TY - THES
A1 - Tran-Gia, Johannes
T1 - Model-Based Reconstruction Methods for MR Relaxometry
T1 - Modellbasierte Rekonstruktionsmethoden für die MR-Relaxometrie
N2 - In this work, a model-based acceleration of parameter mapping (MAP) for the determination of the tissue parameter T1 using magnetic resonance imaging (MRI) is introduced. The iterative reconstruction uses prior knowledge about the relaxation behavior of the longitudinal magnetization after a suitable magnetization preparation to generate a series of fully sampled k-spaces from a strongly undersampled acquisition. A Fourier transform results in a spatially resolved time course of the longitudinal relaxation process, or equivalently, a spatially resolved map of the longitudinal relaxation time T1.
In its fastest implementation, the MAP algorithm enables the reconstruction of a T1 map from a radial gradient echo dataset acquired within only a few seconds after magnetization preparation, while the acquisition time of conventional T1 mapping techniques typically lies in the range of a few minutes. After validation of the MAP algorithm for two different types of magnetization preparation (saturation recovery & inversion recovery), the developed algorithm was applied in different areas of preclinical and clinical MRI and possible advantages and disadvantages were evaluated.
N2 - Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein modellbasiertes Verfahren namens MAP (engl. Model-based Acceleration of Parameter mapping) für die Bestimmung des T1-Gewebeparameters mittels Magnetresonanztomographie (MRT) entwickelt. Dieser iterative Algorithmus verwendet das Vorwissen über den nach einer Magnetisierungspräparation zu erwartenden Signalverlauf, um aus einer im Anschluss an eine initiale Präparation aufgenommene zeitliche Serie stark unterabgetasteter k-Räume eine Serie voll abgetasteter k-Räume zu generieren.Eine Fourier-Transformation dieser Serie in den Bildraum zeigt den örtlich aufgelösten zeitlichen Verlauf der longitudinalen Relaxation, was eine Kartierung des Gewebeparameters T1 ermöglicht.
In seiner schnellsten Form ermöglicht dieses Verfahren die Rekonstruktion einer T1-Karte aus einem innerhalb weniger Sekunden nach einer passenden Magnetisierungspräparation aufgenommenen radialen Gradienten-Echo-Datensatz, während die Messdauer herkömmlich verwendeter T1-Bestimmungstechniken üblicherweise im Bereich von einigen Minuten liegt. Nach der Validierung des MAP-Algorithmus für zwei unterschiedliche Arten der Magnetisierungspräparation (Sättigungspräparation, Inversion) wurde die entwickelte Technik im Rahmen dieser Arbeit in verschiedenen Bereichen der präklinischen und klinischen MRT angewendet und mögliche Vor- und Nachteile untersucht.
KW - Kernspintomographie
KW - Radiologische Diagnostik
KW - Bildgebendes Verfahren
KW - Magnetic Resonance Relaxometry
KW - Magnetresonanz-Relaxometrie
KW - Model Based Reconstruction Algorithms in Magnetic Resonance Imaging
KW - Modellbasierte-Rekonstruktionsalgorithmen in der Magnetresonanztomografie
KW - Relaxation Parameter Mapping in Magnetic Resonance Imaging
KW - Bestimmung des Relaxations-Parameters in der Magnetresonanztomografie
Y1 - 2014
U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-109774
ER -
TY - THES
A1 - Reiß-Zimmermann, Martin
T1 - Entwicklung und Erprobung eines standardisierten Auswerteverfahrens für die Bestimmung der Myokardperfusion mit der MRT
T1 - Development and evaluation of a standardized evaluation process for determination of myocardial perfusion by using MRI
