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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung von
Bildgebungsparametern für die
Aufnahme eines Bildes von einem Untersuchungsobjekt mit Hilfe einer
Bildaufnahmevorrichtung. Die Erfindung kann insbesondere, jedoch
nicht ausschließlich
bei der Planung von Untersuchungen in einer Magnetresonanzanlage
verwendet werden, bei der Bildgebungsparameter für die Aufnahme der einzelnen
MR-Bilder eingestellt werden müssen.
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Mit
zunehmender Komplexität
der MR-Bildgebungsverfahren wird es für die Bedienperson immer schwieriger
und zeitaufwendiger, Protokolle mit Bildgebungssequenzen zu erstellen,
bei denen die eingestellten Bildgebungsparameter den gewünschten
Kontrast und die benötigte
Bildqualität
liefern. Beispielhaft genannt seien Varianten eines dreidimensionalen
Aufnahmeverfahrens mit Hilfe der Gradientenechotechnik, wie beispielsweise
Turbo-Flash-Bildgebung (MPRAGE – magnetization
prepared rapidly acquired gradient echoes). Die Einstellung der
Bildgebungsparameter ist insbesondere schwierig, wenn bei derartigen
Bildgebungssequenzen optimierte zentrische k-Raum-Abtastverfahren, variable
Kippwinkel und/oder verschiedene Präparationspulse verwendet werden.
Dabei kann es auftreten, dass bei Änderung eines Bildgebungsparameters
wie beispielsweise die Änderung
eines Anregungskippwinkels um 1° die
Bildqualität
des gemessenen MR-Bildes klinisch unbrauchbar wird.
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Die
Protokollentwicklung, d. h. das Ermitteln von geeigneten Bildgebungsparametern
für bestimmte
Bildgebungssequenzen erfolgt im Wesentlichen mit Hilfe einer Versuchsstrategie,
bei der ausgehend von einem vorhandenen Protokoll, das eine durchschnittliche
Bildqualität
liefert, die Bildgebungsparameter iterativ durch Messungen an Messphantomen
oder an freiwilligen Probanden optimiert werden. Dieser Prozess
ist sehr zeit- und kostenaufwendig, insbesondere bei Berücksichtigung von
Bildgebungssequenzen mit sehr langen Aufnahmezeiten. Insbesondere
gilt das für
den Bereich der pädiatrischen
Bildgebung, da dort die MR-relevanten Gewebeparameter sich deutlich
von denen Erwachsener unterscheiden, also dedizierte Bildgebungsparameter
ermittelt werden müssen,
andererseits aber naturgemäß in der
Pädiatrie
Probandenmessungen nur sehr eingeschränkt stattfinden können.
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Es
ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, Bildgebungsparameter
auf einfache und schnelle Weise optimieren zu können.
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Diese
Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. In den
abhängigen Ansprüchen sind
jeweils bevorzugte Ausführungsformen
der Erfindung beschrieben.
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Gemäß einem
ersten Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Bestimmung von
Bildgebungsparametern für
die Aufnahme eines Magnetresonanzbildes von einem Untersuchungsobjekt
bereitgestellt, wobei in einem ersten Schritt Anfangsbildgebungsparameter, üblicherweise
von der Bedienperson, festgelegt werden. Mit Hilfe dieser Anfangsbildgebungsparameter
werden anschließend
Signalintensitäten
für Gewebetypen
berechnet, die zumindest in einem Teil des Untersuchungsobjektes,
von dem das MR-Bild aufgenommen werden soll, vorkommen. Mit Hilfe
dieser berechneten Signalintensitäten können schließlich die Bildgebungsparameter für die Aufnahme
des Magnetresonanzbildes angepasst werden. Aus den berechneten Signalintensitäten kann
der zu erwartende Kontrast und die zu erwartende Bildqualität berechnet
werden, ohne dass eine Messung stattfindet. Der Zeitaufwand für die Berechnung
liegt üblicherweise
im Bereich von wenigen Sekunden oder weniger. Es ist nicht mehr
notwendig, die eventuell mehrere Minuten dauernde Messung durchzuführen um
einen Überblick
darüber
zu bekommen, wie mit den eingestellten Anfangsbildgebungsparametern
ein gemessenes MR-Bild aussehen würde. Die vorliegende Erfindung
ist nicht auf die Anwendung bei MR-Bildern begrenzt. Theoretisch
ist sie auch bei der Aufnahme jeder ande ren Bildaufnahmetechnik,
wie zum Beispiel in der Computertomographie anwendbar. Bei der Bilderzeugung
mittels magnetischer Kernresonanz kann jedoch durch die Vielzahl
der einstellbaren Parameter die Wahl der richtigen Bildgebungsparameter
schwierig sein, so dass MR-Bilder ein bevorzugtes Anwendungsbeispiel
der Erfindung darstellen.
