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 - Basse-Lüsebrink, Thomas Christian T1 - Application of 19F MRI for in vivo detection of biological processes T1 - Anwendung der 19F MRT zur in-vivo Detektion von biologischen Prozessen N2 - This thesis focuses on various aspects and techniques of 19F magnetic resonance (MR). The first chapters provide an overview of the basic physical properties, 19F MR and MR sequences related to this work. Chapter 5 focuses on the application of 19F MR to visualize biological processes in vivo using two different animal models. The dissimilar models underlined the wide applicability of 19F MR in preclinical research. A subsection of Chapter 6 shows the application of compressed sensing (CS) to 19F turbo-spin-echo chemical shift imaging (TSE-CSI), which leads to reduced measurement time. CS, however, can only be successfully applied when a sufficient signal-to-noise ratio (SNR) is available. When the SNR is low, so-called spike artifacts occur with the CS algorithm used in the present work. However, it was shown in an additional subsection that these artifacts can be reduced using a CS-based post processing algorithm. Thus, CS might help overcome limitations with time consuming 19F CSI experiments. Chapter 7 deals with a novel technique to quantify the B+1 profile of an MR coil. It was shown that, using a specific application scheme of off resonant pulses, Bloch-Siegert (BS)-based B+1 mapping can be enabled using a Carr Purcell Meiboom Gill (CPMG)-based TSE sequence. A fast acquisition of the data necessary for B+1 mapping was thus enabled. In the future, the application of BS-CPMG-TSE B+1 mapping to improve quantification using 19F MR could therefore be possible. N2 - Diese Arbeit handelt von verschiedenen Aspekten und Techniken der 19F Magnet Resonanz Tomographie (MRT). In den ersten Kapiteln wird auf grundlegenden physikalischen Eigenschaften der MRT, die 19F MRT und MRT Sequenzen eingegangen. Kapitel 5 behandelt die Anwendung von 19F MRT zur in vivo Visualisierung von biologischen Prozessen. Dazu wurden zwei verschiedene Tiermodelle benützt. Diese stark unterschiedlichen Modelle markieren die breite Anwendungsmöglichkeit der 19F MR Bildgebung in der präklinischen Forschung. In einem Unterabschnitt des Kapitels 6 wurde gezeigt, dass Compressed Sensing (CS) zur Beschleunigung von 19F Turbo-Spin-Echo Chemical Shift Imaging (TSE-CSI) Experimenten beitragen kann. Allerdings kann CS nur erfolgreich angewendet werden, wenn ein ausreichendes Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) vorhanden ist. Denn ist das nicht der Fall und wird der CS Algorithmus dieser Arbeit verwendet, dann entstehen sogenannte spike Artefakte. In einem weiteren Unterabschnitt wurde aber gezeigt, dass diese Artefakte mit einem CS basierten Algorithmus in der Nachbearbeitung der Daten reduziert werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass CS, die Beschränkungen durch zeitaufwändigen 19F CSI Experimenten überwinden kann. Kapitel 7 handelt von einer neuartigen Technik um das B+1 Profil einer MR Spule quantitativ auszumessen. Es wurde gezeigt, dass mit einem bestimmten Anwendungsschema von offresonanten Pulsen das Bloch-Siegert (BS)-basiertes B+1 Mapping mit Hilfe einer Carr Purcell Meiboom Gill (CPMG) basierten TSE Sequenz betrieben werden kann. Somit wurde eine schnelle Aufnahme der Daten, die für das B+1 Mapping benötigt werden, erreicht. In der Zukunft könnte das BS-CPMG-TSE B+1 Mapping möglicherweise dazu beitragen, die Quantifizierung mittels 19F MRI zu verbessern. KW - Kernspintomografie KW - Fluor-19 KW - Bloch-Siegert KW - Compressed Sensig KW - 19F-MR KW - Rekonstruktion KW - NMR-Tomographie KW - NMR-Bildgebung Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-77188 ER - TY - THES A1 - Fischer, André T1 - On the Application of Compressed Sensing to Magnetic Resonance Imaging T1 - Über die Anwendung von Compressed Sensing in der Magnetresonanztomographie N2 - This thesis investigated the potential of Compressed Sensing (CS) applied to Magnetic Resonance Imaging (MRI). CS is a novel image reconstruction method that emerged from the field of information theory. The framework of CS was first published in technical reports in 2004 by Candès and Donoho. Two years later, the theory of CS was published in a conference abstract and two papers. Candès and Donoho proved that it is possible, with overwhelming probability, to reconstruct a noise-free sparse signal from incomplete frequency samples (e.g., Fourier coefficients). Hereby, it is assumed a priori that the desired signal for reconstruction is sparse. A signal is considered “sparse“ when the