DE102012220449A1

DE102012220449A1 - Verfahren und Magnetresonanzgerät zur automatisierten Klassifizierung einer Bildeigenschaft eines Magnetresonanzbildes

Info

Publication number: DE102012220449A1
Application number: DE102012220449.0A
Authority: DE
Inventors: Thorsten Feiweier
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens Healthineers Ag De
Priority date: 2012-11-09
Filing date: 2012-11-09
Publication date: 2014-05-15
Anticipated expiration: 2032-11-10
Also published as: DE102012220449B4; US20140133725A1; KR20140060239A; KR101676090B1; CN103809142A; US9465094B2; CN103809142B

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatisierten Klassifizierung einer Bildeigenschaft eines Magnetresonanzbildes(6) mit den Schritten: – Ermittlung zumindest der Parameter T1, T2 und Protonendichte wenigstens zweier im Magnetresonanzbild (6) abgebildeter Gewebe oder Vorgabe wenigstens zweier Sätze von zumindest diesen Parametern, – Berechnung der Signalintensität im Zentrum des k-Raums für jedes abgebildete Gewebe oder jeden Satz an Parametern, – Klassifizierung der Bildeigenschaft in Abhängigkeit der berechneten Signalintensitäten. Die Erfindung betrifft ferner ein Magnetresonanzgerät.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und ein Magnetresonanzgerät zur automatisierten Klassifizierung einer Bildeigenschaft eines Magnetresonanzbildes.
Die Magnetresonanzbildgebung hat sich seit der Erfindung der schnellen Bildgebung zu einer Standardmethodik in der medizinischen Diagnose entwickelt. Es existieren eine Vielzahl an Aufnahmeverfahren, die sich unter anderem in der benötigten Messzeit und in den resultierenden Bildkontrasten unterscheiden. Es existieren Verfahren zur Aufnahme sogenannter spindichte- oder protonendichtegewichteter, T1-, T2- oder T2*-gewichteter Bilder, weiterhin ist auch die Diffusionsbildgebung bekannt.
Wenn im Folgenden von der Aufnahme von Bildern die Rede ist, so ist selbstverständlich gemeint, dass, wie in der Magnetresonanztomographie üblich, eine Schicht des im Magnetresonanztomographen befindlichen Untersuchungsobjekts mittels eines Anregungsimpulses und eines Schichtselektionsgradienten angeregt wird, das Signal der angeregten Spins mit einer Detektionsspule ausgelesen und über mehrere elektronische Verarbeitungsschritte, beispielsweise einen AD-Wandler, an eine Speichereinrichtung übertragen wird, und die gespeicherten Rohdaten noch mittels mehrerer Nachverarbeitungsschritte, auch Postprocessing genannt, in ein oder mehrere Bilddatensätze oder Bilder umgewandelt werden. Es entspricht jedoch dem üblichen Sprachgebrauch, von der Aufnahme von Bildern zu reden, weshalb diese Formulierung auch in der vorliegenden Anmeldung verwendet wird.
Selbstverständlich können auch andere Bildaufnahmetechniken wie beispielsweise nicht-selektive 3D-Bildgebung, die ohne Schichtselektionsgradient arbeitet, verwendet werden.
Die Rohdaten werden üblicherweise zeilenweise im sogenannten k-Raum aufgenommen, was sich folgendermaßen ergibt:
Wie bereits beschrieben wird zum Aufnehmen des Signals mindestens eine Detektionsspule verwendet. Diese Spule vermag lediglich die induzierte Spannung weiterzugeben. Man erhält also lediglich ein zeitlich variierendes Spannungssignal. Um aus einem derartigen Signal eine Ortsinformationen erhalten zu können werden Magnetfeldgradienten verwendet, um die Resonanzfrequenz des Signals ortsabhängig zu variieren und so eine Ortsinformation zu erhalten. Zur Ortskodierung in einer Raumrichtung kann während des Auslesens des Signals ein Magnetfeldgradient, der so genannte Auslese- oder Readgradient geschaltet werden. Zur Kodierung des Signals in weiteren Raumrichtungen werden so genannte Phasengradienten verwendet. Die Signale, die bei einem bestimmten Wert des Phasengradienten aufgenommen werden, bilden eine Zeile des k-Raums. Je nach Auflösung in der durch den Phasengradienten kodierten Raumrichtung wird der Phasengradient mit verschiedenen Stärken geschaltet. Die Zeile, bei der der Phasengradient den Wert 0 hat, bildet das Zentrum des k-Raums.
Es können aber auch zwei Phasenkodiergradienten oder bei 3D-Aufnahmeverfahren auch drei Phasengradienten eingesetzt werden. Auch die Verwendung komplexer Aufnahmeschemata, wie beispielsweise Spiral- und Radialbildgebung mit speziellen k-Raum-Trajektorien, ist ebenfalls möglich. Das Zentrum des k-Raums ist bei diesen jeweils dort, wo alle Phasengradienten ihren minimalen Wert haben.
Da sich abgesehen vom Wert des Phasengradienten zumindest bei den Basissequenzen die Abfolge von HF-Impulsen und Magnetfeldgradienten immer wiederholt, können diese in einem Sequenzdiagramm dargestellt werden, in dem lediglich ein Zyklus zwischen Anregung der Spins und dem Auslesen des Signals sowie gegebenenfalls verwendete Präparationsmodule dargestellt sind.
Als Basissequenzen werden unter anderem die Gradientenechosequenz (GE), die Spin-Echo-Sequenz (SE), die Turbo-Spin-Echo-Sequenz (TSE) und auch die True-Fisp-Sequenz angesehen.
