TY - THES A1 - Neumann, Daniel T1 - Advances in Fast MRI Experiments T1 - Neue Methoden in der MR-Bildgebung N2 - Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a non-invasive medical imaging technique, that is rou- tinely used in clinical practice for detection and diagnosis of a wide range of different diseases. In MRI, no ionizing radiation is used, making even repeated application unproblematic. This is an important advantage over other common imaging methods such as X-rays and Computer To- mography. One major drawback of MRI, however, are long acquisition times and associated high costs of experiments. Since the introduction of MRI, several important technical developments have been made to successfully reduce acquisition times. In this work, novel approaches were developed to increase the efficiency of MRI acquisitions. In Chapter 4, an improved radial turbo spin-echo (TSE) combined acquisition and reconstruction strategy was introduced. Cartesian turbo spin-echo sequences [3] are widely used especially for the detection and diagnosis of neurological pathologies, as they provide high SNR images with both clinically important proton density and T2 contrasts. TSE acquisitions combined with radial sampling are very efficient, since it is possible to obtain a number of ETL images with different contrasts from a single radial TSE measurement [56–58]. Conventionally, images with a particular contrast are obtained from both radial and Cartesian TSE acquisitions by combining data from different echo times into a single image. In the radial case, this can be achieved by employing k-space weighted image contrast (KWIC) reconstruction. In KWIC, the center region of k-space is filled exclusively with data belonging to the desired contrast while outer regions also are assembled with data acquired at other echo times. However, this data sharing leads to mixed contrast contributions to both Cartesian and radial TSE images. This is true especially for proton density weighted images and therefore may reduce their diagnostic value. In the proposed method, an adapted golden angle reordering scheme is introduced for radial TSE acquisitions, that allows a free choice of the echo train length and provides high flexibility in image reconstruction. Unwanted contrast contaminations are greatly reduced by employing a narrow-band KWIC filter, that restricts data sharing to a small temporal window around the de- sired echo time. This corresponds to using fewer data than required for fully sampled images and consequently leads to images exhibiting aliasing artifacts. In a second step, aliasing-free images are obtained using parallel imaging. In the neurological examples presented, the CG-SENSE algorithm [42] was chosen due to its stable convergence properties and its ability to reconstruct arbitrarily sampled data. In simulations as well as in different in vivo neurological applications, no unwanted contrast contributions could be observed in radial TSE images reconstructed with the proposed method. Since this novel approach is easy to implement on today’s scanners and requires low computational power, it might be valuable for the clinical breakthrough of radial TSE acquisitions. In Chapter 5, an auto-calibrating method was introduced to correct for stimulated echo contribu- tions to T2 estimates from a mono-exponential fit of multi spin-echo (MSE) data. Quantification of T2 is a useful tool in clinical routine for the detection and diagnosis of diseases as well as for tis- sue characterization. Due to technical imperfections, refocusing flip angles in a MSE acquisition deviate from the ideal value of 180○. This gives rise to significant stimulated echo contributions to the overall signal evolution. Therefore, T2 estimates obtained from MSE acquisitions typically are notably higher than the reference. To obtain accurate T2 estimates from MSE acquisitions, MSE signal amplitudes can be predicted using the extended phase graph (EPG, [23, 24]) algo- rithm. Subsequently, a correction factor can be obtained from the simulated EPG T2 value and applied to the MSE T2 estimates. However, EPG calculations require knowledge about refocus- ing pulse amplitudes, T2 and T1 values and the temporal spacing of subsequent echoes. While the echo spacing is known and, as shown in simulations, an approximate T1 value can be assumed for high ratios of T1/T2 without compromising accuracy of the results, the remaining two parameters are estimated from the data themselves. An estimate for the refocusing flip angle can be obtained from the signal intensity ratio of the second to the first echo using EPG. A conventional mono- exponential fit of the MSE data yields a first estimate for T2. The T2 correction is then obtained iteratively by updating the T2 value used for EPG calculations in each step. For all examples pre- sented, two iterations proved to be sufficient for convergence. In the proposed method, a mean flip angle is extracted across the slice. As shown in simulations, this assumption leads to greatly reduced deviations even for more inhomogeneous slice profiles. The accuracy of corrected T2 values was shown in experiments using a phantom consisting of bottles filled with liquids with a wide range of different T2 values. While T2 MSE estimates were shown to deviate significantly from the spin-echo reference values, this is not the case for corrected T2 values. Furthermore, applicability was demonstrated for in vivo neurological experiments. In Chapter 6, a new auto-calibrating parallel imaging method called iterative GROG was pre- sented for the reconstruction of non-Cartesian data. A wide range of different non-Cartesian schemes have been proposed for data acquisition in MRI, that present various advantages over conventional Cartesian sampling such as faster acquisitions, improved dynamic imaging and in- trinsic motion correction. However, one drawback of non-Cartesian data is the more complicated reconstruction, which is ever more problematic for non-Cartesian parallel imaging techniques. Iterative GROG uses Calibrationless Parallel Imaging by Structured Low-Rank Matrix Completion (CPI) for data reconstruction. Since CPI requires points on a Cartesian grid, it cannot be used to directly reconstruct non-Cartesian data. Instead, Grappa Operator Gridding (GROG) is employed in a first step to move the non-Cartesian points to the nearest Cartesian grid locations. However, GROG requires a fully sampled center region of k-space for calibration. Combining both methods in an iterative scheme, accurate GROG weights can be obtained even from