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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf die Kernspintomographie
(Synonym: Magnetresonanztomographie – MRT) wie sie in der Medizin
zur Untersuchung von Patienten Anwendung findet. Dabei bezieht sich
die vorliegende Erfindung insbesondere auf ein Kernspintomographiegerät sowie
ein Verfahren zum Betreiben eines solchen, bei dem eine sogenannte „teilweise
parallele Akquisition" (engl.:
Partially Parallel Acquisition – PPA)
verwendet wird.
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Die
MRT basiert auf dem physikalischen Phänomen der Kernspinresonanz
und wird als bildgebendes Verfahren seit über 15 Jahren in der Medizin
und in der Biophysik erfolgreich eingesetzt. Bei dieser Untersuchungsmethode
wird das Objekt einem starken, konstantem Magnetfeld ausgesetzt.
Dadurch richten sich die Kernspins der Atome in dem Objekt, welche
vorher regellos orientiert waren, aus. Hochfrequenzwellen können nun
diese „geordneten" Kernspins zu einer
bestimmten Schwingung anregen. Diese Schwingung erzeugt in der MRT
das eigentliche Messsignal, welches mittels geeigneter Empfangsspulen
aufgenommen wird. Durch den Einsatz inhomogener Magnetfelder, erzeugt
durch Gradientenspulen, kann dabei das Messobjekt in alle drei Raumrichtungen
räumlich
kodiert werden. Das Verfahren erlaubt eine freie Wahl der abzubildenden Schicht,
wodurch Schnittbilder des menschlichen Körpers in alle Richtungen aufgenommen
werden können. Die
MRT als Schnittbildverfahren in der medizinischen Diagnostik, zeichnet
sich in erster Linie als „nicht-invasive" Untersuchungsmethode
durch ein vielseitiges Kontrastvermögen aus. Aufgrund der hervorragenden
Darstellbarkeit des Weichgewebes hat sich die MRT zu einem der Röntgen-Computertomographie
(CT) vielfach überlegenen
Verfahren entwickelt. Die MRT basiert heute auf der Anwendung von
Spinecho- und Gradientenecho-Sequenzen, die bei Messzeiten in der
Größenordnung
von Minuten eine exzellente Bildqualität ermöglichen.
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Die
ständige
technische Weiterentwicklung der Komponenten von MRT-Geräten, und
die Einführung schneller
Bildgebungssequenzen eröffnete
der MRT immer mehr Einsatzgebiete in der Medizin. Echtzeitbildgebung
zur Unterstützung
der minimalinvasiven Chirurgie, funktionelle Bildgebung in der Neurologie
und Perfussionsmessung in der Kardiologie sind nur einige wenige
Beispiele. Trotz der technischen Fortschritte beim Bau von MRT-Geräten, bleibt
die Aufnahmezeit eines MRT-Bildes der limitierende Faktor für viele
Anwendungen der MRT in der medizinischen Diagnostik. Einer weiteren
Steigerung der Leistung von MRT-Geräten ist aus
technischer Sicht (Machbarkeit) und aus Gründen des Patientenschutzes
(Stimulation und Gewebeerwärmung)
eine Grenze gesetzt. In den letzten Jahren wurden deshalb vielfältige Bemühungen unternommen, neue
Ansätze
zu entwickeln und zu etablieren um weitere Bildmesszeitverkürzungen
zu erzielen.
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Ein
Ansatz die Akquisitionszeit zu verkürzen besteht darin, die Menge
der aufzunehmenden Bilddaten zu verringern. Um ein vollständiges Bild
aus solch einem reduzierten Datensatz zu erhalten, müssen entweder die
fehlenden Daten mit geeigneten Algorithmen rekonstruiert werden
oder das fehlerhafte Bild aus den reduzierten Daten muss korrigiert
werden. Die Aufnahme der Daten in der MRT geschieht im sogenannten
k-Raum (Synonym: Frequenzraum). Das MRT-Bild im sogenannten Bildraum,
ist mittels Fouriertransformation mit den MRT-Daten im k-Raum verknüpft. Die
Ortskodierung des Objektes, welche den k-Raum aufspannt, geschieht mittels
Gradienten in alle drei Raumrichtungen. Man unterscheidet dabei
die Schichtselektion (legt eine Aufnahmeschicht im Objekt fest, üblicherweise
die z-Achse), die Frequenzkodierung (legt eine Richtung in der Schicht
fest, üblicherweise
die x-Achse) und die Phasenkodierung (bestimmt die zweite Dimension
innerhalb der Schicht, üblicherweise
die y-Achse). Ohne Beschränkung
der Allgemeinheit, wird im weiteren Verlauf ein kartesischer k-Raum
angenommen, der zeilenweise abgetastet wird. Die Daten einer einzelnen
k-Raumzeile werden beim Auslesen mittels eines Gradienten frequenzkodiert.
Jede Zeile im k-Raum hat den Abstand Δky, der
durch einen Phasenkodierschritt erzeugt wird. Da die Phasenkodierung
im Vergleich zu den anderen Ortskodierungen viel Zeit in Anspruch
nimmt, basieren die meisten Verfahren zur Verkürzung der Bildmesszeit auf einer
Verringerung der Anzahl an zeitaufwendigen Phasenkodierschritten.
Alle Methoden der sogenannten „teilweise
parallelen Akquisition",
im weiteren Verlauf mit PPA (engl.: Partially Parallel Acquisition)
abgekürzt, basieren
auf obigem Ansatz.
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Der
Grundgedanke bei der PPA-Bildgebung ist, dass die k-Raumdaten nicht
von einer Einzelspule, sondern von einer z.B. linearen Anordnung
von Komponentenspulen, einem Spulenarray, aufgenommen werden. Jede
der räumlich
unabhängigen
Spulen des Arrays trägt
gewisse räumliche
Informationen, welche genutzt werden um über eine Kombination der simultan
akquirierten Spulendaten eine vollständige Ortskodierung zu erreichen.
Das bedeutet, dass aus einer einzigen aufgenommenen k-Raumzeile
mehrere ausgelassene im k-Raum verschobene Zeilen bestimmt werden
können.
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Die
PPA-Methoden verwenden also räumliche
Information, die in den Komponenten einer Spulenanordnung enthalten
sind, um partiell die zeitaufwendige Phasenkodierung, die normalerweise
unter Verwendung eines Phasengradienten erzeugt wird, zu ersetzen.
Dadurch wird die Bildmesszeit, entsprechend dem Verhältnis von
Anzahl der Zeilen des reduzierten Datensatz zu Anzahl der Zeilen
des konventionell (also vollständigen)
Datensatz, reduziert. In einer typischen PPA-Akquisition wird im
Vergleich zu der herkömmlichen Akquisition
nur ein Bruchteil (1/2, 1/3, 1/4, etc.) der Phasenkodierzeiten akquiriert.
Eine spezielle Rekonstruktion wird dann auf die Daten angewandt,
um die fehlenden k-Raumzeilen zu rekonstruieren und damit das volle Field-of-View
(FOV) -Bild in einem Bruchteil der Zeit zu erhalten.
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Während verschiedene
dieser PPA-Techniken (SMASH, SENSE, GSMASH, die im folgenden kurz
beschrieben werden) auf vielen Gebieten der MRT erfolgreich eingesetzt
worden sind – am
meisten zu beachten ist dabei SMASH und SENSE – besteht der größte Nachteil
dieser Methoden darin, dass die komplexe Sensitivität jeder
einzelnen Komponentenspule exakt bekannt sein muss. In der Praxis
ist dies häufig
problematisch, da aufgrund von Störungen durch Rauschen und – wichtiger
noch – durch
Spindichte-Schwankungen im Gewebe die experimentelle Bestimmung
der Spulensensitivitäten
stark verfälscht
wird und so zu fehlerbehafteten Rekonstruktionen führt. Speziell
diese Problematik schränkt
eine weitverbreitete klinische Anwendung von PPA-Methoden noch ein.