number of non-zero elements is significantly smaller than the number of all elements. Sparsity is the most important foundation of CS. When an ideal noise-free signal with few non-zero elements is given, it should be understandably possible to obtain the relevant information from fewer Fourier coefficients than dictated by the Nyquist-Shannon criterion. The theory of CS is based on noise-free sparse signals. As soon as noise is introduced, no exact sparsity can be specified since all elements have signal intensities that are non-zero. However, with the addition of little or moderate noise, an approximate sparsity that can be exploited using the CS framework will still be given. The ability to reconstruct noisy undersampled sparse MRI data using CS has been extensively demonstrated. Although most MR datasets are not sparse in image space, they can be efficiently sparsified by a sparsifying transform. In this thesis, the data are either sparse in the image domain, after Discrete Gradient transformation, or after subtraction of a temporally averaged dataset from the data to be reconstructed (dynamic imaging). The aim of this thesis was to identify possible applications of CS to MRI. Two different algorithms were considered for reconstructing the undersampled sparse data with the CS concept. The Nonlinear Conjugate Gradient based technique with a relaxed data consistency constraint as suggested by Lustig et al. is termed Relaxed DC method. An alternative represents the Gradient or Steepest Descent algorithm with strict data consistency and is, therefore, termed the Strict DC method. Chapter 3 presents simulations illustrating which of these two reconstruction algorithms is best suited to recover undersampled sparse MR datasets. The results lead to the decision for the Strict DC method as reconstruction technique in this thesis. After these simulations, different applications and extensions of CS are demonstrated. Chapter 4 shows how CS benefits spectroscopic 19F imaging at 7 T, allowing a significant reduction of measurement times during in vivo experiments. Furthermore, it allows highly resolved spectroscopic 3D imaging in acceptable measurement times for in vivo applications. Chapter 5 introduces an extension of the Strict DC method called CS-CC (CS on Combined Coils), which allows efficient processing of sparse undersampled multi-coil data. It takes advantage of a concept named “Joint Sparsity“, which exploits the fact that all channels of a coil array detect the same sparse object weighted with the coil sensitivity profiles. The practical use of this new algorithm is demonstrated in dynamic radial cardiac imaging. Accurate reconstructions of cardiac motion in free breathing without ECG triggering were obtained for high undersampling factors. An Iterative GRAPPA algorithm is introduced in Chapter 6 that can recover undersampled data from arbitrary (Non-Cartesian) trajectories and works solely in the Cartesian plane. This characteristic makes the proposed Iterative GRAPPA computationally more efficient than SPIRiT. Iterative GRAPPA was developed in a preceding step to combine parallel imaging with CS. Optimal parameters for Iterative GRAPPA (e.g. number of iterations, GRAPPA kernel size) were determined in phantom experiments and verified by retrospectively undersampling and reconstructing a radial cardiac cine dataset. The synergistic combination of the coil-by-coil Strict DC CS method and Iterative GRAPPA called CS-GRAPPA is presented in Chapter 7. CS-GRAPPA allows accurate reconstruction of undersampled data from even higher acceleration factors than each individual method. It is a formulation equivalent to L1-SPIRiT but computationally more efficient. Additionally, a comparison with CS-CC is given. Interestingly, exploiting joint sparsity in CS-CC is slightly more efficient than the proposed CS-GRAPPA, a hybrid of parallel imaging and CS. The last chapter of this thesis concludes the findings presented in this dissertation. Future applications expected to benefit from CS are discussed and possible synergistic combinations with other existing MR methodologies for accelerated imaging are also contemplated. N2 - In der vorliegenden Arbeit wurde untersucht, welches Potential die Anwendung von Compressed Sensing (CS) in der Magnetresonanztomographie (MRT) hat. CS ist eine neue Bildrekonstruktionsmethode aus der Informationstheorie. Das Grundgerüst für CS wurde zuerst in zwei technischen Berichten von Candès und Donoho aus dem Jahr 2004 vorgestellt. Zwei Jahre später wurde die CS-Theorie in einem Konferenzbeitrag und zwei wissenschaftlichen Artikeln veröffentlicht. Candés und Donoho zeigten, dass