highly undersampled non-Cartesian data. Subsequently, CPI can be used to reconstruct either full k- space or a calibration area of arbitrary size, which can then be employed for data reconstruction with conventional parallel imaging methods. In Chapter 7, a new 2D sampling scheme was introduced consisting of multiple oscillating effi- cient trajectories (MOET), that is optimized for Compressed Sensing (CS) reconstructions. For successful CS reconstruction of a particular data set, some requirements have to be met. First, ev- ery data sample has to carry information about the whole object, which is automatically fulfilled for the Fourier sampling employed in MRI. Additionally, the image to be reconstructed has to be sparse in an arbitrary domain, which is true for a number of different applications. Last, data sam- pling has to be performed in an incoherent fashion. For 2D imaging, this important requirement of CS is difficult to achieve with conventional Cartesian and non-Cartesian sampling schemes. Ra- dial sampling is often used for CS reconstructions of dynamic data despite the streaking present in undersampled images. To obtain incoherent aliasing artifacts in undersampled images while at the same time preserving the advantages of radial sampling for dynamic imaging, MOET com- bines radial spokes with oscillating gradients of varying amplitude and alternating orientation orthogonal to the readout direction. The advantage of MOET over radial sampling in CS re- constructions was demonstrated in simulations and in in vivo cardiac imaging. MOET provides superior results especially when used in CS reconstructions with a sparsity constraint directly in image space. Here, accurate results could be obtained even from few MOET projections, while the coherent streaking artifacts present in the case of radial sampling prevent image recovery even for smaller acceleration factors. For CS reconstructions of dynamic data with sparsity constraint in xf-space, the advantage of MOET is smaller since the temporal reordering is responsible for an important part of incoherency. However, as was shown in simulations of a moving phantom and in the reconstruction of ungated cardiac data, the additional spatial incoherency provided by MOET still leads to improved results with higher accuracy and may allow reconstructions with higher acceleration factors. N2 - Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein wichtiges nicht-invasives medizinisches Bildge- bungsverfahren, das im klinischen Alltag zur Entdeckung und Diagnose einer Vielzahl von Krank- heiten verwendet wird. Im Gegensatz zu anderen Methoden wie Röntgen und Computertomo- graphie kommt die MRT ohne den Einsatz ionisierender Strahlung aus, was selbst häufige An- wendungen ohne gesundheitliche Risiken erlaubt. Einer der größten Nachteile der MRT sind lange Messzeiten, die in Kombination mit der teuren Technik hohe Untersuchungskosten bedin- gen. Obwohl in der Vergangenheit durch die Entwicklung von sowohl verbesserter Hardware als auch neuen Rekonstruktionsverfahren bereits bedeutende Fortschritte in Bezug auf die Akquisi- tionsdauer erzielt werden konnten, ist eine weitere Beschleunigung nach wie vor ein wichtiges Forschungsgebiet im Bereich der MRT. Ziel dieser Arbeit war daher die Entwicklung neuer An- sätze zur Steigerung der Effizienz von MRT Experimenten. In Kapitel 4 wurde eine kombinierte Akquisitions- und Rekonstruktionsstrategie für radiale Turbo Spin-Echo (TSE) Experimente vorgestellt. Im klinischen Alltag sind kartesische TSE Sequenzen zur Untersuchung diverser Krankheitsbilder weit verbreitet, da sie ein hohes SNR aufweisen und die Aufnahme der klinisch wichtigen Bilder mit Protonendichte- und T2-Kontrast erlauben. Im Gegensatz zu kartesischem Abtasten, wo aus einem Datensatz lediglich ein Bild mit bes- timmtem Kontrast erzeugt wird, sind radiale TSE Akquisitionen hocheffizient, da hier aus einem Datensatz mehrere Bilder mit verschiedenem Kontrast gewonnen werden können. In beiden Fällen wird in konventionellen Rekonstruktionsmethoden jedes Bild eines definierten Kontrasts durch das Zusammensetzen eines vollständig abgetasteten k-Raums mit Daten von verschiedenen Echozeiten erzeugt. Im radialen Fall geschieht dies durch die sogenannte "k-space weighted im age contrast" (KWIC) Rekonstruktion. Hierbei wird das Zentrum des k-Raums ausschließlich mit zum gewünschten Kontrast gehörigen Daten gefüllt, während die äußeren Bereiche des k-Raums auch Daten von anderen Echozeiten enthalten. Obwohl der Kontrast von MRT Bildern haupt- sächlich von den Daten im k-Raum Zentrum dominiert wird, führt die Kombination von Daten verschiedener Echozeiten in sowohl radialen als auch kartesischen TSE Bildern zu einem uner- wünschten Mischkontrast. Dieser Effekt wird vor allem in protonendichtegewichteten Bildern sichtbar und kann somit deren diagnostischen Wert deutlich verringern. Ein unerwünschter Mischkontrast kann verhindert werden, indem die Bandbreite des KWIC- Filters auf ein kleines zeitliches Fenster um die angestrebte Echozeit herum eingeschränkt wird. Um eine freie Wahl der Echozuglänge und hohe Flexibilität in der Bildrekonstruktion zu er- möglichen, wurde für die radiale TSE Akquisition ein angepasstes Abtastschema unter Verwen- dung des goldenen Winkels vorgestellt. Da bei einem KWIC-Filter mit reduzierter Bandbre- ite für jedes Bild weniger Daten zur Verfügung stehen als für einen voll abgetasteten k-Raum benötigt, weisen rekonstruierte Bildern Einfaltungsartefakte auf. Diese werden in einem zweiten Schritt durch die Anwendung paralleler Bildgebung beseitigt. In den gezeigten Beispielen wurde dazu der CG-SENSE Algorithmus verwendet, da er stabile Konvergenz aufweist und für die Rekonstruktion von Daten mit irregulären Abtastschema angewandt werden kann. Anschließend werden bestehende Korrelationen der Bilderserie zur Reduktion verbleibender Artefakte und zu einer Verbesserung des SNR ausgenutzt. Wie mittels Simulationen gezeigt und für neurologische Daten bestätigt, weisen radiale TSE Bilder, die mit dieser Methode rekonstruiert wurden, keinen sichtbaren Mischkontrast mehr auf. Die erreichte Bildqualität ist hierbar vergleichbar mit kon- ventionellen Rekonstruktionsmethoden. Da die vorgestellte Rekonstruktion einfach auf heutigen Scannern implementiert werden kann und lediglich niedrige Rechenkapazitäten benötigt, könnte sie einen wichtigen Beitrag für den klinischen Durchbruch radialer TSE Akquisitionen darstellen. In Kapitel 5 wurde eine selbstkalibrierende Methode zur Korrektur von aus Multi Spin-Echo (MSE) Bildern gewonnenen T2 Karten vorgestellt. In