Daraus abgeleitete Bildgebungssequenzen sind beispielsweise die Short TI Inversion Recovery (STIR)-Sequenz oder die Fluid Attended Inversion Recovery (FLAIR)-Sequenz. Diese gehen aus der SE-Sequenz dadurch hervor, dass vor dem 90°-Anregungsimpuls der SE-Sequenz ein 180°-Impuls, auch Inversionsimpuls genannt, geschaltet ist. Die Zeit zwischen dem 180°-Inversionsimpuls und dem 90°-Anregungsimpuls ist die Inversionszeit TI. Der Unterschied zwischen der STIR-Sequenz und der FLAIR-Sequenz liegt lediglich in der Inversionszeit TI, die bei der STIR-Sequenz im Bereich von hundert Millisekunden liegt und bei der FLAIR-Sequenz bei zwei Sekunden. Darüber hinaus existiert eine Vielzahl weiterer Variationen der Standardsequenzen, beispielsweise zur Flusskompensation.
Aufgrund der Vielzahl an Möglichkeiten ist es nicht anhand einzelner Einstellwerte wie der Echozeit TE oder der Repetitionszeit TR möglich, das resultierende Kontrastverhalten des Magnetresonanzbildes vorherzusagen. Mit Kontrastverhalten ist der Signalintensitätsunterschied der verschiedenen im Magnetresonanzbild abgebildeten Gewebe, verursacht durch die unterschiedlichen Relaxationsverhalten und Protonendichten, bezeichnet. Das Kontrastverhalten wird oft auch kurz als Kontrast bezeichnet, jedoch hat die Bezeichnung „Kontrast“ grundsätzlich einen weiteren Bedeutungsumfang. In der vorliegenden Anmeldung ist bei Verwendung der Bezeichnung „Kontrast“ das Kontrastverhalten gemeint.
Eine Zuordnung bzw. Kenntnis des Kontrastverhaltens von Magnetresonanzbildern ist aber wünschenswert, um einem Benutzer an einer Anzeigeeinrichtung die Bilder mit unterschiedlichen Kontrasten automatisch in optimierter, insbesondere an eine medizinische Fragestellung angepasster, Anordnung darzustellen.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und ein Magnetresonanzgerät anzugeben, das eine automatische Klassifizierung einer Eigenschaft eines Magnetresonanzbildes unabhängig von dem zugrundeliegenden Bildaufnahmeverfahren und dessen den Einstellwerten ermöglicht.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß mit einem Verfahren zum Klassifizieren einer Bildeigenschaft eines Magnetresonanzbildes gemäß Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
Erfindungsgemäß werden die Parameter T1, T2, und Protonendichte (PD) wenigstens zweier im Magnetresonanzbild abgebildeter Gewebe in Abhängigkeit der Feldstärke des Grundmagnetfeldes(B0) des Magnetresonanzgerätes ermittelt. Neben den genannten Parametern können auch weitere Parameter wie T2*, der Diffusionskoeffizient (ADC) oder auch Flussgeschwindigkeiten berücksichtigt werden.
Zur Ermittlung der genannten Parameter stehen mehrere Möglichkeiten zur Verfügung. Zum einen können die Parameter aus Publikationen besorgt und abgespeichert werden. Je nach Feldstärke schwanken die sich ergebenden Werte der Parameter T1, T2 und PD. Auch können der zur Auswertung verwendete Algorithmus sowie die Geräteeigenschaften des Magnetresonanztomographen Einfluss auf den resultierenden Wert eines Parameters haben. Daher kann alternativ für jedes Gewebe ein Satz an Parametern ermittelt werden, indem Probanden mit den am jeweiligen Magnetresonanztomographen verwendeten Sequenzen ausgemessen werden. In einer weiteren Ausgestaltung können an einem Probanden direkt alle oder wenigstens ein Teil der Parameterwerte gemessen werden. Wird von einem Probanden bzw. Patienten beispielsweise vom Untersuchungsbereich eine T1-Karte erstellt, können die T1-Werte der in der T1-Karte dargestellten Gewebe bestimmt und verwendet werden. Auch die Protonendichte geht normalerweise aus den Rohdaten zur Erstellung einer T1-Karte hervor. Die noch fehlenden Werte für T2 können zur Reduzierung der Gesamtmessezeit wie oben bereits beschrieben aus abgespeicherten Werten gewonnen werden. Für jeden Parameter kann also ein anderes Verfahren zur Ermittlung verwendet werden.
Statt der Verwendung physiologisch zutreffender Parameter kann auch eine Anzahl künstlich generierter Parameter verwendet werden. Beispielsweise kann eine Tabelle mit N·M·K Einträgen erstellt werden, in der alle Permutationen von N T1-Werten, M T2-Werten und K PD-Werten aufgelistet sind. Die jeweiligen Werte sollen sich aber über einen physiologisch sinnvollen Bereich erstrecken. Die T1-Werte reichen beispielsweise von 100 ms bis 5000 ms, T2 geht von 10 ms bis 5000 ms und PD von 0,1–1,0.
Im nächsten Schritt wird für jedes Gewebe bzw. jeden Satz an Parametern die Signalintensität der Transversalmagnetisierung im Zentrum des k-Raums berechnet. Es handelt sich dabei also um eine Simulation, die anhand der gemessenen oder anders vorgegebenen Parameter vorgenommen wird. Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass in der vorliegenden Anmeldung mit Parametern gewebeabhängige Größen bezeichnet werden, während am Magnetresonanztomographen einzustellende Größen wie die Repetitionszeit eines Bildaufnahmeverfahrens als Einstellwerte bezeichnet werden. Aus DE 10 2007 036 554 B4 geht ein Verfahren zum Simulieren eines Magnetresonanzbildes hervor, das zur Optimierung der Protokollparameter bzw. Einstellwerte eingesetzt wird. Dieses Verfahren kann auch abgewandelt werden, um damit Signalintensitäten im Zentrum des k-Raums zu ermitteln.