es mit überwältigender Wahrscheinlichkeit möglich ist, ein rauschfreies sparses Signal aus unvollständig vorliegender Frequenzinformation zu rekonstruieren. Hierfür ist eine wichtige A-priori-Annahme, dass das gewünschte Signal, welches rekonstruiert werden soll, sparse sein soll. Man spricht von sparsen Signalen, falls die Anzahl der Elemente mit Intensität größer Null signifikant kleiner als die Anzahl aller Elemente ist. Die CS-Theorie basiert auf rauschfreien, sparsen Signalen. Sobald Rauschen auftritt, kann keine exakte Sparsity mehr bestimmt werden, da alle Elemente Signalintensitäten größer Null haben. Falls jedoch nur wenig oder moderates Rauschen hinzugefügt wird ist immer noch näherungsweise eine Sparsity gegeben, die mit Hilfe von CS ausgenutzt werden kann. Die meisten MR-Datensätze sind nicht-sparse im Bildraum, können allerdings durch eine sog. Sparsifizierungstransformation effektiv sparsifiziert werden. In der vorliegenden Arbeit sind die Daten entweder im Bildraum sparse, nach einer Diskreten-Gradienten-Transformation oder nachdem bei dynamischen Daten ein zeitlich gemittelter Datensatz von den zu rekonstruierenden Daten abgezogen worden ist. Das Ziel dieser Arbeit war es, mögliche Anwendungen für CS in der MRT zu identifizieren. Zwei unterschiedliche Algorithmen wurden untersucht, um unterabgetastete sparse Daten mit dem CS-Konzept zu rekonstruieren. Eine Technik, die auf einer Nichtlinearen Methode der Konjugierten Gradienten basiert und eine gelockerte Datenkonsistenzbedingung beinhaltet, wird als Relaxed DC-Methode bezeichnet. Eine Alternative stellt der Gradienten- oder Steilster-Abstieg-Algorithmus dar, der strikte Datenkonsistenz fordert und daher als Strict-DC-Methode bezeichnet wird. Kapitel 3 zeigt Simulationen, die darlegen, dass die Strict-DC-Methode am besten zur Datenrekonstruktion in dieser Arbeit geeignet ist. Kapitel 4 zeigt, in wie fern die spektroskopische 19F-Bildgebung bei 7 T von CS profitieren kann, indem CS eine signifikante Reduktion der Messzeiten bei in vivo Experimenten erlaubt. Desweiteren ermöglicht CS hochaufgelöste spektroskopische 3D-Bildgebung in akzeptablen Messzeiten für in vivo Anwendungen. Kapitel 5 führt eine Erweiterung der Strict-DC-Methode ein, die CS-CC genannt wird, welche eine effiziente Bearbeitung von sparsen unterabgetasteten Multi-Empfänger-Datensätzen erlaubt. Hierbei profitiert CS-CC von einem Konzept namens "Joint Sparsity", welches ausnutzt, dass alle Empfangskanäle eines Spulenarrays dasselbe sparse Objekt detektieren, jeweils gewichtet mit den entsprechenden Spulensensitivitätsprofilen. Der praktische Nutzen dieses neuen Algorithmus wird an einem dynamischen radialen Herzdatensatz verdeutlicht. Akkurate Rekonstruktionen der Herzbewegung in freier Atmung und ohne EKG-Trigger konnten bei hohen Unterabtastfaktoren erreicht werden. Ein Iterativer-GRAPPA-Algorithmus, der unterabgetastete Daten beliebiger (nicht-kartesischer) Trajektorien rekonstruieren kann und ausschließlich auf einem kartesischen Gitter arbeitet, wird in Kapitel 6 vorgestellt. Das vorgeschlagene Iterative GRAPPA ist vom Rechenaufwand her effizienter als SPIRiT und wurde als ein vorhergehender Schritt zur Kombination von Paralleler Bildgebung und Compressed Sensing entwickelt. Optimale Parameter für Iteratives GRAPPA (z.B. Anzahl an Iterationen, GRAPPA-Kern-Größe) wurden in Phantom-Experimenten bestimmt und mittels Rekonstruktionen an einem retrospektiv unterabgetasteten radialen Herzdatensatz verifiziert. Die synergetische Kombination der spulenweise angewendeten Strict-DC-Methode und Iterativem GRAPPA genannt CS-GRAPPA wird in Kapitel 7 präsentiert. CS-GRAPPA erlaubt akkurate Rekonstruktionen unterabgetasteter Daten von höheren Beschleunigungsfaktoren, als mit den jeweiligen Einzelmethoden möglich gewesen wäre. Die Formulierung ist äquivalent zu L1-SPIRiT, allerdings vom Rechenaufwand effizienter. Es wurde zusätzlich ein Vergleich zu CS-CC durchgeführt. Interessanterweise hat sich gezeigt, dass das Ausnutzen der Joint Sparsity in CS-CC etwas effizienter ist als das vorgeschlagene CS-GRAPPA, das ein Hybrid aus Compressed Sensing und Paralleler Bildgebung ist. Im abschließenden Kapitel dieser Dissertation werden die Ergebnisse zusammengefasst und Schlussfolgerungen daraus gezogen. Zukünftige Anwendungen werden diskutiert, die von CS profitieren und mögliche synergetische Kombinationen mit anderen existierenden MR-Methoden für beschleunigte Bildgebung werden angesprochen. KW - NMR-Tomographie KW - Rekonstruktion KW - NMR-Bildgebung KW - Compressed Sensing KW - Unterabtastung KW - Compressed Sensing KW - Undersampling Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-72496 