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Zunächst soll
im folgenden das 1997 von Sodickson erfundene Verfahren SMASH beschrieben
werden (D.K.SODICKSON, W.J.MANNING, Simultaneous Acquisition of
Spatial Harmonics (SMASH): Fast Imaging with Radiofrequency Coil
Arrays, Magn. Reson. Med. 38:591–603 (1997)). SMASH steht für „SiMultaneous
Acquisition of Spatial Harmonics".
Es handelt sich hierbei wie oben erwähnt um ein PPA-Verfahren. Dabei werden
von räumlich
getrennten und unabhängigen
Spulen, welche in Phasenkodierrichtung angeordnet sind, simultan
Daten akquiriert. Durch Linearkombination dieser Spulendaten wird
eine räumliche
Modulation des Signals erzielt, die in herkömmlichen Verfahren durch das
Schalten eines Phasenkodiergradienten erreicht wird, wodurch zeitaufwendige
Phasenkodierschritte eingespart werden. Es wird also nur ein reduzierter k-Raum
aufgenommen, die Aufnahmezeit verkürzt sich entsprechend der Reduktion
dieses k-Raums. Die fehlenden Daten werden dann über geeignete Linearkombinationen
der Spulendatensätze
erst nach der eigentlichen Datenakquisition rekonstruiert.
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Sodickson
et al. zeigte also, dass eine Zeile des k-Raums unter Verwendung
von Linearkombinationen der Signale, die von einer Anordnung von
Spulen gemäß der SMASH-Technik akquiriert
worden sind, rekonstruiert werden können, wann immer gilt
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Bei
der Größe C0 handelt es sich um eine phasenkorrigierte
Summe der einzelnen Spulensensitivitäten, im idealisierten Fall
wäre dies
konstant gleich eins über
den gesamten Bereich. Der Exponentialterm beschreibt eine sinusförmige Modulation
des Real- und des Imaginärteils.
Die Anzahl an Schwingungen dieser Modulation über das FOV wird durch die
Zahl m festgelegt. Für
m = 0,1,2,.. spricht man in diesem Zusammenhang von den räumlichen
Harmonischen nullter, erster, zweiter,.. Ordnung der Spulensensitivitäten.
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Bei
der Größe C
l(y) handelt es sich um die Spulensensitivität der Spule
l einer Gesamtheit von L Spulen. Des weiteren sind n (m) / l SMASH-Wichtungsfaktoren
die für
die Linearkombination der Spulensensitivitäten benötigt werden, um räumliche
Harmonische der Ordnung m zu erzeugen. Die Spulensensitivitätsprofile
C
l(y) werden normalerweise durch eine separate
Aufnahme unter Verwendung einer Protonendichte-gewichteten Flash-
oder ähnlichen
Sequenz bestimmt. Sind die Spulensensitivitäten bekannt, können rein
mathematisch damit die räumlichen
Harmonischen berechnet werden. Damit verbleiben als einzig unbekannte
Größe in Gleichung
(1) nur noch die Wichtungsfaktoren n (m) / l. Die Bestimmung dieser Koeffizienten
wird so durchgeführt, dass
die Spulensensitivitätsprofile
an die Profile der räumlichen
Harmonischen gefittet werden. Mit Hilfe dieser Spulenwichtungsfaktoren
können
nun verschiedene Zeilen aus nur einer einzigen akquirierten Zeile
rekonstruiert werden, dies ist gegeben durch
p(y) bezeichnet
dabei die Spindichte des letztendlich zu rekonstruierenden Bildes
entlang der y-Achse (die x-Abhängigkeit
des Bildes wurde aus Gründen
der Übersichtlichkeit
vernachlässigt).
Das Vorgehen bei der Rekonstruktion ist schematisch in
2 dargestellt bei dem eine
einzelne Zeile aus einer anderen akquirierten Zeile rekonstruiert
wurde.
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Beim
SMASH-Verfahren benötigt
man die genaue Kenntnis der Spulensensitivitätsverteilung Cl(y)
von jeder Spule entlang der y-Richtung, die üblicherweise über eine
separate Aufnahme bestimmt wird. Aufgrund von Störungen durch Rauschen und Spindichte-Schwankungen
innerhalb des Objektes ist es in der Regel sehr schwierig diese
exakt zu bestimmen. Gemäß 2 wird eine äußere Spulenkarte
verwendet, um die komplexen Koeffizienten für die Linearkombination eines
jeden der Datensätze
von Spule l bis Spule L jeder Harmonischen m (links) zu bestimmen.
Dies ermöglicht
es mindestens eine Offset-Zeile aus einer normal akquirierten Zeile
zu rekonstruieren. Zumindest zwei Linearkombinationen werden durchgeführt, was
zu zwei verschobenen Datensätzen 23 führt, welche
zu einem vollständigen
Datensatz kombiniert werden. Dieser Datensatz wird dann Fouriertransformiert,
um das endgültige
Bild zu erzeugen. Dieses Bild hat die zusammengesetzte Sensitivität und das
Signal/Rauschverhältnis
S/R eines Phasensummenbildes 24.
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Eine
Erweiterung des SMASH-Verfahrens stellt das sogenannte Tailored-SMASH-Verfahren
dar (Magnetic Resonance in Medicine 44, Seite 243–251 (2000))
bei dem die Spulensensitivitäten
an eine Harmonische (ausschließlich
kosinus- oder sinusförmige
Funktion) gefittet werden, welche zuvor mit einer (Spindichte-abhängigen)
Wichtungsfunktion multipliziert wurde, mit dem Vorteil eines besseren
SNR bzw. einer verringerten Artefaktanfälligkeit.
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Da
es wie bereits erwähnt
in der Praxis sehr schwierig sein kann, die Spulensensitivitätsprofile
C
l(y) zu bestimmen, wurde von Jakob et al.
die AUTO-SMASH-Technik erfunden (JAKOB PM, GRISWOLD MA, EDELMAN
RR, SODICKSON DK, AUTOSMASH: a self-calibrating technique for SMASH
imaging. MAGMA 7:42–54
(1998)). In dieser Technik werden zusätzliche Zeilen, sogenannte „Auto Calibration
Signals" (im weiteren
Verlauf als ACS-Zeilen bezeichnet) auf Zwischenpositionen im k-Raum
akquiriert. Diese Zeilen würden bei
einer SMASH-Akquisition übersprungen.
Die Bestimmung der Spulenwichtungsfaktoren geschieht bei AUTO-SMASH über einen
Fit zwischen den ACS-Zeilen und den konventionell akquirierten Zeilen.
Die Bestimmung der Wichtungsfaktoren und die Rekonstruktion geschieht
dabei direkt im k-Raum. Dieser Prozess kann durch folgende Gleichung
dargestellt werden:
wobei
mit n (m) / l wieder die Wichtungsfaktoren für Spule l bei einem k-Raum-Offset
von mΔk
y (siehe
3)
bezeichnet werden. Im allgemeinen sind die Wichtungen n (0) / l der nullten
Harmonischen in der oberen Gleichung willkürlich, jedoch werden diese
in den meisten Fällen
einer Einheitsgröße mit konstanten
Phasenoffset gleichgesetzt, wobei die Phase die Signale jeder der
jeweiligen in der Anordnung befindlichen Spule ausrichtet. Dies führt zu einem
endgültigen
Bild mit dem Intensitätsprofil
eines Phasensummenbildes.