der klinischen Anwendung spielt die Quan- tifizierung von T2 unter anderem bei der Diagnose von Krankheiten sowie bei der Klassifizierung von Gewebe eine wichtige Rolle. Eine MSE Sequenz verwendet mehrere RF-Pulse, um ein einzelnes Spin-Echo wiederholt zu refokussieren. Idealerweise betragen die Flipwinkel der Re- fokussierungspulse hierbei exakt 180○, um einen exponentiellen Signalabfall zu erhalten. Auf- grund technischer Ungenauigkeiten weichen die Werte der Flipwinkel von Refokussierungspulsen jedoch grundsätzlich von 180○ ab. Niedrigere Flipwinkel führen zu stimulierten Echos, die wesentlich zu den einzelnen Echoamplituden beitragen und den Signalabfall entlang des Echozugs deutlich verlängern können. Somit weisen auch T2 Werte, die aus solchen Bilderserien berech- net werden, eine teilweise deutliche Erhöhung auf. Um exakte Werte zu erhalten, kann der MSE Signalverlauf mittels des "extended phase graph" (EPG) Algorithmus abgeschätzt und so ein Kor- rekturfaktor ermittelt werden. Hierzu müssen die Flipwinkel der Refokussierungspulse, T1 und T2 Werte sowie der zeitliche Abstand der Echos (ESP) bekannt sein. Wie in Simulationen gezeigt wurde, kann T1 für hohe Werte des Quotienten T1/T2 abgeschätzt werden, ohne an Genauigkeit der T2 Ergebnisse einzubüßen. Abschätzungen der verbleibenden benötigten Parameter können direkt aus den Daten selbst gewonnen werden. Während der Flipwinkel aus den Intensitäten der ersten beiden Echos berechnet wird, liefert ein mono-exponentieller Fit der MSE Bilderserie eine erste Näherung für T2. Die Korrektur für die T2 Werte kann anschließend aus den EPG Sig- nalverläufen berechnet werden. Durch Aktualisierung von T2 und erneuter Ausführung des EPG-Algorithmus wird die Genauigkeit der Korrektur iterativ erhöht, wobei schon eine sehr geringe Zahl von Iterationen zu Konvergenz führt. Wie in Simulationen und in Phantomexperimenten für verschiedenste T2-Werte gezeigt, weisen korrigierte T2 Werte eine hohe Genauigkeit auf. Dies gilt auch für niedrigere nominelle Flipwinkel als 180○ und ist somit von speziellem Interesse bei höheren Feldstärken B0, wo Grenzwerte der spezifischen Absorptionsrate die Einstrahlung einer Vielzahl von RF-Pulsen hoher Amplitude verbietet. In Kapitel 6 wurde iteratives GROG, eine neue selbstkalibrierende iterative parallele Bildge- bungsmethode für die Rekonstruktion von nichtkartesischen Daten vorgestellt. Es sind eine Vielzahl nichtkartesischer Trajektorien für MRT Messungen bekannt, die zahlreiche Vorteile gegenüber kartesischer Bildgebung bieten. Dazu gehören unter anderem eine schnellere Akquisi- tion, verbesserte dynamische Bildgebung sowie die Möglichkeit zur intrinischen Bewegungskor- rektur. Ein Nachteil nichtkartesischer Daten jedoch ist eine aufwendigere Rekonstruktion, sowohl bei voll abgetasteten Datensätzen als insbesondere auch in der parallelen Bildgebung. Itera- tives GROG verwendet Calibrationless Parallel Imaging by Structured Low-Rank Matrix Com- pletion (CPI) zur Rekonstruktion fehlender Daten. Diese Methode benötigt Daten auf karte- sischen Gitterpunkten und kann nicht direkt für nichtkartesische Experimente angewandt wer- den. Stattdessen werden die nichtkartesischen Daten zunächst mittels Grappa Operator Gridding (GROG) in einem ersten Schritt auf ein kartesisches Gitter verschoben. GROG basiert auf paral- leler Bildgebung und benötigt einen voll abgetasteten Teil des k-Raums zur Kalibrierung. Erste Kalibrationsdaten können gewonnen werden, indem die nichtkartesischen Punkte ohne Änderung auf die nächsten kartesischen Gitterpunkte verschoben werden und eine CPI-Rekonstruktion eines zentralen k-Raum Bereichs durchgeführt wird. Anschließend wird GROG angewandt um exakte Werte der kartesischen Gitterpunkte zu erhalten und der Prozess wird iteriert. Nach Kon- vergenz können entweder Kalibrationsdaten gewünschter Größe für eine konventionelle parallele Bildgebungsmethode erzeugt oder artefaktfreie Bilder mit CPI rekonstruiert werden. In Kapitel 7 wurde ein neues Abtastungsschema für die 2D Bildgebung vorgestellt, das aus Multiplen Oszillierenden Effizienten Trajektorien (MOET) besteht und optimierte Compressed Sensing (CS) Rekonstruktionen ermöglicht. Für eine erfolgreiche Anwendung von Compressed Sensing müssen einige Voraussetzungen erfüllt sein. Erstens muss jeder Datenpunkt Informa- tionen über das ganze Objekt enthalten, was bei der MRT aufgrund der Datenakquisition im Fourier-Raum automatisch erfüllt ist. Weiterhin muss das gemessene Objekt in einer beliebigen Basis sparse sein. Dies ist für viele verschiedene Anwendungen in der MRT der Fall. Drittens muss für CS Rekonstruktionen die Datenakquisition im k-Raum einem inkohärenten Muster fol- gen. Diese wichtige Voraussetzung ist in der zweidimensionalen Bildgebung mit konventionellen kartesischen und nicht-kartesischen Abtastschemata nur schwer zu erreichen. Deshalb wird für CS Rekonstruktionen häufig eine radiale Trajektorie eingesetzt, trotz der kohärenten streaking- Artefakte in unterabgetasteten Bildern. MOET verwendet daher eine Kombination von radialen Projektionen zusammen mit oszillierenden Gradienten auf der zur Ausleserichtung orthogonalen Achse. So erhält man inkohärente Aliasing-Artefakte und bewahrt gleichzeitig die Vorteile der radialen Bildgebung für die dynamische MRT. Die Überlegenheit von MOET gegenüber radi- aler Bildgebung für CS Rekonstruktionen konnte in Simulationen sowie in der Herzbildgebung aufgezeigt werden. Dies gilt insbesondere für CS Rekonstruktionen direkt im Bildraum, wo MOET gute Resultate liefert während die kohärenten Artefakte bei radialer Bildgebung eine genaue Bildwiederherstellung verhindert. Bei Rekonstruktionen dynamischer Daten, wo Sparsität im xf-Raum ausgenutzt wird, ist der Vorteil von MOET weniger ausgeprägt, da hier bere- its die zeitliche Anordnung der Projektionen einen wesentlichen Beitrag zur Charakteristik der Aliasingartefakte liefert. Wie in Simulationen und für die in vivo Herzbildgebung gezeigt werden konnte, erlaubt die zusätzliche räumliche Inkohärenz von MOET jedoch auch in diesem Fall eine höhere Genauigkeit sowie Rekonstruktionen von Daten höherer Beschleunigung. KW - Kernspintomografie KW - Parallele Bildgebung KW - nichtkarthesische Bildgebung KW - Turbo Spin-Echos KW - Compressed Sensing KW - Parallel Imaging KW - non-Cartesian Imaging KW - Compressed Sensing KW - MRI KW - MRT KW - NMR-Tomographie Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-108165 ER - TY - THES A1 - Stäb, Daniel T1 - Erweiterung der Anatomischen Abdeckung in der MRT des Herzens T1 - Anatomic Coverage Extension in Cardiac MRI N2 - Die