N2 - Mit dem hier vorgestellten Untersuchungs- und Auswertealgorithmus konnte die Myokardperfusion weitgehend automatisiert semiquantitativ und quantitativ bestimmt werden. Dafür wurden zunächst die Bilddaten segmentiert und in Signalintensitäts-Zeit-Kurven transferiert. Durch eine Basislinien- und Kontaminationskorrektur wurden Artefakte minimiert. Mit Anwendung des Parallel-Bildgebungs-Verfahrens Auto-SENSE konnte zusätzlich eine Erhöhung der Schichtanzahl erreicht werden. Durch die angewendete Basislinienkorrektur konnten Inhomogenitäten verringert werden, welche durch Verwendung einer Oberflächenspule methodenbedingt auftreten. Partialvolumeneffekte, die durch die Morphologie des Herzens insbesondere basis- und spitzennah auftraten, führten durch eine Mischung aus KM-Anflutung im Myokard und Kontamination aus dem Ventrikellumen zu einer Beeinflussung der Perfusionsergebnisse. Durch die Verwendung der vorgestellten Kontaminationskorrektur konnten diese Artefakte erheblich minimiert werden. Die so errechneten Perfusionswerte korrelierten gut mit den in der Literatur angegebenen Daten, welche sowohl in tierexperimentellen als auch Probanden- und auch Patientenstudien mit unterschiedlichen Modalitäten ermittelt wurden. Eine regionale Heterogenität konnte nicht signifikant nachgewiesen werden. Molekular-physiologische Untersuchungen legen zwar nahe, dass es diese Heterogenität gibt, die regionale Verteilung der Perfusion wird jedoch kontrovers und noch keinesfalls abschließend in der Literatur diskutiert. Durch Anwendung von Auto-SENSE konnte mit einer Erhöhung der Schichtanzahl bei gleichbleibender Schichtdicke das gesamte linksventrikuläre Myokard untersucht werden. Trotz verringertem SNR waren die Ergebnisse vergleichbar mit der konventionellen Turbo-FLASH-Technik. Ob das Potential der Parallelbildgebung für eine Abdeckung des gesamten Herzens oder für eine höhere Auflösung von 3-4 Schichten pro Untersuchungen genutzt werden soll, ist in der aktuellen Literatur noch Gegenstand der Diskussion. Die hochaufgelösten Untersuchungen scheinen jedoch derzeit vorteilhafter aufgrund geringerer Partialvolumeneffekte sowie der besseren Beurteilbarkeit einer subendokardialen Zone und eines transmuralen Perfusionsgradienten. Die MR-Perfusionsbildgebung ist ein aktives und rasch wachsendes Gebiet innerhalb der kardialen Bildgebung mit großem Entwicklungspotential. Durch Einbindung in ein umfassendes Herz-MR-Untersuchungsprotokoll (z.B. Morphologie, Kinetik, evtl. MR-Koronarangiographie) ist in einem Untersuchungsgang eine umfassende Diagnostik bei Patienten mit Verdacht auf KHK möglich.
N2 - Using the presented algorithm for examination and analysis, a nearly fully automated quantitative and semi-quantitative assessment of myocardial perfusion had been performed. In a first step image data had been segmented and transformed into signal intensity time curves. Auto-SENSE, being a parallel imaging method, enabled increment of the amount of slices. Applying the proposed baseline and contamination correction had minimized artifacts. Baseline correction also minimized inhomogeneities that are caused by using surface coils. Partial volume effects, which had been seen especially in the basis and apex of the heart, lead to interference of the myocardial perfusion due to interaction of the myocardial enhancement and contamination of the lumen of the ventricle. Using the proposed contamination correction largely minimized these artifacts. The achieved myocardial perfusion results correspond well with literature data, which had been determined in animal and human studies using different modalities. We did not find a regional heterogeneity in myocardial perfusion, which is being discussed controversially in literature. Due to applying Auto-SENSE, examination of the whole left ventricular myocardium had been performed by increasing the amount of slices, while thickness of every single slice stayed even. Despite decrease of SNR, perfusion results had been equal to conventional Turbo-FLASH technique. Whether the potential of parallel imaging should be used for evaluation of the whole heart or higher resolution of 3-4 slices per examination is being discussed controversially in recent literature. High-resolution examinations seem to be advantageous due to reduced partial volume effects as well as better discrimination of the subendocardial zone and a transmural perfusion gradient. MR imaging of the cardial perfusion is an active and fast growing field of research in cardiac imaging with a large developmental potential. Integration in a cardiac MR protocol (for example morphology, kinetics, optional MR-coronary angiography) enables a comprehensive diagnostic tool in a single examination for patients with suspected cardiac heart disease.