ER - TY - THES A1 - Ehses, Philipp T1 - Development of new Acquisition Strategies for fast Parameter Quantification in Magnetic Resonance Imaging T1 - Entwicklung neuer Aufnahmeverfahren zur schnellen Parameterbestimmung in der Magnetresonanztomographie N2 - Magnetic resonance imaging (MRI) is a medical imaging method that involves no ionizing radiation and can be used non-invasively. Another important - if not the most important - reason for the widespread and increasing use of MRI in clinical practice is its interesting and highly flexible image contrast, especially of biological tissue. The main disadvantages of MRI, compared to other widespread imaging modalities like computed tomography (CT), are long measurement times and the directly resulting high costs. In the first part of this work, a new technique for accelerated MRI parameter mapping using a radial IR TrueFISP sequence is presented. IR TrueFISP is a very fast method for the simultaneous quantification of proton density, the longitudinal relaxation time T1, and the transverse relaxation time T2. Chapter 2 presents speed improvements to the original IR TrueFISP method. Using a radial view-sharing technique, it was possible to obtain a full set of relaxometry data in under 6 s per slice. Furthermore, chapter 3 presents the investigation and correction of two major sources of error of the IR TrueFISP method, namely magnetization transfer and imperfect slice profiles. In the second part of this work, a new MRI thermometry method is presented that can be used in MRI-safety investigations of medical implants, e.g. cardiac pacemakers and implantable cardioverter-defibrillators (ICDs). One of the major safety risks associated with MRI examinations of pacemaker and ICD patients is RF induced heating of the pacing electrodes. The design of MRI-safe (or MRI-conditional) pacing electrodes requires elaborate testing. In a first step, many different electrode shapes, electrode positions and sequence parameters are tested in a gel phantom with its geometry and conductivity matched to a human body. The resulting temperature increase is typically observed using temperature probes that are placed at various positions in the gel phantom. An alternative to this local thermometry approach is to use MRI for the temperature measurement. Chapter 5 describes a new approach for MRI thermometry that allows MRI thermometry during RF heating caused by the MRI sequence itself. Specifically, a proton resonance frequency (PRF) shift MRI thermometry method was combined with an MR heating sequence. The method was validated in a gel phantom, with a copper wire serving as a simple model for a medical implant. N2 - Die Magnetresonanztomographie (MRT) zeichnet sich als medizinisches Bildgebungsverfahren dadurch aus, dass sie ohne ionisierende Strahlung auskommt und nicht-invasiv einsetzbar ist. Ein weiterer wichtiger - wenn nicht der wichtigste - Grund für die weite und wachsende Verbreitung der MRT in der klinischen Praxis ist ihr interessantes und hoch-flexibles Kontrastverhalten, und damit die gute Darstellbarkeit biologischen Gewebes. Die Hauptnachteile der MRT sind die, verglichen mit z.B. Computer-Tomographie (CT), langen Messzeiten und die damit direkt verbundenen hohen Untersuchungskosten. Der erste Teil dieser Arbeit beschreibt Verbesserungen der IR TrueFISP Methode zur MR-Parameterbestimmung. IR TrueFISP ist eine schnelle Methode zur gleichzeitigen Quantifizierung der Protonendichte, der longitudinalen Relaxationszeit T1, sowie der transversalen Relaxationszeit T2. In Kapitel 2 dieser Arbeit wird eine Methode zur Beschleunigung der IR TrueFISP Quantifizierung vorgestellt, die es erlaubt einen kompletten Relaxometrie-Datensatz in unter 6 s pro Schicht aufzunehmen. Weiterhin werden in Kapitel 3 zwei allgemeine Fehlerquellen der IR TrueFISP Methode untersucht und Korrekturverfahren vorgestellt. Im zweiten Teil dieser Arbeit werden neuartige MR-Thermometrie Methoden vorgestellt, die sich besonders zur Untersuchung der MR-Sicherheit von medizinischen Implanten, insbesondere Herzschrittmachern und implantierbaren Kardioverter-Defibrillatoren (ICDs), eignen. Momentan sind in den allermeisten Fällen MRT Untersuchungen an Herzschrittmacher- und ICD-Patienten aufgrund der damit verbundenen Risiken kontraindiziert. Das dabei am schwierigste in den Griff zu bekommende und damit größte Risiko ist die mögliche Schädigung des Myokards, hervorgerufen durch die von den geschalteten HF-Feldern induzierten Ströme in den Schrittmacherelektroden. Um eine MR-sichere Elektrode und/oder sichere Messprotokole zu entwickeln ist es notwendig viele