MRT hat sich in den letzten Jahren zu einem wichtigen Instrument in der Diagnostik von Herzerkrankungen entwickelt. Da sie ohne ionisierende Strahlung auskommt, stellt sie vor allem auch eine nichtinvasive Alternative zu den nuklearmedizinischen Verfahren und der Computertomographie dar. Im speziellen ermöglicht die kardiale MRT die ortsaufgelöste Darstellung des Herzens mit einer Vielzahl an Kontrasten. Neben der Morphologie können damit auch zahlreiche Funktionsparameter des Herzens, wie die Ejektionsfraktion des linken Ventrikels, oder die Viabilität und Perfusion des Herzmuskels untersucht werden. Atmung und Herzbewegung stellen allerdings große Anforderungen an die MR-Herzbildgebung. Die beiden Störfaktoren limitieren den Zeitraum, der zur Bildakquisition zur Verfügung steht und erzeugen so Konflikte zwischen räumlicher Auflösung, anatomischer Abdeckung, zeitlicher Auflösung und dem Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR). Ferner ergibt sich für die meisten eingesetzten Verfahren eine erhöhte Komplexität. Die Bildgebungssequenzen müssen mittels EKG an den Herzrhythmus des Patienten angepasst und die Bildakquisitionen im Atemanhaltezustand durchgeführt werden. In manchen Fällen ist sogar eine Aufspaltung der Messung in mehrere Einzelakquisitionen nötig, was wiederum die Dauer der Untersuchungen verlängert und den Patientenkomfort reduziert. Mit technischen Entwicklungen im Bereich der Gradienten und der Empfangsspulen sowie durch den Einsatz dedizierter Bildgebungstechniken konnten in den letzten Jahren signifikante Verbesserungen erzielt und der Stellenwert der MR-Bildgebung in der Herzdiagnostik erhöht werden. Von großer Bedeutung sind dabei auch Beschleunigungsverfahren wie die Parallele Bildgebung, die eine deutliche Verkürzung der Datenakquisition ermöglichen und so den Einfluss von Atmung und Herzbewegung wirksam reduzieren. Die Beschleunigung wird dabei grundsätzlich durch eine unvollständige Datenakquisition bzw. Unterabtastung des k-Raums erzielt, welche im Zuge der Bildrekonstruktion durch Ausnutzen zusätzlich vorhandener Informationen kompensiert wird. Bei der Parallelen Bildgebung ersetzen beispielsweise mehrere um das Objekt herum angeordnete Empfangsspulen die zum Teil unvollständig durchgeführte Gradientenbasierte Ortskodierung. Die Beschleunigungsverfahren sind allerdings wegen der verringerten Datenaufnahme auch immer mit einer Reduktion des SNR verbunden. Eine alternative Strategie zur Beschleunigung der 2D-Bildgebung mit mehreren Schichten stellt die simultane Multischichtbildgebung mit Multi-Slice Controlled Aliasing In Parallel Imaging Results In Higher Acceleration(MS-CAIPIRINHA) dar. Anders als bei der konventionellen Parallelen Bildgebung wird die Beschleunigung hier nicht durch eine reduzierte Datenaufnahme erzielt. Vielmehr werden Multiband-RF-Pulse eingesetzt, um die Spins in mehreren Schichten gleichzeitig anzuregen. Durch Anwenden schichtspezifischer RF-Phasenzyklen wird die Phase der Spins individuell in jeder Schicht moduliert, wodurch sich eine gegenseitige Verschiebung der Schichten im FOV ergibt. Die Verschiebung erleichtert die Separation der gleichzeitig angeregten Schichten mit Verfahren der Parallelen Bildgebung. Sie erlaubt außerdem eine Minimierung der bei der Rekonstruktion entstehenden Rauschverstärkung. Die Multischichtbildgebungstechnik zeichnet sich gegenüber der konventionellen Parallelen Bildgebung durch ein wesentlich höheres SNR und durch eine Bildrekonstruktion mit geringeren Rekonstruktionsfehlern aus. In dieser Dissertation wurden verschiedene Strategien zur Anwendung von MS-CAIPIRINHA in der MRT des Herzens präsentiert sowie ihre Vorund Nachteile gegenübergestellt. Im Allgemeinen ermöglichen die vorgestellten Konzepte eine hinsichtlich des SNR sehr effiziente Erweiterung der anatomischen Abdeckung. Unter anderem wurde eine Möglichkeit vorgestellt, mit der es uneingeschränkt gelingt, MS-CAIPIRINHA in der Bildgebung mit bSSFP-Sequenzen anzuwenden. Die Steady-State-Sequenz wird aufgrund ihres hohen intrinsischen SNR und vorteilhaften Kontrastverhaltens sehr häufig in der MRT des Herzens bei 1,5T eingesetzt. Wie auch die simultane Multischichtbildgebung erfordert sie zum Halten der Magnetisierung im stationären Zustand die Applikation eines dedizierten RF-Phasenzyklus während der Datenakquisition. Der Phasenzyklus der Sequenz ist allerdings nicht ohne Weiteres mit den Phasenzyklen der Multischichttechnik kompatibel, so dass eine Verknüpfung der beiden Verfahren bisher nur durch Aufspalten der Bildakquisition in mehrere Teilmessungen gelang. Mit dem in Kapitel 5 vorgestellten Konzept ist diese zumeist impraktikable Segmentierung nicht mehr erforderlich. Generalisierte RF-Phasenzyklen, die sowohl die Anforderungen der Sequenz, als auch die der Multischichtbildgebung erfüllen, ermöglichen eine uneingeschränkte Anwendung der Multischichttechnik in der Bildgebung mit bSSFP oder vergleichbaren Steady-State-Sequenzen. Die Multischichttechnik ist damit auch bei Untersuchungen in Echtzeit oder mit Magnetisierungspräparation – Verfahren, die unter anderem in der MR-Herzdiagnostik Verwendung finden – einsetzbar. Anhand von Echtzeit-, Cine- und First-Pass-Herzperfusionsuntersuchungen am menschlichen Herzen konnte die Anwendbarkeit des Konzepts erfolgreich demonstriert werden. Durch die Akquisition zweier Schichten in der Zeit, die normalerweise zur Bildgebung einer einzelnen Schicht benötigt wird, gelang eine Verdoppelung der anatomischen Abdeckung bei unverändert hoher Bildqualität. Bei den Herzperfusionsuntersuchungen konnten je RR-Intervall sechs Schichten akquiriert werden. Bei Echtzeit- und Cine-Messungen erlaubt das Konzept eine signifikante Reduktion der Anzahl der Atemanhaltezustände und dementsprechend eine wirksame Verkürzung der Patientenuntersuchung und eine Verbesserung des Patientenkomforts. In Kapitel 6 wurde eine effiziente Strategie zur Anwendung der simultanen Multischichtbildgebung in der First-Pass-Herzperfusionsbildgebung bei 3T vorgestellt. Es wurde gezeigt, dass durch den Einsatz von MS-CAIPIRINHA mit Beschleunigungsfaktoren, die größer sind als die Anzahl der simultan angeregten Schichten, neben der anatomischen Abdeckung auch die räumliche Auflösung innerhalb der Bildgebungsschicht erhöht werden kann. Beide Verbesserungen sind für die MR-gestützte Diagnostik der Koronaren Herzerkrankung von Bedeutung. Während mit einer hohen räumlichen Auflösung subendokardiale und transmurale Infarktareale unterschieden werden können, erleichtert eine hohe anatomische Abdeckung die genaue Eingrenzung hypoperfundierter Bereiche. Das