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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.
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.
Zur Beurteilung der Lungenanatomie wurde das MT-STIR-Verfahren vorgestellt. Es wurde gezeigt, dass das MT-STIR-Verfahren das störende Signal des umgebenden Muskelgewebes effektiv unterdrückt und damit die Visualisierung des Lungenparenchyms verbessert. Im Vergleich zu konventionellen anatomischen 1H-MR-Verfahren wie IR- und MIR-Verfahren erhöht das MT-STIR-Verfahren das Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR) des Lungenparenchyms signifikant und vermeidet den Signalausfall des Lungenparenchyms aufgrund der pathologischen Verkürzung der Lungen-T1-Relaxationszeit auf ca. 900 ms wie bei Patienten mit Mukoviszidose (CF), so dass sowohl große Lungenperfusionsdefekte in Patienten mit CF als auch kleine ungefährliche Lungenentzündungen in „gesunden“ Probanden durch das MT-STIR-Verfahren gut dargestellt werden können. Für die indirekte, aber quantitative Beurteilung der Lungenventilation wurde die oben genannte schnelle quantitative Lungen-T1-Mapping-Technik während der Inhalation eines Atemgasgemisches mit verschiedenen O2-Konzentrationen (21%, 40%, 60%, 80% und 100%) eingesetzt. Dabei ist im Blut physikalisch gelöster Sauerstoff leicht paramagnetisch und dient als Blut-T1-verkürzendes MR-Kontrastmittel (KM). In der Lunge ist das Blut die Hauptquelle des freien Wassers, so dass Lungen-T1-Werte nach dem Zwei-Kompartimente-Schnellaustausch-Modell der Lungen-T1-Relaxationszeit durch den Blut-T1-Wert beeinflusst werden. Die zugehörige Theorie, ein O2-gestütztes Lungen-T1-Modell, wurde aus der Lungenphysiologie und den T1-Relaxationsmechanismen hergeleitet und zeigt, dass bei Probanden die Lungen-T1-Verkürzung von 21% O2 zu 100% O2 ca. 11% beträgt und die Beziehung zwischen dem Lungen-R1 (= 1/T1)-Wert und der inhalierten O2-Konzentration linear mit einer Steigung von 0,12 1/s und einem R1-Achsenabschnitt von 0,70 1/s ist. Die Steigung wurde im Rahmen dieser Doktorarbeit als oxygen transfer function (OTF) definiert und ist vom gasaustauschbestimmenden Ventilations-Perfusions- und Diffusions-Perfusions-Verhältnis abhängig, so dass sie praktisch ein Maß für den pulmonalen Gasaustausch darstellt. Experimentell wurde gezeigt, dass Lungen-T1-Werte bei 100% O2 um 10% kürzer als bei 21% O2 sind, was gut mit dem O2-gestützten Lungen-T1-Modell übereinstimmt. Weiterhin wurde die OTF dadurch bestimmt, dass die gemessenen Lungen-R1-Werte gegen die inhalierte O2-Konzentration aufgetragen wurden und eine Gerade an die Messpunkte angepasst wurde. Gesundes Lungenparenchym von Probanden und gut perfundiertes Lungenparenchym von Patienten mit CF zeigten OTF-Werte zwischen 0,10 und 0,14 1/s, R1-Achsenabschnitte zwischen 0,70 und 0,80 1/s und ausgezeichnete Korrelationskoeffizienten von annähernd 1,00, was mit dem O2-gestützten Lungen-T1-Modell übereinstimmt. Schlecht perfundiertes Lungenparenchym von Patienten mit CF zeigte eindeutig erniedrigte OTF-Werte, erhöhte R1-Achsenabschnitte und schlechte Korrelationskoeffizienten. Das O2-gestützte Lungen-T1-Mapping-Verfahren zeigt eine hohe Reproduzierbarkeit. Zur Beurteilung der Lungenperfusion wurde eine quantitative Perfusionsmapping-Technik mittels Protonen-Spin-Labeling, ohne Verwendung eines intravenösen Kontrastmittels wie Gadolinium (Gd)-DTPA, vorgestellt. Aus einer nicht-schichtselektiven (globalen) T1-Map und einer schichtselektiven T1-Map derselben Lungenschicht, die jeweils mit der oben genannten schnellen quantitativen Lungen-T1-Mapping-Technik akquiriert wurde, wurde eine Perfusionamap berechnet, wobei jedes Pixel in der Perfusionsmap eine Perfusionsrate in Einheiten von m/100g/min hat. Es wurde demonstriert, dass die hintere coronale Lungenschicht eine höhere Perfusionsrate als die vordere coronale Lungenschicht desselben Probanden hatte, als er in Rückenlage gemessen wurde, was den Gravitationseffekt auf die Lungenperfusion bestätigt. Die berechneten Perfusionsraten des gut perfundierten Lungenparenchyms von Probanden und von Patienten mit CF lagen zwischen 400 und 600 m/100g/min, die gut mit dem Literaturwert übereinstimmen. Die berechneten Perfusionsraten des schlecht perfundierten Lungenparenchyms von Patienten mit CF waren niedriger als 200 m/100g/min. Die Spin-Labeling-Technik zeigte eine hohe Reproduzierbarkeit und niedrige relative Fehler der berechneten Perfusionsraten.
