In der vorliegenden Arbeit wurden bisher publizierte Daten über LIE-CT des Myokards in Form einer Metaanalyse systematisch ausgewertet. Das primäre Ziel der Metaanalyse war, bisherige Erkenntnisse über die Treffsicherheit der LIE-CT in Bezug auf infarzierte Myokardabschnitte quantitativ zusammenzufassen. Nach Entfernung der Duplikate ergab die Suche in den vier Datenbanken insgesamt 914 unterschiedliche Treffer. Letztlich wurden 12 Studien eingeschlossen (336 Patienten; 268 männlich, 68 weiblich; das mittlere Alter der Patienten variierte zwischen 55 und 67,7 Jahren). Die AUC (area under the curve) der SROC-Kurve (summary receiver operating characteristic curve) als Maß für die Treffsicherheit der LIE-CT für infarzierte Segmente beträgt 0,95 (95 % CI: 0,93 - 0,97). Die gepoolte Sensitivität der LIE-CT beträgt 0,81 (95 % CI: 0,75 - 0,87) und eine gepoolte Spezifität von 0,97 (95 % CI: 0,95 - 0,98). Fünf der eingeschlossenen 12 Studien (mit insgesamt 126 Patienten) haben zusätzlich den transmuralen Charakter der Myokardnarben ausgewertet. In Bezug auf transmurale infarzierte Myokardsegmente beträgt die AUC 0,94 (95 % CI: 0,91 - 0,95). Die gepoolte Sensitivität der LIE-CT für transmurale Infarkte beträgt 0,81 (95 % CI: 0,74 -0 ,86) und die gepoolte Spezifität 0,96 (95 % CI: 0,93 - 0,98). Das diagnostische Odds Ratio der gepoolten Daten war 146 (95 % CI: 65 - 331). I2 beträgt 97,95 % (95 % CI: 94 - 99 %), vereinbar mit einer hohen Heterogenität. Die Ergebnisse des Deeks-Tests (als Maß für die Publikationsbias) waren nicht statistisch signifikant (p = 0,08 beziehungsweise p = 0,84). Zu den Limitationen der Arbeit gehören die Verwendung anderer bildgebender Verfahren als Referenzstandard, die Heterogenität der eingeschlossenen Studien, den Einschluss sowohl von Patienten mit subakuten als auch mit alten Myokardinfarkten und die geringe Anzahl von Studien, die Angaben zum transmuralen Charakter der Infarkte machen. Insgesamt sprechen die Ergebnisse dafür, dass die LIE-CT eine relativ hohe Sensitivität und eine sehr hohe Spezifität für Myokardinfarkte hat. Die Sensitivität ist niedriger als die Referenzmethode LGE-MRT, während die hohe Spezifität darauf hindeutet, dass beide Methoden zumindest in dieser Hinsicht ähnlich gut sind. Anhand der vorliegenden Daten kann die LIE-CT nicht als Ersatz für die LGE-MRT empfohlen werden, wenn die Myokardvitalität die primäre diagnostische Fragestellung ist. Dagegen könnte die LIE-CT eine sinnvolle Erweiterung des CT-Protokolls bei Patienten sein, bei denen im Rahmen der CT-Koronarangiographie hochgradige Stenosen oder Verschlüsse gefunden werden.:Abkürzungsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Pathophysiologie und Epidemiologie der Myokardischämie 1.2 Therapie des chronischen Koronarsyndroms 1.3 Myokardvitalität und bildgebende Diagnostik 1.3.1 Echokardiographie 1.3.2 Einzelphotonen-Emissionscomputertomographie (SPECT) 1.3.3 Positronenemissionstomographie (PET) 1.3.4 Magnetresonanztomographie (MRT) 1.3.5 Computertomographie (CT) 1.4 Fragestellung 2 Material und Methoden 2.1 Studiensuche und -selektion 2.2 Ethikvotum 2.3 Datenextraktion 2.4 Statistische Auswertung 2.4.1 Heterogenität 2.4.2 Publikationsbias 2.4.3 Methodische Qualität 3 Ergebnisse 3.1 Literaturrecherche 3.2 Eingeschlossene Studien 3.2.1 Studiendesign und Patientenzahlen 3.2.2 akute vs. chronische Infarkte 3.2.3 Referenzstandard 3.2.4 CT-Untersuchungstechnik 3.2.5 Heterogenität der Studien 3.3 Publikationsbias 3.4 Methodische Qualität 4 Diskussion 4.1 LIE-CT in der Metaanalyse und in den eingeschlossenen Einzelstudien 4.2 Transmuralität der Infarktareale 4.3 Strahlenbelastung 4.4 LIE-CT und LGE-MRT 4.5 LIE-CT und andere Verfahren zur Beurteilung der Myokardvitalität 4.5.1 SPECT 4.5.2 