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3 zeigt ein schematisches
Diagramm einer konventionellen AUTO-SMASH-Rekonstruktion (Jakob
et al.). Anstatt einer externen Spulenkarte wird mindestens eine
extra Zeile 25 zusätzlich
zu dem normalen SMASH-Datensatz akquiriert. Diese extra Zeilen werden
dazu verwendet, um über
einen Fit zwischen diesen ACS-Zeilen und regulär gemessenen Zeilen die komplexen
Koeffizienten zu bestimmen, die nötig sind um einen k-Raum-Offset
von mΔky, was konventionell durch das Schalten eines
Phasengradienten geschieht, zu erzeugen. Wie in SMASH werden mindestens
zwei Linearkombinationen durchgeführt, was zu zwei verschobenen Datensätzen 26 führt. Diese
Daten werden dann zu einem vollständigen Datensatz kombiniert
und anschließend
Fouriertransformiert, um das endgültig zusammengesetzte Bild 27 zu
erzeugen. Dieses Bild hat die zusammengesetzten Sensitivitäten und
das S/R eines phasensummierten Bildes.
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Während gezeigt
wurde, dass die AUTO-SMASH-Methode in einigen Fällen gut funktioniert, wurde
in vielen anderen Fällen
gezeigt, wie Rauschen und schwache Spulenleistung die AUTO-SMASH-Rekonstruktion
im besonderen bei hohen Beschleunigungsfaktoren beeinträchtigen.
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Heidemann
et al. (Heidemann RM, Griswold MA, Haase A, Jakob PM, Variable Density
AUTO-SMASH (VD-AUTO-SMASH) Proceedings of the Eighth Scientific
Meeting of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine,
pg. 274 (2000)) schlugen deshalb eine Erweiterung der AUTO-SMASH-Technik
vor: Das sogenannte Variable Density AUTO-SMASH (VD-AUTO-SMASH), bei dem einige
extra Sätze
von ACS-Zeilen zusätzlich
zu dem erforderlichen Mindestsatz von ACS-Zeilen abgetastet werden.
Es wurde gezeigt, dass diese extra Zeilen die Bestimmung der Spulenwichtungsfaktoren
unter vorhandenem Rauschen und ungenauer Spulenleistung verbessern,
da zusätzliche
Fitkombinationen durchgeführt
werden können.
Zudem können
diese extra Zeilen direkt in den k-Raum integriert werden, wodurch
rekonstruierte und folglich fehlerbehaftete Zeilen ersetzt werden.
Dies führt
bei der gleichen Anzahl akquirierter Zeilen im Vergleich zur normalen
AUTO-SMASH-Akquisition und Rekonstruktion zu einer vielfach verbesserten
Bildqualität.
Als Qualitätsmerkmal wird
im weiteren Verlauf die sogenannte Artefaktenergie verwendet. Dabei
handelt es sich um die Differenzenergie eines rekonstruierten Bildes
und eines vollständig
akquirierten Referenzbildes. Die Artefaktenergie ist folglich ein
Maß für Störungen im
Bild, welche durch die Rekonstruktion bedingt sind. Umso kleiner
der Wert der Artefaktenergie, desto besser die Bildqualität. Die Möglichkeit,
zusätzliche
Zeilen zur Bestimmung der Spulenwichtungsfaktoren in AUTO-SMASH
und VD-AUTO-SMASH zu verwenden, ist eine signifikante Verbesserung
in der gesamten Bildgebungseffizienz, verglichen mit anderen PPA-Techniken, da keine
zusätzliche
Zeit benötigt
wird, um separate Spulenkarten zu akquirieren; außerdem können alle
zusätzlich
akquirierten Zeilen in den rekonstruierten k-Raum direkt integriert
werden, was zu einer verbesserten Bildqualität führt.
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Die
Vorgehensweise in VD-AUTO-SMASH ist in 4 gezeigt: Wie in AUTO-SMASH werden einige extra
Zeilen 28, die normalerweise übersprungen worden wären, zusätzlich zu
den normalen SMASH-Datensätzen
akquiriert. Diese extra Zeilen werden dazu verwendet, um über einen
Fit zwischen diesen ACS-Zeilen und regulär gemessenen Zeilen die komplexen
Koeffizienten zu bestimmen, die nötig sind um einen k-Raum-Offset von mΔky, was konventionell durch das Schalten eines
Phasengradienten geschieht, zu erzeugen. Die zusätzlich gewonnenen Fitkombinationen
führen
zu einer verbesserten Bestimmung der Spulenwichtungsfaktoren im
Vergleich zu AUTO-SMASH
und von SMASH. Wie in SMASH werden mindestens zwei Linearkombinationen
erzeugt, die zu zwei verschobenen Datensätzen 29 führen. Zudem
können
die extra akquirierten Zeilen direkt in den rekonstruierten Datensatz
integriert werden, was zu einem Ansteigen der Bildqualität führt. Diese
Datensätze
werden zu einem vollständigen
Datensatz kombiniert und anschließend Fouriertransformiert,
um das endgültig
Bild zu erzeugen. Dieses Bild hat die zusammengesetzte Sensitivität und das S/R
eines phasensummierten Bildes.
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Die
zusätzlichen
Blöcke
von ACS-Zeilen erlauben die Möglichkeit
einer gesteigerten Leistungsfähigkeit
im Falle von Rauschen, da verschiedene zusätzliche Kombinationen gemäß Gleichung
4 durchgeführt
und gemittelt werden können,
um optimalere Wichtungen zu erhalten. Zudem können diese Zeilen in der Endbildrekonstruktion
verwendet werden, was zu einer niedrigeren Artefaktenergie führt.
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In
der VD-AUTO-SMASH-Studie wurde eine äußere Reduktion (ORF Outer Reduction
Faction) definiert, welche im wesentlichen der Beschleunigungsfaktor
ist, der in den äußeren Teilen
des k-Raums verwendet wird. In dieser Studie wurde gezeigt, dass
die beste Bildqualität
für den
höchsten
ORF erhalten wird, der für
eine gegebene Bildgebungsanordnung möglich ist, wobei ein größerer Bereich
des zentralen k-Raumes dicht abgetastet wird. Für die daraus resultierende
gleiche Anzahl von akquirierten Zeilen, verglichen mit einer AUTO-SMASH
Akquisition, führt
diese Strategie zu einer geringeren Artefaktenergie, also zu einer
Verbesserung der Qualität
des endgültigen
rekonstruierten Bildes 30.
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Sodickson
hat jüngst
eine noch allgemeinere Darstellung von SMASH vorgestellt, welche
mehr als eine gemessene Zeile verwendet, um jede ausgelassene k-Raum-Zeile
zu rekonstruieren (Sodickson DK, Generalized SMASH Proceedings of
the Eighth Scientific Meeting of the International Society for Magnetic
Resonance in Medicine, pg. 273 (2000)). Sodickson zeigte, dass dieser
allgemeinere Ansatz im Vergleich zu den gewöhnlichen SMASH-Rekonstruktionen
in einer niedrigeren Artefaktleistung für höhere Beschleunigungsfaktoren
sowie in einigen Fällen
zu einem besseren S/R führt.
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Diese
jüngste
Verbesserung bezüglich
SMASH-artigen Rekonstruktions-Methoden wird als generalisiertes
SMASH (G-SMASH) bezeichnet. In dieser Rekonstruktion (5) werden mehrere akquirierte
Zeilen für
die Linearkombination verwendet, im Gegensatz zu der einzelnen akquirierten
Zeile, wie sie in der konventionellen SMASH-Akquisition verwendet
wird. Es wurde vorgeschlagen, bei der Rekonstruktion eine blockweise
Rekonstruktion zu verwenden, in der einige normal akquirierte Zeilen
verwendet werden, um einen einzelnen Block von Zeilen zu rekonstruieren.
