DE102008049709A1

DE102008049709A1 - Verfahren zur selektiven Darstellung einer Bewegung der Lunge, Computerprogramm, Bildverarbeitungseinheit und Magnetresonanzgerät

Info

Publication number: DE102008049709A1
Application number: DE102008049709A
Authority: DE
Inventors: Michael Dr. Deimling
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2008-09-30
Filing date: 2008-09-30
Publication date: 2010-04-22
Anticipated expiration: 2028-10-01
Also published as: US8154288B2; DE102008049709B4; US20100090696A1

Abstract

Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Lungenbildgebung derart zu verbessern, dass dynamische Prozesse selektiv dargestellt werden können. Das erfindungsgemäße Verfahren zur selektiven Darstellung einer Bewegung der Lunge kann die folgenden Schritte aufweisen: Zuerst werden Magnetresonanzbilder (MR-Bilder) der Lunge im zeitlichen Verlauf aufgenommen, d. h. es werden über mehrere Atemzyklen MR-Bilder der Lunge aufgenommen. Die aufgenommenen MR-Bilder werden bezüglich einer Referenzposition registriert, und es wird in ihnen der Signalverlauf über die Zeit bestimmt. Die geschieht vorteilhaft pixelweise, um die Auflösung der MR-Bilder voll ausnutzen zu können. Sodann wird, z. B. mittels einer Fouriertransformation, das Frequenzspektrum von den bestimmten Signalverläufen bestimmmt. Ein bestimmtes Frequenzspektrum wird mit einem Frequenzbandfilter gefiltert, wobei der Frequenzbereich des Frequenzbandfilters der darzustellenden Bewegung angepasst ist. Das gefilterte Frequenzspektrum wird in einen gefilterten Signalverlauf der MR-Bilder rücktransformiert und die durch diese Rücktransformation erhaltenen Magnetresonanzbilder werden mit dem gefilterten Signalverlauf im zeitlichen Verlauf angezeigt. Weiter werden ein Computerprogramm, eine Bildverarbeitungseinheit und ein Magnetresonanzgerät beansprucht, die es ermöglichen, dynamische Prozesse in einer Folge von MR-Bildern im zeitlichen Verlauf selektiv darstellen zu können.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur selektiven Darstellung einer Bewegung der Lunge, ein Computerprogramm, eine Bildverarbeitungseinheit und ein Magnetresonanzgerät.
Die Magnetresonanztechnik (im Folgenden steht „MR” für „Magnetresonanz”) ist eine bekannte Technik, mit der Bilder vom Inneren eines Untersuchungsobjektes erzeugt werden können. Vereinfacht ausgedrückt wird hierzu das Untersuchungsobjekt in einem MR-Gerät in einem vergleichsweise starken statischen, homogenen Grundmagnetfeld (Feldstärken von 0,2 Tesla bis 7 Tesla und mehr) positioniert, so dass sich dessen Kernspins entlang des Grundmagnetfeldes orientieren. Zum Auslösen von Kernspinresonanzen werden Sequenzen hochfrequenter Anregungspulse resonant in das Untersuchungsobjekt eingestrahlt, die ausgelösten Kernspinsignale gemessen und auf deren Basis MR-Bilder rekonstruiert. Die MR-Technik eignet sich insbesondere zur Bildgebung von Weichteilen, da hier ein besonders guter Kontrast erzielt werden kann.
