@phdthesis{Gram2023,
  author    = {Gram, Maximilian},
  title     = {Neue Methoden der Spin-Lock-basierten Magnetresonanztomographie: Myokardiale T\(_{1ρ}\)-Quantifizierung und Detektion magnetischer Oszillationen im nT-Bereich},
  doi       = {10.25972/OPUS-32255},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-322552},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2023},
  abstract  = {Das Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung neuer, robuster Methoden der Spin-Lock-basierten MRT. Im Fokus stand hierbei vorerst die T1ρ-Quantifizierung des Myokards im Kleintiermodell. Neben der T1ρ-Bildgebung bietet Spin-Locking jedoch zus{\"a}tzlich die M{\"o}glichkeit der Detektion ultra-schwacher, magnetischer Feldoszillationen. Die Projekte und Ergebnisse, die im Rahmen dieses Promotionsvorhabens umgesetzt und erzielt wurden, decken daher ein breites Spektrum der Spin-lock basierten Bildgebung ab und k{\"o}nnen grob in drei Bereiche unterteilt werden. Im ersten Schritt wurde die grundlegende Pulssequenz des Spin-Lock-Experimentes durch die Einf{\"u}hrung des balancierten Spin-Locks optimiert. Der zweite Schritt war die Entwicklung einer kardialen MRT-Sequenz f{\"u}r die robuste Quantifizierung der myokardialen T1ρ-Relaxationszeit an einem pr{\"a}klinischen Hochfeld-MRT. Im letzten Schritt wurden Konzepte der robusten T1ρ-Bildgebung auf die Methodik der Felddetektion mittels Spin-Locking {\"u}bertragen. Hierbei wurden erste, erfolgreiche Messungen magnetischer Oszillationen im nT-Bereich, welche lokal im untersuchten Gewebe auftreten, an einem klinischen MRT-System im menschlichen Gehirn realisiert.},
  subject      = {Kernspintomografie},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Gutjahr2019,
  author    = {Gutjahr, Fabian Tobias},
  title     = {Neue Methoden der physiologischen Magnet-Resonanz-Tomographie: Modellbasierte T1-Messungen und Darstellung von chemischem Austausch mit positivem Kontrast},
  doi       = {10.25972/OPUS-16106},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-161061},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2019},
  abstract  = {Ziel dieser Arbeit war es, neue quantitative Messmethoden am Kleintier, insbesondere die Perfusionsmessung am M{\"a}useherz, zu etablieren. Hierf{\"u}r wurde eine retrospektiv getriggerte T1-Messmethode entwickelt. Da bei retrospektiven Methoden keine vollst{\"a}ndige Abtastung garantiert werden kann, wurde ein Verfahren gefunden, das mit Hilfe von Vorwissen {\"u}ber das gemessene Modell sehr effizient die fehlenden Daten interpolieren kann. Mit Hilfe dieser Technik werden dynamische T1-Messungen mit hoher r{\"a}umlicher und zeitlicher Aufl{\"o}sung m{\"o}glich. Dank der hohen Genauigkeit der T1-Messmethode l{\"a}sst sich diese f{\"u}r die nichtinvasive Perfusionsmessung am M{\"a}useherz mittels der FAIR-ASL-Technik nutzen. Da auf Grund der retrospektiven Triggerung Daten an allen Positionen im Herzzyklus akquiriert werden, konnten T1- und Perfusionskarten nach der Messung zu beliebigen Punkten im Herzzyklus rekonstruiert werden. Es bietet sich an, Techniken, die f{\"u}r die myokardiale Perfusion angewandt werden, auch f{\"u}r die Nierenperfusionsmessung zu verwenden, da die Niere in ihrer Rinde (Cortex) eine {\"a}hnlich hohe Perfusion aufweist wie das Myokard. Gleichzeitig f{\"u}hren Nierenerkrankungen oftmals zu schlechter Kontrastmittelvertr{\"a}glichkeit, da diese bei Niereninsuffizienz u.U. zu lange im K{\"o}rper verweilen und die Niere weiter sch{\"a}digen. Auch deshalb sind die kontrastmittelfreien Spin-Labeling-Methoden hier interessant. Die FAIR-ASL-Technik ist jedoch an M{\"a}usen in koronaler Ansicht f{\"u}r die Niere schlecht geeignet auf Grund des geringen Unterschieds zwischen dem markierten und dem Vergleichsexperiment. Als L{\"o}sung f{\"u}r dieses Problem wurde vorgeschlagen, die Markierungsschicht senkrecht zur Messschicht zu orientieren. Hiermit konnte die Sensitivit{\"a}t gesteigert und gleichzeitig die Variabilit{\"a}t der Methode deutlich verringert werden. Mit Hilfe von kontrastmittelgest{\"u}tzten Messungen konnten auch das regionale Blutvolumen und das Extrazellularvolumen bestimmt werden. In den letzten Jahren hat das Interesse an Extrazellularvolumenmessungen zugenommen, da das Extrazellularvolumen stellvertretend f{\"u}r diffuse Fibrose gemessen werden kann, die bis dahin nichtinvasiven Methoden nicht zug{\"a}nglich war. Die bisher in der Literatur verwendeten Quantifizierungsmethoden missachten den Einfluss, den das H{\"a}matokrit auf den ECV-Wert hat. Es wurde eine neue Korrektur vorgeschlagen, die allerdings zus{\"a}tzlich zur ECV-Messung auch eine RBV-Messung ben{\"o}tigt. Durch gleichzeitige Messung beider Volumenanteile konnte auch erstmals das Extrazellulare-Extravaskul{\"a}re-Volumen bestimmt werden. Eine g{\"a}nzlich andere kontrastmittelbasierte Methode in der MRT ist die Messung des chemischen Austauschs. Hierbei wirkt das Kontrastmittel nicht direkt beschleunigend auf die Relaxation, sondern der Effekt des Kontrastmittels wird gezielt durch HF-Pulse an- und ausgeschaltet. Durch den chemischen Austausch kann die Auswirkung der HF-Pulse akkumuliert werden. Bislang wurde bei solchen Messungen ein negativer Kontrast erzeugt, der ohne zus{\"a}tzliche Vergleichsmessungen schwer detektierbar war. Im letzten Teil dieser Arbeit konnte eine neue Methode zur Messung des chemischen Austauschs gezeigt werden, die entgegen der aus der Literatur bekannten Methoden nicht S{\"a}ttigung, sondern Anregung {\"u}bertr{\"a}gt. Diese {\"A}nderung erlaubt es, einen echten positiven chemischen Austausch-Kontrast zu erzeugen, der nicht zwingend ein Vergleichsbild ben{\"o}tigt. Gleichzeitig erm{\"o}glicht die Technik, dadurch dass Anregung {\"u}bertragen wird, die Phase der Anregung zu kontrollieren und nutzen. Eine m{\"o}gliche Anwendung ist die Unterscheidung verschiedener Substanzen in einer Messung. In der Summe wurden im Rahmen dieser Arbeit verschiedene robuste Methoden eta- bliert, die die M{\"o}glichkeiten der quantitativen physiologischen MRT erweitern.},
  subject      = {Kernspintomografie},
  language  = {de}
}