verschiedene Elektroden, Elektrodenpositionen und Messparameter-Einstellungen in einem körperähnlichen Gel-Phantom untersucht. Die bei der jeweiligen Messung auftretenden Erhitzungen werden dabei meist mit Hilfe fiberoptischer Thermometer an verschiedenen Positionen im Gel gemessen. Eine Alternative ist die Aufnahme einer globalen Karte der Temperaturerhöhung mit Hilfe der MR-Thermometrie. In dieser Arbeit wird eine Messmethode vorgestellt, die MR-Thermometrie mit HF induziertem Heizen kombiniert. Diese Methode wurde an einem Kupferdraht im Gelphantom validiert und mit fiberoptisch gemessenen Temperaturanstiegen verglichen. KW - Kernspintomografie KW - Messprozess KW - Relaxometrie KW - Thermometrie KW - nicht-kartesische Bildgebung KW - Relaxometry KW - Thermometry KW - non-Cartesian imaging KW - Optimierung KW - MRI KW - NMR-Tomographie Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-72531 ER - TY - THES A1 - Parczyk, Marco T1 - In vivo NMR-methods to study effects of atherosclerosis in mice T1 - In vivo NMR-Methoden zur Untersuchung von atherosklerotischen Veränderungen an Mäusen N2 - Background Transgenic mouse models are increasingly used to study the pathophysiology of human cardiovascular diseases. The aortic pulse wave velocity (PWV) is an indirect measure for vascular stiffness and a marker for cardiovascular risk. Results This work presents three MR-methods that allow the determination of the PWV in the descending murine aorta by analyzing blood flow waveforms, arterial distension waveforms, and a method that uses the combination of flow and distension waveforms. Systolic flow pulses were recorded with a temporal resolution of 1 ms applying phase velocity encoding. In a first step, the MR methods were validated by pressure waveform measurements on pulsatile elastic vessel phantoms. In a second step, the MR methods were applied to measure PWVs in a group of five eight-month-old apolipoprotein E deficient (ApoE(-/-)) mice and an age matched group of four C57Bl/6J mice. The ApoE(-/-) group had a higher mean PWV than the C57Bl/6J group. Depending on the measurement technique, the differences were or were not statistically significant. Conclusions The findings of this study demonstrate that high field MRI is applicable to non-invasively determine and distinguish PWVs in the arterial system of healthy and diseased groups of mice. N2 - Hintergrund Transgene Mausmodelle werden zunehmend für Studien der Pathophysiologie humaner Kardiovaskulärer Erkrankungen herangezogen. Die aortale Pulswellengeschwindigkeit ist ein indirektes Maß für die Gefäßsteifigkeit und ein Messparameter für kardiovaskulares Risiko. Ergebnisse Diese Arbeit präsentiert drei MR-Methoden, welche die Bestimmung der Pulswellengeschwindigkeit in der absteigenden murinen Aorta durch die Analyse von Fluss- und Dehnungswellen und durch eine Kombination beider Techniken ermöglicht. Systoliche Flusspulse wurden durch Phasendifferenzbildgebung mit einer Zeitauflösung von 1 ms aufgenommen. In einem ersten Schritt wurden die MR-Methoden durch druckkathetermessungen an einem pulsatilen elastischen Gefäßphantom validiert. In einem zweiten Schritt wurden die MR-Methoden angewendet, um die Pulswellengeschwindigkeit in einer Gruppe aus fünf acht Monate alten atherosklerotischen und einer gleichalterigen Gruppe aus vier gesunden Mäusen zu messen. Die atherosklerotische Gruppe hatte eine höhere mittlere Pulswellengeschwindigkeit als die gesunden Tiere. Abhängig von der Messmethode waren die Unterschiede signifikannt, oder nicht signifikant. Schlussfolgerung Die Ergebnisse dieser Arbeit belegen die Möglichkeit der Messung der arteriellen Pulswellengeschwindigkeit an Mäusen mittels Hochfeld-MRI und die Unterscheidbarkeit gesunder und atherosklerotischer Tiergruppen. KW - Arteriosklerose KW - NMR-Tomographie KW - Maus KW - Pulswellengeschwindigkeit KW - Transitzeitmethode KW - QA-Methode KW - Pulswelle KW - Bauchaorta KW - Brustaorta KW - atherosclerosis KW - pulswave velocity KW - mouse KW - high field MRI Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-53302 ER - TY - THES A1 - Neuberger, Thomas T1 - Magnetic Resonance Imaging and Spectroscopy at ultra high fields T1 - Magnetresonanztomographie und -spektroskopie bei sehr hohen Feldstärken N2 - The goal of the work presented in this thesis was to explore the possibilities and limitations of MRI / MRS using an ultra high field of 17.6 tesla. A broad range of specific applications and MR methods, from MRI to MRSI and MRS were investigated. The main foci were on sodium magnetic resonance spectroscopic imaging of rodents, magnetic resonance spectroscopy of the mouse brain, and the