Die Rekonstruktion geht dann weiter zu dem nächsten Block.
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In 5 ist eine Generalized SMASH/SENSE
Hybrid Rekonstruktion (Sodickson) schematisch dargestellt. Wie in SMASH
wird eine externe Spulenkarte dazu verwendet, um die komplexen Koeffizienten
für die Linearkombinationen
für jeden
der Datensätze
von Spule l bis Spule L jeder Harmonischen m durch Fitten der Spulensensitivitätsprofile
an die räumlich
harmonischen Profile zu bestimmen. Jedoch wird in diesem Fall jede Zeile
aus einem Block verschiedener akquirierter Zeilen rekonstruiert,
anstatt aus einer einzelnen akquirierten Zeile wie in SMASH. Zumindest
zwei Linearkombinationen werden für jeden Block durchgeführt, was
zu zwei verschobenen Datensätzen 31 führt. Diese
blockweisen Kombinationen werden über den ganzen restlichen k-Raum
angewendet. Die Daten werden dann Fouriertransformiert, um das endgültig zusammengesetzte
Bild 32 zu erzeugen. Dieses Bild hat zwar annähernd die
zusammengesetzte Sensitivität
und das S/R eines phasensummierten Bildes, dennoch konnte durch
Verwenden mehrerer Zeilen bei der Rekonstruktion das Signal/Rauschverhältnis um
einiges verbessert werden.
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Ein
Hauptproblem aller SMASH-artigen Rekonstruktionen, neben der Bestimmung
von Spulensensitivitäten,
besteht darin, dass das S/R des rekonstruierten Bildes nur dem eines
phasensummierten Bildes entspricht, da es hier keine Möglichkeit
gibt ein sogenanntes Quadratsummenbild zu bilden. Für die Bildung
eines Quadratsummenbildes benötigt
man vollständig
rekonstruierte Einzelspulenbilder. Zu den inhärenten SR-Verlusten entstehen
Fehler auch dadurch, dass die k-Raumdaten der verschiedenen Spulen
in einer SMASH-typischen
Rekonstruktion durch komplexe Addition kombiniert werden. In Fällen, in
denen die Phase der verschiedenen Spulen nicht exakt gleich sind
oder in Fällen,
in denen zwischen einzelnen Störsignalen
und dem zugrunde liegenden normalen Signal geringfügige Phasendifferenzen
bestehen, können
Signalverluste oder gar komplette Auslöschung beobachtet werden. Aus
diesem Grund wurde in vorherigen SMASH-Studien in großem Maße darauf
geachtet, dass die Phasen der Spulen vor der Rekonstruktion gleich
ausgerichtet sind. Der einzige Weg diese Phase zu messen, besteht
darin, eine separate Messung des Rauschverhältnisses zwischen den Spulen
durchzuführen.
Dieses Verfahren, die angemessenen Spulenphasen zu bestimmen, kann in
vielen Fällen
misslingen, was zu einer unbefriedigenden Bildqualität und/oder
schweren Phasenauslöschungsstörungen führen kann.
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Zusammenfassend
kann man sagen, dass alle bis jetzt bekannten PPA-Methoden zwei
große
Nachteile aufweisen:
- 1. Bei allen bisher bekannten
SMASH/AUTO-SMASH-artigen PPA-Techniken
ergibt sich ein relativ hoher Verlust im S/R von √Spulenanzahl
- 2. Die Bild-Rekonstruktion aller bisher bekannten PPA-Techniken erfolgt
durch komplexe Addition der einzelnen Bildpunkte, was zu Rekonstruktionsartefakten
(Phasenauslöschung
gegenphasiger Punkte) führen kann.
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Aufgabe
ist es daher ein Gerät
und ein Verfahren zur Magnet-Resonanz-Bildgebung
bereitzustellen, die auf der Basis einer partiellen parallelen Akquisition
(PPA) eine bessere Qualität
der rekonstruierten Bilder ermöglichen.
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Diese
Aufgabe wird gemäß der Erfindung
durch die Merkmale der unabhängigen
Ansprüche
gelöst. Die
abhängigen
Ansprüche
bilden den zentralen Gedanken der Erfindung in besonders vorteilhafter
Weise weiter.
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Es
wird also ein Verfahren zur Magnet-Resonanz-Bildgebung eines zusammenhängenden
Bereiches eines menschlichen Körpers
auf der Basis einer partiellen parallelen Akquisition (PPA) durch
Anregung von Kernspins und Messung der die angeregten Spins anzeigenden
Hochfrequenz-Signale vorgeschlagen das folgende Schritte aufweist:
- – Durchführen mehrerer
Schritte der Spin-Anregung sowie Messung eines HF-Antwortsignals
gleichzeitig in jeder Komponentenspulen mehrerer HF-Empfangsspulen
wodurch eine Vielzahl von Antwortsignalen akquiriert werden, die
für jede
Komponentenspule einen reduzierten Datensatz empfangener HF-Signale
bilden, wobei jeder reduzierte Datensatz zusätzlich akquirierte Kalibrierungs-Datenpunkte
aufweist,
- – Bilden
eines vollständigen
Bilddatensatzes für
jede Komponentenspule auf der Basis des reduzierten Datensatzes
einer entsprechenden Komponentenspule und mindestens eines weiteren
reduzierten Datensatzes einer anderen Komponentenspule, und
- – Durchführen einer
räumlichen
Transformation des Bilddatensatzes jeder Komponentenspule, wodurch
für jede
Komponentenspule ein vollständiges
Bild des zusammenhängenden
Bereiches erhalten wird.
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Die
vollständigen
Komponentenspulenbilder können
vorteilhafterweise durch Kombination der vollständigen Komponentenspulenbilder
zu einem einzigen zusammengesetzten Bild kombiniert werden.
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Das
Bilden des einzigen zusammengesetzten Bildes kann durch Verwendung
einer Quadratsummen-Rekonstruktion durchgeführt werden.
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Die
mehreren Schritte der Spin-Anregung sowie der Messung der HF-Antwortsignale
soll dabei vorteilhafterweise zeilenweise im k-Raum erfolgen, wobei
jeder reduzierte Datensatz mindestens eine zusätzlich akquirierte Kalibrierungs-Zeile
aufweisen soll.
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Vorteilhafterweise
umfaßt
das Bilden eines vollständigen
Bilddatensatzes eine blockweise Rekonstruktion, wobei mehr als ein
Datenpunkt oder eine Datenzeile von einem reduzierten Datensatz
einer entsprechenden Komponentenspule und mehr als ein Datenpunkt
oder eine Datenzeile mindestens eines weiteren reduzierten Datensatzes
einer anderen Komponentenspule zur Rekonstruktion eines jeden Datenpunktes
oder jeder Datenzeile des vollständigen
Bilddatensatzes jeder Komponentenspule verwendet wird.
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Das
Bilden eines Bilddatensatzes für
jede Komponentenspule kann auf der Basis aller reduzierten Datensätze aller
Komponentenspulen durchgeführt
werden.
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Das
Bilden eines Bilddatensatzes für
jede Komponentenspule beinhaltet vorteilhafterweise die Verwendung
von räumlichen
Harmonischen.
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Dabei
kann die räumliche
Transformation beispielsweise eine eine Fourier-Transformation sein.