KW - NMR-Tomographie
KW - Herz
KW - Bildgebendes Verfahren
KW - Koronarperfusion
KW - Herzmuskel
KW - Auswertung
KW - Entwicklung
KW - MRI
KW - heart
KW - myocardial perfusion
Y1 - 2008
U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-34560
ER -
TY - THES
A1 - Portmann, Johannes
T1 - Accelerated inversion recovery MRI of the myocardium using spiral acquisition
T1 - Beschleunigte Inversion-Recovery MR-Bildgebung des Myokards mit spiralen Auslesezügen
N2 - This work deals with the acceleration of cardiovascular MRI for the assessment
of functional information in steady-state contrast and for viability assessment
during the inversion recovery of the magnetization. Two approaches
are introduced and discussed in detail. MOCO-MAP uses an exponential
model to recover dynamic image data, IR-CRISPI, with its low-rank plus
sparse reconstruction, is related to compressed sensing.
MOCO-MAP is a successor to model-based acceleration of parametermapping
(MAP) for the application in the myocardial region. To this end, it
was augmented with a motion correction (MOCO) step to allow exponential
fitting the signal of a still object in temporal direction. Iteratively, this
introduction of prior physical knowledge together with the enforcement of
consistency with the measured data can be used to reconstruct an image
series from distinctly shorter sampling time than the standard exam (< 3 s
opposed to about 10 s). Results show feasibility of the method as well as
detectability of delayed enhancement in the myocardium, but also significant
discrepancies when imaging cardiac function and artifacts caused already by
minor inaccuracy of the motion correction.
IR-CRISPI was developed from CRISPI, which is a real-time protocol
specifically designed for functional evaluation of image data in steady-state
contrast. With a reconstruction based on the separate calculation of low-rank
and sparse part, it employs a softer constraint than the strict exponential
model, which was possible due to sufficient temporal sampling density via
spiral acquisition. The low-rank plus sparse reconstruction is fit for the use on
dynamic and on inversion recovery data. Thus, motion correction is rendered
unnecessary with it.
IR-CRISPI was equipped with noise suppression via spatial wavelet filtering.
A study comprising 10 patients with cardiac disease show medical
applicability. A comparison with performed traditional reference exams offer
insight into diagnostic benefits. Especially regarding patients with difficulty
to hold their breath, the real-time manner of the IR-CRISPI acquisition provides
a valuable alternative and an increase in robustness.
In conclusion, especially with IR-CRISPI in free breathing, a major acceleration
of the cardiovascular MR exam could be realized. In an acquisition
of less than 100 s, it not only includes the information of two traditional
protocols (cine and LGE), which take up more than 9.6 min, but also allows
adjustment of TI in retrospect and yields lower artifact level with similar
image quality.
N2 - Diese Arbeit behandelt die Beschleunigung der kardiovaskulären MRT zum
Erfassen funktioneller Information bei Steady-State-Kontrast und zur Unter-
suchung der Vitalität bei Wiederherstellung der Magnetisierung nach ihrer
Inversion. Zwei Ansätze werden eingeführt und im Detail diskutiert: MOCO-
MAP, welches ein exponentielles Modell nutzt, um dynamische Daten zu
rekonstruieren, und IR-CRISPI, welches mit seinem “low-rank plus sparse"-
Algorithmus mit Compressed Sensing verwandt ist.
MOCO-MAP ist der Nachfolger der modellbasierten Beschleunigung des
Parameter-Mappings (MAP) für die Anwendung im Bereich des Myokards.
Hierzu wurde es mit einer Bewegungskorrektur (MOCO) versehen, um expo-
nentielles Fitten eines unbewegten Objects in Zeitrichtung zu ermöglichen.