detection of small amounts of iron labeled stem cells in the rat brain using MRI Sodium spectroscopic imaging was explored since it benefits tremendously from the high magnetic field. Due to the intrinsically low signal in vivo, originating from the low concentrations and short transverse relaxation times, only limited results have been achieved by other researchers until now. Results in the literature include studies conducted on large animals such as dogs to animals as small as rats. No studies performed on mice have been reported, despite the fact that the mouse is the most important laboratory animal due to the ready availability of transgenic strains. Hence, this study concentrated on sodium MRSI of small rodents, mostly mice (brain, heart, and kidney), and in the case of the brain on young rats. The second part of this work concentrated on proton magnetic resonance spectroscopy of the rodent brain. Due to the high magnetic field strength not only the increasing signal but also the extended spectral resolution was advantageous for such kind of studies. The difficulties/limitations of ultra high field MRS were also investigated. In the last part of the presented work detection limits of iron labeled stem cells in vivo using magnetic resonance imaging were explored. The studies provided very useful benchmarks for future researchers in terms of the number of labeled stem cells that are required for high-field MRI studies. Overall this work has shown many of the benefits and the areas that need special attention of ultra high fields in MR. Three topics in MRI, MRS and MRSI were presented in detail. Although there are significant additional difficulties that have to be overcome compared to lower frequencies, none of the work presented here would have been possible at lower field strengths. N2 - Das Ziel der vorliegenden Arbeit war neue Möglichkeiten, aber auch Grenzen der Kernmagnetresonanz an Kleintieren an NMR - Systemen mit sehr hohen Feldstärken (bis zu 17.6 Tesla) zu erkunden. Anhand ausgesuchter Anwendungen wurden Methoden der Bildgebung (MRI), der Spektroskopie (MRS) als auch der spektroskopischen Bildgebung (MRSI) untersucht. Der Hauptteil der Arbeit beschäftigt sich mit der spektroskopischen Bildgebung von Natrium an Kleintieren. Weitere Themen sind die Protonenspektroskopie am Ratten- und Mäusehirn und die Untersuchung der Nachweisgrenze von mit Eisen markierten Stammzellen im Rattenhirn mittels der NMR Bildgebung. Spektroskopische Bildgebung von Natrium wurde durchgeführt, da diese Anwendung von besonderem Maße von dem höheren Feld profitiert. Auf Grund des intrinsisch geringen Signals in vivo, welches seine Ursachen in den relativ geringen in vivo Konzentrationen und den kurzen Relaxationszeiten hat, wurden bisher nur NMR Untersuchungen an größeren Tieren durchgeführt. In der Literatur wurden bisher noch keine Untersuchungen an dem wichtigsten Labortier, der Maus, beschrieben. Diese Arbeit konzentrierte sich daher auf Untersuchungen an Kleintieren, sprich der Ratte (Hirn) und der Maus (Hirn, Herz und Niere). Der zweite Teil der Arbeit konzentrierte sich auf Protonen MRS am Kleintierhirn. Hier war nicht nur das höhere SNR sondern auch der ebenfalls auf Grund des hohen Magnetfeldes erweiterte spektrale Bereich von Vorteil. Schwierigkeiten und Grenzen des hohen Feldes wurden in diesem Abschnitt ebenfalls untersucht. Im dritten und letzten Teil der vorliegenden Arbeit wurde die Detektierbarkeitsgrenze von mit Eisen markierten Stammzellen mittels MRI untersucht. Die Studie zeigt Richtgrößen an benötigten markierten Zellen für zukünftige Studien. Insgesamt wurden in dieser Arbeit die vielen Vorteile, aber auch die Gebiete welche besondere Aufmerksamkeit bei Messungen an sehr hohen Magnetfeldern benötigen, aufgezeigt. Drei Themen im Bereiche der Kernspintomographie, der Spektroskopie und der spektroskopischen Bildgebung wurden im Detail untersucht. Obwohl durch das hohe Magnetfeld neue Schwierigkeiten bewältigt werden mussten, wäre keine der hier präsentierten Studien bei niedrigen Feldstärken durchführbar gewesen. KW - NMR-Tomographie KW - Natrium KW - CSI KW - Spektroskopie KW - MRI KW - high field KW - MRS KW - sodium Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-36670 ER - TY - THES A1 - Heidemann, Robin T1 - Non-Cartesian Parallel Magnetic Resonance Imaging T1 - Nicht kartesische parallele Magnetresonanz-Bildgebung N2 - Besides image contrast, imaging speed is probably the most important consideration in clinical magnetic resonance imaging (MRI). MR scanners currently operate at the limits of potential imaging speed, due to technical and physiological problems associated