Postdoc-Förderung 2014-2015 der medizinischen Fakultät Heidelberg.

Best Selected Lecture 2013 im Themenschwerpunkt Hirntumore, Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR: 23Na-MRI based Characterization and Ki-67 Prediction of Gliomas

Best Selected Lecture 2012 im Themenschwerpunkt Hirntumore, Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR: Towards Improved Accuracy in Brain Tumor Diagnosis by 23Na-MRI

Best Selected Lecture 2011 im Themenschwerpunkt Technik, Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR: Volume regulatory mechanisms of the human brain upon de- and rehydration as detected by longitudinal volumetric and metabolic MRI

Forschungsförderung 2010 durch das National Center for Tumor Diseases (NCT) (Project D.10026990)

Kurt Decker Preis 2009 der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie

Forschungsförderung 2008 durch die Stiftung „Vera und Volker Doppelfeld“

Marc-Dünzl-Preis 2007 der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR

Ausgewählte Publikationen

Fachzeitschriften

Biller A, Pflugmann I, Badde S, Diem R, Wildemann B, Nagel AM, Jordan J, Benkhedah N, and Kleesiek J. Sodium MRI in Multiple Sclerosis is Compatible with Intracellular Sodium Accumulation and Inflammation-Induced Hyper-Cellularity of Acute Brain Lesions. Scientific Reports. 2016;6(31269).

Kleesiek J, Petersen J, Döring M, Maier-Hein K, Köthe U, Wick W, Hamprecht FA, Bendszus M, and Biller A. Virtual Raters for Reproducible and Objective Assessments in Radiology. Scientific Reports. 2016;6(25007).

Kleesiek J, Urban G, Hubert A, Schwarz D, Maier-Hein K, Bendszus M, and Biller A. Deep MRI Brain Extraction: A 3D Convolutional Neural Network for Skull Stripping. NeuroImage (accepted). 2016.

Biller A, Reuter M, Patenaude B, Homola G, Bendszus M, and Bartsch A. Osmo-adaptions of the human brain monitored in-vivo by 1H-MR imaging and spectroscopy. AJNR. 2015;in press.

Biller A, Badde S, Nagel AM, Neumann JO, Wick W, Hertenstein A, Bendszus M, Sahm F, Benkhedah N, and Kleesiek J. Improved Brain Tumor Classification by Sodium Magnetic Resonance Imaging (Na-MRI): Prediction of Isocitrate Dehydrogenase (IDH) Mutation Status and Tumor Progression. AJNR. 2015;in press.

Benkhedah N, Hoffmann SH, Biller A, and Nagel AM. Evaluation of adaptive combination of 30-channel head receive coil array data in Na MR imaging. Magnetic resonance in medicine : official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine. 2015 (doi: 10.1002/mrm.25572).

Biller A, Choli M, Blaimer M, Breuer FA, Jakob PM, Bartsch AJ. Combined Acquisition Technique (CAT) for Neuroimaging of Multiple Sclerosis at Low Specific Absorption Rates (SAR). PLoS ONE. 2014;9(3):e91030.

Nagel AM, Bock M, Hartmann C, Gerigk L, Neumann JO, Weber MA, Bendszus M, Radbruch A, Wick W, Schlemmer HP, Semmler W, Biller A. The potential of relaxation-weighted sodium magnetic resonance imaging as demonstrated on brain tumors. Investigative radiology. 2011;46(9):539-47.

Lenhard T, Biller A, Mueller W, Metz I, Schonberger J, Wildemann B. Immune reconstitution inflammatory syndrome after withdrawal of natalizumab? Neurology. 2010;75(9):831-3.

Simon JJ, Biller A, Walther S, Roesch-Ely D, Stippich C, Weisbrod M, Kaiser S. Neural correlates of reward processing in schizophrenia--relationship to apathy and depression. Schizophrenia research. 2010;118(1-3):154-61.

Zeller D, aufm Kampe K, Biller A, Stefan K, Gentner R, Schutz A, Bartsch A, Bendszus M, Toyka KV, Rieckmann P, Classen J. Rapid-onset central motor plasticity in multiple sclerosis. Neurology. 2010;74(9):728-35.

Biller A, Bartsch AJ, Homola G, Solymosi L, Bendszus M. The effect of ethanol on human brain metabolites longitudinally characterized by proton MR spectroscopy. Journal of cerebral blood flow and metabolism: official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 2009;29(5):891-902.