Dabei weist die Verwendung der künstlich generierten Parameter den Vorteil auf, dass sie nur einmal und feldstärkeunabhängig angelegt werden müssen. Vorteilhafterweise werden für jeden Parameter wenigstens drei Werte herangezogen, nämlich vom unteren Wertebereich, vom mittleren und vom oberen Wertebereich. Bei den oben angegebenen Werten können für T1 beispielsweise die Werte 100 ms, 2s und 5s, für T2 die Werte 10 ms, 1s und 5s und für PD 0.1, 0.5 und 1.0 sowie beliebige weitere Zwischenwerte verwendet werden. Von den sich so ergebenden 3 × 3 × 3 = 27 Simulationswertetripeln lassen sich noch einige eliminieren, indem man beachtet, dass in biologischen Proben T1 größer als T2 ist. Der Mindestsatz besteht aus zwei Wertetripeln, bei denen jeweils die geringsten und die höchsten Werte verwendet werden, also 100 ms, 10 ms und 0.1 und als zweites Wertetripel 5s, 5s und 1.0.
Die künstlich generierten Parameter erlauben eine Aussage über das Kontrastverhalten eines Magnetresonanzbildes, weil unterstellt werden kann, dass bei Untersuchungen an Lebewesen normalerweise der physiologisch sinnvolle Bereich in etwa abgedeckt ist. Andernfalls wären die aufgenommenen Bilder immer kontrastarm, was bekanntermaßen nicht der Fall ist.
In einer Weiterbildung kann bei der Auswahl der künstlich generierten Parameter der Aufnahmebereich, beispielsweise Kopf, Lunge oder Bauchraum, berücksichtigt werden. Dadurch kann ausgeschlossen werden, dass sozusagen versehentlich der falsche von zwei möglichen Kontrasten ausgewählt wird. Wie bereits beschrieben weist ein Magnetresonanzbild immer eine Mischung an Kontrasten auf, von denen üblicherweise einer stark im Vordergrund steht. Beispielweise liegt immer ein minimaler T2- oder T2*-Kontrast vor, da die Echozeit immer größer als Null ist. Liegen die T2-Werte der aufgenommenen Gewebe in einem sehr engen Bereich und ergibt sich sowohl eine T1- wie auch eine T2-Wichtung im Hinblick auf die Einstellwerte der Sequenz und die darauf aufgebaute Simulation, so ist bei der Klassifizierung zu berücksichtigen, dass ein T2-Kontrast nicht oder nur in geringen Maße vorliegen kann. Die Berücksichtigung erfolgt über die Einschränkung der künstlich generierten Parameter auf physiologisch sinnvolle Werte in Abhängigkeit des Untersuchungsbereichs.
Im letzten Schritt wird die Bildeigenschaft anhand der berechneten Signalintensitäten klassifiziert.
Im Rahmen der Simulation der Signalintensitäten stehen insbesondere die bei der Aufnahme des Magnetresonanzbildes zu Grunde liegenden Einstellwerte zur Verfügung. Die Einstellwerte werden im Rahmen des Aufnehmens eines Magnetresonanzbildes üblicherweise mit abgespeichert, weswegen sie jederzeit verfügbar sind. Die zeitliche Abfolge bzw. die Abstände von HF-Impulsen, deren Flipwinkel, sowie das zwischen den HF-Impulsen applizierte Gradientenmoment ergibt sich aus am Magnetresonanzgerät abgespeicherten Protokollen. Es kann daher genau nachvollzogen werden, mit welcher Abfolge an Größen ein Magnetresonanzbild aufgenommen wurde, die Details des Sequenzablaufs sind bekannt.
Mit besonderem Vorteil kann als Bildeigenschaft das Kontrastverhalten des Magnetresonanzbildes klassifiziert werden.
Das erfindungsgemäße Verfahren ist insbesondere vorteilhaft bei den oben genannten Basissequenzen oder deren Abwandlungen, bei denen kein Präparationsmodul zum Einsatz kommt, mit dem das Kontrastverhalten eindeutig festgelegt ist. Das Vorhandensein von eines Flusspräparationsmoduls legt beispielsweise einen Flusskontrast fest. Gerade die eingangs genannten Beispiele der STIR- und FLAIR-Sequenzen zeigen, dass ein einziger Einstellenwert ein gänzlich unterschiedliches Kontrastverhalten bewirken kann. Zusätzlich wird die Festlegung des Kontrastverhaltens eines Magnetresonanzbildes dadurch erschwert, dass in jedem Bild grundsätzlich eine T1- und eine T2- oder T2*-Wichtung vorhanden ist. Bei sehr langen Repetitionszeiten ist die T1-Wichtung zwar kaum sichtbar, vorhanden ist sie trotzdem. Zudem hängt die Frage des Kontrastverhaltens auch von den abgebildeten Geweben bzw. deren Parametern ab. Eine T1-Wichtung lässt sich nämlich nur erreichen, wenn wenigstens ein Gewebe eine divergierende T1-Zeit aufweist. Dies gilt analog für die anderen Parameter. Diese Voraussetzung ist üblicherweise bei Patienten erfüllt.
Daher wird eine optimale Klassifizierung des Kontrastverhaltens bei Verwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens erreicht.
Vorzugsweise kann das Kontrastverhalten in eine der Klassen T1, T2, T2*, Diffusion, Perfusion, FMRI, Protonendichte oder FLAIR eingeordnet werden. Der Perfusionskontrast kann beispielsweise mittels Arterial Spin Labeling (ASL) erzeugt werden. Bei einem FLAIR-Kontrastverhalten handelt es sich um ein Kontrastverhalten, bei dem ein stationäres Flüssigkeitssignal unterdrückt wird. Davon zu unterscheiden ist die Wasserunterdrückung, die in spektroskopischen Sequenzen verwendet wird und mit der das gesamte Wassersignal unterdrückt wird.