Auch die Bildgebung der Lunge mittels MR wird seit Jahren vorangetrieben, um vor allem Rückschlüsse auf die Funktion der Lunge zu erhalten. Dabei sind allerdings verschiedene Schwierigkeiten zu beachten. Einerseits sind die Protonendichten im Bereich der mit Luft gefüllten Lunge, und auch die Protonendichte des Lungenparenchyms selbst sehr gering was zu einem schlechten Signal-Rausch-Verhältnis („signal-to-noise ratio”: SNR) führt. Andererseits erschweren starke lokale Feldänderungen, die durch Suszeptibilitätsänderungen entstehen, die MR-Bildgebung. Weiter ist der Bereich der Lunge sowohl durch Atmung als auch durch Herzschlag des zu untersuchenden Patienten Bewegungen unterworfen, die zu Bewegungsartefakten in MR-Bildern führen. Dabei ändert insbesondere die Atembewegung nicht nur die Lage des aufgenommenen Gewebes, sondern auch das Gesamtvolumen der Lunge. Ein weiterer Effekt, der die qualitative Auswertung von Lungendaten erschwert, ist der starke, variierende Blutfluss in der Lunge innerhalb eines Herzzyklus.
Um diesen Schwierigkeiten zu begegnen, werden MR-Bilder der Lunge beispielsweise unter Verstärkung durch Kontrastmittel, wie z. B. Helium oder Sauerstoff, durchgeführt. Ein Beispiel für Sauerstoff-verstärkte Bildgebung ist z. B. Vu M. Mai et al. „Influence of Oxygen Flow Rate an Signal and T1 Changes in Oxygen-Enhanced Ventilation Imaging" im Journal of Magnetic Resoncance Imaging 16: 37–41, 2002.
Dank der mittlerweile erreichbaren kurzen Aufnahmezeiten für MR-Bilder, ist es auch möglich, mittels MR-Tomographie Aufnahmen der Lunge ohne starke Bewegungsartefakte zu gewinnen. Dabei muss jedoch oftmals eine Triggerung des Sequenzablaufs mit der äußeren Bewegung, der Atmung bzw. dem Herzschlag, erfolgen, oder die Atmung muss für die Dauer der Aufnahme angehalten werden. Ein Beispiel für eine Herzschlag-getriggerte Bildgebung ist z. B. Knight-Scott J. et al. „Temporal Dynamics of Blood Flow Effects in Half-Fourier Fast Spin Echo 1H Magnetic Resonance Imaging of the Human Lung" im Journal of Magnetic Resonance Imaging 14: 411–418, 2001.
Bei Grundfeldstärken von größer als 0,7 T ist die T2*-Relaxationszeit suszeptibilitätsbedingt sehr kurz (M. Deimling in Proc. Int. Soc. Mang. Reson. Med. 8 (2000), No. 2202). Daher werden zur Darstellung des Lungenparenchyms Spinecho basierte Sequenzen, wie z. B. single shot HASTE, verwendet, da Spinechosequenzen den Einfluss von Suszeptibilitätsänderungen unterdrücken (siehe z. B. wieder Vu M. Mai et al. im Journal of Magnetic Resoncance Imaging 16: 37–41, 2002). Mit neuzeitlichen Tomographen können sehr kurze Echozeiten erreicht werden, so das auch bei Grundfeldstärken bis etwa 1.5 T Gradientenechosequenzen angewendet werden können (siehe z. B. Marcus J. T. et. al. in Proc. Int. Soc. Mag. Reson. Med. (2007), No. 2777).
Bei Auswertungen von Bildfolgen der Lunge, z. B. im zeitlichen Verlauf, tritt, wie oben beschrieben, das Problem auf, dass durch Einatmen und Ausatmen sich die Größe der Lunge verändert. Hierdurch kommt es zu einer Verschiebung korrespondierender Bereiche in den verschiedenen MR-Bildern, da die Lunge jeweils eine unterschiedliche Lage in verschiedenen MR-Bildern einnimmt. Es sind jedoch im Stand der Technik Verfahren bekannt, die unterschiedlichen Lungenbildgrößen im Atemzyklus auf eine Referenzgröße fixieren können, und mit denen so eine Registrierung der einzelnen Bilder zueinander möglich ist (H. G. Topf et al. in Proc. Int. Soc. Magn. Reson. Med 11 (2004) No. 671). Damit ist es möglich geworden, Signaländerungen durch Dichteänderungen als Funktion der Zeit zu analysieren. Durch das Ein- und Ausatmen verändert sich das signalgebende Volumen, so dass die Atembewegung zur Signaländerungen führt. Durch die Darstellung der Signaländerungen können beispielsweise Ventilationsdefekte in der Lunge sichtbar gemacht werden. Ein hierbei auftretendes Problem ist aber weiterhin, dass die Signaländerungen nicht nur von der sich ändernden Parenchymdichte abhängen, sondern auch von dem Signal des Blutes beeinflusst werden, das sich im Herzrhythmus in und von den Bronchialgefäßen ausbreitet. Dieses Blutsignal stört die Analyse der Lungensignaländerung.
