@phdthesis{Ott2015,
  author    = {Ott, Martin},
  title     = {Lautst{\"a}rkereduzierte Magnetresonanztomographie},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-133921},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2015},
  abstract  = {Messungen mit Magnetresonanztomographen sind seit jeher mit hohen Lautst{\"a}rken verbunden. Deshalb wird das Ger{\"a}t im Volksmund auch als „laute R{\"o}hre" bezeichnet. Bisher wurde das Problem mit Kopfh{\"o}rern, Ohrenst{\"o}pseln und akustischer D{\"a}mmung des MRT-Scanners angegangen. Auch in der Fachliteratur wird das Problem als gegeben angesehen und es werden kaum wissenschaftliche L{\"o}sungsans{\"a}tze zur Lautst{\"a}rkereduktion beschrieben. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, Bildgebungs-Sequenzen f{\"u}r schwer‑optimierbare Bildkontraste und sogenannte Standard-Kontraste aus dem klinischen Umfeld hinsichtlich der Lautst{\"a}rke zu optimieren. Viele dieser Kontraste k{\"o}nnen bereits mit einfachen Algorithmen wie dem Gradientengl{\"a}ttungsalgorithmus erfolgreich in Hinblick auf die Lautst{\"a}rke optimiert werden. Allerdings existieren auch Sequenzen beziehungsweise Kontraste, die aufgrund ihrer Eigenschaften nicht von einem solchen Algorithmus profitieren k{\"o}nnen. Die Optimierungen und {\"A}nderungen sollten software-seitig erfolgen, das heißt durch {\"A}nderung der Gradientenformen und Datenakquisition. In der Arbeit wurden die grundlegenden Zusammenh{\"a}nge zwischen den verwendeten Ger{\"a}teparametern und der Lautst{\"a}rke untersucht und zudem die physikalischen Ursachen der Lautst{\"a}rkeentwicklung hergeleitet. Diese konnten anhand der Lorentz-Kr{\"a}fte quantitativ beschrieben werden. Somit konnten die Hauptursachen der Lautst{\"a}rkeentwicklung identifiziert werden. Diese sind abh{\"a}ngig von der Gradienten-Steig-Rate, aber auch von der Amplitude der Gradienten. Es konnte gezeigt werden, dass eine Minimierung dieser Gradientenparameter zu einer geringeren Lautst{\"a}rkeentwicklung f{\"u}hrt. Allerdings f{\"u}hrt diese Minimierung in den meisten F{\"a}llen auch zu einer systematischen Verlangsamung des Sequenzablaufs, was das Erreichen bestimmter Echozeiten und Bildkontraste unm{\"o}glich macht. Zu den problematischen Kontrasten bez{\"u}glich der Lautst{\"a}rkereduktion z{\"a}hlten der T1- und PD‑Kontrast einer Turbo-Spin-Echo-Sequenz. Durch die Kombination von mehreren Maßnahmen, wie der Adaption der k-Raum-Akquisition, der HF-Pulse-Parameter und den Gradientenformen, war es m{\"o}glich, die Lautst{\"a}rke in Beispielmessungen um bis zu 16,8 dB(A) zu reduzieren. Wie bei der k{\"u}rzlich ver{\"o}ffentlichten Methode zur Reduktion f{\"u}r die T2‑gewichteten Kontraste, wurde dies zulasten einer Messzeitverl{\"a}ngerung von bis zu 50\% erreicht. Die Endlautst{\"a}rke betrug dabei circa 81 dB(A). Mit der Lautst{\"a}rkeoptimierung der klinisch bedeutsamen T1- und PD‑Kontraste wurde die Palette an leisen, mit der Turbo-Spin-Echo‑Sequenz erzielbaren, Standard-Kontrasten (T1, T2 und PD) nun vervollst{\"a}ndigt. In einem anderen Ansatz wurde die Anwendbarkeit des CAT-Konzepts auf die Lautst{\"a}rkereduktion untersucht. Beim CAT-Konzept wird die Messung in Einzelmessungen mit verschiedenen Parametern unterteilt. Bisher wurde dieser Ansatz zur SAR-Reduktion verwendet. Das Zentrum des k-Raums wird mit einer SAR-intensiven, kontrastgebenden Messung aufgenommen. Der verbleibende Teil des k-Raums wird mit einer SAR-reduzierten, bildstrukturrelevanten