Das Einbringen dieses physikalischen Vorwissens zusammen mit dem Erzwin-
gen von Konsistenz mit den Messdaten wird dazu genutzt, iterativ eine
Bildfolge aus Daten einer deutlich kürzeren Messung als herkömmlich zu
rekonstruieren (< 3 s gegenüber ca. 10 s). Die Ergebnisse zeigen die Umsetz-
barkeit der Methode sowie die Nachweisbarkeit von Delayed Enhancements
im Myokard, aber deutliche funktionelle Abweichungen und Artefakte bereits
aufgrund von kleinen Ungenauigkeiten der Bewegungskorrektur.
IR-CRISPI geht aus CRISPI hervor, welches zur Auswertung von funk-
tionellen Echtzeitdaten bei konstantem Kontrast dient. Mit der Rekon-
struktion durch getrennte Berechnung von niedrigrangigem und dünnbe-
setztem Matrixanteil wird hier bei der Datenrekonstruktion weniger stark
eingeschränkt als bei einem strikten exponentiellen Modell. Die pirale Auf-
nahmeweise erlaubt hierzu ausreichend effiziente k-Raumabdeckung. Die
“low-rank plus sparse"-Rekonstruktion ist kompatibel mit dynamischen und
mit Inversion-Recovery-Daten. Eine Bewegungskorrektur ist folglich nicht
nötig.
IR-CRISPI wurde mit einer Rauschunterdrückung durch räumliche Wavelet-
Filterung versehen. Eine Studie, die 10 Patienten einschließt, zeigt die
Eignung für die medizinische Anwendung. Der Vergleich mit herkömm-
lichen Aufnahmetechniken lässt auf den gewonnenen diagnostischen Nutzen
schließen. Besonders für Patienten, die Schwierigkeiten mit dem Luftanhal-
ten haben, eröffnet diese Echtzeitaufnahmemethode eine wertvolle Alterna-
tive und erhöhte Stabilität.
Am Ende konnte gerade mittels IR-CRISPI eine bemerkenswerte Beschleu-
nigung der kardiovaskulären MR-Untersuchung verwirklicht werden. Trotz
der kurzen Aufnahmezeit von weniger als 100 s für den kompletten linken Ven-
trikel schließt es nicht nur die Information zweier herkömmlicher Protokolle
mit ein (Cine und LGE), die zusammen mehr als 9,6 min dauern, sondern es
erlaubt zusätzlich auch das Einstellen der TI-Zeit im Nachhinein und liefert
Ergebnisse mit geringerem Artefaktlevel bei ähnlicher Bildqualität
KW - Kernspintomografie
KW - Herzfunktion
KW - Herzmuskel
KW - Bildgebendes Verfahren
KW - Echtzeit
KW - cine loop
KW - late enhancement
KW - late gadolinium-enhancement
KW - magnetic resonance imaging
KW - real-time imaging
KW - spiral trajectory
Y1 - 2023
U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-302822
ER -
TY - THES
A1 - Oechsner, Markus
T1 - Morphologische und funktionelle 1H-Magnetresonanztomographie der menschlichen Lunge bei 0.2 und 1.5 Tesla
T1 - Morphological and functional 1H magnetic resonance tomography of the human lung at 0.2 and 1.5 tesla
N2 - Das Ziel dieser Arbeit war es, Methoden und Techniken für die morphologische und funktionelle Bildgebung der menschlichen Lunge mittels Kernspintomographie bei Feldstärken von 0,2 Tesla und 1,5 Tesla zu entwickeln und zu optimieren. Bei 0,2 Tesla wurde mittels der gemessenen Relaxationszeiten T1 und T2* eine 2D und eine 3D FLASH Sequenz zur Untersuchung der Lungenmorphologie optimiert. Sauerstoffgestützte Messungen der Relaxationszeiten T1 und T2* sowie eine SpinLabeling Sequenz liefern funktionelle Informationen über den Sauerstofftransfer und die Perfusion der Lungen. Bei 1,5 Tesla wurde die Lungenperfusion mittels MR-Kontrastmittel mit einer 2D und einer 3D Sequenz unter Verwendung der Präbolus Technik quantifiziert. Zudem wurden zwei MR-Navigationstechniken entwickelt, die es ermöglichen Lungenuntersuchungen unter freier Atmung durchzuführen und aus den Daten artefaktfreie Bilder zu rekonstruieren. Diese Techniken können in verschiedenste Sequenzen für die Lungenbildgebung implementiert werden, ohne dass die Messzeit dadurch signifikant verlängert wird.