with rapidly switched gradient systems. Parallel imaging (parallel MRI or pMRI) is a method which allows one to significantly shorten the acquisition time of MR images without changing the contrast behavior of the underlying MR sequence. The accelerated image acquisition in pMRI is accomplished without relying on more powerful technical equipment or exceeding physiological boundaries. Because of these properties, pMRI is currently employed in many clinical routines, and the number of applications where pMRI can be used to accelerate imaging is increasing. However, there is also growing criticism of parallel imaging in certain applications. The primary reason for this is the intrinsic loss in the SNR due to the accelerated acquisition. In addition, other effects can also lead to a reduced image quality. Due to unavoidable inaccuracies in the pMRI reconstruction process, local and global errors may appear in the final reconstructed image. The local errors are visible as noise enhancement, while the global errors result in the so-called fold-over artifacts. The appearance and strength of these negative effects, and thus the image quality, depend upon different factors, such as the parallel imaging method chosen, specific parameters in the method, the sequence chosen, as well as specific sequence parameters. In general, it is not possible to optimize all of these parameters simultaneously for all applications. The application of parallel imaging in can lead to very pronounced image artifacts, i.e. parallel imaging can amplify errors. On the other hand, there are applications such as abdominal MR or MR angiography, in which parallel imaging does not reconstruct images robustly. Thus, the application of parallel imaging leads to errors. In general, the original euphoria surrounding parallel imaging in the clinic has been dampened by these problems. The reliability of the pMRI methods currently implemented is the main criticism. Furthermore, it has not been possible to significantly increase the maximum achievable acceleration with parallel imaging despite major technical advances. An acceleration factor of two is still standard in clinical routine, although the number of independent receiver channels available on most MR systems (which are a basic requirement for the application of pMRI) has increased by a factor of 3-6 in recent years. In this work, a novel and elegant method to address this problem has been demonstrated. The idea behind the work is to combine two methods in a synergistic way, namely non-Cartesian acquisition schemes and parallel imaging. The so-called non-Cartesian acquisition schemes have several advantages over standard Cartesian acquisitions, in that they are often faster and less sensitive to physiological noise. In addition, such acquisition schemes are very robust against fold-over artifacts even in the case of vast undersampling of k-space. Despite the advantages described above, non-Cartesian acquisition schemes are not commonly employed in clinical routines. A reason for that is the complicated reconstruction techniques which are required to convert the non-Cartesian data to a Cartesian grid before the fast Fourier transformation can be employed to arrive at the final MR image. Another reason is that Cartesian acquisitions are routinely accelerated with parallel imaging, which is not applicable for non-Cartesian MR acquisitions due to the long reconstruction times. This negates the speed advantage of non-Cartesian acquisition methods. Through the development of the methods presented in this thesis, reconstruction times for accelerated non-Cartesian acquisitions using parallel imaging now approach those of Cartesian images. In this work, the reliability of such methods has been demonstrated. In addition, it has been shown that higher acceleration factors can be achieved with such techniques than possible with Cartesian imaging. These properties of the techniques presented here lead the way for an implementation of such methods on MR scanners, and thus also offer the possibility for their use in clinical routine. This will lead to shorter examination times for patients as well as more reliable diagnoses. N2 - Neben dem Bildkontrast ist die Aufnahmegeschwindigkeit die entscheidende Größe für die klinische Anwendung der Magnetresonanz-Tomographie (MRT). Heutzutage arbeiten MR-Tomographen bereits häufig am Limit dessen, was technisch möglich und physiologisch noch vertretbar ist. Die parallele Bildgebung (parallele MRT, pMRT) ist ein Verfahren, welches es ermöglicht, die Aufnahmezeiten von MRT-Bildern signifikant zu verkürzen, ohne dabei das Kontrastverhalten der