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Sonstige beteiligte Institutionen
Für die Verwendung von zellbasierten Therapeutika ist vor allem die korrekt Identifikation
sowohl vom Ausgangsmaterial wie auch dem produziertem Material von
zentraler Wichtigkeit. In dieser Arbeit wurde eine Methodik entwickelt, welche eine
nicht-invasive Klassifizierung von Zellen und zellulärer Entwicklung aufgrund ihrer
zweidimensionalen Magnetresonanz-Korrelationsspektren ermöglichte.
Hierzu wurde ein mobiler MR-Scanner mit einer Feldstärke von 0.5T und einem Isozentrum
von 1 cm3 verwendet. Aufgrund der kompakten und leichten Bauweise war
es möglich, das System in normalen Zellkulturlaboren zu verwenden. Von den Proben
wurde ein zweidimensionales T1/T2 -Korrelationsspektrum aufgenommen, anhand
dessen die Zellen klassifiziert werden sollten. Mithilfe von Agarose-Dotagraf® -Zell-
Phantomen konnte die Stabilität und Reproduzierbarkeit des Messsystems und der
verwendeten Sequenz validiert werden.
Aufgrund der unter Umständen recht langen Messzeiten der MR-Technologie war
auch die Handhabung und Kultur der Zellproben während des Messprozesses von
großer Bedeutung. Um hierfür den Durchsatz an Proben zu erhöhen, wurde eine kostengünstige
und ebenfalls mobile Robotikanlage entwickelt. Diese basierte auf dem
kommerziell erhältlichen Roboterarm Braccio, welcher durch einen Arduino Mega
Mikrocontroller gesteuert wurde. Mit bis zu 24 Proben pro Tag konnte durch die
Automatisierung der Durchsatz an Proben um den Faktor 3 – 4 gesteigert werden.
Durch den entwickelten Prozess war es möglich, eine umfangreiche Datenbank –
bestehend aus 362 unabhängigen Messungen (biologische Replikate) – aufzubauen.
Die Datenbank enthielt Messungen von zehn unterschiedlichen Zelllinien. Zusätzlich
wurden T1/T2 -Korrelationsspektren von mesenchymalen Stromazellen (MSCs)
vor und nach deren Differenzierung zu Adipocyten aufgenommen, um ihre zelluläre
Entwicklung nicht-invasiv charakterisieren zu können.
Die aufgenommenen Daten wurden mithilfe einer geeigneten Support Vector Machine
wie auch angepassten künstlichen neuronalen Netzwerken klassifiziert. Mithilfe
dieser Methoden konnten die Zelllinien und MSCs anhand ihrer aufgenommenen
Korrelationsspektren mit einer Genauigkeit von bis zu 98% klassifiziert werden.
Diese hohe Treffsicherheit legte den Schluss nahe, dass die Kombination aus nichtinvasiver,
zweidimensionaler T1/T2 -MR-Relaxometrie und der Verwendung von geeigneten
Methoden des machine learning und der künstlichen Intelligenz eine effiziente
Methodik für die nicht-invasive Klassifizierung von Zellen sowie zellulärer
Entwicklung darstellt.
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.
Die Letalität des Myokardinfarktes ist in Deutschland rückläufig, die Bedeutung von Folgeerkrankungen des Myokardinfarktes nimmt daher zu. Durch pathologische Umbauprozesse (Remodeling) nach Myokardinfarkten kann die Mechanik des linken Ventrikels beeinträchtigt werden, sodass eine ischämische Kardiomyopathie entsteht. Im Rahmen dieser Arbeit wurde der Einfluss von Myokardinfarkten auf die Wandbewegungsgeschwindigkeit des linken Ventrikels mittels Tissue Phase Mapping untersucht. Tissue Phase Mapping ist eine MRT-basierte Untersuchungstechnik, welche die Wandbewegung des linken Ventrikels als Gewebegeschwindigkeit mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung in drei Dimensionen quantifiziert. Bisher durchgeführte Tissue Phase Mapping-Studien bei Infarktpatienten werden in ihrer Aussagekraft durch eine veraltete Sequenztechnik und ein heterogenes Patientenkollektiv limitiert. In dieser Arbeit wurden daher selektiv Patienten mit stattgehabtem Vorderwandinfarkt mit einem bisher unveröffentlichten aktuellen Tissue Phase Mapping-Protokoll untersucht und mit einer Kontrollgruppe verglichen. Hierbei wurden statistisch signifikante pathologische Veränderungen der lokalen myokardialen Rotation und der diastolischen Expansion in radialer Richtung in postischämisch vernarbten Segmenten identifiziert. Aus anderen MRT-basierten Messmethoden (unter anderem Strain-Encoded Magnetic Resonance und Displacement Encoding With Stimulated Echos) ist bereits bekannt, dass die Rotationsbewegung in postischämisch vernarbten Segmenten pathologisch verändert ist. In dieser Arbeit wurde jedoch erstmals eine Reduktion und zum Teil eine Umkehr der lokalen myokardialen Rotation in vernarbten Segmenten mittels Tissue Phase Mapping nachgewiesen. Limitationen dieser Arbeit sind insbesondere die hohe Messzeit und die Anfälligkeit der Untersuchungstechnik für Bewegungsartefakte. Zudem konnten in anderen Studien Veränderungen der linksventrikulären Mechanik in vernarbten Segmenten mittels Strain-Parametern mit höherer Sensitivität erfasst werden. Nichtsdestotrotz könnten Weiterentwicklungen des Tissue Phase Mappings in Zukunft dazu beitragen, die linksventrikuläre Mechanik im Rahmen des Remodelings besser zu verstehen und die ischämische Kardiomyopathie früher zu diagnostizieren.