Allgemein ist festzuhalten, dass jeder der genannten Kontraste mit einer Vielzahl an unterschiedlichen Bildgebungssequenzen gewonnen werden kann. Rein exemplarisch wird darauf verwiesen, dass ein T1-Kontrastverhalten unter anderem durch „kurze“ Repetitionszeiten TR erhalten wird. Eine Gradientenechosequenz, eine Spinechosequenz oder auch eine Turbospinechosequenz weisen einen T1-Kontrast auf, wenn die Repetitionszeit kürzer als die längste in einem Gewebe vorhandene T1-Zeit aber länger oder gleich lang als die kürzeste in einem Gewebe vorhandene T1-Zeit gewählt wird.
Es ist daher oft nicht möglich, aus der verwendeten Sequenz bzw. dem verwendeten Bildaufnahmeverfahren direkt und fehlerfrei auf das resultierende Kontrastverhalten zu schließen. Dies wird erst durch die Simulation des Kontrastverhaltens erreicht.
Vorteilhafterweise kann die ermittelte Klasse in einem DICOM-Datensatz im Feld „Flavor“ automatisch eingetragen werden. Bei DICOM handelt es sich um einen Standard zum Austausch von Bilddaten. Dabei werden standardisiert neben den Bilddaten Zusatzinformationen abgespeichert. Dadurch wird es möglich, Magnetresonanzbilder mit gleichem Kontrastverhalten gezielt auszuwählen und einem Benutzer gleichzeitig darzustellen. Ein Arzt kann so auf einfache und effiziente Weise beispielsweise mehrere Perfusionsdatensätze anzeigen lassen, um bereits aufgenommene Magnetresonanzbilder, zu denen insbesondere auch bereits eine Befundung erfolgt ist, als Vergleich zu einer aktuellen Untersuchung heranziehen zu können. Ohne automatische Klassifizierung des Kontrastverhaltens müsste der Arzt die Datensätze entweder nach bestimmten Sequenznamen durchsuchen lassen oder die Namen der Patienten, zu denen entsprechende Magnetresonanzbilder aufgenommen wurden, auswendig wissen.
Vorteilhafterweise kann die Berechnung der Signalintensitäten anhand der Bloch-Gleichungen vorgenommen werden. Bei diesen handelt es sich um Bewegungsgleichungen zur Beschreibung des Resonanzeffektes in der Kernspintomographie. Durch Verwendung der Bloch-Gleichungen ist es möglich, bei komplizierten Abfolgen von Anregungs- und Refokussierungsimpulsen die Signalintensität zu berechnen, ohne für das Signalverhalten der Sequenz eine analytische Lösung berechnen zu müssen. Die genaue Abfolge von HF-Impulsen und Magnetfeldgradienten ist wie oben bereits beschrieben bekannt, daher kann mit den Bloch-Gleichungen eine gute Näherung ermittelt werden.
Vorzugsweise können zur Berechnung der Signalintensitäten die Einstellwerte, insbesondere die Einstellwerte der HF-Impulse und/oder der Magnetfeldgradienten, wenigstens eines Teils der zur Aufnahme der Rohdaten des Magnetresonanzbildes verwendeten Bildgebungsverfahrens verwendet werden. Es ist also nicht nötig, den gesamten Ablauf eines Bildgebungsverfahrens zu simulieren, vielmehr reicht es, einen Abschnitt nachzuvollziehen. Bei diesem Abschnitt kann sich um die Abfolge von HF-Impulsen und Magnetfeldgradienten zwischen einem, insbesondere dem ersten, Anregungsimpuls und dem Auslesen der Signale der durch diesen Anregungsimpuls angeregten Spins handeln. Dies ist der Abschnitt, der üblicherweise in einem Sequenz-Diagramm dargestellt ist. Zusätzlich können ein oder mehrere insbesondere vor einer Basissequenz geschaltete Präparationsmodule, beispielsweise ein Diffusionsmodul, ein Fettunterdrückungsmodul oder ein Inversionsmodul berücksichtigt werden.
Üblicherweise ist die Wartezeit zwischen zwei Sequenzabschnitten aber nicht lang genug, dass die Longitudinalmagnetisierung voll relaxiert. Daher muss in aller Regel der berücksichtigte Teil der Bildgebungssequenz wenigstens zwei Abfolgen von HF-Impulsen und Magnetfeldgradienten zwischen Signalpräparation, Anregung, Signalevolution und Auslesen beinhalten. Mit anderen Worten, der in einem Sequenzdiagramm abgebildete Abschnitt wird wenigstens zweimal durchlaufen.
Alternativ können bei der Berechnung sich wiederholende Abschnitte der Bildgebungssequenz wenigstens teilweise wiederholt berücksichtigt werden. Dies ist insbesondere relevant bei Sequenzen, bei denen ein so genannter „steady state“ vorkommt. Damit ist gemeint, dass sich die angeregte Ausgangsmagnetisierung anfangs von Anregung zu Anregung verringert, bis der „steady state“ erreicht ist. Danach steht immer eine gleich bleibende Ausgangsmagnetisierung zur Verfügung. Dabei kann das im letzten Absatz beschriebene Einstellverhalten des Signals bzw. der Longitudinalmagnetisierung grundsätzlich auch als Erreichen eines „steady state“ betrachtet werden. Bei dieser Betrachtungsweise weist auch eine Spinecho-Sequenz bei einer normalen k-Raum-Zeilen-Abtastung einen „steady state“ auf, der z. B. in der zweiten, je nach Repetitions- und Relaxationszeiten aber auch in der ersten oder einer späteren k-Raum-Zeile erreicht ist.