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Gemäß einer
Ausführungsform
wird auf Grundlage der berechneten Signalintensitäten ein
Simulationsbild erstellt, das zumindest einen Teil des Untersuchungsobjekts
darstellt von dem das Magnetresonanzbild aufgenommen werden soll.
Es ist jedoch festzuhalten, dass die Generierung eines Simulationsbildes,
das dem Benutzer angezeigt wird, nicht zwingend notwendig ist. Die
Optimierung bzw. Anpassung der Bildgebungsparameter kann auch allein auf
der Basis von Zahlenwerten erfolgen, die aus den berechneten Signalintensitäten berechnet
werden können.
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Wenn
ein Simulationsbild jedoch berechnet wird, ist es in einer anderen
Ausführungsform
auch möglich,
bei Auswahl eines Messprotokolls mit vorbestimmten Bildgebungsparametern
automatisch für die
gewählten
Bildgebungsparameter ein Simulationsbild zu berechnen und anzuzeigen.
Damit bekommt die Bedienperson einen ersten Eindruck über die
gewählten
Bildgebungsparameter. Weiterhin ist es auch möglich, dass der Bedienperson
zu jedem angezeigten Bildaufnahmeprotokoll ein Simulationsbild angezeigt
wird, wodurch die Bedienperson wiederum einen besseren Überblick über die
verschiedenen Messprotokolle bekommt.
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Wenn
das berechnete Simulationsbild der Bedienperson angezeigt wird,
kann diese quasi online die Bildgebungsparameter optimieren und
in weiteren Schritten derart abändern,
dass insgesamt ein zufrieden stellender Bildkontrast mit zufriedenstellendem
Signal-zu-Rausch-Verhältnis
erreicht wird. Alternativ zur Berechnung und Anzeige eines Simulationsbildes
ist es auch möglich,
lediglich wichtige Bildparameter wie Kontrast, Schärfe und
Signal-zu-Rauschen zu bestimmen und anzuzeigen.
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Vorzugsweise
werden für
die Berechnung des Simulationsbildes die Gewebeanteile von einer Körperregion
im Untersuchungsobjekt bestimmt, die für die Berechnung des Simulationsbildes
berücksichtigt
werden sollen. Weiterhin sollte die Körperregion zumindest teilweise
in dem Bereich des Untersuchungsobjekts liegen, von dem das Magnetresonanzbild
erzeugt werden soll. Dies bedeutet, dass die zu untersuchende Körperregion
schematisch mit den Anteilen der verschiedenen Gewebe bekannt sein sollte.
Weiterhin vorzugsweise werden die MR-Parameter wie T1-Relaxationszeit,
T2-Relaxationszeit und Protonendichte für die für die Berechnung berücksichtigten
Gewebearten bestimmt. Beispielsweise können aus der Literatur bekannte
Daten oder einmalig vermessene und gespeicherte Werte verwendet
werden. Beispielsweise kann zur Bestimmung der Gewebeanteile, die
für die
Berechnung berücksichtigt
werden sollen, ein Schemabild verwendet werden, das beispielsweise
ein segmentiertes Magnetresonanzbild ist. Durch Segmentieren von
MR-Bildern ist es
bekannterweise möglich,
verschiedene Gewebearten voneinander zu trennen. Hierdurch kann
der Anteil eines Gewebes bzw. die Anteile aller Gewebe am Gesamtsignal
bestimmt werden. Alternativ können
schematische Bilder beispielsweise aus Anatomie-Atlanten verwendet
werden, die eine Unterscheidung der zu berücksichtigenden Gewebetypen
erlauben und in geeigneter Form digital zur Verfügung stehen.
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Gemäß einer
Ausführungsform
der Erfindung wird die Signalintensität für jede zu berücksichtigende
Gewebeart im k-Raum bestimmt. Diese Signalintensität kann in
einer Ausführungsform
auf Grundlage der Bloch-Gleichungen berechnet werden. Die berechnete
Signalintensität
stellt, wie weiter unten noch erklärt wird, eine Wichtung für jeden k-Raum-Punkt
und für
jeden Gewebeanteil dar. Hier ist eine explizite Lösung der
Bloch-Gleichungen unter Berücksichtigung
der zeitlichen Abfolge der Anregung und Refokussierungspulse möglich. Weiterhin ist
auch eine nur näherungsweise
Lösung
der Blochglei chungen oder eine Abschätzung der Signalevolution denkbar.