Aus der DE 10 2005 010 093 A1 ist ein Verfahren zur Darstellung von Respirationsmustern durch Trennung der Signalanteile des Blutes von Signalanteilen des Lungenparenchyms in einem Magnetresonanzbild bekannt, das die folgenden Schritte umfasst: – Aufnehmen von Magnetresonanzbildern der Lunge im zeitlichen Verlauf, – Berechnen des Signalverlaufs in den Magnetresonanzbildern über die Zeit, – Bilden der Fouriertransformation des zeitlichen Signalverlaufs, – Extrahieren des zu dem Lungenparenchym gehörigen Fourierspektrums, – Darstellen einer in dem Fourierspektrum enthaltenen Information im Magnetresonanzbild. Dabei wird die gewonnene Infor mation aus dem Spektrum statisch einem anatomischen Abbild der Lunge überlagert.
Ein anderes Beispiel für eine Auswertung von Spektren in MR-Bildern ist beschrieben in Weisskoff, R. M., Baker, J., Belliveau, J., Davis, T. L., Kwong, K. K., Cohen, M. S., & Rosen, B. R., „Power spectrum analysis of functionally-weighted MR data: What's in the noise?", Proceedings of the Society for Magnetic Resonance, 1, 7 (1993).
Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Lungenbildgebung derart zu verbessern, dass dynamische Prozesse selektiv dargestellt werden können.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren gemäß Patentanspruch 1 gelöst. In den abhängigen Ansprüchen sind bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung beschrieben.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur selektiven Darstellung einer Bewegung der Lunge kann die folgenden Schritte aufweisen: zuerst werden Magnetresonanzbilder der Lunge im zeitlichen Verlauf aufgenommen, d. h. es werden über mehrere Atemzyklen Magnetresonanzbilder (MR-Bilder) der Lunge aufgenommen. Die aufgenommenen MR-Bilder werden bezüglich einer Referenzposition registriert, und es wird in den aufgenommenen MR-Bildern der Signalverlauf über die Zeit bestimmt. Dies geschieht vorteilhaft pixelweise, um die Auflösung der MR-Bilder voll ausnutzen zu können. Sodann wird, z. B. mittels einer Fouriertransformation, das Frequenzspektrum von den bestimmten Signalverläufen bestimmt. Ein bestimmtes Frequenzspektrum wird mit einem Frequenzbandfilter gefiltert, wobei der Frequenzbereich des Frequenzbandfilters der darzustellenden Bewegung angepasst ist. Das gefilterte Frequenzspektrum wird in einen gefilterten Signalverlauf der MR-Bilder rücktransformiert und die durch diese Rücktransformation erhaltenen Magnetresonanzbilder werden mit dem gefilterten Signalverlauf im zeitlichen Verlauf angezeigt.
Durch das angegebene Verfahren ist es möglich, selektiv die Dynamik von Lungenparenchym oder Blut eines perfundierten Gewebes ohne Kontrastmittel darzustellen, also ohne externe Agentien wie z. B. Sauerstoff oder Helium. Dabei ist es nicht erforderlich, dass ein Patient den Atem anhält, sondern sie bzw. er kann normal atmen.