Ob ein „steady state“ zu berücksichtigen ist oder nicht hängt auch vom Aufnahmeschema ab. Das Aufnahmeschema gibt die Aufnahmereihenfolge der k-Raum-Zeilen an. Beispielsweise ist es möglich, die zentralen k-Raum-Zeilen gleich zu Beginn einer Messung aufzunehmen. Alternativ ist es aber auch möglich, den k-Raum Zeile für Zeile abzutasten, wobei das Zentrum des k-Raums in der Mitte der Messung akquiriert wird. Werden wie zumeist üblich 128 oder 256 k-Raum-Zeilen aufgenommen, ist bei der Hälfte (64 oder 128) ein möglicher „steady state“ erreicht. Bei der Simulation muss man aber nicht alle Schritte bis zum Erreichen des k-Raum-Zentrums nachvollziehen. Vorteilhafterweise kann die Berechnung der Signalintensität beendet werden, wenn die Differenz der Signalintensitäten aller Gewebe zweier aufeinanderfolgender Berechnungen einen vorgegebenen Schwellenwert unterschreitet.
Die Simulation des Signalverhaltens oder der Signalintensitäten wird also beendet, wenn der „steady state“ erreicht ist. Da der „steady state“ je nach Abhängigkeit von der Bildgebungssequenz beispielsweise nach 20 oder 30 Anregungsschritten erreicht wird, lässt sich so die Simulationszeit wesentlich verkürzen.
Das Aufnahmeschema ist aber nicht nur bei Sequenzen zu berücksichtigen, bei denen ein „steady state“ erreicht wird. Beispielsweise werden bei einem Turbospinecho mehrere Echos in einem Zug akquiriert. Je nach Aufnahmeschema ist das Echo, das im Zentrum des k-Raums liegt, T2-gewichtet oder auch nicht. Dies lässt sich auch anhand so genannter Reordering-Tabellen feststellen.
Vorzugsweise kann die Klassifikation mittels eines Korrelationskoeffizienten ermittelt werden. Dabei ist zu beachten, dass der pearsonsche Korrelationskoeffizient, der gemeinhin mit dem Begriff Korrelationskoeffizient gleich gesetzt wird, zumindest intervallskalierte Daten voraussetzt und ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Größen darstellt. Die Signalintensitäten der Gewebe sind dabei mit den T1-Zeiten der Gewebe negativ korreliert. Gewebe mit langem T1 erscheinen dunkler, sind also hypointens, während Gewebe mit kurzem T1 hell erscheinen und hyperintens genannt werden.
Bei den Parametern T2 und Protonendichte besteht dagegen eine positive Korrelation. Je größer T2 bzw. die Protonendichte, desto größer ist die entsprechende Signalintensität.
Ein entsprechendes Kontrastverhalten des Magnetresonanzbildes wird als vorliegend betrachtet, wenn der Korrelationskoeffizient einen vorgegebenen Korrelationsschwellenwert, beispielsweise 0.5, über- oder unterschreitet.
Alternativ kann die Klassifikation mittels eines Auswerteschemas ermittelt werden. Dabei werden die Signalintensitäten jeweils wenigstens zweier Gewebe miteinander verglichen und in Abhängigkeit des Vergleichs die Zugehörigkeit zu einer Klasse erkannt oder verneint. Ist die Zugehörigkeit zu einer Klasse festgestellt worden, kann das Auswerteschema abgebrochen werden.
Die Lösung der eingangs genannten Aufgabe wird außerdem durch ein Magnetresonanzgerät erzielt. Dieses umfasst neben einer Steuerungseinheit und einem Speicher auch eine Simulationseinheit und eine Klassifikationseinheit. Die Simulationseinheit und die Klassifikationseinheit können vorzugsweise als Computerprogrammprodukt ausgebildet sein. Die Simulationseinheit liest als Eingangswerte die Parameter der Gewebe sowie wenigstens einen Teil der Einstellwerte des zur Aufnahme des Magnetresonanzbildes verwendeten Bildaufnahmeverfahrens ein und ermittelt daraus die benötigten Signalintensitäten automatisch. Die Klassifikationseinheit verwendet die berechneten Signalintensitäten, um daraus die Klasse zu ermitteln.
Die Implementierung der vorgenannten Verfahren in der Steuervorrichtung kann dabei als Software oder aber auch als (fest verdrahtete) Hardware erfolgen.
Die vorteilhaften Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens korrespondieren zu entsprechenden Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Magnetresonanzgeräts. Zur Vermeidung unnötiger Wiederholungen wird somit auf die entsprechenden Verfahrensmerkmale und deren Vorteile verwiesen.
Weitere Vorteile, Merkmale und Besonderheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung vorteilhafter Ausgestaltungen der Erfindung.
Dabei zeigen
1 ein erfindungsgemäßes Magnetresonanzgerät,
2 ein Sequenz-Diagramm eines FLAIR-Bildaufnahmeverfahrens,
3 den zeitlichen Verlauf der Longitudinalmagnetisierung mehrerer Gewebe
4 ein Aufnahmeschema in einer ersten Ausgestaltung,
5 ein Aufnahmeschema in einer zweiten Ausgestaltung,
6 ein Aufnahmeschema in einer dritten Ausgestaltung, und
7 ein Auswerteschema.
1 zeigt schematisch ein erfindungsgemäßes Magnetresonanzgerät 1. Dieses ist als Magnetresonanztomograph ausgebildet, weist also insbesondere die zur Erzeugung der Magnetfeldgradienten benötigten Spulen auf. Es umfasst eine Simulationseinheit 2, eine Klassifizierungseinheit 3 und eine Speichereinheit 4. Zur Anzeige der Magnetresonanzbilder 6 ist eine Anzeigeeinheit 5 vorgesehen. Weitere bei einem Magnetresonanztomographen selbstverständlich vorhandene Elemente wie die Spule zur Erzeugung des Hauptmagnetfelds B0, eine Patientenliege, Steuerungs- und Schaltungselektronik etc. sind nicht explizit dargestellt und werden als bekannt und vorhanden vorausgesetzt.
