@phdthesis{Pfister2019,
  author    = {Pfister, Julian},
  title     = {Beschleunigte Magnetresonanz-Relaxographie},
  doi       = {10.25972/OPUS-18157},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-181578},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2019},
  abstract  = {Ziel dieser Arbeit ist es, die quantitative MRT in den Fokus zu r{\"u}cken. In den letzten Jahren hat sich auf diesem Forschungsgebiet viel weiterentwickelt und es wurden verschiedenste Sequenzen und Methoden vorgestellt, um insbesondere Relaxationszeitparameter quantitativ in kurzer Zeit zu messen. Steady-State-Sequenzen eignen sich besonders f{\"u}r diese Thematik, da sie kurze Messzeiten ben{\"o}tigen und dar{\"u}ber hinaus ein relativ hohes SNR besitzen. Speziell die IR TrueFISP-Sequenz bietet f{\"u}r die Parameterquantifizierung viel Potential. Urspr{\"u}nglich wurde diese Sequenz an der Universit{\"a}t W{\"u}rzburg zur simultanen Messung von T1- und T2-Relaxationszeiten vorgestellt und hinsichtlich der Zeiteffizienz weiterentwickelt. In dieser Arbeit wurde ein neuartiger iterativer Rekonstruktionsansatz f{\"u}r die IR TrueFISP-Sequenz entwickelt, der auf einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) basiert und sich die glatten Signalverl{\"a}ufe zu Nutze macht. Aufgrund der hohen Zeitaufl{\"o}sung dieser Rekonstruktionstechnik werden dabei auch Gewebekomponenten mit kurzen Relaxationszeiten detektierbar. Weiterhin bewahrt der Rekonstruktionsansatz Informationen mehrerer Gewebekomponenten innerhalb eines Voxels und erm{\"o}glicht damit eine relaxographische Untersuchung. Insbesondere beim Menschen f{\"u}hren der Partialvolumeneffekt und die Mikrostruktur des Gewebes zu Signalverl{\"a}ufen, die ein multi-exponentielles Signal liefern. Die MR-Relaxographie, also die Darstellung von Relaxationszeitverteilungen innerhalb eines Voxels, stellt eine M{\"o}glichkeit dar, um die beteiligten Gewebekomponenten aus dem {\"u}berlagerten Signalverlauf zu extrahieren. Insgesamt bilden die optimierte Relaxometrie mit der M{\"o}glichkeit der analytischen Korrektur von Magnetfeldinhomogenit{\"a}ten und die beschleunigte Relaxographie die Hauptteile dieser Dissertation. Die Hauptkapitel werden im Folgenden noch einmal gesondert zusammengefasst. Die simultane Aufnahme der quantitativen T1- und T2-Parameter-Karten kann mit einem Goldenen-Winkel-basiertem radialen IR TrueFISP-Readout in ungef{\"a}hr 7 Sekunden pro Schicht erreicht werden. Die bisherige Rekonstruktionstechnik mit dem KWIC-Filter ist durch dessen breite Filter-Bandbreite und somit in der zeitlichen Aufl{\"o}sung limitiert. Besonders bei hohen r{\"a}umlichen Frequenzen wird eine sehr große Anzahl an Projektionen zusammengefasst um ein Bild zu generieren. Dies sorgt daf{\"u}r, dass Gewebekomponenten mit kurzer T1*-Relaxationszeit (z.B. Fett oder Myelin) nicht akkurat aufgel{\"o}st werden k{\"o}nnen. Um dieses Problem zu umgehen, wurde die T1* shuffling-Rekonstruktion entwickelt, die auf dem T2 Shuffling-Ansatz basiert. Diese Rekonstruktionstechnik macht sich die glatten Signalverl{\"a}ufe der IR TrueFISP-Sequenz zu Nutze und erm{\"o}glicht die Anwendung einer PCA. Die iterative Rekonstruktion sorgt daf{\"u}r, dass mit nur acht kombinierten Projektionen pro generiertem Bild eine merklich verbesserte tempor{\"a}re Aufl{\"o}sung erzielt werden kann. Ein Nachteil ist jedoch das st{\"a}rkere Rauschen in den ersten Bildern der Zeitserie bedingt durch die angewandte