grundsätzliche Prinzip der vorgestellten Strategie besteht in der Kombination zweier unterschiedlicher Beschleunigungsansätze: Zur Verbesserung der anatomischen Abdeckung kommt die simultane Multischichtbildgebung zum Einsatz. Zusätzlich zur gleichzeitigen Anregung mehrerer Schichten wird der k-Raum regelmäßig unterabgetastet. Die dabei erzielte Beschleunigung wird zur Verbesserung der räumlichen Auflösung eingesetzt. Die Bildrekonstruktion erfolgt mit Verfahren der Parallelen Bildgebung. Der Vorteil des Konzepts liegt insbesondere im vollständigen Erhalt der Datenakquisitionszeit gegenüber einer unbeschleunigten Messung mit Standardabdeckung und -auflösung. Anders als bei konventionellen Beschleunigungsverfahren wirken sich lediglich die Verkleinerung der Voxelgröße sowie die Rauschverstärkung der Bildrekonstruktion SNR-reduzierend aus. Die Rauschverstärkung wird dabei, durch die gegenseitige Verschiebung der simultan angeregten Schichten im FOV, so gering wie möglich gehalten. Die Anwendbarkeit des Konzepts konnte anhand von Simulationen sowie Untersuchungen an Probanden und Herzinfarktpatienten erfolgreich demonstriert werden. Simultanes Anregen zweier Schichten und 2,5-faches Unterabtasten des k-Raums ermöglichte die Durchführung von Untersuchungen mit einer anatomischen Abdeckung von sechs bis acht Schichten je RR-Intervall und einer räumlichen Auflösung von 2,0×2,0×8,0mm3. Es konnte gezeigt werden, dass die angewandte GRAPPA-Rekonstruktion, trotz der effektiv fünffachen Beschleunigung, robust und im Wesentlichen mit geringer Rauschverstärkung durchführbar ist. Bildqualität und SNR waren für eine sektorweise Absolutquantifizierung der Myokardperfusion ausreichend, während die hohe räumliche Auflösung die Abgrenzung kleiner subendokardialer Perfusionsdefizite ermöglichte. Aufgrund seiner großen Flexibilität und recht einfachen Implementierbarkeit ist das Beschleunigungskonzept vielversprechend hinsichtlich einer Anwendung in der klinischen Routine. Die diesbezügliche Tauglichkeit ist allerdings in weiterführenden Patientenstudien noch zu evaluieren. Alternativ zu diesem Konzept wurde in Kapitel 7 noch eine weitere, ebenfalls auf MS-CAIPIRINHA basierende Strategie für die First-Pass-Herzperfusionsbildgebung bei 3T mit großer anatomischer Abdeckung und hoher räumlicher Auflösung vorgestellt. Wie zuvor bestand die Grundidee des Konzepts darin, MS-CAIPIRINHA mit Beschleunigungsfaktoren anzuwenden, welche größer sind als die Anzahl der simultan angeregten Schichten und die Vergrößerung der anatomischen Abdeckung durch simultanes Anregen mehrerer Schichten zu realisieren. Um allerdings die bei der Bildrekonstruktion und Schichtseparation entstehende Rauschverstärkung zu minimieren, wurde zur Verbesserung der räumlichen Auflösung innerhalb der Schicht das nichtlineare Beschleunigungsverfahren Compressed Sensing zum Einsatz gebracht. Die erst in den letzten Jahren entwickelte Technik ermöglicht die exakte Rekonstruktion zufällig unterabgetasteter Daten, sofern bekannt ist, dass sich das rekonstruierte Bild in eine wohldefinierte sparse Darstellung überführen lässt. Neben der Erreichbarkeit hoher Beschleunigungsfaktoren bietet Compressed Sensing den Vorteil einer Bildrekonstruktion ohne signifikante Rauscherhöhung. Zur Einbindung des Verfahrens in das Multischichtbildgebungskonzept erfolgt die für die Verbesserung der Auflösung nötige Unterabtastung des k-Raums, zufällig und inkohärent. Zur Bildrekonstruktion sind zwei Teilschritte erforderlich. Im ersten Teilschritt werden die durch die zufällige Unterabtastung entstandenen inkohärenten Artefakte mit Compressed Sensing entfernt, im zweiten die gleichzeitig angeregten Schichten mit Verfahren der Parallelen MRT separiert. Es konnte gezeigt werden, dass die Kombination aus Compressed Sensing und MS-CAIPIRINHA eine Reduktion der inhomogenen Rauschverstärkung ermöglicht und zur Durchführung von qualitativen First-Pass-Herzperfusionsuntersuchungen mit einer Abdeckung von sechs bis acht Schichten je RR-Intervall sowie einer räumlichen Auflösung von 2,0 × 2,0 × 8,0mm3 geeignet ist. Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass das angewandte Multischicht-Bildgebungskonzept einer Anwendung des entsprechenden Compressed-Sensing-Konzepts ohne simultane Multischichtanregung überlegen ist. Es stellte sich allerdings auch heraus, dass die rekonstruierten Bilder mit systematischen Fehlern behaftet sind, zu welchen auch ein signifikanter rekonstruktionsbedingter Verlust an zeitlicher Auflösung zählt. Dieser kann zu einer Verzerrung quantitativ bestimmter Perfusionswerte führen und verhindert so robuste quantitative Messungen der Myokardperfusion. Es ist außerdem davon auszugehen, dass auch abrupte Signalveränderungen, die bei Arrhythmien oder Bewegung auftreten, nur sehr ungenau rekonstruiert werden können. Die Systematischen Rekonstruktionsfehler konnten anhand zweier Verfahren, einer Monte-Carlo-Simulation sowie einer Analyse der lokalen Punktantworten präzise Untersucht werden. Die beiden Analysemethoden ermöglichten einerseits die genaue Bestimmung systematischer und statistischer Abweichungen der Signalamplitude und andererseits die Quantifizierung rekonstruktionsbedingter zeitlicher und räumlicher Auflösungsverluste. Dabei konnte ein Mangel an Sparsität als grundlegende Ursache der Rekonstruktionsfehler ermittelt werden. Die bei der Analyse eingesetzten Verfahren erleichtern das Verständnis von Compressed Sensing und können beispielsweise bei der Entwicklung nichtlinearer Beschleunigungskonzepte zur Bildqualitätsanalyse eingesetzt werden. N2 - In the recent years Magnetic Resonance Imaging (MRI) has become a powerful clinical tool for the diagnosis of cardiovascular diseases. In fact, getting along without ionizing radiation, the technique represents a noninvasive alternative to computed tomography or nuclear medicine treatment. In cardiac MRI, the heart can be imaged with a large variety of contrasts, which helps assessing not only morphologic but also functional information like the ejection fraction of the left ventricle or the viability and perfusion of the myocardium. However, having to deal with a moving organ, cardiac MRI is very challenging. In particular, breathing and the motion of the heart restrict the time available for imaging and a trade-off has to be found between signal-to-noise ratio (SNR), spatial resolution, anatomic coverage and temporal resolution. In addition, the motion enforces complexity. In-vivo examinations have to be performed in breath hold and ECG triggering has to be applied in order to adopt the sequences to the cardiac cycle. In