2 zeigt das Sequenz-Diagramm einer FLAIR-Bildaufnahmesequenz. Eine Abfolge von HF-Impulsen und Magnetfeldgradienten zur Aufnahme einer k-Raum-Zeile stellt sich wie folgt dar:
Zuerst wird 180°-Inversionsimpuls 7 eingestrahlt. Danach folgt die Inversionszeit 8. Der 180°-Inversionsimpuls 7 und die Inversionszeit 8 bilden ein Inversionsmodul 9, das zu verschiedenen Bildgebungssequenzen zuschaltbar ist. Nach der Inversionszeit 8 wird ein 90°-Impuls 10 als Anregungsimpuls eingestrahlt. Während des Einstrahlens des 90°-Impulses 10 ist der Schichtselektionsgradient 11 geschaltet. Danach folgt eine weitere Wartezeit, nach der der 180°-Refokussierungsimpuls 12 mit einem weiteren Schichtselektionsgradienten 13 folgen. Abschließend wird das Signal 14 während des Anliegens des Auslesegradienten 15 ausgelesen. Danach folgt eine weitere Wartezeit bis zur Vervollständigung der Repetitionszeit. Der Phasenkodiergradient 16 kann vor oder nach dem 180°-Refokussierungsimpuls 12 eingesetzt werden. Lässt man das Inversionsmodul 9 weg erhält man eine Ausgestaltung eine Spinecho-Sequenz.
Durch einmaliges Durchlaufen dieser Abfolge wird eine k-Raum-Zeile aufgenommen. Zur Aufnahme eines vollständigen Satzes an k-Raum-Zeilen ist diese Abfolge mit divergierenden Phasenkodiergradienten 16 zu wiederholen.
3 zeigt den zeitlichen Verlauf der Longitudinalmagnetisierung für drei unterschiedliche Gewebe nach einem Inversionsimpuls 8. Rein exemplarisch wird der zeitliche Verlauf von weißer Gehirnmasse (WM) mit Kurve 26, grauer Gehirnmasse (GM) mit Kurve 27 und Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit (CSF) mit Kurve 28 dargestellt. Wie aus der weiter unten gezeigten Tabelle hervorgeht ist die T1-Zeit von Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit sehr viel länger als bei weißer Gehirnmasse oder grauer Gehirnmasse. Dadurch liegt der Nulldurchgang 29 der Longitudinalmagnetisierung von Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit zu einem Zeitpunkt, bei dem die Longitudinalmagnetisierung von weißer Gehirnmasse oder grauer Gehirnmasse beinahe vollständig relaxiert ist. Wird die Inversionszeit 9 so gewählt, dass der 90°-Impuls 10 während des Nulldurchgangs 29 der Longitudinalmagnetisierung der Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit eingestrahlt wird, gibt die Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit kein Signal. Dadurch wird eine Unterdrückung des Signals der Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit erreicht.
Wird die Inversionszeit 9 kürzer gewählt, ist das sich ergebende Kontrastverhalten nicht eindeutig aus den Einstellwerten ablesbar. Es ist daher ohne Analyse des resultierenden Magnetresonanzbildes nicht möglich, das Kontrastverhalten anzugeben. Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren gelingt es aber, das Signalverhalten zu simulieren und dadurch das Kontrastverhalten sicher festzulegen.
4 zeigt ein Aufnahmeschema in einer ersten Ausgestaltung. Dabei werden die k-Raum-Zeilen nacheinander aufgenommen. Zur Realisierung dieses Abtastschemas wird die in 2 gezeigte Abfolge wiederholt aufgenommen, wobei der Phasenkodiergradient 16 von einem Minimalwert –Gy immer größer werdend zu einem Maximalwert +Gy geschaltet wird. Zuerst wird die k-Raum-Zeile 17 aufgenommen, danach die k-Raum-Zeile 18 und danach die k-Raum-Zeile 19, usw. Ein höherer Zahlenwert des Referenzzeichens bedeutet dabei eine spätere Aufnahme der k-Raum-Zeile. Das Zentrum des k-Raums (k_y = 0) liegt zwar in der Mitte der Datenaufnahme, zur Simulation der Signalintensitäten der Gewebe reicht es in der Regal aber aus, nur 2–10, z. B. zwei Abfolgen zu simulieren. Das liegt daran, dass aufgrund der zu wählenden Repetitionszeit nach dem ersten Anregungs- und Auslesezyklus eine immer gleich bleibende Anfangsmagnetisierung vorliegt.
Anders verhält es sich trotz identischem Aufnahmeschema bei einer so genannten FLASH-Bildgebungssequenz. Bei dieser bildet sich der „steady state“ aufgrund der kurz zu wählenden Repetitionszeit erst nach einer Vielzahl von Wiederholungen aus. Die entsprechende Abfolge ist daher wiederholt zu simulieren, bis die Differenz der simulierten Signalintensitäten für jedes Gewebe einen vorgegebenen Schwellenwert unterschreitet. Je nach Repetitionszeit und Auslenkwinkel des HF-Impulses muss die Simulation typischerweise 20 bis 30 mal, in manchen Fällen aber auch viel öfter, wiederholt werden. Es ist jedoch nicht immer nötig, die Simulation der Signalintensitäten bis zum tatsächlichen Erreichen des k-Raum-Zentrums durchzuführen, da die Signalintensitäten oft bereits vorher nur noch gering divergieren.