Es ist eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Computerprogramm, eine Bildverarbeitungseinheit und ein Magnetresonanzgerät anzugeben, die es ermöglichen dynamische Prozesse in einer Folge von MR-Bildern im zeitlichen Verlauf selektiv dargestellen zu können.
Die weitere Aufgabe wird gelöst durch ein Computerprogramm gemäß Anspruch 9, das ein vorbeschriebenes Verfahren auf einer Recheneinheit implementiert, wenn es auf der Recheneinheit ausgeführt wird, durch eine Bildverarbeitungseinheit gemäß Anspruch 10, die zur Durchführung eines vorbeschreibenen Verfahrens ausgebildet ist, und durch ein Magnetresonanzgerät gemäß Anspruch 11 mit einer vorgenannten Bildverarbeitungseinheit. Die oben beschriebenen Vorteile gelten hierbei analog.
Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnungen. Die aufgeführten Beispiele stellen keine Beschränkung der Erfindung dar. Es zeigen:
1 ein Flussdiagramm zur Verdeutlichung einer beispielhaften Ausführungsform eines Verfahrens zur selektiven Darstellung einer Bewegung der Lunge,
2 einen beispielhafter Signalverlauf, und
3A–B Frequenzspektren, die während des Verfahrens auftreten können.
1 zeigt ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur selektiven Darstellung einer Bewegung der Lunge. Dabei werden in einem Schritt 101 zunächst mehrere MR-Bilder der Lunge im zeitlichen Verlauf aufgenommen. Beispielsweise wird eine Reihe von N = 100 MR-Bildern oder mehr, zumindest aber N = 20 MR-Bilder, der Lunge im zeitlichen Verlauf einer Bewegung der Lunge aufgenommen.
Die Wahl der bei der Aufnahme dieser MR-Bilder verwendeten Messsequenz hängt üblicherweise von der Wahl des verwendeten Magnetresonanzgeräts ab, hier insbesondere von der Grundfeldstärke. Durch die Anwendung von sehr kurzen Echozeiten TE können auch Gradientenechosequenzen und auch SSFP-(Steady State Free Precession)Sequenzen vorteilhaft verwendet werden, wobei die Messzeit pro MR Bild ebenfalls im Bereich von ca. 0,1–0,5 sec, vorzugsweise 0,3 sec liegen sollte.
In einem weiteren Schritt 102 werden die aufgenommenen Bilder registriert. Dies geschieht z. B. wie in der bereits zitierten Veröffentlichung von H. G. Topf et al. beschrieben, durch eine elastische Pixeltransformation der Einzelbilder die sich auf eine Referenzgröße beziehen. Damit können gleiche Orte in den einzelnen MR-Bildern mit guter Zuverlässigkeit als gleiche Orte in dem aufgenommenen Untersuchungsobjekt, hier der Lunge, angenommen werden.
In einem weiteren Schritt 103 wird der Signalverlauf 21 in den MR-Bildern über die Zeit bestimmt. Dazu wird vorteilhaft pixelweise ein Verlauf einer Intensität des MR-Signals über die Zeit in den MR-Bildern bestimmt. Dabei kann es bereits ausreichend sein, die Signalverläufe der einzelnen Pixel der MR-Bilder nur in einem interessierenden Bereich in jedem MR-Bild, der z. B. mittels einer Segmentierungsmethode bestimmt wurde, zu bestimmen, um Aufwand und Zeit weiter zu verringern. Als interessierender Bereich kommen insbesondere die abgebildete Lunge und/oder die Bronchialgefäße in Frage. Alternativ kann der Signalverlauf auch über Gruppen von Pixeln der MR-Bilder gemittelt werden, wobei dies zu Verlusten in der Auflösung führt.
2 zeigt beispielhaft einen derartigen Signalverlauf 21 eines Pixels i über der Zeit.