Da die Signalaufnahme im k-Raum bzw. Fourier-Raum erfolgt, stellt
der berechnete Intensitätswert
den berechneten Signalwert im k-Raum dar. Weiterhin können nun
die Anteile jedes berücksichtigten
Gewebeanteils im k-Raum bestimmt werden, wobei das Simulationsbild
bestimmt wird, indem für
zumindest einen k-Raum-Wert für
jede berücksichtigte
Gewebeart die Signalintensität
der Gewebeart und der Anteil des Gewebes bestimmt wird. Ist der Mengenanteil
jedes Gewebes mit der zugehörigen Signalintensität für alle berücksichtigten
Gewebearten bekannt, so kann daraus beispielsweise das Simulationsbild
berechnet werden.
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Wie
oben erwähnt
können
die zu berücksichtigenden
Gewebeanteile mit Hilfe eines Schemabildes berechnet werden, das
die zu untersuchende Körperregion
bzw. die zu untersuchende Bildebene schematisch wiedergibt. Gemäß einer
Ausführungsform
der Erfindung ist es möglich,
für jeden
zu berücksichtigenden
Gewebeanteil aus dem Schemabild ein Gewebeanteilbild zu erzeugen.
Das bedeutet, es wird aus dem segmentierten Magnetresonanzbild ein Teilbild
für jeden
Gewebetyp, d. h. ein Gewebeanteilbild erzeugt. Alternativ hierzu
ist es auch möglich, dass
für jeden
Gewebeanteil schon derartige Gewebeanteilbilder vorhanden sind anstelle
des Schemabildes mit den unterschiedlichen Geweben. Nach der Berechnung
der einzelnen Gewebeanteilbilder können diese in einem weiteren
Schritt normiert werden. In einem Bildpunkt können verschiedene Gewebeanteile
vorhanden sein. Als Beispiel sei die graue und weiße Gehirnsubstanz
genannt. Durch die Normierung der einzelnen Gewebeanteilbilder wird
sichergestellt, dass sich die Anteile der einzelnen Gewebeanteilbilder
insgesamt zu 100% summieren. Alternativ hierzu ist auch die Normierung
auf die Protonendichte möglich,
so dass beispielsweise Partialvolumeneffekte (d. h. endlich große Bildpunkte
enthalten mehr als einen Gewebetyp oder anteilig Luft) berücksichtigt
werden können.
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In
einem weiteren Schritt kann dann die Auflösung der einzelnen Gewebeanteilbilder
derart angepasst werden, dass sie der Auflösung des MR-Bildes entspricht,
das später
von dem Untersuchungsobjekt aufgenommen werden soll. Die Gewebeanteilbilder
können
dann in den k-Raum Fourier-transformiert werden, wodurch festgelegt
werden kann, welcher Gewebeanteil in jedem k-Raum-Punkt wie viele Anteile
am Gesamtsignal hat. Die einzelnen k-Raum-Datensätze der Gewebeanteilbilder
stellen eine Abbildung der einzelnen Gewebetypen in der Mess-Domäne dar.
Diese werden gewichtet mit den oben erwähnten Signalintensitäten. Mithilfe
der berechneten bzw. simulierten Signalintensität kann dann für jede Gewebeart
im k-Raum eine gewebeabhängige
Signalintensität
erzeugt werden durch Multiplikation der Signalintensität für jedes
Gewebe mit dem Fourier-transfomierten
Gewebeanteilbild. Durch Addition der gewebeabhängigen Signalintensitäten kann
das Simulationsbild berechnet werden, indem eine Fourier-Rücktransformation
in den Bildraum erfolgt.
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Zur
Minimierung des Rechenaufwandes kann das Simulationsbild für eine Schnittebene
erzeugt werden, oder es können
nur wenige repräsentative
Simulationsbilder für
die verschiedenen Schichten berechnet werden. Weiterhin ist es möglich, für die drei
orthogonalen Schnittbilder wie transversal, sagittal und koronar
jeweils ein Simulationsbild zu berechnen.
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Weiterhin
kann es sehr aufwendig sein, bei der Berechnung der Signalintensität die gesamte Bildgebungssequenz
zu berücksichtigen,
d. h. den gesamten Ablauf der Gradienten- und Hochfrequenzpulse
zu berücksichtigen.
Es ist auch möglich,
die Simulation auf einen zeitlichen Teilbereich der Bildgebungssequenz
zu beschränken,
wobei dieser Teilbereich beispielsweise die kleinste sich wiederholende Einheit
in der Bildgebungssequenz sein kann. Aufgrund der Periodizität des Messablaufs
mit der Wiederholung von Anregungspulsen und Gradientenschaltungen
kann es genügen,
die kleinste sich wiederholende Einheit aus der Bildgebungssequenz
zu simulieren. Zusammen mit dem von der Messsequenz vorgegebenen
und somit bekannten k-Raum-Abtastschema lässt sich aus der Simulation dieses
Teilbereichs die Signalintensität
für den
gesamten k-Raum
ermitteln.