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Erfindungsgemäß wird weiterhin
ein Gerät
zur Magnet-Resonanz-Bildgebung
vorgeschlagen, welches zur Durchführung eines Verfahrens nach
einem der vorhergehenden Ansprüche
geeignet ist, von der Art, welches einen Magneten zur Erzeugung
eines homogenen Magnetfeldes aufweist mit einer Vorrichtung zum
Anregen von Kernspins in einem zusammenhängenden Bereich eines menschlichen
Körpers
sowie einer Vorrichtung zum Erfassen der Antwortsignale der angeregten
Spins, wobei die Vorrichtung zum Anregen sowie die zum Erfassen
in wiederholten Zyklen arbeiten um Signalantworten gleichzeitig
in jeder Komponentenspule mehrerer HF-Empfangsspulen zu messen.
Ferner soll das Gerät
eine Vorrichtung zum Aufnehmen eines reduzierten Datensatzes gemessener
HF-Signale jeder Komponentenspulen aufweisen, wobei jeder reduzierte Datensatz
mindestens eine zusätzlich
akquirierte Kalibrier-Datenpunkte enthält, und ebenso eine Vorrichtung, zum
Bilden eines vollständigen
Datensatzes für
jede Komponentenspule auf der Basis des reduzierten Datensatzes
einer entsprechenden Komponentenspule und zumindest eines weiteren
reduzierten Datensatzes einer anderen Komponentenspule.
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Schließlich soll
das Gerät
ebenso eine Vorrichtung zum Durchführen einer räumlichen
Transformation des Bild-Datensatzes
jeder Komponentenspule aufweisen, wodurch für jede Komponentenspule ein
vollständiges
Bild des zusammenhängenden
Bereiches erhalten wird.
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Das
Gerät ist
vorteilhafterweise so beschaffen, daß es eine Vorrichtung zum Erzeugen
eines einzigen durch Kombination der vollständigen Komponentenspulen-Bilder
zusammengesetzten Bildes aufweist.
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Diese
Vorrichtung kann dabei das zusammengesetzte einzige Bild durch Quadratsummen-Rekonstruktion
erzeugen.
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Das
Gerät kann
eine Vorrichtung enthalten, bei der die Spin-Anregung sowie die Messung der HF-Antwortsignale
zeilenweise erfolgt, wobei jeder reduzierte Datensatz mindestens
eine zusätzlich
akquirierte Kalibrierungs-Zeile aufweist.
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Die
Vorrichtung zum Erzeugen eines vollständigen Bilddatensatzes soll
vorteilhafterweise eine blockweise Rekonstruktion durchführen, wobei
mehr als ein Datenpunkt oder eine Datenzeile von einem reduzierten Datensatz
einer entsprechenden Komponentenspule und mehr als ein Datenpunkt
oder eine Datenzeile mindestens eines weiteren Datensatzes einer
anderen Komponentenspule zur Rekonstruktion jedes Datenpunktes oder
Datenzeile des vollständigen
Bilddatensatzes einer jeden Komponentenspule verwendet werden.
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Die
Vorrichtung zum Bilden eines Bilddatensatzes soll vorteilhafterweise
einen Bilddatensatz für
jede Komponentenspule auf der Basis aller reduzierten Datensätze aller
Komponentenspulen erzeugen.
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Des
weiteren kann diese Vorrichtung zur Erzeugung eines einzelnen zusammengesetzten
Bildes einen Bilddatensatz für
jede Komponentenspule unter Verwendung räumlicher Harmonischer erzeugen.
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Die
oben erwähnte
räumliche
Transformation kann dabei eine Fourier-Transformation sein.
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Die
Vorrichtung zur Signalerfassung kann eine Vielzahl von Komponentenspulen,
welche die Signalantwort empfangen, aufweisen, wobei die Komponentenspulen
eine regelmäßige Anordnung
bilden.
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Im
Besonderen soll die Vielzahl der Komponentenspulen eine lineare
Anordnung bilden.
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Weitere
Vorteile, Merkmale und Eigenschaften der vorliegenden Erfindung
werden im folgendem anhand von Ausführungsbeispielen bezugnehmend
auf die begleitenden Abbildungen näher erläutert.
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1 zeigt
schematisch ein Kernspintomographie-Gerät,
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2 zeigt
schematisch eine Bild-Rekonstruktion nach dem SMASH-Verfahren,
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3 zeigt
schematisch eine Bild-Rekonstruktion nach dem AUTO-SMASH-Verfahren,
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4 zeigt
schematisch eine Bild-Rekonstruktion nach dem VD-AUTO-SMASH-Verfahren,
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5 zeigt
schematisch eine Bild-Rekonstruktion nach dem GSMASH-Verfahren,
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6 zeigt
schematisch eine Bild-Rekonstruktion nach dem erfindungsgemäßen-Verfahren
GRAPPA,
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1 zeigt
eine schematische Darstellung eines Magnet-Resonanz-Bildgebungs- bzw. Kernspintomographiegerätes zur
Erzeugung eines Kernspinbildes eines Objektes gemäß der vorliegenden
Erfindung. Der Aufbau des Kernspintomographiegerätes entspricht dabei dem Aufbau
eines herkömmlichen
Tomographiegerätes.
Ein Grundfeldmagnet 1 erzeugt ein zeitlich konstantes starkes
Magnetfeld zur Polarisation bzw. Ausrichtung der Kernspins im Untersuchungsbereich
eines Objektes, wie z.B. eines zu untersuchenden Teils eines menschlichen
Körpers.
Die für
die Kernspinresonanzmessung erforderliche hohe Homogenität des Grundmagnetfeldes
ist in einem kugelförmigen
Meßvolumen
M definiert, in das die zu untersuchenden Teile des menschlichen
Körpers
eingebracht werden. Zur Unterstützung
der Homogenitätsanforderungen
und insbesondere zur Eliminierung zeitlich invariabler Einflüsse werden
an geeigneter Stelle sogenannte Shim-Bleche aus ferromagnetischem
Material angebracht. Zeitlich variable Einflüsse werden durch Shim-Spulen 2 eliminiert,
die durch eine Shim-Stromversorgung 15 angesteuert werden.
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In
den Grundfeldmagneten 1 ist ein zylinderförmiges Gradientenspulensystem 3 eingesetzt,
das aus drei Teilwicklungen besteht. Jede Teilwicklung wird von
einem Verstärker 14 mit
Strom zur Erzeugung eines linearen Gradientenfeldes in die jeweilige
Richtung des kartesischen Koordinatensystems versorgt. Die erste Teilwicklung
des Gradientenfeldsystems 3 erzeugt dabei einen Gradienten
Gx in x-Richtung, die zweite Teilwicklung
einen Gradienten Gy in y-Richtung und die
dritte Teilwicklung einen Gradienten Gz in
z-Richtung. Jeder Verstärker 14 umfaßt einen
Digital-Analog-Wandler,
der von einer Sequenzsteuerung 18 zum zeitrichtigen Erzeugen
von Gradientenpulsen angesteuert wird.
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Innerhalb
des Gradientenfeldsystems 3 befindet sich eine Hochfrequenzantenne 4,
die die von einem Hochfrequenzleistungsverstärker abgegebenen Hochfrequenzpulse
in ein magnetisches Wechselfeld zur Anregung der Kerne und Ausrichtung
der Kernspins des zu untersuchenden Objektes bzw. des zu untersuchenden
Bereiches des Objektes umsetzt. Die Hochfrequenzantenne 4 besteht
aus einer oder mehreren HF-Sendespulen und mehreren HF-Empfangsspulen
in Form einer vorzugsweise linearen Anordnung von Komponentenspulen.