Messung aufgenommen. In dieser Arbeit wurde die {\"U}bertragung des CAT-Konzepts auf die Lautst{\"a}rkereduktion untersucht. Anstelle von SAR-intensiven und SAR‑reduzierten Messungen, wurde hier die Unterteilung in „laute" und „leise" Messungen untersucht. Dabei wurden {\"U}berlegungen angestellt, die es f{\"u}r eine Vielzahl an Messungen erm{\"o}glichen, einen großen Teil der Messung leise zu gestalten ohne die Bildqualit{\"a}t oder den Bildkontrast zu ver{\"a}ndern. In einem weiteren Schritt wurden {\"U}berlegungen f{\"u}r die Lautst{\"a}rkereduktion der lauten Messungen vorgestellt. Anschließend wurden f{\"u}r eine GRE- und TSE-Sequenz Optimierungsschritte evaluiert und die Lautst{\"a}rke gemessen. Der hinsichtlich der Lautst{\"a}rkeoptimierung herausforderndste Bildkontrast ist die diffusionsgewichtete Bildgebung. Diese besitzt eine Diffusions-Pr{\"a}paration zur Sichtbarmachung der Diffusivit{\"a}t, bei der die maximal m{\"o}gliche Gradienten-Amplitude verwendet wird. Ebenso werden nach der Pr{\"a}paration die Daten mit einem EPI‑Akquisitionsmodul mit Blip-Gradienten akquiriert, das mit einem charakteristischem „Pfeifton" einhergeht. Zum einen wurden die Gradientenformen konsequent angepasst. Zum anderen wurde eine Segmentierung der k-Raum-Akquisition in Auslese-Richtung verwendet, um die Gradienten‑Steig-Raten zu reduzieren. Auch hier konnte eine deutliche Lautst{\"a}rkereduktion von bis zu 20,0 dB(A) erzielt werden. Dies wurde zulasten einer Messzeitverl{\"a}ngerung von 27\% ‑ 34\% im Vergleich zur Standard-Sequenz erreicht. Durch eine weitere Messzeitverl{\"a}ngerung um bis zu 23\% kann die Lautst{\"a}rke um weitere 0,9 dB(A) reduziert werden. Dabei h{\"a}ngt die genaue Messzeitverl{\"a}ngerung vom verwendeten GRAPPA-Faktor und der Anzahl der Auslese-Segmente ab. Die entstandene Sequenz wurde in mehreren Kliniken erfolgreich erprobt. Bisher mussten bei MRT-Messungen stets Kompromisse zwischen „hoher Aufl{\"o}sung", „hohem SNR" und „geringer Messzeit" getroffen werden. Als Anschauung daf{\"u}r wurde das „Bermuda‑Dreieck der MRT" eingef{\"u}hrt. Da alle drei Gr{\"o}ßen sich gegenseitig ausschließen, muss stets ein Mittelweg gefunden werden. Einige der in dieser Arbeit erzielten Erfolge bei der Lautst{\"a}rkereduktion wurden auf Kosten einer verl{\"a}ngerten Messzeit erreicht. Daher ist es naheliegend, das „Bermuda-Dreieck der MRT" um die Dimension der „geringen Lautst{\"a}rke" zu einer „Bermuda-Pyramide der MRT" zu erweitern. Damit muss die Lautst{\"a}rkeentwicklung in die Mittelweg‑Findung miteinbezogen werden. Die in dieser Arbeit erzielten Lautst{\"a}rken liegen in der Gr{\"o}ßenordnung zwischen 80 ‑ 85 dB(A). Somit k{\"o}nnen Messungen bei Verwendung von Geh{\"o}rschutz angenehm f{\"u}r den Patienten durchgef{\"u}hrt werden. Durch neue Techniken der Zukunft wird es wahrscheinlich sein, h{\"o}here Aufl{\"o}sungen, h{\"o}heres SNR oder k{\"u}rzere Aufnahmedauern zu erzielen, beziehungsweise stattdessen diese in eine geringe Lautst{\"a}rke „umzuwandeln". Ebenso werden m{\"o}glicherweise auf der hardware-technischen Seite Fortschritte erzielt werden, so dass in neueren MRT-Scannergenerationen mehr Wert auf die L{\"a}rmd{\"a}mmung gelegt wird und somit der softwarebasierten Lautst{\"a}rkereduktion einen Schritt entgegen gekommen wird. Damit k{\"o}nnten zuk{\"u}nftige Patienten-Messungen g{\"a}nzlich ohne st{\"o}renden Geh{\"o}rschutz durchgef{\"u}hrt werden.},
  subject      = {Kernspintomografie},
  language  = {de}
}