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In this work, a model-based acceleration of parameter mapping (MAP) for the determination of the tissue parameter T1 using magnetic resonance imaging (MRI) is introduced. The iterative reconstruction uses prior knowledge about the relaxation behavior of the longitudinal magnetization after a suitable magnetization preparation to generate a series of fully sampled k-spaces from a strongly undersampled acquisition. A Fourier transform results in a spatially resolved time course of the longitudinal relaxation process, or equivalently, a spatially resolved map of the longitudinal relaxation time T1.
In its fastest implementation, the MAP algorithm enables the reconstruction of a T1 map from a radial gradient echo dataset acquired within only a few seconds after magnetization preparation, while the acquisition time of conventional T1 mapping techniques typically lies in the range of a few minutes. After validation of the MAP algorithm for two different types of magnetization preparation (saturation recovery & inversion recovery), the developed algorithm was applied in different areas of preclinical and clinical MRI and possible advantages and disadvantages were evaluated.
Mit dem hier vorgestellten Untersuchungs- und Auswertealgorithmus konnte die Myokardperfusion weitgehend automatisiert semiquantitativ und quantitativ bestimmt werden. Dafür wurden zunächst die Bilddaten segmentiert und in Signalintensitäts-Zeit-Kurven transferiert. Durch eine Basislinien- und Kontaminationskorrektur wurden Artefakte minimiert. Mit Anwendung des Parallel-Bildgebungs-Verfahrens Auto-SENSE konnte zusätzlich eine Erhöhung der Schichtanzahl erreicht werden. Durch die angewendete Basislinienkorrektur konnten Inhomogenitäten verringert werden, welche durch Verwendung einer Oberflächenspule methodenbedingt auftreten. Partialvolumeneffekte, die durch die Morphologie des Herzens insbesondere basis- und spitzennah auftraten, führten durch eine Mischung aus KM-Anflutung im Myokard und Kontamination aus dem Ventrikellumen zu einer Beeinflussung der Perfusionsergebnisse. Durch die Verwendung der vorgestellten Kontaminationskorrektur konnten diese Artefakte erheblich minimiert werden. Die so errechneten Perfusionswerte korrelierten gut mit den in der Literatur angegebenen Daten, welche sowohl in tierexperimentellen als auch Probanden- und auch Patientenstudien mit unterschiedlichen Modalitäten ermittelt wurden. Eine regionale Heterogenität konnte nicht signifikant nachgewiesen werden. Molekular-physiologische Untersuchungen legen zwar nahe, dass es diese Heterogenität gibt, die regionale Verteilung der Perfusion wird jedoch kontrovers und noch keinesfalls abschließend in der Literatur diskutiert. Durch Anwendung von Auto-SENSE konnte mit einer Erhöhung der Schichtanzahl bei gleichbleibender Schichtdicke das gesamte linksventrikuläre Myokard untersucht werden. Trotz verringertem SNR waren die Ergebnisse vergleichbar mit der konventionellen Turbo-FLASH-Technik. Ob das Potential der Parallelbildgebung für eine Abdeckung des gesamten Herzens oder für eine höhere Auflösung von 3-4 Schichten pro Untersuchungen genutzt werden soll, ist in der aktuellen Literatur noch Gegenstand der Diskussion. Die hochaufgelösten Untersuchungen scheinen jedoch derzeit vorteilhafter aufgrund geringerer Partialvolumeneffekte sowie der besseren Beurteilbarkeit einer subendokardialen Zone und eines transmuralen Perfusionsgradienten. Die MR-Perfusionsbildgebung ist ein aktives und rasch wachsendes Gebiet innerhalb der kardialen Bildgebung mit großem Entwicklungspotential. Durch Einbindung in ein umfassendes Herz-MR-Untersuchungsprotokoll (z.B. Morphologie, Kinetik, evtl. MR-Koronarangiographie) ist in einem Untersuchungsgang eine umfassende Diagnostik bei Patienten mit Verdacht auf KHK möglich.
This work deals with the acceleration of cardiovascular MRI for the assessment
of functional information in steady-state contrast and for viability assessment
during the inversion recovery of the magnetization. Two approaches
are introduced and discussed in detail. MOCO-MAP uses an exponential
model to recover dynamic image data, IR-CRISPI, with its low-rank plus
sparse reconstruction, is related to compressed sensing.
MOCO-MAP is a successor to model-based acceleration of parametermapping
(MAP) for the application in the myocardial region. To this end, it
was augmented with a motion correction (MOCO) step to allow exponential
fitting the signal of a still object in temporal direction. Iteratively, this
introduction of prior physical knowledge together with the enforcement of
consistency with the measured data can be used to reconstruct an image
series from distinctly shorter sampling time than the standard exam (< 3 s
opposed to about 10 s). Results show feasibility of the method as well as
detectability of delayed enhancement in the myocardium, but also significant
discrepancies when imaging cardiac function and artifacts caused already by
minor inaccuracy of the motion correction.
IR-CRISPI was developed from CRISPI, which is a real-time protocol
specifically designed for functional evaluation of image data in steady-state
contrast. With a reconstruction based on the separate calculation of low-rank
and sparse part, it employs a softer constraint than the strict exponential
model, which was possible due to sufficient temporal sampling density via
spiral acquisition. The low-rank plus sparse reconstruction is fit for the use on
dynamic and on inversion recovery data. Thus, motion correction is rendered
unnecessary with it.
IR-CRISPI was equipped with noise suppression via spatial wavelet filtering.
A study comprising 10 patients with cardiac disease show medical
applicability. A comparison with performed traditional reference exams offer
insight into diagnostic benefits. Especially regarding patients with difficulty
to hold their breath, the real-time manner of the IR-CRISPI acquisition provides
a valuable alternative and an increase in robustness.
In conclusion, especially with IR-CRISPI in free breathing, a major acceleration
of the cardiovascular MR exam could be realized. In an acquisition
of less than 100 s, it not only includes the information of two traditional
protocols (cine and LGE), which take up more than 9.6 min, but also allows
adjustment of TI in retrospect and yields lower artifact level with similar
image quality.
Das Ziel dieser Arbeit war es, Methoden und Techniken für die morphologische und funktionelle Bildgebung der menschlichen Lunge mittels Kernspintomographie bei Feldstärken von 0,2 Tesla und 1,5 Tesla zu entwickeln und zu optimieren. Bei 0,2 Tesla wurde mittels der gemessenen Relaxationszeiten T1 und T2* eine 2D und eine 3D FLASH Sequenz zur Untersuchung der Lungenmorphologie optimiert. Sauerstoffgestützte Messungen der Relaxationszeiten T1 und T2* sowie eine SpinLabeling Sequenz liefern funktionelle Informationen über den Sauerstofftransfer und die Perfusion der Lungen. Bei 1,5 Tesla wurde die Lungenperfusion mittels MR-Kontrastmittel mit einer 2D und einer 3D Sequenz unter Verwendung der Präbolus Technik quantifiziert. Zudem wurden zwei MR-Navigationstechniken entwickelt, die es ermöglichen Lungenuntersuchungen unter freier Atmung durchzuführen und aus den Daten artefaktfreie Bilder zu rekonstruieren. Diese Techniken können in verschiedenste Sequenzen für die Lungenbildgebung implementiert werden, ohne dass die Messzeit dadurch signifikant verlängert wird.
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.