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Gemäß einer
Ausführungsform
werden die Anfangsbildgebungsparameter durch den Benutzer eingegeben,
wobei die Bildgebungsparameter vom Benutzer nach Ansicht des Simulationsbildes
abgeändert
und optimiert werden können.
Ebenso gut ist es jedoch möglich,
dass der Benutzer Rahmenbedingungen für einzelne Bildgebungsparameter,
sowie beispielsweise ein Kontrastverhalten vorgibt, wobei die Bildgebungsparameter
iterativ anhand vorbestimmter Kriterien berechnet werden. Beispielhafte Kriterien
hierfür
sind das Signal-zu-Rausch-Verhältnis,
das Kontrastverhalten und die so genannte Punktbildfunktion oder
Point-Spread-Function (PSF). Beispielhaft kann im iterativen Verfahren
mit einer Zielfunktion gearbeitet werden die optimiert werden soll.
Bei derartigen Optimierungsverfahren ist es beispielsweise möglich, die
Zielfunktion zu minimieren.
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Die
Erfindung betrifft weiterhin eine Vorrichtung zur Optimierung der
Bildgebungsparameter mit einer Einheit zum Festlegen der Anfangsbildgebungsparameter
und einer Recheneinheit zur Berechnung der Signalintensitäten. Vorzugsweise
arbeitet die Vorrichtung wie oben beschrieben. Die Erfindung betrifft
ebenso ein Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm welches
bei der Ausführung
in einem Rechnersystem das Verfahren, das oben beschrieben wurde,
ausführt.
Die Erfindung betrifft ebenso einen elektrisch lesbaren Datenträger mit
einem derartigen Computerprogramm.
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Die
Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die beiliegenden
Zeichnungen näher
erläutert.
Hierbei zeigt
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1 schematisch
eine MR-Anlage mit einer Vorrichtung zur Simulierung eines MR-Bildes, und
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2 ein
Flussdiagramm, das schematisch den Ablauf zur Optimierung der Bildgebungsparameter
zeigt, und
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3 beispielhaft
ein Schemabild, ein Simulationsbild sowie das effektiv aufgenommene MR-Bild.
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1 zeigt
schematisch eine Magnetresonanzanlage mit der die Bildgebungsparameter
auf effektive Weise optimiert werden können. Eine derartige Magnetresonanzanlage
weist ein Hauptmagnetfeld 10 zur Erzeugung eines Polarisationsfeldes
B0 auf. Eine Untersuchungsperson 11 wird zur Untersuchung
einer Körperregion 12 auf
einer Liege 13 in die MR-Anlage gefahren. Zur Erzeugung
von MR-Bildern weist die Anlage ein Hochfrequenzspulensystem 14 auf
zur Einstrahlung von HF-Pulsen zur Anregung der sich im Polarisationsfeld
ergebenden Magnetisierung. Zur Ortsauflösung des MR-Signals sind Gradientenspulen 15 vorgesehen.
Zur Steuerung der Einstrahlung der HF-Pulse ist eine HF-Einheit 16 vorgesehen,
zur Schaltung der Gradientenfelder einer Gradienteneinheit 17.
Weiterhin ist eine zentrale Steuereinheit 18 zur Steuerung
der Messung und des Messablaufs vorgesehen, die eine nicht gezeigte
Bedienperson über
eine Eingabeeinheit 19 bedienen kann. Das MR-Bild wird
auf einer Anzeigeeinheit 20 angezeigt. Die allgemeine Funktionsweise
einer MR-Anlage ist dem Fachmann hinlänglich bekannt, so dass Einzelheiten
zur Erzeugung des MR-Bildes in der vorliegenden Anmeldung nicht
näher beschrieben werden.
Zur Erstellung eines MR-Bildes kann nun die Bedienperson die Bildgebungsparameter über die Eingabeeinheit
eingeben. Derartige Bildgebungsparameter sind beispielsweise Repetitionszeit,
Echozeit, Gesichtsfeld (Field of View), Anregungskippwinkel etc.
Um nun sicherzustellen, dass bei Änderung eines Bildgebungsparameters
das gemessene MR-Bild eine zufriedenstellende Bildqualität hat, ist eine
Simulationseinheit 21 vorgesehen, die ein Bild mit dem
zu erwartenden Kontrast und der zu erwartenden Bildqualität berechnet,
das dann auf der Anzeigeeinheit 20 angezeigt werden kann.
