DE102016200293A1

DE102016200293A1 - Bestimmung von Bewegungszuständen

Info

Publication number: DE102016200293A1
Application number: DE102016200293.7A
Authority: DE
Inventors: Marcel Dominik Nickel
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthineers Ag De
Priority date: 2016-01-13
Filing date: 2016-01-13
Publication date: 2017-07-13
Also published as: US20170199263A1; US10310045B2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Zuordnung von MR-Bildgebungssignalen aus einer Untersuchungsperson zu N verschiedenen in der Untersuchungsperson vorkommenden Bewegungszuständen. Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte: Die MR-Bildgebungssignale werden aufgenommen für die Erstellung von MR-Bildern, die zumindest einen Teilbereich der Untersuchungsperson darstellen. Mehrere MR-Navigatordaten der Untersuchungsperson (20) werden aufgenommen. Eine Clusteranalyse wird auf die mehreren MR-Navigatordaten angewandt für die Entdeckung von Ähnlichkeiten in den MR-Navigatordaten und ähnliche Navigatordaten werden zu einem Bewegungszustand der Untersuchungsperson zugeordnet, wobei die mehreren Navigatordaten alle jeweils einem Bewegungszustand aus den N Bewegungszuständen zugeordnet werden. Die aufgenommenen MR-Bildgebungssignale werden zu den N Bewegungszuständen zugeordnet.

