Advertisement

Der Radiologe

, Volume 55, Issue 9, pp 782–787 | Cite as

Diffusionsbildung und psychiatrische Erkrankungen

  • W. ReithEmail author
  • J. Kulikovski
Leitthema
  • 360 Downloads

Zusammenfassung

Die Grundlagen der Diffusion bildet die brownsche Molekularbewegung. Die im klinischen Zusammenhang gewonnenen Diffusionsparameter geben Auskunft über die räumliche Verteilung der Wassermolekülmobilität und damit Hinweise auf die morphologische Integrität der weißen und grauen Hirnsubstanz. Die funktionelle MRT (fMRT) konnte in den letzten Jahren dazu beitragen, ein detailliertes Verständnis der kortikalen und subkortikalen zerebralen Netzwerke zu erlangen. Diffusion-tensor-imaging(DTI)-Untersuchungen können in sogenannten Parameterbildern das Ausmaß der Anisotropie und den Faserverlauf darstellen. So zeigte z. B. die DTI bei der Alzheimer-Demenz eine verminderte strukturelle Konnektivität zwischen dem posterioren Zingulum und dem Hippokampus. Dieser Beitrag zeigt Beispiele der Anwendung der Diffusionsbildgebung („diffusion-weighted imaging“, DWI) bei psychiatrischen Erkrankungen.

Schlüsselwörter

Diffusionsgewichtete Bildgebung Funktionelle MRT Diffusions-Tensor-Bildgebung Alzheimer Milde kognitive Beinträchtigung 

Diffusion formation and psychiatric diseases

Abstract

The basic principle behind diffusion is Brownian motion. The diffusion parameters obtained in a clinical association provide information on the spatial distribution of water molecule mobility and, therefore, evidence of the morphological integrity of the white and grey matters of the brain. In recent years functional magnetic resonance imaging (fMRI) could contribute to obtaining a detailed understanding of the cortical and subcortical cerebral networks. Diffusion tensor imaging (DTI) investigations can demonstrate the extent of anisotropy and the fiber pathways in so-called parametric images. For example, in Alzheimer’s disease DTI reveals a reduced structural connectivity between the posterior cingulum and the hippocampus. This article shows examples of the application of diffusion-weighted imaging (DWI) in psychiatric disorders.

Keywords

Diffusion-weighted imaging Functional magnetic resonance imaging Diffusion tensor imaging Alzheimer’s disease Mild cognitive impairment 

Notes

Einhaltung ethischer Richtlinien

Interessenkonflikt

W. Reith und J. Kulikovski geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Dieser Beitrag beinhaltet keine Studien an Menschen oder Tieren.