N2 - The purpose of this thesis was to make a contribution to the development of lung MRI. While we developed and implemented new sequences and procedures both in the area of low-field MRI (0.2 Tesla) and 1.5 Tesla, we also took existing technologies into account by modifying and optimizing them for the working conditions at hand. In the process, we focused on techniques for both morphological and functional examination of the lung. Lung scans using an open 0.2 Tesla tomograph were an important component of this. Our first objective was to develop various methods for morphological and functional lung MRI, adapt them to altered conditions and further optimize them. The second objective was to contribute more in-depth research of contrast agent-based quantification of lung perfusion for the clinical standard of 1.5 Tesla. Additionally, we developed navigation methods which allow for scans of the lung under conditions of free breathing and without the use of external measurement devices.
KW - NMR-Bildgebung
KW - Lunge
KW - 0.2 Tesla
KW - Sauerstoff
KW - Präbolus
KW - Perfusion
KW - freie Atmung
KW - Navigator
KW - Bilderzeugung
KW - Bildgebendes Verfahren
KW - oxygen-enhanced
KW - spin labeling
KW - contrast-enhanced
KW - prebolus
KW - free respiration
Y1 - 2011
U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-66942
ER -
TY - THES
A1 - Kleineisel, Jonas
T1 - Variational networks in magnetic resonance imaging - Application to spiral cardiac MRI and investigations on image quality
T1 - Variational Networks in der Magnetresonanztomographie - Anwendung auf spirale Herzbildgebung und Untersuchungen zur Bildqualität
N2 - Acceleration is a central aim of clinical and technical research in magnetic resonance imaging (MRI) today, with the potential to increase robustness, accessibility and patient comfort, reduce cost, and enable entirely new kinds of examinations. A key component in this endeavor is image reconstruction, as most modern approaches build on advanced signal and image processing. Here, deep learning (DL)-based methods have recently shown considerable potential, with numerous publications demonstrating benefits for MRI reconstruction. However, these methods often come at the cost of an increased risk for subtle yet critical errors. Therefore, the aim of this thesis is to advance DL-based MRI reconstruction, while ensuring high quality and fidelity with measured data. A network architecture specifically suited for this purpose is the variational network (VN). To investigate the benefits these can bring to non-Cartesian cardiac imaging, the first part presents an application of VNs, which were specifically adapted to the reconstruction of accelerated spiral acquisitions. The proposed method is compared to a segmented exam, a U-Net and a compressed sensing (CS) model using qualitative and quantitative measures. While the U-Net performed poorly, the VN as well as the CS reconstruction showed good output quality. In functional cardiac imaging, the proposed real-time method with VN reconstruction substantially accelerates examinations over the gold-standard, from over 10 to just 1 minute. Clinical parameters agreed on average.
Generally in MRI reconstruction, the assessment of image quality is complex, in particular for modern non-linear methods. Therefore, advanced techniques for precise evaluation of quality were subsequently demonstrated.
With two distinct methods, resolution and amplification or suppression of noise are quantified locally in each pixel of a reconstruction. Using these, local maps of resolution and noise in parallel imaging (GRAPPA), CS, U-Net and VN reconstructions were determined for MR images of the brain. In the tested images, GRAPPA delivers uniform and ideal resolution, but amplifies noise noticeably. The other methods adapt their behavior to image structure, where different levels of local blurring were observed at edges compared to homogeneous areas, and noise was suppressed except at edges. Overall, VNs were found to combine a number of advantageous properties, including a good trade-off between resolution and noise, fast reconstruction times, and high overall image quality and fidelity of the produced output. Therefore, this network architecture seems highly promising for MRI reconstruction.