several cases, measurements have to be split into multiple acquisitions which significantly prolongs the examination and reduces the patient comfort. Nevertheless, recent advances in gradient and receiver coil design in addition to the development of dedicated sequences for imaging led to significant improvements and helped strengthening the role of MRI in the diagnosis of cardiovascular diseases. A major part of the improvements has been achieved by employing acceleration techniques like Parallel Imaging. By substantially shortening the data acquisition they allow reducing the impact of motion onto the examinations. The acceleration is basically achieved by undersampling k-space, i.e. performing the data acquisition incompletely. The lack of data is compensated by making use of additional information inherently available. In Parallel Imaging for example, multiple receiver coils positioned around the subject to be investigated are utilized to partially replace the spatial encoding conventionally performed by gradient switching. However, employing these acceleration strategies always comes along with a reduction of the SNR since the time utilized for data sampling is shortened. For accelerating 2D measurements of multiple slices, an alternative approach is given by the simultaneous multi-slice imaging technique Multi-Slice Controlled Aliasing In Parallel Imaging Results In Higher Acceleration (MS-CAIPIRINHA). Unlike conventional Parallel Imaging, which requires shortening of the data acquisition, the technique provides acceleration by exciting the spins in multiple slices at the same time using multi-band radio frequency (rf) pulses. The slices are provided with specific rf phase cycles that allow shifting the simultaneously excited slices with respect to each other in the FOV. The shift facilitates the separation of the slices using Parallel Imaging reconstruction techniques. Moreover, it allows minimizing the inhomogeneous noise amplification coming along with the reconstruction. With respect to conventional Parallel Imaging, MS-CAIPIRINHA benefits from considerably higher SNR and an image reconstruction with less reconstruction errors. In this thesis several strategies for employing the simultaneous multi-slice imaging technique in the field of cardiac MRI have been presented together with their advantages and disadvantages. In general, the individual concepts allow for increasing the anatomic coverage in a very SNR efficient manner. First of all, a concept was presented that allows applying MS-CAIPIRINHA to bSSFP sequences. Providing an advantageous image contrast and intrinsically high SNR, the steady-state sequence is often utilized for cardiac MR examinations at field strengths of 1,5T. Like the simultaneous multi-slice imaging technique, it requires the strict application of a dedicated rf phase cycle to keep the magnetization in steady state. However, this rf phase cycle is incompatible to the rf phase cycles usually employed in MS-CAIPIRINHA. Thus, the combination of the two methods is impaired unless the imaging procedure is split into several measurements. This rather impractical segmentation is not required utilizing the concept proposed in chapter 5. By employing generalized rf phase cycles that match the requirements of the simultaneous multi-slice imaging technique while simultaneously fulfilling the steady state condition of the sequence, MS-CAIPIRINHA can be employed unrestrictedly to bSSFP or similar steady state sequences. The simultaneous multi-slice imaging technique is thus also applicable to magnetization prepared and real-time imaging modalities. Both types of examinations are frequently utilized in cardiac MRI. The applicability of the concept was successfully demonstrated for real-time cine, segmented cine and myocardial first-pass perfusion imaging. By scanning two slices in the time conventionally required for the acquisition of one single slice, the anatomic coverage could be doubled while maintaining the image quality almost completely. The myocardial first-pass perfusion examinations for example could be performed with a coverage of six slices every RR-interval. In real-time and cine imaging, the concept allows significantly reducing the number of breath holds that have to be performed. Thus, the examination is considerably shortened and the patient comfort ameliorated. In chapter 6, an efficient strategy for applying MS-CAIPIRINHA to contrast enhanced myocardial first-pass perfusion imaging at 3T was presented. It could be shown that by employing the simultaneous multi-slice imaging technique with an acceleration factor higher than the number of simultaneously excited slices, not only the anatomic coverage but also the spatial resolution can be increased. Both improvements are of importance for the MRI based diagnosis of coronary artery disease. While a high spatial resolution allows distinguishing between transmural and subendocardial hypoperfused regions, a large anatomic coverage facilitates their exact localization. The proposed technique is based on the combination of two different acceleration approaches: For increasing the anatomic coverage the simultaneous multi-slice imaging technique is employed. In addition to exciting multiple slices at once, k-space is regularly undersampled. This supplemental acceleration is utilized to increase the spatial resolution. Image calculation and slice separation is performed using conventional Parallel Imaging reconstruction techniques. In particular, the concept benefits from conserving the image acquisition time with respect to a non-accelerated examination with standard coverage and resolution. In contrast to conventional acceleration techniques, where significantly higher undersampling has to be performed, only the voxel size and the inhomogeneous noise amplification contribute to the SNR reduction. Moreover, the noise amplification is minimized by shifting the simultaneously excited slices with respect to each other in the FOV. The applicability of the concept was demonstrated on volunteers and patients. By exciting two slices at the same time and additionally undersampling k-space by a factor of 2.5, an anatomic coverage of six to eight slices every RR-interval and a spatial resolution of 2,0×2,0×8 0mm3 were achieved. The applied GRAPPA reconstruction algorithm was shown to allow for a robust image reconstruction with basically low noise amplification. The spatial resolution facilitated the differentiation between subendocardial and transmural hypoperfused areas and the image quality as well as the SNR were sufficiently