Der bestimmte Signalverlauf 21 könnte beispielsweise sinusähnliche Schwingungen enthalten, die sich aufgrund periodischer Bewegungen in dem aufgenommenen Objekt, hier der Lunge ergeben. Typische periodische Bewegungen sind insbesondere Bewegungen durch den Blutfluss und durch die aufgrund der Atmung des Patienten verursachte Dichteänderung des Lungenparenchyms.
Um die in den MR-Bildern enthaltenen Informationen bezüglich der verschiedenen Bewegungen trennen zu können, wird in einem weiteren Schritt 104 das Frequenzspektrum des Signalverlaufs 21 bestimmt. Dieser Schritt kann vorteilhaft mittels einer Fourieranalyse durchgeführt werden. Es sind aber auch andere gängige Methoden wie z. B. eine Zerlegung in Sinus- oder sin^λ(t)-Funktionen anwendbar. In dem Frequenzspektrum sind einzelne Frequenzanteile des zeitlichen Signalverlaufs 21 als Maxima erkennbar.
Ein Beispiel für ein derartiges Frequenzspektrum ist in der später näher beschriebenen 3 gegeben.
Auf ein gewonnenes Frequenzspektrum wird in einem weiteren Schritt 105 ein Frequenzbandfilter 35 angewendet, dessen Frequenzbereich der darzustellenden Bewegung angepasst ist. Somit kann der Frequenzanteil der darzustellenden Bewegung aus dem gesamten Frequenzspektrum herausgefiltert werden. Die darzustellende Bewegung kann dabei beispielsweise eine Atembewegung oder eine durch eine Herzaktivität verursachte Bewegung sein.
In einem weiteren Schritt 106 wird das gefilterte Frequenzspektrum 34 wieder in einen, dann gefilterten, Signalverlauf rücktransformiert. Dabei wird vorteilhaft die inverse Methode zu der in Schritt 104 angewandten Methode zur Bestimmung des Frequenzspektrums angewendet. War der Frequenzbereich des Frequenzbandfilters aus Schritt 105 auf die Atembewegung angepasst, entspricht der durch die Rücktransformation erhaltene gefilterte Signalverlauf einer Signaländerung aufgrund der Atembewegung. War der Frequenzbereich des Frequenzbandfilters aus Schritt 105 auf die durch die Herzaktivität verursachte Bewegung angepasst, entspricht der durch die Rücktransformation erhaltene gefilterte Signalverlauf einer Signaländerung aufgrund der Herzaktivität. Ein beispielhafter Signalverlauf 22 in einem Pixel i der MR-Bilder für eine Signaländerung durch eine Atembewegung und ein beispielhafter Signalverlauf 23 in einem Pixel i der MR-Bilder für eine Signaländerung durch Herzaktivität sind in 2 dargestellt.
Die so gewonnenen gefilterten Signalverläufe in den MR-Bildern werden in einem letzten Schritt 107 wieder als MR-Bilder' mit dem gefilterten Signalverlauf im zeitlichen Verlauf angezeigt. Auf diese Weise erhält man einfach eine Folge von MR-Bildern' im zeitlichen Verlauf, in denen die Dynamik der durch den Frequenzbandfilter herausgefilterten Bewegung und die Anatomie der Lunge gleichzeitig erkennbar sind. Ein Überlagern der aus dem Frequenzspektrum gewonnenen Informationen mit einem anatomischen Bild kann somit entfallen. Darüber hinaus ist die Darstellung der Bewegung in der Lunge nicht statisch, sondern dynamisch über den zeitlichen Verlauf gegeben, was eine genauere Analyse der Funktion der Lunge ermöglicht.
Das in Schritt 104 bestimmte Frequenzspektrum kann auch nacheinander mit einem ersten Frequenzbandfilter, der z. B. auf eine Atembewegung angepasst ist und mit einem zweiten Frequenzbandfilter, der auf eine durch die Herzaktivität verursachte Bewegung angepasst ist, gefiltert werden, sodass je zwei gefilterte Signalverläufe erzeugt werden. So kann die Dynamik der verschiedenen Bewegungen unabhängig voneinander in den jeweiligen Schritten 107 angezeigt werden. Dabei sind die einzelnen Darstellungen jeweils frei von Einflüssen anderer, nicht darzustellender Bewegungen, auf die der entsprechende Frequenzbandfilter nicht angepasst war.