Von den HF-Empfangsspulen der Hochfrequenzantenne 4 wird
auch das von den präzedierenden Kernspins
ausgehende Wechselfeld, d.h. in der Regel die von einer Pulssequenz
aus einem oder mehreren Hochfrequenzpulsen und einem oder mehreren
Gradientenpulsen hervorgerufenen Kernspinechosignale, in eine Spannung
umgesetzt, die über
einen Verstärker 7 einem
Hochfrequenz-Empfangskanal 8 eines Hochfrequenzsystems 22 zugeführt wird.
Das Hochfrequenzsystem 22 umfaßt weiterhin einen Sendekanal 9,
in dem die Hochfrequenzpulse für
die Anregung der magnetischen Kernresonanz erzeugt werden. Dabei
werden die jeweiligen Hochfrequenzpulse aufgrund einer vom Anlagenrechner 20 vorgegebenen
Pulssequenz in der Sequenzsteuerung 18 digital als Folge
komplexer Zahlen dargestellt. Diese Zahlenfolge wird als Real- und
als Imaginäranteil über jeweils
einen Eingang 12 einem Digital-Analog-Wandler im Hochfrequenzsystem 22 und von
diesem einem Sendekanal 9 zugeführt. Im Sendekanal 9 werden
die Pulssequenzen einem Hochfrequenz-Trägersignal aufmoduliert, dessen
Basisfrequenz der Resonanzfrequenz der Kernspins im Meßvolumen
entspricht.
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Die
Umschaltung von Sende- auf Empfangsbetrieb erfolgt über eine
Sende-Empfangsweiche 6. Die HF-Sendespule der Hochfrequenzantenne 4 strahlt
die Hochfrequenzpulse zur Anregung der Kernspins in das Meßvolumen
M ein und tastet resultierende Echosignale über die HF-Empfangsspulen ab.
Die entsprechend gewonnenen Kernresonanzsignale werden im Empfangskanal 8 des
Hochfrequenzsystems 22 phasenempfindlich demoduliert und über einen
jeweiligen Analog-Digital-Wandler in Realteil und Imaginärteil des
Meßsignals
umgesetzt. Durch einen Bildrechner 17 wird aus den dergestalt
gewonnenen Meßdaten
ein Bild rekonstruiert. Die Verwaltung der Meßdaten, der Bilddaten und der
Steuerprogramme erfolgt über
den Anlagenrechner 20. Aufgrund einer Vorgabe mit Steuerprogrammen
kontrolliert die Sequenzsteuerung 18 die Erzeugung der
jeweils gewünschten
Pulssequenzen und das entsprechende Abtasten des k-Raumes. Insbesondere
steuert die Sequenzsteuerung 18 dabei das zeitrichtige
Schalten der Gradienten, das Aussenden der Hochfrequenzpulse mit
definierter Phase und Amplitude sowie den Empfang der Kernresonanzsignale.
Die Zeitbasis für
das Hochfrequenzsystem 22 und die Sequenzsteuerung 18 wird
von einem Synthesizer 19 zur Verfügung gestellt. Die Auswahl
entsprechender Steuerprogramme zur Erzeugung eines Kernspinbildes
sowie die Darstellung des erzeugten Kernspinbildes erfolgt über ein
Terminal 21, das eine Tastatur sowie einen oder mehrere
Bildschirme umfaßt.
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Im
folgenden wird nun die neue erfindungsgemäße Methode der partiellen parallelen
Akquisition (PPA) vorgestellt, die dazu dient, unter Verwendung
einer HF-Spulenanordnung zur räumlichen
Kodierung, die Bildakquisition zu beschleunigen. Diese Technik,
wie sie beispielsweise im in der 1 gezeigten
Magnet-Resonanz-Gerät
realisiert ist, wird generalisierte autokalibrierende teilparallele
Akquisition (engl.: GeneRalized Autocalibrating Partially Parallel
Acquisition -GRAPPA) genannt und basiert auf der oben beschriebenen
AUTO-SMASH und VD-AUTO-SMASH Bildgebung. Eine detaillierte hochgenaue
Spulensensitivitätskarte,
wie sie in der vorausgehenden parallelen Bildgebungstechnik SMASH/G-SMASH
benötigt
wird, ist in GRAPPA nicht notwendig. Die entsprechende Information
wird aus k-Raumdatenpunkten oder Zeilen erhalten, die zusätzlich zu
den regulär
akquirierten k-Raumzeilen des reduzierten Datensatzes aufgenommen
worden sind. Diese Datenpunkte/-zeilen können in die endgültig rekonstruierten
Datensätze
der Komponentenspulen integriert werden, um die Güte des Endbildes
zu verbessern. Im Vergleich zu einer konventionellen AUTO-SMASH-Bildgebung
führen
die erfindungsgemäßen Modifizierungen
zu einer signifikant höheren
Bildqualität
bei gleicher Anzahl an akquirierten k-Raumdaten. Zudem kann der
GRAPPA-Bildgebungsalgorithmus in einer Weise in den Bildrechner 17 implementiert
werden, durch die im Gegensatz zu früheren PPA-Methoden, vollständige Bilddatensätze von
jeder einzelnen Komponentenspule erzeugt werden. Dies ermöglicht eine
verbesserte Bildrekonstruktion mit z.B. dem Quadratsummenverfahren.
Dadurch wird ein höheres
Signal/Rauschverhältnis
(S/R) und eine bessere Bildqualität in der Rekonstruktion erzielt,
als durch andere PPA-Methoden,
bei denen die Schritte der Bildrekonstruktion und Kombination in
einem Schritt durchgeführt
werden, wie es in SMASH und AUTO-SMASH geschieht.
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Nach
der Einführung
der erfindungsgemäßen GRAPPA-Technik
wird ein Blick auf die praktische Einsetzbarkeit von GRAPPA geworfen
einschließlich
des Rekonstruktionsalgorithmus sowie die Analyse des S/R und der
Artefakte in den erhaltenen Bildern.
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Wie
bereits erwähnt,
stellt GRAPPA eine weiterentwickelte Form der AUTO-SMASH-Technik
dar. Der erfindungsgemäße GRAPPA-Prozess
kann auf jede einzelne Komponentenspule der HF-Empfangsspulenanordnung
der HF-Antenne 4 angewendet werden, was eine konventionelle
Quadratsummenrekonstruktion ermöglicht.
Dadurch wird ein verbessertes S/R erzielt und Phasenprobleme die
zu Signalabschwächung
führen verhindert.
Im folgenden soll der GRAPPA-Ansatz punktweise aufgeführt werden.
Eine entsprechende graphische Darstellung der erfindungsgemäßen GRAPPA-Rekonstruktion
ist in 6 gezeigt.
- 1. Ähnlich wie
in VD-AUTO-SMASH werden zusätzlich
zu dem normalen reduzierten Datensatz zusätzliche Datenpunkte/-zeilen, im gezeigten
Beispiel einige Zeilen 33, akquiriert.
- 2. Diese zusätzlichen
Datenpunkte/-zeilen werden unter Verwendung eines speziellen von
den üblichen SMASH-Methoden abweichenden
Fit-Schemas dazu verwendet um die Rekonstruktionsparameter zu bestimmen.
Im Gegensatz zu allen anderen SMASH-Verfahren ist GRAPPA eine Einzelspulenrekonstruktionsmethode,
d.h. es wird für
jede einzelne Komponentenspule der Spulenanordnung zuerst ein vollständiger k-Raumdatensatz
rekonstruiert. Dies geschieht unter zu Hilfenahme zweier oder mehrerer
Einzelspulendatensätze.
