This document is derived of the lecture by Dr. med. M. Boeker at the University of Freiburg in semester SS16.

Mikrosysteme in der minimal invasiven Therapie von Hirngefäßerkrankungen

Schlaganfall “Hirnschlag”

Folgen:

Schnelles Handeln ist erforderlich, nach \(8 - 12\) Stunden kann nicht mehr viel gerettet werden. Wichtigste Faktoren für einen erfolgreichen klinischen Verlauf: Rekanalisation und Zeit.

Behandlung: Kombiniert, Medikamentös i.v., Mechanisch und Medikamentös i.a.

Mechanisch heute: Thrombektomie mit Stentretriever und Thrombusaspiration mit Saugkatheter/Saugsystem

Aneurysmabehandlung

66-98% aller Aneurysm sind sakkuläre Aneurysmen.

Epidemiologie:

Inzidenz: 0,4 - 10 %. In Deutschland 1,9% (1,5 - 2 Mio Menschen mit Aneurysma). Altersgipfel: 6. Dekade (F:M = 1,6:1)

SAB Grund für ca \(\frac{1}{4}\) der zerebrovaskulären Todesursache

Bluting: Frühe Reblutung innerhalb von Stunden in ca. 15%, 20% innerhalb der ersten 2 Wochen, 33% im ersten Monat, 50% innerhalb von 6 Monaten. Mortalität bei Reblutungen: 50%

Behandlung:

Zusammenfassung

Schlaganfall:

Hirnaneurysma:

Möglichkeiten der computergestützten Diagnostik

Pathologie: Pathos = Leid, Logos = Wort. Lehre der Krankheiten, Zusammenhang von Krankheitssymptomen und den morphologischen Veränderungen in den Organen

Diagnostische Strategie in der Pathologie:

Immunhistologie: Untersuchung von Antigenen in einem Gewebe mittels Antikörpermarkierung. Primärtumorsuche, Tumorprognose, Tumorbestimmung

Computational Pathology: Sämtliche Felder der Pahtologie, bei der für die Ergebniserstellung computergestützte Verfahren verwendet werden. Bereiche:

Slide Scanner → Virtualisierungssoftware → Quantifizierungssoftware

Hoher Speicherbedarf. Histologischer Schnitt etwa \(1 cm^2\) bei einer Auflösung von \(0.2µm^2\) pro Pixel. Jeder Schnitt unkomprimiert 7,5GB, nach Kompression 0,7-1,2GB. Täglich 500 Schnitte. Jährlicher Speicherbedarf also 150-250TB!

Algorithmen:

Überleben in Abhängigkeit von Krebszelleigenschaften

Morphometrie: Quantitative Erfassung von Gewebeeigenschaften (Proliferationsindex, Hormonrezeptorstatus), Berechnung von Strukturparametern (Strukturele Entropie, Sterische Beziehungen)

Beziehung zwischen Funktion und Struktur:

Lebende Organismen (Zellen) können als offenes thermodynamisches System mit vier verschiedenen Stadien angesehen werden:

Ziel der Zellteilung: Vergrößerung des Entropieraumes \(S_A\) oder \(V_B + V_c \Rightarrow max\). Je mehr “gleiche” Tochterzellen entstehen, desto effizienter ist die Zellteilung. Die Regelmäßigkeit der zellulären Struktur reflektiert die Effizienz und den Einfluß der Eintropie auf die beteiligten Zellen, d.H. auf das Organ oder das beobachtete Kompartement. Deswegen kann die Entropie zur Berechnung des Grades der Abnormalität und der Effizienz herangezogen werden. Die strukturelle Entropie ist somit eine Maßzahl der zellulären Funktion.

Entropie: Beschreibt sämtliche mögliche Mikrozustände, die innerhalb eines Systems realisiert werden können. Je mehr Mikrozustände, desto höher die Entropie.

Entropie beschreibt eine statistische Wahrscheinlichkeit. Sie misst das Maß der Unsicherheit bezüglich eines Ereignisses, das mit einer gegebene Wahrscheinlichkeit eintritt. Shannon definiert die Entropie als den mittleren Informationsgehalt eines Zeichens in einer Zeichenkette. Zumeist angewandte Formel: \(S = - \sum{\pi * ln(\pi)}\)

Annahme: Es existiert ein begrenzter punkt-orientierter Raum (pixel). Objekte bestehen aus (zusammenhängenden) Pixeln, i.e. Punkte, Fasern und Kreisen. Die Intensität eines Bildelements bestimmt die Informationsintensität. Orte hoher Objektdichte reflektieren einen hohen Informationsgehalt.

Elemente in gewebe-basierter Diagnosen. Direkte Bildinformation (Textur, Objekte, Struktur und verteilung). Indirekte Information (Umgebung, Farbraum, Klinik). Kombination von Objekt-Klassifikation und Textur-Klassifikation sollte zu endgültiger Diagnose führen.