high for a sectorwise absolute quantitative estimation of the myocardial blood flow. Regarding the high flexibility and simple applicability in addition to the robustness and speed of the image reconstruction, the concept is a promising candidate for clinical perfusion studies. However, further patient studies are required to prove the applicability of the concept in clinical routine. As an alternative to this concept, in chapter 7, a different acquisition strategy for myocardial first-pass perfusion imaging with extended coverage and high spatial resolution based on MS-CAIPIRINHA was presented. As before, the underlying idea was to apply the multi-slice imaging technique with acceleration factors higher than the number of slices excited at the same time and to achieve the anatomic coverage extension by means of simultaneous multislice excitation. Nevertheless, in order to minimize the inhomogeneous noise amplification coming along with the image reconstruction, the nonlinear acceleration method Compressed Sensing was employed for increasing the spatial resolution within the imaging plane. This recently developed acceleration technique allows exactly reconstructing MR images from randomly undersampled data as far as the reconstructed image can be sparsified by applying a well-defined transformation. The technique allows for high acceleration factors and benefits from an image reconstruction without significant noise amplification. In order to apply Compressed Sensing to the multi-slice imaging concept, the undersampling for resolution improvement is performed randomly and the image reconstruction is carried out in two separate steps. First, Compressed Sensing is applied in order to remove the incoherent artifacts introduced by random undersampling. Second, the slices are separated by applying conventional Parallel Imaging reconstruction techniques. It could be shown that combining MS-CAIPIRINHA with Compressed Sensing allows reducing the noise amplification and facilitates myocardial first-pass perfusion imaging with an anatomic coverage of six to eight slices every heartbeat and a spatial resolution of 2.0×2.0×8.0mm3. Moreover, it could be shown that the technique is superior to employing the Compressed Sensing concept without simultaneous multi-slice excitation. However, the concept also comes along with an impairment of image quality by systematic reconstruction errors. Amongst the latter for example there is a loss of temporal resolution, which might induce significant errors in a quantitative perfusion analysis. Robust quantitative measurements of the myocardial blood flow are thus not feasible so far. In presence of arrhythmia or motion, significant reconstruction errors, having a major impact onto the quality and the temporal fidelity of the measurement are expected. The systematic reconstruction errors could be precisely analyzed by employing a simple Monte Carlo simulation and a dedicated local point spread function analysis. The two specific tools were utilized to reveal the systematic and statistical deviations of the signal amplitude as well as the spatiotemporal resolution losses. A lack of sparsity could thereby be identified as the basic error cause. In general, the evaluation tools provide useful information for understanding the nonlinear character of Compressed Sensing and may be utilized for image quality analysis in the development of nonlinear reconstruction concepts. KW - Kernspintomographie KW - Herz KW - MRT KW - Herz KW - Parallele Bildgebung KW - CAIPIRINHA KW - Compressed Sensing KW - MRI KW - Cardiac KW - Parallel Imaging KW - Compressed Sensing KW - CAIPIRINHA KW - Biophysik Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-93405 ER - TY - THES A1 - Seiberlich, Nicole T1 - Advances in Non-Cartesian Parallel Magnetic Resonance Imaging using the GRAPPA Operator T1 - Fortschritte in der nicht-kartesischen parallelen Magnetresonanztomographie mittels des GRAPPA-Operators N2 - Magnetic Resonance Imaging (MRI) is an imaging modality which provides anatomical or functional images of the human body with variable contrasts in an arbitrarily positioned slice without the need for ionizing radiation. In MRI, data are not acquired directly, but in the reciprocal image space (otherwise known as k-space) through the application of spatially variable magnetic field gradients. The k-space is made up of a grid of data points which are generally acquired in a line-by-line fashion (Cartesian imaging). After the acquisition, the k-space data are transformed into the image domain using the Fast Fourier Transformation (FFT). However, the acquisition of data is not limited to the rectilinear Cartesian sampling scheme described above. Non-Cartesian acquisitions, where the data are collected along exotic trajectories, such as radial and spiral, have been shown to be beneficial in a number of applications. However, despite their additional properties and potential advantages, working with non-Cartesian data can be complicated. The primary difficulty is that non-Cartesian trajectories are made up of points which do not fall on a Cartesian grid, and a simple and fast FFT algorithm cannot be employed to reconstruct images from non-Cartesian data. In order to create an image, the non-Cartesian data are generally resampled on a Cartesian grid, an operation known as gridding, before the FFT is performed. Another challenge for non-Cartesian imaging is the combination of unusual trajectories with parallel imaging. This thesis has presented several new non-Cartesian parallel imaging methods which simplify both gridding and the reconstruction of images from undersampled data. In Chapter 4, a novel approach which uses the concepts of parallel imaging to grid data sampled along a non-Cartesian trajectory called GRAPPA Operator Gridding (GROG) is described. GROG shifts any acquired k-space data point to its nearest Cartesian location, thereby converting non-Cartesian to Cartesian data. The only requirements for GROG are a multi-channel acquisition and a calibration dataset for the determination of the GROG weights. Chapter 5 discusses an extension of GRAPPA Operator Gridding, namely Self-Calibrating GRAPPA Operator Gridding (SC-GROG). SC-GROG is a method by which non-Cartesian data can be gridded using spatial information from a multi-channel coil array without the need for an additional calibration dataset, as required in standard GROG. Although GROG can be used to grid undersampled datasets, it is important to note that this method uses parallel imaging only for gridding, and not to reconstruct artifact-free