PCA. Dieses verst{\"a}rkte Rauschen {\"a}ußert sich in den leicht erh{\"o}hten Standardabweichungen in den berechneten Parameter-Karten. Jedoch ist der Mittelwert n{\"a}her an den Referenzwerten im Vergleich zu den Ergebnissen mit dem KWIC-Filter. Letztendlich kann man sagen, dass die Ergebnisse leicht verrauschter, aber exakter sind. Mittels zus{\"a}tzlichen Regularisierungstechniken oder Vorwissen bez{\"u}glich des Rauschlevels w{\"a}re es zudem noch m{\"o}glich, das SNR der ersten Bilder zu verbessern, um dadurch den beschriebenen Effekt zu verringern. Grunds{\"a}tzlich h{\"a}ngt die Genauigkeit von IR TrueFISP vom T1/T2-Verh{\"a}ltnis des betreffenden Gewebes und dem gew{\"a}hlten Flipwinkel ab. In dieser Arbeit wurde der Flipwinkel besonders f{\"u}r weiße und graue Masse im menschlichen Gehirn optimiert. Mit den verwendeten 35° wurde er außerdem etwas kleiner gew{\"a}hlt, um zudem Magnetisierungstransfereffekte zu minimieren. Mit diesen Einstellungen ist die Pr{\"a}zision vor allem f{\"u}r hohe T1- und niedrige T2-Werte sehr gut, wird jedoch insbesondere f{\"u}r h{\"o}here T2-Werte schlechter. Dies ist aber ein generelles Problem der IR TrueFISP-Sequenz und h{\"a}ngt nicht mit der entwickelten Rekonstruktionsmethode zusammen. Außerdem wurde im f{\"u}nften Kapitel eine Akquisitionstechnik vorgestellt, die eine 3D-Abdeckung der quantitativen Messungen des Gehirns in klinisch akzeptabler Zeit von unter 10 Minuten erzielt. Dies wird durch Einsatz der parallelen Bildgebung erreicht, da eine Kombination aus radialer Abtastung in der Schicht und kartesischer Aufnahme in Schichtrichtung (Stack-of-Stars) vorliegt. Ein großes Problem in der Steady-State-Sequenz (und somit auch bei IR TrueFISP) sind Magnetfeldinhomogenit{\"a}ten, die durch Suszeptibilit{\"a}tsunterschiede verschiedener Gewebe und/oder Inhomogenit{\"a}ten des Hauptmagnetfeldes hervorgerufen werden. Diese f{\"u}hren zu Signalausl{\"o}schungen und damit verbunden zu den beschriebenen Banding-Artefakten. Mithilfe der analytisch ermittelten Korrekturformeln ist es nun m{\"o}glich, die berechneten (T1,T2)-Wertepaare unter Ber{\"u}cksichtigung der tats{\"a}chlich auftretenden Off- Resonanzfrequenz f{\"u}r einen großen Bereich zu korrigieren. An den kritischen Stellen, an denen die Bandings auftreten, liefert jedoch auch diese Korrektur keine brauchbaren Ergebnisse. Grunds{\"a}tzlich ist es f{\"u}r die Genauigkeit der Ergebnisse stets zu empfehlen, die Flipwinkel- und B0-Karte zus{\"a}tzlich mit aufzunehmen, um diese Parameter f{\"u}r die quantitative Auswertung exakt zu kennen. Mit den beschriebenen Methoden aus Kapitel 6 k{\"o}nnte es prinzipiell auch m{\"o}glich sein, die Off-Resonanzfrequenz aus dem Signalverlauf zu ermitteln und auf die zus{\"a}tzliche Messung der B0-Karte zu verzichten. B0-{\"A}nderungen w{\"a}hrend der Messung, die von der Erw{\"a}rmung der passiven Shim-Elemente im MR-System hervorgerufen werden, sind kaum zu korrigieren. Ein stabiler Scanner ohne B0-Drift ist deshalb f{\"u}r quantitative Auswertungen erforderlich. Die erw{\"a}hnte Messzeit von 7 Sekunden pro Schicht garantiert, dass auch Gewebe mit l{\"a}ngeren Relaxationskomponenten ann{\"a}hernd im Steady-State sind, was wiederum f{\"u}r das Umkehren des Signals in den abklingenden Verlauf gegen Null und die anschließende Multikomponentenanalyse (vgl. Kapitel 7) notwendig ist. Mit der inversen Laplace- Transformation ist es innerhalb eines Voxels m{\"o}glich, Signalverl{\"a}ufe