TY - THES A1 - Kleineisel, Jonas T1 - Variational networks in magnetic resonance imaging - Application to spiral cardiac MRI and investigations on image quality T1 - Variational Networks in der Magnetresonanztomographie - Anwendung auf spirale Herzbildgebung und Untersuchungen zur Bildqualität N2 - Acceleration is a central aim of clinical and technical research in magnetic resonance imaging (MRI) today, with the potential to increase robustness, accessibility and patient comfort, reduce cost, and enable entirely new kinds of examinations. A key component in this endeavor is image reconstruction, as most modern approaches build on advanced signal and image processing. Here, deep learning (DL)-based methods have recently shown considerable potential, with numerous publications demonstrating benefits for MRI reconstruction. However, these methods often come at the cost of an increased risk for subtle yet critical errors. Therefore, the aim of this thesis is to advance DL-based MRI reconstruction, while ensuring high quality and fidelity with measured data. A network architecture specifically suited for this purpose is the variational network (VN). To investigate the benefits these can bring to non-Cartesian cardiac imaging, the first part presents an application of VNs, which were specifically adapted to the reconstruction of accelerated spiral acquisitions. The proposed method is compared to a segmented exam, a U-Net and a compressed sensing (CS) model using qualitative and quantitative measures. While the U-Net performed poorly, the VN as well as the CS reconstruction showed good output quality. In functional cardiac imaging, the proposed real-time method with VN reconstruction substantially accelerates examinations over the gold-standard, from over 10 to just 1 minute. Clinical parameters agreed on average. Generally in MRI reconstruction, the assessment of image quality is complex, in particular for modern non-linear methods. Therefore, advanced techniques for precise evaluation of quality were subsequently demonstrated. With two distinct methods, resolution and amplification or suppression of noise are quantified locally in each pixel of a reconstruction. Using these, local maps of resolution and noise in parallel imaging (GRAPPA), CS, U-Net and VN reconstructions were determined for MR images of the brain. In the tested images, GRAPPA delivers uniform and ideal resolution, but amplifies noise noticeably. The other methods adapt their behavior to image structure, where different levels of local blurring were observed at edges compared to homogeneous areas, and noise was suppressed except at edges. Overall, VNs were found to combine a number of advantageous properties, including a good trade-off between resolution and noise, fast reconstruction times, and high overall image quality and fidelity of the produced output. Therefore, this network architecture seems highly promising for MRI reconstruction. N2 - Eine Beschleunigung des Bildgebungsprozesses ist heute ein wichtiges Ziel von klinischer und technischer Forschung in der Magnetresonanztomographie (MRT). Dadurch könnten Robustheit, Verfügbarkeit und Patientenkomfort erhöht, Kosten gesenkt und ganz neue Arten von Untersuchungen möglich gemacht werden. Da sich die meisten modernen Ansätze hierfür auf eine fortgeschrittene Signal- und Bildverarbeitung stützen, ist die Bildrekonstruktion ein zentraler Baustein. In diesem Bereich haben Deep Learning (DL)-basierte Methoden in der jüngeren Vergangenheit bemerkenswertes Potenzial gezeigt und eine Vielzahl an Publikationen konnte deren Nutzen in der MRT-Rekonstruktion feststellen. Allerdings besteht dabei das Risiko von subtilen und doch kritischen Fehlern. Daher ist das Ziel dieser Arbeit, die DL-basierte MRT-Rekonstruktion weiterzuentwickeln, während gleichzeitig hohe Bildqualität und Treue der erzeugten Bilder mit den gemessenen Daten gewährleistet wird. Eine Netzwerkarchitektur, die dafür besonders geeignet ist, ist das Variational Network (VN). Um den Nutzen dieser Netzwerke für nicht-kartesische Herzbildgebung zu untersuchen, beschreibt der erste Teil dieser Arbeit eine Anwendung von VNs, welche spezifisch für die Rekonstruktion von beschleunigten Akquisitionen mit spiralen Auslesetrajektorien angepasst wurden. Die vorgeschlagene Methode wird mit einer segmentierten Rekonstruktion, einem U-Net, und einem Compressed