Anschaulich gesehen bedeutet das, dass verschiedene k-Raumlinien
aus unterschiedlichen Einzelspulendatensätzen verwendet werden um fehlende
k-Raumlinien eines Einzelspulendatensatzes zu rekonstruieren. Die
Rekonstruktionsvorschrift ergibt sich ähnlich wie in VD-AUTO-SMASH durch
entsprechendes Fitten an den unter Punkt 1 gewonnenen k-Raumdaten.
An dieser Stelle sollte betont werden, dass der zentrale Gedanke
einer GRAPPA Rekonstruktion durch Schritt 2 gebildet wird:
Für jede
einzelne Komponentenspule der Spulenanordnung wird zuerst ein vollständiger k-Raumdatensatz
unter zu Hilfenahme zweier oder mehrerer Einzelspulendatensätze rekonstruiert.
Als Endergebnis erhält
man für
jede einzelne Spule und somit für
jeden korrespondierenden Komponentenspulendatensatz ein unabhängiges und vollständiges Einzelspulenbild.
Die Rekonstruktion der k-Raumzeilen innerhalb eines Einzelspulendatensatzes
kann dabei in einem sogenannten Gleitblockverfahren erfolgen. Der
erste Schritt dabei besteht darin, innerhalb eines Blockes von k-Raumzeilen
alle ausgelassenen Zwischenzeilen mittels der Spulenwichtungsfaktoren
(bestimmt über
alle verwendeten Fit-Kombinationen) zu rekonstruieren. Im nächsten Schritt wird
der Block innerhalb des k-Raumes nur um einen Bruchteil seiner Größe verschoben.
Das führt
dazu, dass eine ausgelassene k-Raumzeile mehrfach, mit verschiedenen
Spulenwichtungsfaktoren, rekonstruiert wird. Über diese mehrfach bestimmten
k-Raumzeilen kann anschließend
gemittelt werden. Im Gegensatz zu einer strikten blockweisen Art – hier wird
der Block nach der Rekonstruktion um einen Betrag verschoben der
seiner Größe entspricht – führt die
Gleitblockrekonstruktion zu besseren Ergebnissen, insbesondere im Fall
von fehlerhaften Rekonstruktionsparametern.
- 3. Im letzten Schritt werden die Rohdaten jeder Spule dann Fouriertransformiert,
um ein vollständiges
Bild 34 für
jede Komponentenspule zu erzeugen. Diese können dann z.B. unter Verwendung
einer Quadratsummenrekonstruktion kombiniert werden, um das endgültig zusammengesetzte
Bild 35 zu erzeugen. Als Endresultat erhält man ein
einziges Bild 35, das die zusammengesetzte Sensitivität und das
S/R eines Quadratsummenbildes besitzt. Weitergehend werden dadurch
alle Artefakte, die aufgrund von Phasenauslöschung bzw. Abschwächung entstehen,
beseitigt, da die zusammengesetzten Spulenbilder durch eine betragsmäßige Kombination
erzeugt worden sind. Die erfindungsgemäße Bildrekonstruktion gemäß der GRAPPA-Technik wird im Bildrechner 17 des
in 1 gezeigten Magnet-Resonanz-Gerätes durchgeführt.
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Im
folgenden sollen insbesondere der Datenfit- und Rekonstruktionsprozess
als auch die Berechnung des Gesamtbildes detaillierter dargestellt
werden.
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Im
allgemeinen wird der Prozess der Datenrekonstruktion einer Zeile
S
l{k
y – (m + bA)Δk
y} (es handelt sich dabei um eine Zeile aus
einem einzelnen Spulendatensatz) aus den normal akquirierten Zeilen
(bei diesen handelt es sich um regulär akquirierte Zeilen aus mindestens
zwei verschiedenen Spulendatensätzen) – es wird
dabei eine Gleitblockrekonstruktion verwendet – dargestellt durch
-
Dabei
stellt A den Beschleunigungsfaktor dar, bzw. die Anzahl der Zeilen,
die in der Akquisition pro Block übersprungen werden. Nb ist die Anzahl der regulär akquirierten
Zeilen innerhalb eines Blockes, die für die Rekonstruktion verwendet
werden und b ist ein Index für
diese regulär
akquirierten Zeilen. Wird bei der Rekonstruktion eine Blockgröße verwendet
mit Nb gemessenen Zeilen, so gibt es Nb Spulenwichtungsfaktoren n (m+bA) / l für jede Spule
l.
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In
GRAPPA werden die extra ACS-Datenpunkte oder Zeilen dazu verwendet,
mehrere komplexe Spulenwichtungsfaktoren für jede Einzelspule, ähnlich wie
in VD-AUTO-SMASH zu bestimmen. Im Vergleich zu einer VD-AUTO-SMASH-Rekonstruktion,
bei der ein vollständiger
k-Raumdatensatz des vollständigen
Bildes errechnet wird, führt
die GRAPPA-Rekonstruktion jedoch zu vollständigen Einzelspulendatensätzen.
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Die
ACS-Datenpunkte/-zeilen können
nach der Bestimmung der Rekonstruktionsparameter direkt in den k-Raum
integriert werden, wodurch die Bildqualität, wie in der VD-AUTO-SMASH
Studie gezeigt wurde, zusätzlich
verbessert wird. Wie in dieser Studie angenommen, wird erwartet,
dass der Gebrauch des maximalen ORFs am vorteilhaftesten ist, da
es die höchste
Zeilenanzahl in der Mitte des k-Raums für die gleiche Anzahl der akquirierten
Zeilen ergibt. Dies führt
einerseits zu einer besseren Bestimmung der Spulenwichtungsfaktoren
unter Anwesenheit von Rauschen und andererseits zu einer stabileren
Rekonstruktion bei fehlerhaften Rekonstruktionsparametern.
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Um
die grundlegende Beschränkung
eines verringerten S/R in SMASH/AUTO-SMASH artigen PPA-Bildgebungsmethoden
zu überwinden,
können
in der erfindungsgemäßen GRAPPA-Technik
immer unverfälschte
volle Field-of-View (FOV)-Bilder unabhängig voneinander von jeder
einzelnen Spule rekonstruiert werden, mit einem S/R, wie es einer
normalen einzelnen Spulenakquisition entspricht. Die unkombinierten Spulenbilder
können
nach der PPA-Rekonstruktion kombiniert werden unter Verwendung einer
konventionellen Array-Rekonstruktion,
um ein optimales S/R zu erhalten. Zusätzlich können die Bilder betragsmäßig kombiniert
werden, um die Möglichkeit
des Signalverlustes durch Phasenauslöschung zu verhindern.
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In
einer typischen SMASH-artigen Rekonstruktion erscheinen die Schritte,
um die fehlenden k-Raumzeilen zu rekonstruieren und das Endbild
zu kombinieren, in einem einzelnen Rekonstruktionsschritt. Dieser Prozess
wird bei GRAPPA in einen ersten Schritt des Rekonstruierens der
fehlenden Zeilen jeder Einzelspule und in einen zweiten Schritt
der Bildkombination entkoppelt, um das S/R zu optimieren und Probleme
bezüglich der
Phasenauslöschung
zu verhindern.
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Nach
der Rekonstruktion der einzelnen Spulenbilder kann jedes dieser
unabhängigen
Bilder kombiniert werden, um ein endgültiges Bild zu erhalten, mit
einem höheren
S/R, als bei einer konventionellen Phasensummenrekonstruktion. Da
die endgültige
Bildkombination den Betrag der einzelnen Spulenbilder berücksichtigt,
können
zudem jegliche phasenbezogene Artefakte, wie sie in allen SMASH
und AUTO-SMASH typischen Bildgebungsmethoden vorkommen, vollständig eliminiert
werden. Letztendlich bedeutet dieses Vorgehen, dass die GRAPPA-Rekonstruktion
die Bildung eines Quadratsummenbild als endgültiges Bild erlaubt, während andere
SMASH bzw. AUTO-SMASH typischen Akquisitionen nur eine Phasensummenrekonstruktion ermöglichen.