auf mehrere Komponenten hin zu untersuchen. Der urspr{\"u}nglich angenommene mono-exponentielle Verlauf wird durch ein multi-exponentielles Verhalten abgel{\"o}st, was vor allem in biologischem Gewebe eher der Wahrheit entspricht. Gewebe mit kurzen Relaxationskomponenten (T1* < 200 ms) sind klinisch relevant und mit T1* shuffling detektierbar. Vor allem Myelin innerhalb des Gehirns ist bei neurologischen Fragestellungen ein Indikator zur Diagnose im Fr{\"u}hstadium (z.B. f{\"u}r neurodegenerative Erkrankungen) und deshalb von besonderem Interesse. Die Integration {\"u}ber verschiedene T1*-Zeitbereiche im T1*-Spektrum erm{\"o}glicht dazu die Erstellung von Gewebekomponenten-Karten, mithilfe derer klinische Auswertungen sinnvoll w{\"a}ren. Die Erstellung dieser Karten ist prinzipiell m{\"o}glich und funktioniert f{\"u}r mittlere und lange Gewebekomponenten recht gut. Die klinisch relevanten kurzen Gewebekomponenten sind dagegen bei der radialen Aufnahme mit nur einem Schuss noch nicht befriedigend. Deshalb wurde die Aufnahmetechnik in eine quasi-zuf{\"a}llige kartesische Akquisition mit mehreren Sch{\"u}ssen weiterentwickelt. Die Ergebnisse wurden in Kapitel 7 vorgestellt und sind vielversprechend. Einzig die Messzeit sollte mit zus{\"a}tzlichen Beschleunigungen noch weiter verk{\"u}rzt und auf eine kartesische 3D-Akquisition erweitert werden. Die Beschr{\"a}nkung auf T1*-Spektren bei der Multikomponentenanalyse und die Tatsache, dass deren Amplitude von einer Kombination von S0 und Sstst abh{\"a}ngen, f{\"u}hren dazu, dass es nicht ohne Weiteres m{\"o}glich ist f{\"u}r einen einzelnen Gewebetyp an die T1- und T2-Information zu gelangen. In Kapitel 8 wurde gezeigt, dass dies mit einer zus{\"a}tzlichen Messung gelingen kann. Das finale Ergebnis dieser Messungen ohne und mit Inversion sind zweidimensionale Spektren, bei der f{\"u}r jede Gewebekomponente innerhalb eines Voxels der T1- und T2-Wert abgelesen werden kann. Wichtig hierbei ist die Tatsache, dass der verwendete Ansatz kein Vorwissen {\"u}ber die Anzahl der zu erwartenden Gewebekomponenten (Peaks) im Voxel voraussetzt. Auch bei dieser Methodik ist die Kenntnis {\"u}ber den tats{\"a}chlichen Flipwinkel von Bedeutung, da dieser in den Formeln zur Berechnung von T1 und T2 verwendet wird. Die Stabilit{\"a}t des B0-Feldes ist hier ebenso von enormer Bedeutung, da {\"A}nderungen zwischen den beiden Messungen zu einem unterschiedlichen Steady-State und somit zu Abweichungen bei den nachfolgenden Berechnungen f{\"u}hren, die auf den selben Steady-State-Wert ausgelegt sind. Zusammenfassend l{\"a}sst sich sagen, dass mit dieser Arbeit die Grundlagen f{\"u}r genauere und robustere quantitative Messungen mittels Steady-State-Sequenzen gelegt wurden. Es wurde gezeigt, dass sich Relaxationszeitspektren f{\"u}r jedes einzelne Voxel generieren lassen. Dadurch ist eine verbesserte Auswertung m{\"o}glich, um genauere Aussagen {\"u}ber die Zusammensetzung einer Probe (vor allem beim menschlichen Gewebe) treffen zu k{\"o}nnen. Zudem wurde die Theorie f{\"u}r ultraschnelle 2D-Relaxographie-Messungen vorgestellt. Erste"Proof of Principle"-Experimente zeigen, dass es m{\"o}glich ist, 2D-Relaxationszeitspektren in sehr kurzer Zeit zu messen und graphisch darzustellen. Diese Aufnahme- und Datenverarbeitungstechnik ist in dieser Form einmalig und in der Literatur kann bis dato keine schnellere Methode gefunden werden.},
  subject      = {Kernspintomographie},
  language  = {de}
}