Literatur

  1. 1.
    Andreasen NC, Paradiso S, O’Leary DS (1998) Cognitive dysmetria as an integrative theory of schoziphrenia: a dysfunction in cortical-subcortical-cerebellar circuity? Schizophr Bull 24:203–218CrossRefPubMedGoogle Scholar
  2. 2.
    Braus DF, Tost H, Hirsch JG, Gass A (2001) Diffusion-tensor-Bildgebung (DIT) und funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) erweitern das Methodenspektrum in der psychiatrischen Forschung. Nervenarzt 72:384–390CrossRefPubMedGoogle Scholar
  3. 3.
    Andrew L, Alexander JEL, Mariana L, Aaron SF (2007) Diffusion tensor imaging of the brain. Neurotherapeutics 4(3):316–329 (July)CrossRefGoogle Scholar
  4. 4.
    Bullmore E, Brammer M, Williams SC et al (1999) Functional MR imaging of confounded hypofrontality. Hum Brain Mapp 8:86–91CrossRefPubMedGoogle Scholar
  5. 5.
    Dierks T, Linden DE, Jandl M, Formisano E, Goebel R, Lanfermann H, Singer W (1999) Activation oft he Heschl’s Gyrus during auditory hallucination. Neuron 22:615–621CrossRefPubMedGoogle Scholar
  6. 6.
    Büchel C, Dolan RJ (2000) Classical fear conditioning in functional neuroimaging. Curr Opin Neurobiol 10:219–223CrossRefPubMedGoogle Scholar
  7. 7.
    Woodruff P, Wright IC, Bullmore et al (1997) Auditory hallucinations and the temporal cortical response to speech in schizophrenia. A functional magnetic resonance imaging study. Am J Psychiatry 154:1767–1682CrossRefGoogle Scholar
  8. 8.
    Schneider F, Fink GR (2013) Funktionelle MRT in der Psychiatrie und Neurologie. Springer-Verlag, Heidelberg, Berlin, S 4–25CrossRefGoogle Scholar
  9. 9.
    Vollstädt-Klein S, Wichert S, Rabinstein J, Bühler M, Klein O, Ende G, Hermann D, Mann K (2010) Initial, habitual and compulsive alcohol use is characterized by a shift of cue processing from ventral to dorsal striatum. Addiction 105:1741–1749CrossRefPubMedGoogle Scholar
  10. 10.
    Lingford-Hughes A, Nutt D (2003) Neurobiology of addiction and implications for treatment. Br J Psychiatry 182:97–100 (Feb)CrossRefPubMedGoogle Scholar
  11. 11.
    Schlosser DA, Fisher M, Gard D, Fulford D, Loewy RL, Vinogradov S (2014) Motivational deficits in individuals at-risk for psychosis and across the course of schizophrenia. Schizophr Res 158(1-3):52–57Google Scholar
  12. 12.
    Shenton ME, Dickey CC, Frumin M, McCarley RW (2001) A review of MRI findings in schizophrenia. Schizophr Res 49:1–52PubMedCentralCrossRefPubMedGoogle Scholar
  13. 13.
    Stegemnn T, Heimann M, Düsterhaus P, Schulte-Markwort M (2006) Diffusion-Tensor-Imaging (DTI) und seine entwicklungspsychiatrische Bedeutung. Fortschr Neurol Psychiatr 74(3):136–148CrossRefGoogle Scholar
  14. 14.
    Lim KO, Hedehus M, Moseley M, deCrespigny A, Sullivan EV, Pfefferbaum A (1999) Compromised white matter tract integrity in schizophrenia inferred from diffusion tensor imaging. Arch Gen Psychiatry 56:367–374CrossRefPubMedGoogle Scholar
  15. 15.
    Kubicki M, Shenton ME (2014) Diffusion tensor imaging findings and their implications in schizophrenia. Curr Opin Psychiatry 27(3):179–184Google Scholar
  16. 16.
    Bense FM, Turtle M, Khan Y, Farol P (1994) Myelination of a key relay zone in the hippocampal formaion occurs in the human brain during childhood, adolescence, and adulthood. Arch Gen Psychatry 51:477–484CrossRefGoogle Scholar
  17. 17.
    Hakak Y, Walter JR, Li C, Wong WH, Davis KL, Buxbaum JD, Haroutunian V, Flenberg AA (2001) Genome-wide expression analysis reveals dysregulation of myelination-related genes in chronic schizophrenia. Proc Natl Acad Sci Usa 98:4747–4751CrossRefGoogle Scholar
  18. 18.
    Rivas-Vazquez RA, Medez C, Rey GJ et al (2004) Mild cognitive impaierement: new neurpsychological and pharmaceutical target. Arch Clin Neuropsychol 19:11–27CrossRefPubMedGoogle Scholar
  19. 19.
    Otti A, Gündel H, Wohlschläger A, Zimmer C, Sorg C, Noll-Hussong M (2011) Default mode network of the brain. Neurobiology and clinical significance. Nervenarzt 83:18–24Google Scholar
  20. 20.
    Soldner J, Meindl T, Koch W, Bokde AL, Reiser MF, Möller HJ, Bürger K, Hampel H, Teipel SJ (2012) Structural and functional neuronal connectivity in Alzheimer’s disease: a combined DTI and fMRIstudy. Nervenarzt 83:878–887Google Scholar
  21. 21.
    Koch W, Teipel S, Mueller S et al (2012) Diagnostic power of default mode network resting state in the detection of alzheimer’s disease. Neurobiol Aging 33(3):466–478CrossRefPubMedGoogle Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015

Authors and Affiliations

  1. 1.Klinik für Diagnostische und Interventionelle NeuroradiologieUniversitätsklinikum des SaarlandesHomburg/SaarDeutschland

Personalised recommendations