Dies bedeutet, dass GRAPPA immer ein höheres S/R erzielt, im Vergleich
zu anderen SMASH bzw. AUTO-SMASH Implementierungen.
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Es
ist zu bemerken, dass bei der erfindungsgemäßen GRAPPA-Technik der k-Raum nicht notwendigerweise
zeilenförmig
abgetastet werden muss. Die Abtastung kann auch radial, also sternförmig oder
aber auch spiralförmig
erfolgen. Dies bedeutet aber, dass die Richtung der Rekonstruktion
nicht mehr nur auf die Phasenkodierrichtung festgelegt sein muss,
sondern auch in Lese- bzw. Frequenzkodierrichtung variieren kann.
Ein Zwischenpunkt kann also von allen möglichen Positionen aus – also von
allen möglichen
Punkten die akquiriert worden sind – rekonstruiert werden.
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Zum
andern wurde bislang entlang der Leserichtung – also für eine k-Raumzeile – nur ein
einziger Satz von Rekonstruktionsparametern verwendet. Um aber die
Rekonstruktion auch in Lese- bzw. Frequenzkodierrichtung zu optimieren,
ist es sinnvoll die entsprechende Zeile aufzuteilen und für jeden
so entstandenen Abschnitt einen optimal angepassten Satz von Rekonstruktionsparametern
zu verwenden. Für
jedes Teilstück
bestimmt man also extra Parameter, die an dieses Stück optimiert
sind.
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Methoden
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Der
GRAPPA-Rekonstruktionsalgorithmus wie er in dem vorhergehenden Abschnitt
beschrieben wurde, wurde in der Matlab-Programmumgebung implementiert
(The Mathworks, Natick, MA, USA). Zwei Funktionen wurden implementiert:
Eine mit der Einzelspulenrekonstruktion unter Verwendung einer Quadratsummenkombination
und eine mit einer konventionellen Phasensummenkombination für den Vergleich.
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Wie
bereits oben erwähnt
beinhalten alle GRAPPA-Implementierungen
eine Gleitblockvorgehensweise zur Rekonstruktion. Dies führt zu dem
Problem jede mögliche
rekonstruierte Zeile zu wichten. Verschiedene Möglichkeiten, einen gewichteten
Mittelwert der unterschiedlichen Gleitblockrekonstruktionen durchzuführen, wurden
getestet. Dabei wurde die Güte
der einzelnen Fits an einer eigens rekonstruierten Zeile bestimmt
und das S/R, das sich aus einer Rekonstruktion ergab. Während beide
Kriterien, Güte
des Fits und S/R des Rekonstruierten Bildes, in der Praxis relevant
sind, ist das S/R als Kriterium vorzuziehen, da in den meisten Fällen, in
denen das S/R für
ein Rekonstruktionsverfahren gering ist, auch der Fit typischerweise
geringe Güte aufweist.
Im weiteren Verlauf wird das S/R als Wichtungskriterium für die rekonstruierten
Daten verwendet. Diese Methode des Wichtens führt zu einer Rekonstruktion,
welche ein hohes S/R und eine geringe Artefaktenergie erzielt, und
wie gezeigt worden ist zu sehr guten Ergebnissen führt.
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Computersimulationen
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Um
sowohl die Artefaktenergie als auch das S/R-Verhalten von GRAPPA
bei unterschiedlichen Beschleunigungsfaktoren für eine typische Spulenanordnung
zu ermitteln, wurden Computersimulationen durchgeführt. Zu
diesem Zweck wurde die vierelementige lineare Spulenanordnung gemäß M.A.GRISWOLD, P.M.JAKOB,
R.R.EDELMAN, D.K.SODICKSON. An RF Coil Array Designed Specifically
for Cardiac SMASH Imaging. Proceedings of the 6th Scientific
Meeting of the ISMRM, p.437 (1998) unter Verwendung einer analytischen
Integration des Biot-Savart'schen
Gesetzes simuliert. Diese simulierten Spulensensitivitäten wurden dann
in Kombination mit einem Bild eines üblicherweise verwendeten Auflösungsphantoms
verwendet. Retrospektiv wurden mehrere Datensätze mit unterschiedlich reduzierter
Kodierung, also verschiedenen Beschleunigungsfaktoren, erzeugt.
Sowohl die Artefaktenergie als auch das S/R-Verhalten der mittels
GRAPPA rekonstruierten Bilder wurde bestimmt. In den Simulationen
zur Bestimmung der Artefaktenergie wurde ein ORF von 4 angenommen,
und alle zusätzlichen
abgetasteten ACS-Zeilen wurden sowohl zur Bestimmung der Rekonstruktionsparameter
als auch zur direkten Integration in die vollständigen einzelnen Spulendatensätze verwendet.
Für die
S/R-Abschätzungen
wurden die ACS-Zeilen nicht in die Datensätze integriert, um den Einfluss
der GRAPPA Rekonstruktion auf das S/R besser vergleichen zu können.
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In Vivo Bildgebung
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Um
die klinische Anwendung der GRAPPA-Technik zu bewerten, wurden verschiedene
Bildstudien an gesunden Freiwilligen durchgeführt. Vor jeder Studie wurde
die Einverständniserklärung eingeholt.
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Für einen
ersten Satz von Akquisitionen wurde ein herkömmliches Vierkanal CP-Körper-Array
auf einem 1,5 T Siemens Vision Scanner (Siemens Medical Systems,
Erlangen, Deutschland) verwendet. Diese Anordnung besteht aus maximal
zwei Spulen, die zum PPA-kodieren in einer Richtung verwendet werden
können.
Es wurden keine zusätzlichen
Spulenkarten verwendet und jede Zeile, die akquiriert wurde, wurde
in den k-Raum integriert.
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Weitere
Akquisitionen wurden an einem 1,5 T Siemens Symphony Scanner, ausgestattet
mit 8 Empfangskanälen,
durchgeführt.
Dabei wurden je nach zu untersuchender Körperregion entweder ein Prototyp Acht-Element-Cardiac-Array
(Siemens Medical Systems, Erlangen, Deutschland) oder ein Acht-Kanal-Kopf-Array (MRI Devices
Corp., Waukesha, WI, USA) verwendet. Im Mittelpunkt des Interesses
dieser Akquisitionen stand in erster Linie die Untersuchung der
Leistungsfähigkeit
von GRAPPA bei Einzelschussakquisitionen in allen Regionen des menschliche
Körpers.
Im Gegensatz zu Multischussexperimenten sind diese Techniken von
Spinrelaxationseffekten über
den gesamten Akquisitionszeitraum betroffen. In diesen Fällen konnte
gezeigt werden, dass es mit der GRAPPA-Methode möglich ist, die Akquisitionszeit
eines Bildes zu verkürzen
und gleichzeitig die Bildqualität
in allen Einzelschussbildgebungssequenzen zu verbessern.
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Es
ist anzumerken, dass die Bildqualität im Vergleich zur AUTO-SMASH-Rekonstruktion
bei GRAPPA signifikant höher
ist. Das S/R in der nichtkombinierten Akquisition ist bei niedrigen
Beschleunigungsfaktoren viel besser und nie signifikant schlechter
als die Phasensummenabschätzung.
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Tabelle
1: S/R aufgetragen gegenüber
dem Beschleunigungsfaktor für
GRAPPA und GRAPPA mit der Phasensummenrekonstruktion