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Die
genaue Funktionsweise, wie in der Simulationseinheit 21 mit
Hilfe der eingestellten Bildgebungsparameter ein MR-Bild simuliert
wird, wird in Zusammenhang mit 2 und 3 näher beschrieben.
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Für das Optimierungsverfahren
ist es erforderlich, auf Grundlage eines Messprotokolls ein Bild zu
berechnen, das in Kontrast- und Bildqualität einer tatsächlichen
Messung entspricht. Hierzu ist ein so genanntes Schemabild 30 notwendig,
das ein segmentiertes Bild darstellt, das die zu untersuchende Körperregion
schematisch wiedergibt und in dem jedem zu betrachtenden Gewebetyp
ein individueller Wert, beispielsweise Grauwert, zugeordnet wird.
Anstelle des Schemabildes 30 können auch mehrere Teilbilder
verwendet werden, von denen jedes genau einen Gewebetyp darstellt.
Im Pixelwert jedes Teilbildes kann beispielsweise der Anteil des
zugeordneten Gewebetyps kodiert sein. Bei dreidimensionalen Aufnahmen
vom Kopf mit schnellen Gradientenechosequenzen, so genannten MPRAGE-Bildgebungsverfahren
können
sehr viele Bildgebungsparameter modifiziert werden wie beispielsweise
die Art der Präparierung
der Magnetisierung (Inversion Recovery, Double-Inversion Recovery, T2-Präparierung,
Saturation Recovery), Präparationsparameter
wie Inversions- und Sättigungszeiten,
Turbofaktor, Flipwinkelparameter für die Berechnung der variablen
Flipwinkel, Pixelbandbreite usw. Um diese dreidimensionalen Bilder
mit optimalem Signalverhalten aufzunehmen, kann nun das Signalverhalten
simuliert werden, wobei auf Grundlage des Schemabildes 30 die
Gewebeanteile berechnet werden. In 3 ist in
Bild 41 beispielsweise ein derartiges Schemabild dargestellt, das
ein segmentiertes MR-Bild des Gehirns ist. Anhand des Schemabildes
können
nun für
jeden im Bild vorkommenden Gewebetyp bzw. für jeden Gewebetyp der bei der
Berechnung berücksichtigt
werden soll, ein Gewebeanteilbild 31 erzeugt werden. Bei
einer Anwendung im Kopf kann es beispielsweise ausreichen, drei
verschiedene Gewebetypen zu berücksichtigen,
um die wichtigsten klinischen Kontraste berechnen zu können, nämlich die
graue und die weiße
Hirnmasse sowie Flüssigkeit.
In diesem Anwendungsfall würde
dies bedeuten, dass drei Gewebeanteilbilder 31 erzeugt
werden, wobei jedes Gewebeanteilbild nur die Teilbereiche eines
Gewebes be rücksichtigt
sind. In einem Schritt 32 erfolgt die Normierung der einzelnen
Teilbilder. Da in einem Bildpunkt unterschiedliche Gewebe vorhanden
sein können, müssen die
einzelnen Teilbilder derart normiert werden, dass die Gesamtintensität gleich
100% ergibt. Bei Übergängen zwischen
Gewebe und Luft oder bei Schwankungen der lokalen Gewebedichte können einzelne
Bildpunkte auch Gesamtintensitäten
kleiner 100% aufweisen. In einem Schritt 33 werden dann die
Teilbilder auf die im Messprotokoll eingestellte Auflösung interpoliert.
Im dargestellten Ausführungsbeispiel
erfolgt die Interpolation an der angegebenen Stelle. Es ist jedoch
auch möglich,
die Interpolation nach der später
beschriebenen Transformation in den k-Raum oder vor Generierung der Teilbilder durchzuführen. In
einem Schritt 34 wird jedes Teilbild in den k-Raum transformiert
durch eine Fourier-Transformation. Dies führt zu k-Raum-Daten 35 eines jeden Gewebeanteilbildes.
Diese Daten 35 geben an, welcher Gewebetyp in welcher k-Raum-Koordinate
einen Signalanteil hat. In einem nächsten Schritt 36 muss
nun bestimmt werden, welche Signalintensität das Signal jedes Gewebetyps
in jeder k-Raum-Koordinate hat, d. h. es erfolgt die Wichtung der
k-Raum-Daten mit der Signalintensität. Dies erfolgt durch Multiplizieren
jeder k-Raum-Koordinate jedes transformierten Teilbildes mit dem
zugehörigen Signalintensitätswert.
