Erschienen in:
29.12.2023 | Arthrosen | Leitthema
Aktuelle MRT-Bildgebung des Knorpels im Kontext der Gonarthrose (Teil 1)
Grundlagen und Sequenzen
verfasst von:
Dr. rer. nat. Teresa Lemainque, Dr. med. Marc Sebastian Huppertz, Can Yüksel, Dr. med. Robert Siepmann, Univ.-Prof. Dr. med. Christiane Kuhl, Prof. Dr. med. Frank Roemer, PD Dr. med. Dipl.-Phys. Daniel Truhn, M.Sc., PD Dr. med. Sven Nebelung
Erschienen in:
Die Radiologie
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Ausgabe 4/2024
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Zusammenfassung
Für die Knorpelbildgebung im Rahmen degenerativer und nichtdegenerativer Gelenkerkrankungen stellt die Magnetresonanztomographie (MRT) die klinische Methode der Wahl dar. MR-basierte Definitionen der Arthrose gründen auf dem Nachweis von Osteophyten, Knorpelpathologien, Knochenmarködemen und Meniskusläsionen, sind aber derzeit nicht wissenschaftlich konsentiert. In der klinischen Routine werden überwiegend protonendichtegewichtete (PDw), fettsupprimierte (fs) 2D-Turbo-Spin-Echo-Sequenzen eingesetzt mit Echozeiten von 30 bis 40 ms, die ausreichend sensitiv und spezifisch für die Beurteilung des Knorpels sind. Die zudem akquirierten T1-gewichteten (T1w) Sequenzen dienen primär der Beurteilung der übrigen intra- und periartikulärer Strukturen. Diagnostisch relevante Artefakte sind die Magic-Angle- und Chemical-Shift-Artefakte, die zu einer artifiziellen Signalerhöhung im Knorpelgewebe bzw. einer falschen Abbildung der Dicke der subchondralen Lamelle führen können. Obwohl wissenschaftlich validiert, sind hochaufgelöste 3D-Gradientenecho(GRE)-Sequenzen (zur Segmentierung des Knorpels) und kompositionelle MR-Sequenzen (zur Quantifizierung physikalischer Gewebeparameter) derzeit primär wissenschaftlichen Fragestellungen vorbehalten. Die zukünftige Integration von Techniken der künstlichen Intelligenz wird in Bereichen wie der Bildrekonstruktion (zur Verkürzung der Scanzeiten bei gleichbleibender Bildqualität), der Bildanalyse (zur automatisierten Identifikation von Knorpeldefekten) und der Bildnachverarbeitung (zur automatisierten Segmentierung des Knorpels hinsichtlich Volumen und Dicke) den diagnostischen Workflow signifikant verbessern und das Feld weiterentwickeln.