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.
Die vorliegende Dissertation befasst sich mit der Entwicklung und Anwendung von Schnellbild-Verfahren der Magnetresonanztomografie (MRT), die auf der Messung stimulierter Echosignale beruhen. Die schnellen STEAM (STEAM = stimulated echo acquisition mode) MRT-Technik leidet im Gegensatz zu alternativen Messtechniken auch bei hohen Magnetfeldstärken nicht unter Bildverzerrungen und Begrenzungen durch eine hohe Hochfrequenzbelastung. Da sie jedoch Bilder geringerer Signalintensität liefert, bestand das Primärziel dieser Arbeit in einer Verbesserung des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses, um die Vorteile für die Herzbildgebung und die diffusionsgewichtete MRT des Gehirns besser nutzen zu können (Anwendungen am Menschen bei einer Feldstärke von 3 Tesla). Durch eine Kombination verschiedener physikalischer (Messtechnik, Ortskodierung, Unterabtastung) und mathematischer Maßnahmen (Bildrekonstruktion) konnte in dieser Arbeit eine erhebliche Signalsteigerung bei gleichzeitiger Verkürzung des Messzeit von Einzelbildern erreicht werden. Die Ergebnisse der STEAM-MRT am Herzen zeigen Schnittbilder des Herzmuskels ohne den störenden Einfluss der Signale des Blutes. Die diffusionsgewichtete MRT des Gehirns lieferte ohne Suszeptibilitätsartefakte eine verzerrungsfreie Kartierung des Diffusionstensors und – daraus abgeleitet – eine anatomisch korrekte, dreidimensionale Rekonstruktion von Nervenfaserbahnen etwa des Cingulums.
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.
Die Aufgabenstellung dieser Arbeit bestand in der Entwicklung und Umsetzung von Verfahren, mit denen die Durchblutung des menschlichen Herzmuskels quantitativ bestimmt werden kann. Im Rahmen dieser Arbeit wurden dazu zwei Ansätze verfolgt, das kontrastmittelfreie Spin-Labeling Verfahren und die kontrastmittelgestützte First-Pass Messung
Der Hauptteil der vorliegenden Arbeit befasste sich mit der Anwendung und der Entwicklung von neuen Methoden der spektroskopischen NMR-Bildgebung zur nicht-invasiven metabolischen Charakterisierung von Xenograft-Tumormodellen bei 17,6 T. In einem weiteren Abschnitt wurden verschiedene etablierte Methoden der lokalisierten NMR-Spektroskopie und der spektroskopischen Bildgebung genutzt, um den Metabolismus von Hülsenfrüchten (Pisum sativum) am Hochfeld zu untersuchen. Im experimentellen Teil der Arbeit wurde der selektive Mehrquantenfilter Sel-MQC zur Laktatbestimmung in neun verschiedenen Xenograft-Tumormodellen verwendet. Diese Werte wurden mit Ergebnissen aus der Biolumineszenz und mit der Tumorkontrolldosis 50 (TCD50) der Tumorlinien korreliert. Der Sel-MQC-Editierungsfilter stellte sich als äußerst robuste Methode heraus das Laktat im NMR-Spektrum eindeutig von koresonanten Lipiden des Unterhautfettgewebes bzw. von tumoreigenen Lipiden zu trennen. Der Vergleich mit dem durch die Biolumineszenz bestimmten Laktat zeigte durchweg niedrigere Werte in den NMR-Messungen. Der Hauptgrund für diesen Unterschied besteht wahrscheinlich darin, dass mit der NMR-Methode nur das freie Laktat bestimmt werden kann, wohingegen die Biolumineszenz das gesamte Laktat erfasst. Das mit der NMR detektierbare freie Laktat zeigte allerdings eine mäßige Korrelation zur TCD50 (R = 0,46), wodurch dieser Parameter nur als bedingt prognostisch wertvoll für die Strahlentherapie von Tumoren angesehen werden kann. Der Informationsgehalt pro