Der berechnete Signalintensitätswert
sollte dem MR-Messsignal
bei Aufnahme eines MR-Bildes mit den eingestellten Bildgebungsparametern
möglichst
gut entsprechen. Dieser Intensitätswert
kann beispielsweise mit Hilfe einer Bloch-Simulation berechnet werden. Hierzu
wird im Prinzip der Messablauf aus Anregungs- und Refokussierungspulsen,
Magnetisierungspräparationen
und Gradientenschaltungen numerisch simuliert und zwar unter Verwendung
der für
jeden einzelnen Gewebetyp bekannten MR-Parameter. Dies kann beispielsweise
ein Simulationslauf für
jedes Gewebe bedeuten. Zum Zeitpunkt jeder Datenaufnahme erhält man aus
dieser Simulation die benötigte
Signalintensität.
Damit ist auch die zugeordnete k-Raum-Koordinate
aus dem Ablauf der Messsequenz bekannt, da sich diese aus der Gradientenschaltung
ergibt. Um den Rechenaufwand gering zu halten, kann es notwendig
sein, nicht den kompletten Ablauf einer Messsequenz in einer Bloch-Simulation
zu erfassen. Aufgrund der Periodizität ist dies aber auch nicht
notwendig, da es genügt,
einen repräsentativen
Teil der Bildgebungssequenz zu simulieren. Greift man auf die oben
erwähnte
MPRAGE-Sequenz zurück,
so besteht der Messablauf hierbei aus einer Präparationsphase mit anschließendem Auslesezug.
Dieses Paar mit einer Dauer von typischerweise 1–10 Sekunden wird über einige
Minuten ständig
wiederholt. In der Wiederholung werden nacheinander unterschiedliche
Zeilen des k-Raums gefüllt,
auf die Bloch-Simulation hat die Auswahl der k-Raum-Zeilen jedoch
keinen Einfluss. Aus diesem Grund ist es ausreichend, die Bloch-Simulation
für eine
Wiederholung durchzuführen
und die Zuordnung der so ermittelten Signalintensitäten auf
die in anderen (nicht simulierten) Wiederholungen über das
von der Bildgebungssequenz vorgegebene Zuordnungsschema vorzunehmen.
Will man Gleichgewichtszustände
einbeziehen, kann man die Simulation auch über ein paar Wiederholungen
berechnen lassen, beispielsweise fünf. Auch ist es möglich, die
Zahl der simulierten Wiederholungen N automatisch festlegen zu lassen. Vergleicht
man die Magnetisierung des Startwertes bei Wiederholung N mit der
Wiederholung N-1, so kann aus der Abweichung auf die Zahl der benötigten Wiederholungen
geschlossen werden. Ist die Abweichung beispielsweise kleiner als
ein vorbestimmter Prozentsatz, können
die Wiederholungen gestoppt werden. In ähnlicher Weise können für andere
Sequenztypen die Signalintensitäten
berechnet werden. Beispielsweise stellt sich die Berechnung für eine schnelle
Spinechobildgebung (TSE, Turbo Spin-Echo) ähnlich dar wie für die MPRAGE-Sequenz,
der repräsentative
Teil der Sequenz besteht ebenfalls aus einer Präparation und dem Auslesezug.
Für eine
Gradientenechosequenz besteht der repräsentative Teil aus einer einzigen
Anregung und der folgenden Detektion. In diesem Beispiel ist es
jedoch notwendig, Gleichgewichtszustände zu berücksichtigen und einige Wiederholungen
zu simulieren (beispielsweise zwischen 20 und 30). Wird die Gradientenechosequenz
von zusätzlichen,
den Kontrast beeinflussenden Sequenzteilen unterbrochen, wie beispielsweise
Fettunterdrückung,
regionale Sättigung
etc., stellt der kleinste sich wiederholende Sequenzblock den repräsentativen
zu simulierenden Teil dar.
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In
Schritt 36 wird nun für
jeden Gewebeanteil berechnet, mit welcher Stärke dieser Gewebeanteil am
Gesamtsignal teilhat. Diese Information ist in dem Signalintensitätswert beinhaltet,
wobei in Schritt 36 jede k-Raum-Koordinate jedes Fourier-transformierten
Gewebeanteilbildes mit dem zugehörigen
Signalintensitätswert
multipliziert wird. In einem Schritt 37 werden die transformierten
Signalanteilbilder dann addiert um in Schritt 38 nach einer
Fourier-Rücktransformation
in einem Bildraum das Simulationsbild zu erhalten. Aufgrund der
Linearität
der Fourier-Transformation ist es auch möglich, die Addition der k-Raum-Daten
nach Schritt 36 nach der Rücktransformation in den Bildraum
vor Schritt 39 vorzunehmen. Das nach Schritt 38 berechnete
Simulationsbild kann dann für
die Bedienperson dargestellt werden. Ein Beispiel eines derartigen
Simulationsbildes ist in Bild 42 von 3 zu
erkennen. Aus Demonstrationszwecken ist in Bild 43 ein
MR-Bild dargestellt, das mit den Bildgebungsparametern gemessen
wurde, die den Bildgebungsparametern des Simulationsbildes entsprechen.