PET 4.5.3 Dobutamin-Stressechokardiographie (DSE) 4.6 LIE-CT bei nicht-ischämischen Fragestellungen 4.7 Methodische Qualität 4.8 Limitationen 4.9 Optimierungspotential der LIE-CT und Ausblick Zusammenfassung Summary Tabellenverzeichnis Abbildungsverzeichnis Literaturverzeichnis / We performed a meta-analysis of published data on late iodine enhancement computed tomography (LIE-CT) in patients with myocardial infarction. The aim of the meta-analysis was to evaluate the accuracy of LIE-CT in detecting infarcted myocardial segments. After removal of duplicates the initial search of the four databases identified 914 potentially matching articles. After further selection based on article titles, abstracts and then full texts, 12 studies were finally included in the meta-analysis (336 patients; 268 male, 68 female; median patient age between 55 und 67.7 years). The AUC (area under the curve) of the SROC curve (summary receiver operating characteristic curve) as a measure of the accuracy of LIE CT for infarcted segments is 0.95 (95 % CI: 0.93 - 0.97). The pooled sensitivity of LIE-CT was 0.81 (95 % CI: 0.75 - 0.87) and the pooled specificity was 0,97 (95 % CI: 0.95 - 0.98). Five of the 12 included studies also have evaluated the performance of LIE-CT for differentiating between transmural and non-transmural infarctions. In this case the AUC was 0.94 (95 % CI: 0.91 - 0.95). The pooled sensitivity of LIE-CT for transmural Infarctions was 0.81 (95 % CI: 0.74 - 0.86) and the pooled specificity 0.96 (95 % CI: 0.93 - 0.98). The diagnostic odds ratio of the pooled data was 146 (95 % CI: 65 - 331). I2 was 97.95 % (95 % CI: 94 - 99 %), consistent with high heterogeneity. The results of the Deek`s test, which served as a measure for publication bias were not statistically significant (p = 0.08 and p = 0.84, respectively). Among the limitations of the current study are the use of other imaging modalities as a reference standard, the heterogeneity of included studies, the inclusion of both subacute and chronic infarct cases and the low number of studies which have evaluated the transmurality of the infarctions. The results of this meta-analysis confirm that LIE-CT has a relatively high sensitivity and a very high specificity for myocardial infarctions. The sensitivity is lower compared to the reference standard LGE-MRI, while the high specificity shows that both methods are comparable at least in this regard. Based on the data summarized in this meta-analysis, LIE-CT cannot be recommended as a replacement for LGE-MRI when evaluating myocardial viability is the main purpose of the imaging examination. LIE-CT can be a helpful addition to cardiac CT exam protocols, when a high-grade stenosis or occlusion is found on coronary CT angiography.:Abkürzungsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Pathophysiologie und Epidemiologie der Myokardischämie 1.2 Therapie des chronischen Koronarsyndroms 1.3 Myokardvitalität und bildgebende Diagnostik 1.3.1 Echokardiographie 1.3.2 Einzelphotonen-Emissionscomputertomographie (SPECT) 1.3.3 Positronenemissionstomographie (PET) 1.3.4 Magnetresonanztomographie (MRT) 1.3.5 Computertomographie (CT) 1.4 Fragestellung 2 Material und Methoden 2.1 Studiensuche und -selektion 2.2 Ethikvotum 2.3 Datenextraktion 2.4 Statistische Auswertung 2.4.1 Heterogenität 2.4.2 Publikationsbias 2.4.3 Methodische Qualität 3 Ergebnisse 3.1 Literaturrecherche 3.2 Eingeschlossene Studien 3.2.1 Studiendesign und Patientenzahlen 3.2.2 akute vs. chronische Infarkte 3.2.3 Referenzstandard 3.2.4 CT-Untersuchungstechnik 3.2.5 Heterogenität der Studien 3.3 Publikationsbias 3.4 Methodische Qualität 4 Diskussion 4.1 LIE-CT in der Metaanalyse und in den eingeschlossenen Einzelstudien 4.2 Transmuralität der Infarktareale 4.3 Strahlenbelastung 4.4 LIE-CT und LGE-MRT 4.5 LIE-CT und andere Verfahren zur Beurteilung der Myokardvitalität 4.5.1 SPECT 4.5.2 PET 4.5.3 Dobutamin-Stressechokardiographie (DSE) 4.6 LIE-CT bei nicht-ischämischen Fragestellungen 4.7 Methodische Qualität 4.8 Limitationen 4.9 Optimierungspotential der LIE-CT und Ausblick Zusammenfassung Summary Tabellenverzeichnis Abbildungsverzeichnis Literaturverzeichnis

