Optimierte multimodale Gehirngefäßdarstellung zur Verbesserung der funktionellen Bildgebung schmerzinduzierter kortikaler Aktivitätsmuster bei Maus und Ratte

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Die nicht-invasive, funktionelle Kernspintomographie (fMRT) wird immer mehr zu einer Schlüsseltechnologie der Neuro- und Biowissenschaften. Mittels multimodaler Bildgebung aus MRT, Mikro-CT (uCT) und optischen Methoden versuchen wir die Auflösung der nicht-invasiven funktionellen Bildgebung am Gehirn mittels fMRT zu verbessern. Dadurch kann sowohl das strukturell-funktionelle Verständnis wie auch die wissenschaftliche Dateninterpretation wesentlich vorangebracht werden. fMRT mittels BOLD-Signal wird beim Menschen erfolgreich angewendet. Sie ist in ihrer Auflösung stark durch individuelle physiologische und anatomische Gegebenheiten des zugrundeliegenden Gefäßsystems determiniert. Die momentane Auflösungslimitierung der fMRT ist darin begründet, dass das BOLD-Signal eine komplexe Mischung verschiedener Signale mit unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Auflösung und zusätzlich durch individuell variable Gefäßstrukturen determiniert ist. Durch multimodale Bildgebung kann diese existierende Begrenzung der Auflösung und damit der Datenzuordnung entscheidend verbessert werden. A) Die Mikro-CT erlaubt eine deutlich höher aufgelöste anatomische Darstellung des Gefäßsystems. B) Optische Methoden ermöglichen eine höhere Genauigkeit in der funktionellen Erfassung der verschiedenen physiologisch-metabolischen Grundprozesse des BOLD-Signals. Da alle bildgebenden Methoden am selben Versuchstier durchführbar sind, ergibt sich die Möglichkeit die einzelnen Ergebnisse zu kombinieren. Nach Registrierung der anatomisch-funktionellen Daten steht für ein individuell gemessenes fMRT BOLD-Signal hochaufgelöst zur Verfügung a) ein aus der Mikro-CT stammendes Gefäßmodel und b) aus den optischen Methoden ein Modell der verschiedenen Signalkomponenten des BOLD-Signals. Dieses hoch aufgelöste Struktur-Funktionsmodell des Gefäßsystems bzw. des BOLD-Signals ermöglicht es, die räumliche Auflösung im fMRT deutlich zu erhöhen und diese Kenntnis auch medizinisch relevanten Fragestellungen zur Verfügung zu stellen.