Sensing (CS)-Modell anhand von qualitativen und quantitativen Metriken verglichen. Während das U-Net schlecht abschneidet, zeigen die VN- und CS-Methoden eine gute Bildqualität. In der funktionalen Herzbildgebung beschleunigt die vorgeschlagene Echtzeit-Methode mit VN-Rekonstruktion die Aufnahme gegenüber dem Goldstandard wesentlich, von etwa zehn zu nur einer Minute. Klinische Parameter stimmen im Mittel überein. Die Bewertung von Bildqualität in der MRT-Rekonstruktion ist im Allgemeinen komplex, vor allem für moderne, nichtlineare Methoden. Daher wurden anschließend forgeschrittene Techniken zur präsizen Analyse von Bildqualität demonstriert. Mit zwei separaten Methoden wurde einerseits die Auflösung und andererseits die Verstärkung oder Unterdrückung von Rauschen in jedem Pixel eines untersuchten Bildes lokal quantifiziert. Damit wurden lokale Karten von Auflösung und Rauschen in Rekonstruktionen durch Parallele Bildgebung (GRAPPA), CS, U-Net und VN für MR-Aufnahmen des Gehirns berechnet. In den untersuchten Bildern zeigte GRAPPA gleichmäßig eine ideale Auflösung, aber merkliche Rauschverstärkung. Die anderen Methoden verhalten sich lokal unterschiedlich je nach Struktur des untersuchten Bildes. Die gemessene lokale Unschärfe unterschied sich an den Kanten gegenüber homogenen Bildbereichen, und Rauschen wurde überall außer an Kanten unterdrückt. Insgesamt wurde für VNs eine Kombination von verschiedenen günstigen Eigenschaften festgestellt, unter anderem ein guter Kompromiss zwischen Auflösung und Rauschen, schnelle Laufzeit, und hohe Qualität und Datentreue der erzeugten Bilder. Daher erscheint diese Netzwerkarchitektur als ein äußerst vielversprechender Ansatz für MRT-Rekonstruktion. KW - Kernspintomografie KW - Convolutional Neural Network KW - Maschinelles Lernen KW - Bildgebendes Verfahren KW - magnetic resonance imaging KW - convolutional neural network KW - variational network KW - cardiac imaging KW - machine learning KW - local point-spread function KW - resolution KW - g-factor Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-347370 ER - TY - JOUR A1 - Guggenberger, Konstanze Viktoria A1 - Torre, Giulia Dalla A1 - Ludwig, Ute A1 - Vogel, Patrick A1 - Weng, Andreas Max A1 - Vogt, Marius Lothar A1 - Fröhlich, Matthias A1 - Schmalzing, Marc A1 - Raithel, Esther A1 - Forman, Christoph A1 - Urbach, Horst A1 - Meckel, Stephan A1 - Bley, Thorsten Alexander T1 - Vasa vasorum of proximal cerebral arteries after dural crossing - potential imaging confounder in diagnosing intracranial vasculitis in elderly subjects on black-blood MRI JF - European Radiology N2 - Objectives Vessel wall enhancement (VWE) may be commonly seen on MRI images of asymptomatic subjects. This study aimed to characterize the VWE of the proximal internal carotid (ICA) and vertebral arteries (VA) in a non-vasculitic elderly patient cohort. Methods Cranial MRI scans at 3 Tesla were performed in 43 patients (aged ≥ 50 years) with known malignancy for exclusion of cerebral metastases. For vessel wall imaging (VWI), a high-resolution compressed-sensing black-blood 3D T1-weighted fast (turbo) spin echo sequence (T1 CS-SPACE prototype) was applied post gadolinium with an isotropic resolution of 0.55 mm. Bilateral proximal intradural ICA and VA segments were evaluated for presence, morphology, and longitudinal extension of VWE. Results Concentric VWE of the proximal intradural ICA was found in 13 (30%) patients, and of the proximal intradural VA in 39 (91%) patients. Mean longitudinal extension of VWE after dural entry was 13 mm in the VA and 2 mm in the ICA. In 14 of 39 patients (36%) with proximal intradural VWE, morphology of VWE was suggestive of the mere presence of vasa vasorum. In 25 patients (64 %), morphology indicated atherosclerotic lesions in addition to vasa vasorum. Conclusions Vasa vasorum may account for concentric VWE within the proximal 2 mm of the ICA and 13 mm of the VA after dural entry in elderly subjects. Concentric VWE in these locations should not be confused with large artery vasculitis. Distal to these segments, VWE may be more likely related to pathologic conditions such as vasculitis. KW - vertebral artery KW - magnetic resonance imaging KW - vasa vasorum KW - large artery vasculitis KW - Atherosclerosis, intracranial arteries Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-266524 SN - 1432-1084 VL - 32 IS - 2 ER -