Bartsch AJ, Homola G, Biller A, Smith SM, Weijers HG, Wiesbeck GA, Jenkinson M, De Stefano N, Solymosi L, Bendszus M. Manifestations of early brain recovery associated with abstinence from alcoholism. Brain: a journal of neurology. 2007;130(Pt 1):36-47.

Konferenz Manuskripte

Kleesiek J, Biller A, Ueltzhoeffer K. Crutchfield Information Metric for Quantifying the Inter- Sequence Relationship of Multiparametric MRI Data. In 2nd International Conference on Bioimaging, Lisbon, Portugal, 12 – 15 January, 2015.

Kleesiek J, Biller A,  Urban G, Köthe U, Bendszus M , Hamprecht FA. ilastik for Multi-modal Brain Tumor Segmentation. In Proceedings MICCAI BraTS (Brain Tumor Segmentation Challenge), pp. 12–17, Boston, Massachusetts, Sept. 2014.

Urban G, Bendszus M, Hamprecht FA, Kleesiek J. Multi-modal Brain Tumor Segmentation using Deep Convolutional Neural Networks. In Proceedings MICCAI BraTS (Brain Tumor Segmentation Challenge), pp 31–35, Boston, Massachusetts, Sept. 2014.

Konferenz Abstracts

Biller A, Kleesiek J, Neumann JO, Sahm F, Hertenstein AD, Nagel AM. Towards Improved Characterization of Brain Tumors by 23Na-MR Neuroimaging at 7 Tesla Proc 22nd Scientific Meeting, ISMRM, Montreal. 2014.
Gnahm C, Behl NGR, Biller A, Bachert P, Nagel AM. Anatomically Weighted 2nd Order Total Variation Reconstruction of  23Na MRI Using  1H Prior Information Proc 22nd Scientific Meeting, ISMRM, Montreal. 2014.
Nagel AM, Umathum R, Weber MA, Neumann JO, Biller A. Combined Imaging of Cl- and Na+ at 7 Tesla: First Results in Brain Tumors Proc 22nd Scientific Meeting, ISMRM, Montreal. 2014.
Biller A, Janke J, Nagel AM, Neumann JO, Hertenstein A, Bendszus M, Kleesiek J. 23Na-MR based WHO grading of gliomas. Clinical Neuroradiology. 2013;23(1):45.
Biller A, Löw S, Weber MA, Radbruch A, Nagel AM. 35Cl-MRI based Neuroimaging. Clinical Neuroradiology. 2013;23(Suppl 1):109.
Hoffmann SH, Biller A, Nagel AM. Adaptive Combination of Multichannel Data for Non-Proton MRI. Proc 21st Scientific Meeting, ISMRM, Salt Lake City. 2013:p 1983.
Kleesiek J, Köthe U, Heiland S, Hamprecht FA, Bendszus M. Maschinelle Lernverfahren zur Identifizierung von Subregionen unterschiedlicher Malignität in Hirntumoren. Clinical Neuroradiology, 2013;23(1):20.
Biller A, Nagel AM, Neumann JO, Bendszus M. Towards Improved Accuracy in Brain Tumor Diagnosis by 23Na-MRI. neuroRAD 2012. 2012;4:4.
Nagel AM, Bock M, Hartmann C, Gerigk L, Neumann JO, Weber MA, Bendszus M, Radbruch A, Wick W, Schlemmer HP, Semmler W, Biller A. Potential of relaxation-weighted 23Na-MRI for brain tumor characterization. Proc 19th Scientific Meeting, ISMRM, Montreal. 2011.
Nagel AM, Laun FB, Matthies C, Biller A, Bock M. Sampling Density-Adaption for Directly Filtered Projection Reconstruction. Proc 18th Scientific Meeting, ISMRM, Stockholm. 2010.
Nagel AM, Bock M, Matthies C, Weber MA, Combs S, Semmler W, Biller A. Separation of Sodium Compartments for Characterization of Tumor Tissue by 23Na-MRI. Proc 18th Scientific Meeting, ISMRM, Stockholm. 2010.

Buchbeiträge

Bartsch AJ, Biller A, Homola G. Tractography for surgical targeting. In: Diffusion MRI: from quantitative measurement to in-vivo neuroanatomy. Johansen-Berg, H. & Behrens, T.E. (Eds.). Elsevier. 2009:415-44.

Kooperationen und Industriepartner (alphabetisch)