Bewegungsunschärfe durch neurologische Pathologien in der Radiologie
Bewegungsunschärfe durch neurologische Pathologien in der Radiologie
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Original abstract
Thema: Der Aufbau und die Funktion des Gehirns sind sehr komplex und umfangreich. Es ist die Steuerzentrale unseres Körpers und besteht aus unzähligen Nervenzellen, ein Zusammenspiel von Billionen von Verknüpfungen. Doch funktioniert plötzlich etwas nicht mehr so, wie es sollte oder entsteht eine Mangelversorgung von gewissen Bereichen, kann schnell eine Pathologie auftreten. Dies kann zu einem großen Problem werden, nicht nur für die Patientinnen/Patienten, sondern auch für das medizinische Personal rund um die Radiologietechnologinnen/Radiolgietechnologen. Erkrankungen wie Parkinson, Tourette, Restless-Legs-Syndrom, Dystonie, etc. können zu Bewegungsunschärfen in der Bildgebung führen und somit auch zu Fehldiagnosen verleiten. Mit dieser Arbeit soll der optimale Behandlungsweg zur Vorbeugung dieser Bewegungsunschärfen herausgefunden werden. Weiters wird diese Arbeit in das ICON-Projekt einfließen. In dem ICON-Projekt wird eine moderne Moodle-Plattform erstellt, auf der man mittels augmented reality auf ein Gehirn zugreifen und sich durch die einzelnen Regionen klicken kann. Dort werden Audiofiles zu den einzelnen Regionen und unterschiedlichen Patholgien zur Verfügung gestellt. Problem: Erkrankungen wie Parkinson, Tourette, Restless-Legs-Syndrom, Dystonie, Epielepsie usw. können zu Bewegungsunschärfen in der Bildgebung führen und somit auch zu Fehldiagnosen. Fragestellung: Was kann eine/ein Radiologietechnologin/Radiologietechnologe tun, um bei Patientinnen/Patienten mit neurologischen Erkrankungen, die unkontrollierte Bewegungen auslösen, eine optimale Bildgebung zu gewährleisten? Methode: Bei dieser Arbeit handelt es sich ausschließlich um eine Literaturarbeit. Als Zugang zur aktuellen Studienlage dienen die Online-Suchmaschine Google Scholar und Datenbanken, wie ScienceDirect und PubMed. Zusätzlich wird facheinschlägige Literatur zum Thema Gehirn und neurologische Bewegungsstörungen herangezogen. Es werden publizierte Studien untersucht, miteinander verglichen und Informationen erhoben. Recherchiert wird mit der PRISMA-Methode, womit die passende Literatur gefunden werden soll. Ergebnisse: Die Datenerhebung hat gezeigt, dass es einige moderne Technologien zur Verhinderung von Bewegungsartefakten gibt. Zum einen neuartige, auf Deep-learning basierte Programme, welche Bewegungsartefakte selbst erkennen und beseitigen können. Andererseits spezielle Techniken im MRT, bei welchen man ultraschnelle Sequenzen verwendet, um die Bildakquisitionszeit herabzusetzen. Zusätzlich konnten auch allgemeine Richtlinien zur Vermeidung von Wiederholungsaufnahmen ermittelt werden. Diese geben eine generelle Übersicht darüber, welche Maßnahmen im Umgang mit Patientinnen/Patienten beachtet werden müssen, um Bewegungen auf ein Minimum reduzieren zu können. Hierbei spielen exakte Instruktionen eine wichtige Rolle. Diskussion: Da es im Bereich der Bewegungsunschärfen durch neurologische Pathologien in der Radiologie bis jetzt nur wenige Forschungsergebnisse gibt, werden Patientinnen/Patienten, die unter neurologischen Krankheiten leiden, teilweise mit pädiatrischen Patientinnen/Patienten verglichen. Ihre Bewegungsbilder sind nämlich oft sehr ähnlich. Hierbei stellt sich aber die Frage, wie groß die Ähnlichkeit in den Verhaltensmustern beider Gruppen ist und ob die Techniken auch gleich effektiv sind. Weiter muss gesagt werden, dass bei den Deep-learning-Programmen stets ein marginales Restrisiko besteht, dass die Software, Fehler nicht erkennt und diese in weiterer Folge von der/dem Radiologin/Radiologen als Pathologie angesehen werden. Schlussfolgerung: Es gibt bereits Programme und Techniken auf dem Markt, die dabei helfen, Artefakte zu reduzieren. Jedoch handelt es sich bei diesen Artefakten meist nur um kleine Bewegungen. Personen mit neurologischen Pathologien zeigen aber häufig ein stark ausgeprägtes Bewegungsbild, welches die aktuellen Techniken nicht mehr bereinigen können. Hier setzt man stark auf die zukünftigen, technischen Entwicklungen, um vielleicht irgendwann Bewegungsartefakte gänzlich vermeiden zu können. Subject: The structure and function of the brain are very complex and extensive. It is the control center of our body and consists of countless nerve cells, an interplay of trillions of connections. But if suddenly something does not work as it should or if a deficiency of certain areas occurs, a pathology can quickly arise. This can become a major problem, not only for the patients, also for the medical staff around the radiology technologists. Diseases such as Parkinson's, Tourette's, Restless Legs Syndrome, dystonia, etc. can lead to motion blur in imaging and thus also lead to misdiagnosis. The purpose of this work is to find out the optimal treatment way to prevent these motion blurs. Furthermore, this work will be incorporated into the ICON project. In the ICON project, a modern Moodle platform will be created where one can access a brain using augmented reality and click through the individual regions. Audio files on the individual regions and different pathologies will be made available there. Problem: Conditions such as Parkinson's disease, Tourette's disease, restless legs syndrome, dystonia, epilepsy, etc., can lead to motion blurring in imaging and, consequently, to misdiagnosis. Research Question: What can a radiology technologist do to ensure optimal imaging in patients with neurologic conditions that cause uncontrolled movements? Method: This work is exclusively a literature work. The online search engine Google Scholar and databases, as well as ScienceDirect and PubMed, serve as access to current studies. In addition, relevant literature on the subject of brain and neurological movement disorders is consulted. Published studies will be examined, compared, and information collected. The PRISMA method will be used to find the appropriate literature. Results: The data collection has shown that there are some modern technologies to prevent motion artifacts. On the one hand, novel programs based on deep-learning, which can detect and eliminate motion artifacts by themselves. On the other hand, special techniques in MRI, in which ultrafast sequences are used to reduce the image acquisition time. In addition, general guidelines for avoiding repeat imaging could also be identified. These provide a general overview of the measures that must be observed when dealing with patients in order to reduce movements to a minimum. Precise instructions play an important role here. Discussion: Since there are only few research results in the field of motion blur caused by neurological pathologies in radiology so far, patients suffering from neurological diseases are sometimes compared with pediatric patients. This is because their movement patterns are often very similar. However, this raises the question of how great the similarity is in the behavioural patterns of both groups and whether the techniques are equally effective. Furthermore, it must be said that with deep learning programs there is always a marginal residual risk that the software does not recognize errors and that these are subsequently regarded as pathology by the radiologist. Conclusion: There are already programs and techniques on the market that help reduce artifacts. However, these artifacts are usually only small movements. Individuals with neurological pathologies, however, often show a highly pronounced motion pattern that current techniques can no longer clean up. In this case, we are relying heavily on future technical developments in order to be able to completely avoid motion artifacts at some point in the future.