N2 - Eine Beschleunigung des Bildgebungsprozesses ist heute ein wichtiges Ziel von klinischer und technischer Forschung in der Magnetresonanztomographie (MRT). Dadurch könnten Robustheit, Verfügbarkeit und Patientenkomfort erhöht, Kosten gesenkt und ganz neue Arten von Untersuchungen möglich gemacht werden. Da sich die meisten modernen Ansätze hierfür auf eine fortgeschrittene Signal- und Bildverarbeitung stützen, ist die Bildrekonstruktion ein zentraler Baustein. In diesem Bereich haben Deep Learning (DL)-basierte Methoden in der jüngeren Vergangenheit bemerkenswertes Potenzial gezeigt und eine Vielzahl an Publikationen konnte deren Nutzen in der MRT-Rekonstruktion feststellen. Allerdings besteht dabei das Risiko von subtilen und doch kritischen Fehlern. Daher ist das Ziel dieser Arbeit, die DL-basierte MRT-Rekonstruktion weiterzuentwickeln, während gleichzeitig hohe Bildqualität und Treue der erzeugten Bilder mit den gemessenen Daten gewährleistet wird. Eine Netzwerkarchitektur, die dafür besonders geeignet ist, ist das Variational Network (VN). Um den Nutzen dieser Netzwerke für nicht-kartesische Herzbildgebung zu untersuchen, beschreibt der erste Teil dieser Arbeit eine Anwendung von VNs, welche spezifisch für die Rekonstruktion von beschleunigten Akquisitionen mit spiralen Auslesetrajektorien angepasst wurden. Die vorgeschlagene Methode wird mit einer segmentierten Rekonstruktion, einem U-Net, und einem Compressed Sensing (CS)-Modell anhand von qualitativen und quantitativen Metriken verglichen. Während das U-Net schlecht abschneidet, zeigen die VN- und CS-Methoden eine gute Bildqualität. In der funktionalen Herzbildgebung beschleunigt die vorgeschlagene Echtzeit-Methode mit VN-Rekonstruktion die Aufnahme gegenüber dem Goldstandard wesentlich, von etwa zehn zu nur einer Minute. Klinische Parameter stimmen im Mittel überein.
Die Bewertung von Bildqualität in der MRT-Rekonstruktion ist im Allgemeinen komplex, vor allem für moderne, nichtlineare Methoden. Daher wurden anschließend forgeschrittene Techniken zur präsizen Analyse von Bildqualität demonstriert. Mit zwei separaten Methoden wurde einerseits die Auflösung und andererseits die Verstärkung oder Unterdrückung von Rauschen in jedem Pixel eines untersuchten Bildes lokal quantifiziert. Damit wurden lokale Karten von Auflösung und Rauschen in Rekonstruktionen durch Parallele Bildgebung (GRAPPA), CS, U-Net und VN für MR-Aufnahmen des Gehirns berechnet. In den untersuchten Bildern zeigte GRAPPA gleichmäßig eine ideale Auflösung, aber merkliche Rauschverstärkung. Die anderen Methoden verhalten sich lokal unterschiedlich je nach Struktur des untersuchten Bildes. Die gemessene lokale Unschärfe unterschied sich an den Kanten gegenüber homogenen Bildbereichen, und Rauschen wurde überall außer an Kanten unterdrückt. Insgesamt wurde für VNs eine Kombination von verschiedenen günstigen Eigenschaften festgestellt, unter anderem ein guter Kompromiss zwischen Auflösung und Rauschen, schnelle Laufzeit, und hohe Qualität und Datentreue der erzeugten Bilder. Daher erscheint diese Netzwerkarchitektur als ein äußerst vielversprechender Ansatz für MRT-Rekonstruktion.
KW - Kernspintomografie
KW - Convolutional Neural Network
KW - Maschinelles Lernen
KW - Bildgebendes Verfahren
KW - magnetic resonance imaging
KW - convolutional neural network
KW - variational network
KW - cardiac imaging
KW - machine learning
KW - local point-spread function
KW - resolution
KW - g-factor
Y1 - 2024
U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-347370
ER -