Cardiovascular disease is one of the leading causes of death worldwide and, so far, echocardiography, nuclear cardiology, and catheterization are the gold standard techniques used for its detection. Cardiac magnetic resonance (CMR) can replace the invasive imaging modalities and provide a "one-stop shop" characterization of the cardiovascular system by measuring myocardial tissue structure, function and perfusion of the heart, as well as anatomy of and flow in the coronary arteries. In contrast to standard clinical magnetic resonance imaging (MRI) scanners, which are often operated at a field strength of 1.5 or 3 Tesla (T), a higher resolution and subsequent cardiac parameter quantification could potentially be achieved at ultra-high field, i.e., 7 T and above.
Unique insights into the pathophysiology of the heart are expected from ultra-high field MRI, which offers enhanced image quality in combination with novel contrast mechanisms, but suffers from spatio-temporal B0 magnetic field variations. Due to the resulting spatial misregistration and intra-voxel dephasing, these B0-field inhomogeneities generate a variety of undesired image artifacts, e.g., artificial image deformation. The resulting macroscopic field gradients lead to signal loss, because the effective transverse relaxation time T2* is shortened. This affects the accuracy of T2* measurements, which are essential for myocardial tissue characterization. When steady state free precession-based pulse sequences are employed for image acquisition, certain off-resonance frequencies cause signal voids. These banding artifacts complicate the proper marking of the myocardium and, subsequently, systematic errors in cardiac function measurements are inevitable. Clinical MR scanners are equipped with basic shim systems to correct for occurring B0-field inhomogeneities and resulting image artifacts, however, these are not sufficient for the advanced measurement techniques employed for ultra-high field MRI of the heart.
Therefore, this work focused on the development of advanced B0 shimming strategies for CMR imaging applications to correct the spatio-temporal B0 field variations present in the human heart at 7 T. A novel cardiac phase-specific shimming (CPSS) technique was set up, which featured a triggered B0 map acquisition, anatomy-matched selection of the shim-region-of-interest (SROI), and calibration-based B0 field modeling. The influence of technical limitations on the overall spherical harmonics (SH) shim was analyzed. Moreover, benefits as well as pitfalls of dynamic shimming were debated in this study. An advanced B0 shimming strategy was set up and applied in vivo, which was the first implementation of a heart-specific shimming approach in human UHF MRI at the time.
The spatial B0-field patterns which were measured in the heart throughout this study contained localized spots of strong inhomogeneities. They fluctuated over the cardiac cycle in both size and strength, and were ideally addressed using anatomy-matched SROIs. Creating a correcting magnetic field with one shim coil, however, generated eddy currents in the surrounding conducting structures and a resulting additional, unintended magnetic field. Taking these shim-to-shim interactions into account via calibration, it was demonstrated for the first time that the non-standard 3rd-order SH terms enhanced B0-field homogeneity in the human heart. However, they were attended by challenges for the shim system hardware employed in the presented work, which was indicated by the currents required to generate the optimal 3rd-order SH terms exceeding the dynamic range of the corresponding shim coils. To facilitate dynamic shimming updated over the cardiac cycle for cine imaging, the benefit of adjusting the oscillating CPSS currents was found to be vital. The first in vivo application of the novel advanced B0 shimming strategy mostly matched the simulations.
The presented technical developments are a basic requirement to quantitative and functional CMR imaging of the human heart at 7 T. They pave the way for numerous clinical studies about cardiac diseases, and continuative research on dedicated cardiac B0 shimming, e.g., adapted passive shimming and multi-coil technologies.