Ein weiteres Verfahren zur Aufnahme eines Magnetresonanzbildes ist die HASTE-Sequenz. Bei dieser wird der k-Raum nicht vollständig abgetastet, alle aufgenommenen k-Raum-Zeilen werden aber in einem Zug aufgenommen, wobei das Signal zwischen der Aufnahme der einzelnen k-Raum-Zeilen mit 180°-Impulsen refokussiert wird. Hierbei bildet sich kein „steady state“ aus, weshalb die Signalintensitäten nicht divergieren und daher die Simulation bis zum Zentrum des k-Raums fortzuführen ist.
Im Gegensatz zu dem in 4 gezeigten Aufnahmeschema ist bei dem in 5 dargestellten Aufnahmeschema nur eine Wiederholung der Simulation nötig. Bei dem in 5 gezeigten Aufnahmeschema wird die k-Raum-Zeile 17 im Zentrum des k-Raums zuerst aufgenommen. Die weiteren k-Raum-Zeilen 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 usw. werden in dieser Reihenfolge ausgehend vom Zentrum und von diesem sich entfernend aufgenommen. Das Kontrastverhalten eines Magnetresonanzbildes 6 wird hauptsächlich durch das Kontrastverhalten im Zentrum des k-Raums festgelegt. Daher ist es ausreichend, die Signalintensitäten der Gewebe im Zentrum des k-Raums zu simulieren.
6 zeigt eine weitere Ausgestaltung eines Aufnahmeschemas. Dieses kommt insbesondere bei TSE-Sequenzen zum Einsatz. Dabei werden mehrere k-Raum-Zeilen innerhalb eines Echozuges akquiriert. Die Lage der k-Raum-Zeile (17, 20, 23) am Beginn eines Echozuges sowie die Anzahl der Echos im Echozug bestimmt, welche k-Raum-Zeile (21) im Zentrum des k-Raums liegt. Die Simulation ist so lange zu wiederholen, bis diejenige k-Raum-Zeile erreicht ist, die im Zentrum des k-Raums liegt. Bei einer Anzahl von 4–8 Echos im Echozug führt dies zu 1 bis 8 Wiederholungen. Diese Anzahl richtet sich wie beschrieben auch nach der Lage der k-Raum-Zeile (17, 20, 23) am Beginn des Echozuges und ist daher nicht von vornherein näher bestimmbar. Falls über eine Reordering-Tabelle die Nummer des Echos im k-Raum-Zentrum bekannt ist, kann die Simulation bei Konvergenz des Signalverhaltens auch vorher abgebrochen werden.
7 zeigt ein Auswerteschema zur Klassifizierung des Kontrastverhaltens eines Magnetresonanzbildes 6 anhand der simulierten bzw. berechneten Signalintensitäten der Gewebe. Rein exemplarisch wird wiederum auf weiße Gehirnmasse (WM), graue Gehirnmasse (GM) und Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit (CSF) zurückgegriffen. Für diese 3 Gewebe sind in Tabelle 1 die Relaxationszeiten T1 und T2 in Millisekunden sowie die Protonendichte in willkürlichen Einheiten und ein Simulationswert (Ssimu) ebenfalls in willkürlichen Einheiten angegeben. Der Simulationswert wurde für eine Spinecho-Sequenz mit einer Echozeit von 20 ms und einer Repetitionszeit von 0.4 s erhalten. Die Werte aus Tabelle 1 sind Literaturwerte, die beispielsweise aus Lin et al., Measurements of T1 Relaxation times at 3.0T: Implications for clinical MRA, Proc. ISMRM 2001, p. 1391 entnommen werden können.
T1 / ms T2 / ms PD / a.u. Ssimu

GM 1000 95 0.75 0.20

WM 590 85 0.65 0.25

CSF 4200 2000 1.0 0.09

Tabelle 1
Im Folgenden wird das Auswerteschema gemäß 7 beschrieben. Dabei wird zur vereinfachten Beschreibung beispielsweise die simulierte Signalintensität der Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit mit „CSF“ abgekürzt, für graue und weiße Gehirnmasse wird analog „GM“ und „WM“ verwendet.
Als erster Schritt S1 wird die Bedingung „(CSF < 0.1·WM) UND (CSF < 0.1·GM)“ überprüft. Falls die Bedingung wahr ist, wird in Schritt S2 als Klasse „FLAIR“ abgespeichert. Dies kann insbesondere im entsprechenden DICOM-Datensatz im Feld „Flavour“ geschehen.
Wenn die Bedingung nicht erfüllt ist, wird in Schritt S3 als nächste Bedingung „(WM == GM) UND (WM == CSF)“ betrachtet. Die Gleichheit der Signalintensitäten ist natürlich niemals völlig identisch, weswegen gleichbedeutend „(WM – GM < Schwellwert) UND (WM – CSF < Schwellwert)“ überprüft werden kann. Bei Erfüllen einer dieser Bedingungen wird in Schritt S4 als Klasse „Protonendichte“ abgespeichert.
Andernfalls wird in Schritt S5 die Bedingung „(CSF > GM) UND (CSF > WM)“ überprüft. Analog zum bisherigen Vorgehen wird bei Erfüllen der Bedingung in Schritt S6 als Klasse „T2“ festgelegt und abgespeichert, andernfalls wird mit Schritt S7 fortgefahren.
In Schritt S7 wird als Bedingung „GM < WM“ getestet. Falls diese Bedingung erfüllt ist wird als Klasse „T1“ abgespeichert (Schritt S8). Bei Nichterfüllung wird in Schritt S9 als Klasse „nicht klassifizierbar“ eingetragen. Es ist dann immer noch möglich, durch Begutachtung des Magnetresonanzbildes 6 die Klassifizierung durch Augenscheinname vorzunehmen.
