Model-based T2 Relaxometry using Undersampled Magnetic Resonance Imaging

Sumpf, Tilman

Der Begriff der T2 Relaxometrie umfasst die quantitative Bestimmung der Spin-Spin Relaxationszeit in der Magnetresonanztomographie (MRT). Insbesondere in der medizinischen Bildgebung liefert das Verfahren wichtige Aufschlüsse über Gewebestrukturen und ihre Veränderungen, erfordert jedoch verhältnismäßig lange Messzeiten. Zur Überwindung der damit einhergehenden praktischen Einschränkungen wurde kürzlich ein sogenanntes modellbasiertes Rekonstruktionsverfahren vorgeschlagen, das zwei Parameterkarten der Spindichteverteilung und der T2 Relaxationszeit aus einem Bruchteil der konventionell erforderlichen Datenmenge berechnen kann. Erste vielversprechende Ergebnisse wurden bisher jedoch nur in Verbindung mit einem radialen Abtastschema beschrieben, das aufgrund technischer Komplikationen nur in wenigen MRT-Systemen zur Verfügung steht. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Umsetzung und Erprobung modellbasierter T2 Rekonstruktionstechniken für die in der Praxis vorherrschende kartesische Datenerfassung. Hierzu wird zunächst ein Rekonstruktionskonzept aufgegriffen, das auf dem klinisch weitverbreiteten mono-exponentiellen Signalmodell basiert. Ein geeignetes Abtastschema sowie eine automatische Skalierungstechnik werden entwickelt, deren Kombination das Verfahren erstmalig unabhängig von manuellen Parameteranpassungen macht. Wie anhand von experimentellen Daten demonstriert wird, lässt sich die Datenaufnahme dabei mehr als 5-fach beschleunigen. Weitergehend werden Störeinflüsse und Limitierungen aufgezeigt und zu deren genauerer Analyse spezifische Simulationsprogramme entwickelt. Neben Phasenvariationen im Bildraum zeigen die Simulationen auch Diskretisierungseffekte als eine Ursache von Rekonstruktionsartefakten auf. Zur Reduzierung letzterer wird eine alternative Modellformulierung entwickelt und geprüft. Das Verfahren führt bei rauschfreien simulierten Daten zu einer fast vollständigen Unterdrückung zugehöriger Artefakte. Verbleibende Fehler bei der Rekonstruktion experimenteller MRT-Daten weisen gleichzeitig auf den überwiegenden Einfluss anderer Störquellen in der praktischen Umsetzung. Der letzte Teil der Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer modellbasierten Rekonstruktion auf der Grundlage eines Signalmodells, das Beiträge von stimulierten Echos in den Spin-Echo-Signalen berücksichtigt. Hiermit lässt sich die Genauigkeit der ermittelten T2 Relaxationszeiten erhöhen. Im Vergleich erweist sich allerdings das monoexponentielle Modell bei hoher Akquisitionsbeschleunigung als weniger artefaktanfällig. Das Verfahren findet derzeit Eingang in eine erste klinische Erprobung.

T2 relaxometry refers to the quantitative determination of spin-spin relaxation times in magnetic resonance imaging (MRI). Particularly in clinical diagnostics, the method provides important information about tissue structures and respective pathologic alterations. Unfortunately, it also requires comparatively long measurement times which preclude widespread practical applications. To overcome such limitations, a so-called model-based reconstruction concept has recently been proposed. The method allows for the estimation of spin-density and T2 parameter maps from only a fraction of the usually required data. So far, promising results have been reported for a radial data acquisition scheme. However, due to technical reasons, radial imaging is only available on a very limited number of MRI systems. The present work deals with the realization and evaluation of different model-based T2 reconstruction methods that are applicable for the most widely available Cartesian (rectilinear) acquisition scheme. The initial implementation is based on the conventional assumption of a mono-exponential T2 signal decay. A suitable sampling scheme as well as an automatic scaling procedure are developed, which remove the necessity of manual parameter tuning. As demonstrated for human brain MRI data, the technique allows for a more than 5-fold acceleration of the underlying data acquisition. Furthermore, general limitations and specific error sources are identified and suitable simulation programs are developed for their detailed analysis. In addition to phase variations in image space, the simulations reveal truncation effects as a relevant cause of reconstruction artifacts. To reduce the latter, an alternative model formulation is developed and tested. For noisefree simulated data, the method yields an almost complete suppression of associated artifacts. Residual problems in the reconstruction of experimental MRI data point to the predominant influence of other errors in practice. The last part of this thesis focuses on the development of a refined T2 reconstruction technique which employs a signal model that considers contributions from stimulated echoes to the spin-echo signal. The method yields an increased accuracy of the estimated T2 relaxation times. In comparison, however, the mono-exponential model proves to be less sensitive to artifacts when the data acquisition is highly accelerated. This T2 relaxometry method is currently evaluated in a first clinical trial.

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Sumpf, Tilman: Model-based T2 Relaxometry using Undersampled Magnetic Resonance Imaging. 2012.

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