Wie durch den Vergleich der Bilder 42 und 43 zu
erkennen ist, kann das Kontrastverhalten relativ gut simuliert werden.
In einem Schritt 39 kann dann anhand des berechneten Bildes
eine Optimierung der Bildgebungsparameter erfolgen. Entweder bedeutet
dies, dass die Bedienperson die Bildgebungsparameter selbst ändert und eine
neue Simulation startet oder bei zufriedenstellendem Kontrast die
Bildgebungsparameter für
die Messsequenz übernimmt.
In einem anderen Ausführungsbeispiel
ist es jedoch auch möglich,
dass die Bedienperson nur Rahmenbedingungen für die Bildgebungsparameter
vorgibt sowie den gewünschten Kontrast
definiert, d. h. T1-Wichtung, T2-Wichtung oder Protonendichte-Wichtung.
Mit dem oben beschriebenen Berechnungsverfahren werden nun Iterativ-Bilder
errechnet und hinsichtlich Kontrast- und Bildqualität automatisch
bewertet. In Abhängigkeit von
dem Resultat der Bewertung können
dann die Bildgebungsparameter automatisch modifiziert werden und
die nächste
Iteration kann durchgeführt
werden. Die automati sche Bewertung kann auch bereits auf Basis der
ermittelten Intensitäts-/Wichtungsdaten und
ohne Kenntnis der räumlichen
Verteilung der Gewebearten (d. h. ohne Schemabild) erfolgen – eine iterative
Bestimmung optimaler Parameter kann darum auch ohne explizite Berechnung
von Iterativbildern erfolgen, was eine signifikante Reduktion des Rechenaufwandes
und somit eine Beschleunigung der einzelnen Iterationsschritte bedeutet.
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Aus
der Blochsimulation resultiert individuell für jeden Gewebetyp die Signalintensität für jedes Ausleseintervall.
Werden von der Simulation beispielsweise die I Echos eines Echozuges
einer MPRAGE-Sequenz erfasst, erhält man die Signalintensitäten des
Echos Nummer i und Gewebetyp Gj:
I(Gj, i)
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Das
bekannte Zuordnungsschema Z der Sequenz ordnet jeder k-Raum-Koordinate (kx,
ky) eine Echonummer i zu: Z(kx, ky) = i. Mit diesen Informationen
lässt sich
jeder k-Raum-Koordinate für
jeden Gewebetyp die Signalintensität I(Gj, kx, ky) zuordnen:
I(Gj,
kx, ky) = I(Gj, Z(kx, ky))
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Diese
Information genügt
bereits zur Bestimmung wesentlicher Bildqualitätsparameter wie Signal, Kontrast
oder Punktbildfunktion (s. u.) – Informationen über die
räumliche
Verteilung der Gewebetypen (Schemabild, Gewebeanteilbilder) sind
hier noch nicht notwendig:
Signal: S(Gj) = I(Gj, kx = 0, ky
= 0)
Kontrast: K(G1, G2) = S(G1)/S(G2)
PSF: PSF(Gj) =
Summe_{kx}
((I(Gj, kx, ky = Ky/2) – S(Gj))/S(Gj))^2
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(Ky
gibt dabei die Zahl der ky-Koordinaten an, d. h. die Summe erfolge über die
zentrale k-Raum-Spalte. Alternativ kann die Summe auch über die
zentrale k-Raum-Zeile laufen. Kombinierte Summen sowie verwandte
Bewertungen der PSF sind vorstellbar)
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Zur
Berechnung simulierter Bilder geht man folgendermaßen vor.
Ausgehend von den ggf. normierten Gewebeanteilbildern B(Gj, x, y)
berechnet man die k-Raum-Daten B(Gj, kx, ky) = FT(B(Gj, x, y)). FT
bezeichnet dabei die Fourier- Transformation.