zu Grunde liegenden MR Sequenz zu verändern. Die beschleunigte Bildakquisition in der pMRT wird erzielt, ohne auf eine leistungsfähigere technische Ausstattung der MR-Tomographen angewiesen zu sein und ohne dabei die physiologischen Grenzwerte zu überschreiten. Wegen dieser Eigenschaften wird die pMRT heutzutage vielfach in der klinischen Routine eingesetzt. Dabei wächst die Zahl der klinischen MR Anwendungen, welche mittels paralleler Bildgebung beschleunigt werden. Neben dieser Entwicklung ist heutzutage aber auch eine zunehmende Kritik am Einsatz der parallelen Bildgebung bei bestimmten Applikationen festzustellen. Ein Hauptgrund dafür ist der intrinsische Verlust an Signal-Rausch-Verhältnis durch die beschleunigte Akquisition. Es gibt weitere Effekte, welche die Bildqualität vermindern können. Durch unvermeidbare Ungenauigkeiten bei den Verfahren der pMRT kann es zu lokalen und zu globalen Fehlern in den rekonstruierten Bildern kommen. Die lokalen Fehler sind als Rauschverstärkung sichtbar, wohingegen die globalen Fehler zu so genannten Faltungsartefakten im Bild führen. Das Auftreten und die Stärke dieser Störeffekte hängen von unterschiedlichen Parametern ab. Im Allgemeinen ist es nicht möglich alle Abhängigkeiten für jede Applikation gleichzeitig zu optimieren. Der Einsatz der parallelen Bildgebung kann zu massiven Bildartefakten führen, d.h. die parallele Bildgebung kann Fehler verstärken. Auf der anderen Seite gibt es Applikationen, wie zum Beispiel die abdominelle MR-Bildgebung oder die MR-Angiographie, bei denen die pMRT nicht zuverlässig funktioniert. Die Anwendung der pMRT verursacht also erst die Fehler. Ganz allgemein kann im klinischen Umfeld beobachtet werden, dass die anfängliche Euphorie gegenüber der parallelen Bildgebung einer gewissen Ernüchterung gewichen ist. Der Zuverlässigkeit der implementierten pMRT-Methoden gilt dabei die Hauptkritik. Des Weiteren ist es nicht gelungen, trotz großen technischen Fortschritts, die maximal zu erreichende Beschleunigung mittels paralleler Bildgebung signifikant zu erhöhen. Standard in der klinischen Routine ist immer noch ein Beschleunigungsfaktor von zwei, obwohl sich die Anzahl der unabhängigen Empfangskanäle eines MR Systems (eine Grundvoraussetzung für die Verwendung der pMRT) in den letzten Jahren um einen Faktor 3-6 erhöht hat. In dieser Arbeit wurde erstmalig gezeigt, dass es eine elegante Möglichkeit gibt, diese Probleme zu adressieren. Die Idee besteht darin, Synergieeffekte zu nutzen, die aus einer Kombination von so genannten nicht-kartesischen Abtastverfahren mit der parallelen Bildgebung entstehen. Die nicht-kartesischen Aufnahmeverfahren haben gegenüber den herkömmlichen kartesischen Verfahren einige Vorteile. Sie sind in der Regel schneller und weniger empfindlich für physiologisches Rauschen als kartesische Aufnahmeverfahren. Außerdem sind sie sehr robust gegenüber Faltungsartefakten, selbst bei starker Unterabtastung der k Raumdaten. Trotz der eben beschriebenen Vorteile finden nicht-kartesische Aufnahmeverfahren kaum Verwendung in der klinischen Routine. Ein Grund hierfür sind die komplexen Rekonstruktionsverfahren, die an Stelle der schnellen Fourier-Transformation angewendet werden müssen, um ein MR-Bild aus nicht-kartesischen Daten zu erzeugen. Ein weiterer Grund liegt darin, dass kartesische MR-Aufnahmen mittlerweile routinemäßig mit paralleler Bildgebung beschleunigt werden, wohingegen dies bei nicht-kartesischen MR-Aufnahmen wegen der langen Rekonstruktionszeiten nicht praktikabel ist. Dadurch wird der oben erwähnte Geschwindigkeitsvorteil der nicht-kartesischen Verfahren irrelevant. Durch die Entwicklung der in dieser Doktorarbeit vorgestellten Methoden konnten erstmals Rekonstruktionszeiten in der nicht-kartesischen Bildgebung erzielt werden, die vergleichbar sind mit denen in der kartesischen Bildgebung. In der vorliegenden Arbeit konnte die höhere Zuverlässigkeit dieser neuen Verfahren demonstriert werden. Des Weiteren wurde gezeigt, dass höhere Beschleunigungsfaktoren erzielt werden können als dies mit kartesischen Verfahren bisher möglich war. Diese Eigenschaften der vorgestellten Methoden bahnen den Weg für eine Implementierung solcher Verfahren an MR Geräten und damit deren Anwendung in der klinischen Routine. Letztendlich wird dies zu kürzeren Untersuchungszeiten der Patienten und zuverlässigeren Diagnosen führen. KW - NMR-Bildgebung KW - Magnetische Resonanz KW - NMR-Tomographie KW - parallel imaging KW - non-Cartesian trajectories KW - Spiral imaging KW - variable density sampling Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-26893 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 -