Wendet man dieses Auswerteschema auf die in Tabelle 1 gezeigten Simulationswerte an, so sieht man, dass die Bedingungen gemäß der Schritte S1, S3 und S5 nicht erfüllt sind. Die Bedingung gemäß Schritt S7 ist aber wahr, weswegen das Magnetresonanzbild 6 in die Klasse „T1“ eingeordnet wird.
Berechnet man für die in Tabelle 1 gezeigten Werte jeweils den Korrelationskoeffizienten zwischen einem Parameter und den Simulationswerten, erhält man die in Tabelle 2 aufgeführten Resultate.

Ssimu – T1 SSimu – T2 Ssimu – PD

Korrelations koeffizient –0.989 –0.976 –0,999

Tabelle 2
Aufgrund der zu erwartenden negativen Korrelation zwischen den simulierten Signalintensitäten und den jeweiligen T1-Zeiten liegt eine sehr hohe (negative) Korrelation vor. Im Hinblick auf T2 und die Protonendichte werden aber positive Korrelationswerte erwartet, weshalb auch die Korrelationswerte für das Vorliegen eines T1-Kontrastverhaltens sprechen.
Um die statistische Signifikanz zu erhöhen kann eine größere Zahl an Gewebetypen, gegebenenfalls auch die vorgegebenen Sätze an Parametern verwendet werden. Eine starke Korrelation ist ab einem Schwellenwert von 0.5 für T2 und die Protonendichte oder unterhalb von –0.5 für T1 gegeben. Als stark unterdrückt gelten relative Signalintensitäten von 0.1. Im Beispiel ist die Signalintensität der Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit (CSF) zwar unter 0.1 im Vergleich zu ihrem Ausgangswert, aber nicht im Vergleich zu weißer Gehirnmasse (WM) oder grauer Gehirnmasse (GM). Die Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit (CSF) wird daher nicht als stark unterdrückt angesehen.
Bei Verwendung künstlich generierter Parameter gelangt man folgendermaßen zur Klassifizierung des Kontrastverhaltens:
Man generiert N, insbesondere 5, T1-Werte, M, insbesondere 5, T2-Werte und K, insbesondere 5, PD-Werte. Daraus können 125 verschiedene Kombinationen von T1-T2-PD-Wertepaaren erstellt werden. Für jedes dieser Wertepaare wird die Signalintensität S(n, m, k) simuliert. Daraus lassen sich drei Diagramme bzw. Wertematrizen ermitteln, und zwar jeweils S(n, m, k) zu T1, T2 bzw. PD. In jedes Diagramm werden alle simulierten Signalamplituden eingetragen, so dass sich in einer bildlichen Darstellung Punktewolken ergeben. Für jede Darstellung bzw. Wertematrix wird der Korrelationskoeffizient ermittelt und aus diesen das Kontrastverhalten.
Wie bereits beschrieben wird die Auswahl der Wertepaare auf Paare beschränkt, bei denen T1 größer als T2 ist. Weiterhin kann bei der Generierung für jeden Parameter ein auszuwählender Wertebereich festgelegt werden, der in der untersuchten Körperregion relevant ist.
In einer Ausgestaltung wird der auszuwählende Wertebereich auf T1- und T2-Werte von kleiner als 1s beschränkt und so Flüssigkeiten ausgeschlossen. Deren Unterdrückung, also das Vorliegen eines FLAIR-Kontrastverhaltens, wird dann wie oben beschrieben ermittelt.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102007036554 B4 [0018]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

Lin et al., Measurements of T1 Relaxation times at 3.0T: Implications for clinical MRA, Proc. ISMRM 2001, p. 1391 [0064]

Claims

Verfahren zur automatisierten Klassifizierung einer Bildeigenschaft eines Magnetresonanzbildes(6) mit den Schritten: – Ermittlung zumindest der Parameter T1, T2 und Protonendichte wenigstens zweier im Magnetresonanzbild (6) abgebildeter Gewebe oder Vorgabe wenigstens zweier Sätze von zumindest diesen Parametern, – Berechnung der Signalintensität im Zentrum des k-Raums für jedes abgebildete Gewebe oder jeden Satz an Parametern, – Klassifizierung der Bildeigenschaft in Abhängigkeit der berechneten Signalintensitäten.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als Bildeigenschaft das Kontrastverhalten des Magnetresonanzbildes (6) klassifiziert wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Kontrastverhalten in eine der Klassen T1, T2, T2*, Diffusion, Perfusion, FMRI, Protonendichte oder FLAIR eingeordnet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnung der Signalintensitäten anhand der Bloch-Gleichungen vorgenommen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Berechnung der Signalintensitäten die Einstellwerte, insbesondere die Einstellwerte der HF-Impulse und/oder der Magnetfeldgradienten, wenigstens eines Teils der zur Aufnahme der Rohdaten des Magnetresonanzbildes verwendeten Bildgebungssequenz verwendet werden.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Berechnung sich wiederholende Abschnitte der Bildgebungssequenz wenigstens teilweise wiederholt berücksichtigt werden.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnung der Signalintensität beendet wird, wenn die Differenz der Signalintensitäten zweier aufeinanderfolgender Berechnungen einen vorgegebenen Schwellenwert unterschreitet.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Berechnung der Signalintensitäten das Aufnahmeschema, das die Aufnahmereihenfolge der k-Raum-Zeilen (17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24) angibt, berücksichtigt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Klassifikation mittels eines Korrelationskoeffizienten oder eines Auswerteschemas vorgenommen wird.
Magnetresonanzgerät (1) mit einer Steuerungseinheit (25), insbesondere ausgebildet zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es eine Simulationseinheit (2) zur Berechnung von Signalintensitäten, eine Speichereinheit(4) und eine Klassifizierungseinheit (3) aufweist, wobei die Klassifizierungseinheit (3) zur Klassifizierung einer Bildeigenschaft eines Magnetresonanzbildes (6) ausgebildet ist.