Die k-Raum-Daten werden mit den zuvor ermittelten Signalintensitäten gewichtet:
W(Gj,
kx, ky) = B(Gj, kx, ky)·I(Gj,
kx, ky)
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Durch
Summation und Rücktransformation erhält man das
Simulationsbild SB:
SB(x, y) = FT^{–1}(Summe_j W(Gj, kx, ky))
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Für eine automatische
Optimierung ist es notwendig, eine zu optimierende Zielfunktion
anzugeben und ein Verfahren zu verwenden, das die Optimierungsparameter
derart iterativ modifiziert, dass die Zielfunktion beispielsweise
maximiert oder minimiert wird. In einer bevorzugten Ausführungsform
erfolgt eine Minimierung der Zielfunktion, wobei im Prinzip jedes
bekannte Minimierungsverfahren verwendet werden kann. Als besonders
geeignet hat sich jedoch das Simplex-Minimierungsverfahren herausgestellt,
da es keine Informationen über
die mathematischen Ableitungen der Zielfunktion nach den Optimierungsparametern
benötigt
und das Verfahren sich auch in einem Multiparameterraum auch aus
lokalen Minima herausarbeiten kann, um das absolute Minimum zu finden.
Beispielsweise können
die folgenden Optimierungsparameter verwendet werden: die Punktbildfunktion
oder Point-Spread-Function
der einzelnen Gewebearten, das Signal-zu-Rausch-Verhältnis
sowie der Kontrast, d. h. das Verhältnis der Signalamplituden
der einzelnen Gewebearten. In der Zielfunktion gilt es, die Bewertungsparameter
Punktbildfunktion (PSF), Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR) und Kontrast (K)
zu erfassen, wobei bei den ersten beiden die Abhängigkeit vom Gewebetyp (G) hinzukommt.
Beispielsweise können
die einzelnen Beiträge
multiplikativ beitragen oder in einer gewichteten Summe.
- i) Z = PSF(G1)·PSF(G2)·...·PSF(Gn)·SNR(G1)·...·SNR(Gn)·K
- ii) Z = a1·PSF(G1)
+ ... + an·PSF(Gn)
+ b1·SNR(G1)
+ ...·bn·SNR(Gn)
+ c·K
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Die
Bewertung des Kontrastes kann beispielsweise erfolgen durch die
Amplitudenverhältnisse
der zentralen k-Raum-Daten der einzelnen Gewebetypen, d. h. ein
Verhältnis
der berechneten Signalintensitäten
(s. oben). Wird beispielsweise ein guter Kontrast zwischen grauer
und weißer
Gehirnsubstanz (GM bzw. WM) gefordert, kann die Kontrastfunktion
K = I(GM, kx = 0, ky = 0)/I(WM, kx = 0, ky = 0) minimiert werden.
Die Lösung
I(GM, kx = 0, ky = 0) = 0 wird dabei ggf. durch die Bewertung des
SNR ausgeschlossen – die
Bewertung des SNR kann ebenfalls über die Amplituden der zentralen
k-Raum-Daten erfolgen. Die Forderung nach hohem SNR von GM und WM
verlangt beispielsweise die Minimierung von SNR(GM) = 1/S(GM) und
von SNR(WM) = 1/S(WM). Die Abhängigkeit
des SNR von der Pixelbandbreite kann beispielsweise durch die Multiplikation
mit der Wurzel der Bandbreite berücksichtigt werden.
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Die
Bewertung der Punktbildfunktion ist etwas komplexer: der Idealfall
(Delta-Peak im Bildraum) wird durch eine konstante Amplitude der Signalintensität im k-Raum
wiedergespiegelt. Abweichungen von dieser konstanten Funktion äußern sich im
Bildraum in einer Verbreiterung der Punktbildfunktion (die Bilder
werden unscharf). Damit lässt
sich die Bewertung der Punktbildfunktion beispielsweise als Summe
der Abstandsquadrate der tatsächlichen k-Raum-Amplitude
von einer Konstanten erfassen: PSF(GM) = Summe_{kx}((I(GM, kx, ky
= Ky/2) – S(GM))/A(GM))^2,
A(GM) = 1/N Summe_{kx}(I(GM, kx, ky = Ky/2)) oder A(GM) = S(GM).
Die zur Berechnung von PSF benötigten
Signalintensitäten
I liegen mit den Resultaten der Bloch-Simulationen bereits vor.
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Abschließend sei
bemerkt, dass die beschriebenen Verfahren nicht auf spezielle Messsequenzen
beschränkt
sind, sondern unter den genannten Randbedingungen prinzipiell auf
alle Bildgebungsverfahren anwendbar sind.
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Wie
es die in 3 gezeigten Bilder erkennen
lassen, zeigen das Schemabild, das Simulationsbild und die eigentliche
Messung eine große Übereinstimmung
von simulierten und gemes senen Daten. Eine Parameter-Optimierung
ist daher möglich
ohne langwierige Probandenmessungen durchzuführen, die bei dem in 3 gezeigten
Beispiel über
30 Minuten gedauert hätte.
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Zusammenfassend
ermöglicht
die Erfindung eine zeitsparende und einfache Bildgebungsparameteroptimierung.