Die in Schritt 105 zu dem gewählten Frequenzbereich zugehörenden frequenzsortierten MR-Bilder können vor der Rücktransformation in Schritt 106 durch Bildung z. B. der Quadratsumme der durch die Filterkurve gewichteten MR-Bilder zu einem resultierenden Bild bei der Mittenfrequenz des Frequenzbandfilters zusammengefasst werden.
In 3 oben ist ein typisches Frequenzspektrum mit Maxima 31, 32 und 33 dargestellt. Dabei liegt das Maximum 31, das dem Gleichanteil des Spektrums entspricht, bei einer Frequenz ν = 0. Ein weiteres Maximum 33, das dem, durch die Herzfrequenz verursachten Frequenzanteil des Blutes in dem Signalverlauf 21 entspricht liegt bei einer höheren Frequenz als ein Maximum 32, das dem Frequenzanteil der Änderung der Dichte des Lungenparenchyms in dem Signalverlauf 21, die sich durch die im Vergleich zur Herzfrequenz niederfrequenten Atmung ergibt, entspricht. Wie durch die gepunktete Darstellung des Maximums 31 angedeutet, kann der Gleichanteil vorteilhaft von dem bestimmten Frequenzspektrum subtrahiert werden.
Ein Frequenzbandfilter 35 kann vorteilhaft eine Gaußfunktion mit einem Frequenzbereich 36 auf einen einer darzustellenden Bewegung angepassten Frequenzanteil sein. Dabei wird der, der Bewegung angepasste, Frequenzanteil vorteilhaft aus dem Frequenzspektrum, als Frequenz des Maximums der darzustellenden Bewegung bestimmt. Auch der Frequenzbereich des Frequenzbandfilters kann vorteilhaft durch die bestimmten Frequenzanteile in dem Frequenzspektrum des bestimmten Signalverlaufs ermittelt werden. Dies geschieht z. B. vorteilhaft durch eine Bestimmung der Breite des betreffenden Maximums im Frequenzspektrum. Alternativ kann auch ein gewisser Toleranzbereich als Frequenzbereich vorgegeben werden. Dabei schließt der Frequenzbereich des Frequenzbandfilters den Frequenzanteil des Signalverlaufs ein, der der darzustellenden Bewegung entspricht.
Es ist auch möglich, den Frequenzanteil, den der Frequenzbandfilter aus dem Frequenzspektrum filtern soll durch eine externe Messung der darzustellenden Bewegung, z. B. durch Pulsmessung bzw. Atembewegungsmessung, etwa durch einen Atemgürtel, zu bestimmen. Dies ist aber umständlicher und nicht notwendig.
In 3 ist der Frequenzbandfilter 35 als Gaußfunktion über dem Maximum, das den Frequenzanteil einer durch die Herzaktivität verursachten Bewegung entspricht, dargestellt. Das mit diesem Frequenzbandfilter 35 gefilterte Spektrum 34 enthält somit nur noch ein Maximum 34, das dem Maximum 33, das der durch die Herzaktivität verursachten Bewegung entspricht, entspricht.
Analog hat ein, mit einem Frequenzbandfilter, der über dem der Atembewegung entsprechenden Frequenzanteil liegt, gefiltertes Frequenzspektrum nur noch ein Maximum, das dem Maximum 32 entspricht, das der Atembewegung entspricht. Dies ist der Übersichtlichkeit halber nicht noch einmal explizit dargestellt.