Messzeit und damit die Effizienz der Standard-Sel-MQC-Editierungssequenz konnte durch verschiedene methodische Erweiterungen gesteigert werden. Eine zusätzliche spektral selektive Wasserunterdrückung und ein weiteres Aufnahmefenster ermöglichte neben der Messung des Laktatsignals die Akquisition sämtlicher Resonanzen des 1H-Spektrums mit einer kurzen Echozeit. Somit konnten zusätzlich das Gesamtcholin und die Methyl- und Metylengruppen der Lipide aufgenommen werden. Neben dem Laktat erwies sich das Verhältnis von Lipid-Methylensignal zu Gesamtcholin (L1/tCho) als aussagekräftigster Parameter, um zwei untersuchte Xenograft-Tumormodelle zu unter-scheiden. Die spektroskopische Sel-MQC-Bildgebungssequenz, deren k-Raumantastung in der Regel mit reiner Phasenkodierung durchgeführt wird, konnte durch eine Verwendung eines Lesegradienten beschleunigt werden. Die bei dem Sel-MQC-Filter auftretenden typischen Artefakte im Bereich der Wasserresonanz sind durch zwei Aufnahmen nach dem Dixon-Prinzip und einem anschließenden Additionsverfahren unterdrückbar. Bei einer ausreichenden Aufnahmezeit, die abhängig vom T2* der zu editierenden Resonanz ist, kann mit der Methode eine nahezu ähnlich hohe Sensitivität wie mit dem rein phasenkodierten Experiment erreicht werden. Eine in die Sequenz eingefügte frequenzselektive Refokussierung der Laktat-CH3-Gruppe ermöglichte die Aufnahme mehrerer Laktatechos ohne eine Phasenmodulation durch die J-Kopplung im Signal zu erhalten. Die nach einer Anregung erhaltenen Echos können zur weiteren Beschleunigung der Sequenz oder zur Bestimmung der apparenten transversalen Relaxationszeit des editieren Metaboliten verwendet werden. Das Grundprinzip des Sel-MQC-Filters konnte in einem umgekehrten Verfahren dazu verwendet werden mobile Lipide im Tumor ohne das koresonante Laktatsignal zu detektieren, um damit die Lipiddetektion zu spezifizieren. Da zur Unterdrückung des Metabolitensignals nur die J-Kopplung ausgenutzt wird, müssen weder Relaxationszeiten noch Diffusionskoeffizienten für die Editierung bekannt sein. Die Aufnahme des Lipidsignals wird dabei in einer Präparation erreicht, was die Sequenz robust gegenüber Bewegungsartefakten macht. Die Methode kann beispielsweise mit Diffusionsgradienten kombiniert werden, um den apparenten Diffusionskoeffizienten mobiler Lipide im Tumorgewebe zu bestimmen. Das hohe Magnetfeld von 17,6 T und damit die vergrößerte chemische Verschiebung eigneten sich insbesonders dazu spektroskopische Messungen an Pflanzensystemen durchzuführen. Im letzten Teil der Arbeit wurden unterschiedliche lokalisierte 1D-, 2D-NMR-Methoden und die spektroskopische Bildgebung verwendet, um den Wildtyp und eine Mutantenform des Pisum sativum nicht-invasiv metabolisch zu untersuchen. Die mit der NMR bestimmten Metabolitenkonzentrationen im Endosperm des Pisum sativum korrelierten mit Resultaten aus biochemischen Auswertungen. Weiterhin konnten mit den NMR-Methoden auch Ergebnisse gewonnen werden, die mit biochemischen und histologischen Verfahren nicht erreicht werden können. Die Untersuchung von Pflanzen – oder wie hier von Pflanzensamen – mit spektroskopischen NMR-Methoden bieten zusätzliche und für bestimmte Fragestellungen auch einzigartige Ansätze deren Metabolismus in vivo zu untersuchen.
Entwicklung und Optimierung von Bildgebungssequenzen für die 1H-Magnetresonanztomographie der Lunge
(2007)
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