Myocardial scar, a non-viable tissue which occurs on the myocardium due to the insufficient blood supply to the heart muscle, is one of the leading causes of life-threatening heart disorders, including arrhythmias. Analysis of myocardial scar is important for predicting the risk of arrhythmia and locations of re-entrant circuits in patients’ hearts. For applications, such as computational modeling of cardiac electrophysiology aimed at stratifying patient risk for post-infarction arrhythmias, reconstruction of the intact geometry of scar is required. Currently, 2D multi-slice late gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging (LGEMRI) is widely used to detect and quantify myocardial scar regions of the heart. However, due to the anisotropic spatial dimensions in 2D LGE-MR images, creating scar geometry from these images results in substantial reconstruction errors. For applications requiring reconstructing the intact geometry of scar surfaces, 3D LGE-MR images are more suited as they are isotropic in voxel dimensions and have a higher resolution. While many techniques have been reported for segmentation of scar using 2D LGEMR images, the equivalent studies for 3D LGE-MRI are limited. Most of these 2D and 3D techniques are basic intensity threshold-based methods. However, due to the lack of optimum threshold (Th) value, these intensity threshold-based methods are not robust in dealing with complex scar segmentation problems. In this study, we propose an algorithm for segmentation of myocardial scar from 3D LGE-MR images based on Markov random field based continuous max-flow (CMF) method. We utilize the segmented myocardium as the region of interest for our algorithm. We evaluated our CMF method for accuracy by comparing its results to manual delineations using 3D LGE-MR images of 34 patients. We also compared the results of the CMF technique to ones by conventional full-width-at-half-maximum (FWHM) and signal-threshold-to-reference-mean (STRM) methods. The CMF method yields a Dice similarity coefficient (DSC) of 71 +- 8.7% and an absolute volume error (|VE|) of 7.56 +- 7 cm3. Overall, the CMF method outperformed the conventional methods for almost all reported metrics in scar segmentation. We present a comparison study for scar geometries obtained from 2D vs 3D LGE-MRI. As the myocardial scar geometry greatly influences the sensitivity of risk prediction in patients, we compare and understand the differences in reconstructed geometry of scar generated using 2D versus 3D LGE-MR images beside providing a scar segmentation study. We use a retrospectively acquired dataset of 24 patients with a myocardial scar who underwent both 2D and 3D LGE-MR imaging. We use manually segmented scar volumes from 2D and 3D LGE-MRI. We then reconstruct the 2D scar segmentation boundaries to 3D surfaces using a LogOdds-based interpolation method. We use numerous metrics to quantify and analyze the scar geometry including fractal dimensions, the number-of-connected-components, and mean volume difference. The higher 3D fractal dimension results indicate that the 3D LGE-MRI produces a more complex surface geometry by better capturing the sparse nature of the scar. Finally, 3D LGE-MRI produces a larger scar surface volume (27.49 +- 20.38 cm3) than 2D-reconstructed LGE-MRI (25.07 +- 16.54 cm3).