images from undersampled data. Chapter 6 introduces a simple, novel method for performing modified Cartesian GRAPPA reconstructions on undersampled non-Cartesian k-space data gridded using GROG to arrive at a non-aliased image. Because the undersampled non-Cartesian data cannot be reconstructed using a single GRAPPA kernel, several Cartesian patterns are selected for the reconstruction. Finally, Chapter 7 discusses a novel method of using GROG to mimic the bunched phase encoding acquisition (BPE) scheme. In MRI, it is generally assumed that an artifact-free image can be reconstructed only from sampled points which fulfill the Nyquist criterion. However, the BPE reconstruction is based on the Generalized Sampling Theorem of Papoulis, which states that a continuous signal can be reconstructed from sampled points as long as the points are on average sampled at the Nyquist frequency. A novel method of generating the “bunched” data using GRAPPA Operator Gridding (GROG), which shifts datapoints by small distances in k-space using the GRAPPA Operator instead of employing zig-zag shaped gradients, is presented in this chapter. With the conjugate gradient reconstruction method, these additional “bunched” points can then be used to reconstruct an artifact-free image from undersampled data. This method is referred to as GROG-facilitated Bunched Phase Encoding, or GROG-BPE. N2 - Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein nichtinvasives bildgebendes Verfahren ohne Strahlenbelastung und eignet sich zur biomedizinischen Darstellung verschiedener Gewebetypen mit hoher räumlicher Auflösung und sehr gutem Kontrastverhalten. In der MRT erfolgt die Datenaufnahme im reziproken Bildraum – auch k-Raum genannt - welcher typischerweise entlang eines diskreten kartesischen Gitters abgetastet wird. Ein Bild erhält man schließlich durch eine schnelle Fouriertransformation der aufgenommenen k-Raum-Daten. Neben den kartesischen Akquisitionsschemata haben sich in den letzten Jahren auch vereinzelt nichtkartesische MRT-Verfahren in der klinischen Routine durchgesetzt. Solche nichtkartesischen Trajektorien erreichen eine hohe Abtasteffizienz, was zu einer Verkürzung der Messzeit führt. Die Schwierigkeit im Umgang mit nichtkartesischen Trajektorien liegt vor allem in der Tatsache begründet, dass nichtkartesisch akquirierte Datensätze vor Anwendung der schnellen Fouriertransformation auf ein kartesisches Gitter transformiert werden müssen („Gridding“). Hierzu gibt es eine Vielzahl von Verfahren, die von zahlreichen Parametern abhängen, womit ein hoher Aufwand und hohe Fehleranfälligkeit verbunden sind. Ein weiterer Nachteil dieser Gridding-Methoden ist, dass sie auf unvollständig aufgenommene Datensätze nicht angewendet werden können. Alternativ zu den konventionellen MR-Verfahren haben sich in den letzten Jahren die sogenannten parallelen Bildgebungsmethoden (beispielsweise SENSE oder GRAPPA) in der klinischen MRT etabliert, die mittlerweile von nahezu allen Herstellerfirmen kommerziell zur Verfügung gestellt werden. Die parallele Bildgebung erlaubt es, die Bildmesszeiten um einen Faktor 2 bis 4 zu verkürzen und lässt sich prinzipiell auf jede beliebige Bilgebungsmethode anwenden ohne dabei das Kontrastverhalten zu beeinflussen. In der klinischen Routine ist diese Technik allerdings lediglich auf kartesische MRT-Verfahren beschränkt, und es ist bisher noch nicht gelungen, die Vorteile der nichtkartesischen MRT-Verfahren optimal mit den Leistungsmerkmalen der parallelen MRT zu verknüpfen. Ziel dieser Arbeit war es, neue und effiziente Strategien zu entwickeln, um die nichtkartesische Magnetresonanztomographie für ein breiteres Anwendungsspektrum in der klinischen Praxis zu etablieren. Neben der Rekonstruktion von herkömmlich aufgenommenen nichtkartesischen Datensätzen sollten auch Verfahren entwickelt werden, die eine Kombination mit Messzeitverkürzungen durch parallele MRT-Verfahren erlauben. In Kapitel 4 wird ein neues paralleles Bildgebungsverfahren zum Gridding nichtkartesischer Datensätze namens „GRAPPA Operator Gridding“ (GROG) vorgestellt. GROG benutzt GRAPPA-ähnliche Gewichtungsfaktoren, um die nichtkartesischen Punkte auf ein kartesisches Gitter zu schieben. Im Gegensatz zu anderen Gridding-Methoden (wie beispielsweise dem „Convolution-Gridding“) werden bei der Anwendung von GROG Parameter wie Faltungskerne, Regularisierungswerte oder Funktionen nicht benötigt. Dies führt nicht nur zu einer erheblichen Vereinfachung des Griddingprozesses, sondern auch zur deutlichen Reduktion der Rechenoperationen. In Kapitel 5 wird eine Erweiterung des GROG-Algorithmus vorgestellt, welche ohne Kalibrierungsdatensätze auskommt („Self-Calibrating GROG“, SC-GROG). Die Gewichtungsfaktoren für die Verschiebungen der Datenpunkte werden in dieser Methode aus den akquirierten Punkten selbst gewonnen. Die erste Anwendung von GROG zur Vereinfachung der Rekonstruktion unvollständig aufgenommener nichtkartesischer Datensätze ist in Kapitel 6 beschrieben. Die Verwendung von GROG zur Transformation der unvollständig aufgenommenen nichtkartesischen Daten auf ein kartesisches Gitter erlaubt es, anschließend einen modifizierten GRAPPA-Algorithmus anzuwenden, und somit nichtkartesische Datensätze aus beschleunigten Experimenten zu rekonstruieren. Schließlich wurde GROG in Kapitel 7 auf die „Bunched Phase Encoding“ (BPE)-Methode angewendet. Bereits zuvor wurde gezeigt, dass das BPE-Verfahren in Verbindung mit einem „Conjugate Gradient“ Rekonstruktionsverfahren eine deutliche Verkürzung der Messzeit gestattet. Basierend auf dem verallgemeinerten Abtasttheorem nach Papoulis werden die Daten bei diesem Verfahren entlang einer extrem schnell oszillierenden Trajektorie aufgenommen. Nach Papoulis ermöglicht die lokal höhere Datendichte eine artefaktfreie Bildrekonstruktion trotz Unterabtastung in anderen k-Raumbereichen. Allerdings werden dabei erhebliche Ansprüche an die Gradienten-Hardware des Tomographen gestellt, wodurch das Konzept auf geringe Beschleunigungsfaktoren beschränkt wird. Im Rahmen dieser Arbeit konnte jedoch gezeigt werden, dass es möglich ist, auf dieses aufwändige Abtastschema zu verzichten, indem lediglich entlang einer regulären nicht-oszillierenden Trajektorie akquiriert wird und die höhere Datendichte nachträglich mittels GROG erreicht wird (GROG-BPE). KW - NMR-Tomographie KW - Bildgebendes Verfahren KW - Parallele Bildgebung KW - nicht-kartesische Bildgebung KW - Magnetic Resonance Imaging KW - Parallel Imaging KW - non-Cartesian Imaging KW - Image Reconstruction Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-28321 ER -