Wie bereits oben erwähnt, wird der Signalverlauf 21 der MR-Bilder vorteilhaft pixelweise bestimmt, und die Analyse des Signalverlaufs 21, Filterung und Rücktransformation in einen gefilterten Signalverlauf 22 bzw. 23 wird ebenfalls pixelweise vollzogen. Auf diese Weise erhält man MR-Bilder' mit gefiltertem Signalverlauf, die dieselbe Auflösung haben wie die ursprünglich aufgenommenen MR-Bilder, die aber selektiv entweder den Einfluss der Atembewegung oder den Einfluss der durch die Herzaktivität verursachten Bewegung in der Lunge darstellen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

- DE 102005010093 A1 [0008]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

- Vu M. Mai et al. „Influence of Oxygen Flow Rate an Signal and T1 Changes in Oxygen-Enhanced Ventilation Imaging” im Journal of Magnetic Resoncance Imaging 16: 37–41, 2002 [0004]
- Knight-Scott J. et al. „Temporal Dynamics of Blood Flow Effects in Half-Fourier Fast Spin Echo 1H Magnetic Resonance Imaging of the Human Lung” im Journal of Magnetic Resonance Imaging 14: 411–418, 2001 [0005]
- M. Deimling in Proc. Int. Soc. Mang. Reson. Med. 8 (2000), No. 2202 [0006]
- Vu M. Mai et al. im Journal of Magnetic Resoncance Imaging 16: 37–41, 2002 [0006]
- Marcus J. T. et. al. in Proc. Int. Soc. Mag. Reson. Med. (2007), No. 2777) [0006]
- H. G. Topf et al. in Proc. Int. Soc. Magn. Reson. Med 11 (2004) No. 671 [0007]
- Weisskoff, R. M., Baker, J., Belliveau, J., Davis, T. L., Kwong, K. K., Cohen, M. S., & Rosen, B. R., „Power spectrum analysis of functionally-weighted MR data: What's in the noise?”, Proceedings of the Society for Magnetic Resonance, 1, 7 (1993) [0009]
- H. G. Topf et al. [0022]

Claims

Verfahren zur selektiven Darstellung einer Bewegung der Lunge umfassend folgende Schritte: – Aufnehmen einer Reihe von Magnetresonanzbilder der Lunge im zeitlichen Verlauf, – Registrieren der Magnetresonanzbilder bezüglich einer Referenzposition, – Bestimmen des Signalverlaufs in den Magnetresonanzbildern über die Zeit, – Bestimmen eines Frequenzspektrums des Signalverlaufs, – Filtern des Frequenzspektrums mit einem Frequenzbandfilter, dessen Frequenzbereich der darzustellenden Bewegung angepasst ist, – Rücktransformieren des gefilterten Frequenzspektrums in einen gefilterten Signalverlauf der Magnetresonanzbilder, – Anzeigen der durch die Rücktransformation erhaltenen Magnetresonanzbilder mit gefiltertem Signalverlauf im zeitlichen Verlauf.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Frequenzbereich des Frequenzbandfilters durch eine Bestimmung von Frequenzanteilen in dem bestimmten Signalverlauf ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Frequenzanteile des Signalverlaufs mittels einer Fourieranalyse des Signalverlaufs ermittelt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 3, wobei der Frequenzbereich des Frequenzbandfilters einen Frequenzanteil des Signalverlaufs einschließt, der der darzustellenden Bewegung entspricht.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Frequenzbandfilter eine Gaussfunktion des Frequenzanteils des Signalverlaufs ist, der der darzustellenden Bewegung entspricht.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Signalverlauf über die Zeit in den Magnetresonanzbildern pixelweise bestimmt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die darzustellende Bewegung eine Atembewegung ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die darzustellende Bewegung eine durch eine Herzaktivität verursachte Bewegung ist.
Computerprogramm, das ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auf einer Recheneinheit implementiert, wenn es auf der Recheneinheit ausgeführt wird.
Bildverarbeitungseinheit, die zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 ausgebildet ist.
Magnetresonanzgerät mit einer Bildverarbeitungseinheit, die zur Durchführung eines Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8 ausgebildet ist.