Description

Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Zuordnung von MR-Bildgebungssignalen aus einer Untersuchungsperson zu N verschiedenen in der Untersuchungsperson vorkommenden Bewegungszuständen. Die Erfindung betrifft weiterhin die zugehörige MR-Anlage. Weiterhin wird ein Verfahren zur Erzeugung von MR-Navigatordaten einer Untersuchungsperson bereitgestellt, die zur Bestimmung von in der untersuchten Person vorkommenden Bewegungszuständen verwendet werden können. Ebenso wird die hierfür geeignete MR-Anlage bereitgestellt.
Hintergrund
Momentan werden Messungen im abdominellen Bereich meist in der Atemstopptechnik durchgeführt, was bedeutet, dass die Untersuchungsperson während der Aufnahme der MR-Signale die Luft anhalten muss. Durch die Verwendung von iterativen Rekonstruktionstechniken werden Messmethoden möglich, die robuster gegenüber Bewegungsartefakten sind und die gleichzeitig eine genügend hohe Orts- und Zeitauflösung haben. Diese Messungen können auch bei freier Atmung der Untersuchungsperson durchgeführt werden. Hierzu ist jedoch eine genaue Information über die Atembewegung der Untersuchungsperson während der Aufnahme der MR-Signale notwendig.
Allgemeinen ist es bekannt, für die Bestimmung der Bewegung einer Untersuchungsperson Navigatormessungen durchzuführen. Bei diesen Navigatormessungen werden üblicherweise in einer relativ kurzen Aufnahmezeit MR-Signale von bestimmten Bereichen der Untersuchungsperson aufgenommen und in diesen MR-Bildern kann dann beispielsweise aus der Lage des Zwerchfells oder der Bauchdecke auf die Bewegung geschlossen werden. Diese Navigatoraufnahmen unterscheiden sich jedoch in ihren Bildgebungssequenzen und Bildgebungsparametern von den Bildgebungssequenzen, die für die eigentliche MR-Bildgebung verwendet werden.
Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, MR-Aufnahmen einer Untersuchungsperson, bei der sich Teile der Untersuchungsperson während der MR-Signalaufnahme bewegen, zu verbessern. Insbesondere sollen die Bewegungszustände der Untersuchungsperson auf effektive Weise identifiziert werden.
Zusammenfassung
Diese Aufgabe wird mit den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst. In den abhängigen Ansprüchen sind weitere Ausführungsformen der Erfindung beschrieben.
Gemäß einem ersten Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Zuordnung von MR-Bildgebungssignalen aus einer Untersuchungsperson zu N verschiedenen, in der Untersuchungsperson vorkommenden Bewegungszuständen bereitgestellt, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist:
Es werden MR-Bildgebungssignale für die Erstellung von MR-Bildern aufgenommen, die zumindest einen Teilbereich der Untersuchungsperson darstellen. Weiterhin werden mehrere MR-Navigatordaten der Untersuchungsperson aufgenommen. Weiterhin wird eine Clusteranalyse auf die mehreren MR-Navigatordaten angewendet für die Entdeckung von Ähnlichkeiten in den MR-Navigatordaten, wobei ähnliche Navigatordaten einem Bewegungszustand der Untersuchungsperson zugeordnet werden, wobei die mehreren Navigatordaten alle jeweils einem der N Bewegungszustände zugeordnet werden. Anschließend können die aufgenommenen MR-Bildgebungssignale zu den N Bewegungszuständen zugeordnet werden.
Durch die Anwendung von Clusterverfahren auf die Navigatordaten können die Navigatordaten zu einzelnen Clustern zusammengefügt werden. Bei der Clusteranalyse werden die aufgenommenen Navigatordaten zu verschiedenen Gruppen von sich ähnelnden Navigatordaten zusammengefügt, wobei die gefundenen Gruppen mit ähnlichen Navigatordaten einen Bewegungszustand definieren.
Diese datengetriebene Anwendung der Clusteranalyse auf Navigatordaten ermöglicht es, auf effektive Weise die in der Untersuchungsperson vorliegende Bewegung in N vorgegebene Bewegungszustände aufzuteilen.
Hierbei ist es möglich, dass bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten zumindest ein HF-Anregungspuls verwendet wird, der identisch mit dem zumindest einen HF-Anregungspuls ist, der bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale verwendet wird. Die Tatsache, dass bei der Aufnahme der Navigatordaten und bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale ein gleicher HF-Anregungspuls bzw. die gleichen HF-Anregungspulse verwendet werden, bedeutet, dass ein möglicher Gleichgewichtszustand der Magnetisierung, der bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale auftritt, nicht gestört wird. Damit kann die Aufnahme der MR-Navigatordaten effektiv parallel zur Aufnahme der MR-Bildgebungssignale erfolgen.
Hierbei ist es weiterhin möglich, dass bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten das gleiche Anregungsvolumen in der Untersuchungsperson angeregt wird wie bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale. Durch die Anregung desselben Anregungsvolumens wird weiter erreicht, dass die Aufnahme der mehreren Navigatordaten die Aufnahme der MR-Bildgebungssignale nicht beeinflusst, da neben dem gleichen HF-Anregungspuls das gleiche Anregungsvolumen verwendet wird.
Ein Unterschied bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten zu der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale kann darin liegen, dass bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten eine Signalausleserichtung parallel zu der in der Untersuchungsperson vorliegenden Hauptbewegungsrichtung angeordnet ist. Damit können die Bewegungen der Untersuchungsperson wie beispielsweise eine Atembewegung gut in den Navigatordaten detektiert werden.
Nach der Anwendung der Clusteranalyse und der Bestimmung der N Bewegungszustände kann jeder Rohdatenpunkt der aufgenommenen MR-Bildgebungssignale einem der N Bewegungszustände zugeordnet werden.
Die MR-Bildgebungssignale können zu MR-Bildern rekonstruiert werden unter Verwendung einer iterativen Rekonstruktion. Hierbei kann der den Bildgebungssignalen zugeordnete Bewegungszustand als zusätzliche Dimension bei der iterativen Rekonstruktion verwendet werden.
Bei der Rekonstruktion der MR-Bildgebungsdaten zu den MR-Bildern kann mithilfe der rekonstruierten MR-Bilder überprüft werden, ob die Zuordnung der Bildgebungssignale zu den N Bewegungszuständen verändert werden soll. Hierzu kann jeweils ein repräsentatives MR-Bild für jeden der N Bewegungszustände ermittelt werden und die N repräsentativen MR-Bilder können mit den rekonstruierten MR-Bildern verglichen werden. Die Zuordnung der MR-Bildgebungssignale kann dann erneuert werden, wenn die Zuordnung nicht zufriedenstellend ist, d.h. wenn der Vergleich nicht ein vorbestimmtes Kriterium erfüllt.
Nach Berechnung von repräsentativen Bildern für jeden Bewegungszustand können diese Bilder mit Hilfe des Signal-modells in den k-Raum rücktransformiert werden, im Nor-malfall durch pixelweise Multiplikation mit Spulensensiti-vitätskarten, wie sie in der Rekonstruktion verwendet werden, und anschließender Fouriertransformation. Jeder gemessene Bilddatenpunkt im repräsentativen Bildbereich kann dann mit den so berechneten Bewegungsbildern im k-Raum verglichen werden (z.B. über eine Abstandsnorm oder Korrelation). Jeder repräsentative Bilddatenpunkt kann dann dem nächstgelegenen Bewegungsbild zugeordnet werden.
Für die Wahl der repräsentativen Bilder bietet sich eine Entkopplung in Ausleserichtung an. In Ausleserichtung werden die MR-Bilddaten voll abgetastet und können direkt Fouriertransformiert werden. Das ist im Gegensatz zu den orthogonalen Phasenkodierrichtungen, die unterabgetastet werden und mit Hilfe neuer Rekonstruktionsmethoden (parallele Bildgebung / iterative Rekonstruktion / Compressed Sensing) berechnet werden. Es ist daher in der Regel möglich die gemessenen MR-Bilddaten in Ausleserichtung unabhängig voneinander zu rekonstruieren. (Einzige Einschränkung ist, dass eventuell zusätzlich eingeführte Entrauschungsterme/ Regularisierungen nicht in diese Richtung wirken.) Im Beispiel einer transversalen Aufnahme mir Auslese von links nach rechts können daher sagitale Schichten separat berechnet werden.
Weiterhin ist es möglich, die verschiedenen Navigatordaten im zeitlichen Verlauf in verschiedene Zeitabschnitte zu unterteilen, wobei das Anwenden der Clusteranalyse und das Zuordnen der Navigatordaten zu den N Bewegungszuständen in jedem der Zeitabschnitte einzeln durchgeführt wird. Hierbei können Unterschiede zwischen den N Bewegungszuständen in den einzelnen Zeitabschnitten minimiert werden. Da sich beispielsweise der Kontrast in den Navigatordaten über die Zeit ändern kann, beispielsweise bei Gabe von Kontrastmitteln oder wenn die Magnetisierung mit Präparationspulsen verändert wird, ergeben sich über den Zeitverlauf unterschiedliche Magnetisierungen. Hierbei ist es dann von Vorteil, nicht über die gesamte Aufnahmezeit der Navigatordaten die Clusteranalyse durchzuführen, sondern kleinere Zeitintervalle, nämlich hier die verschiedenen Zeitabschnitte zu verwenden, in denen solche Kontraständerungen geringer ausgeprägt sind.
Weiterhin ist es möglich, vor der Anwendung der Clusteranalyse eine Vorverarbeitung der Navigatordaten durchzuführen. Diese Vorverarbeitung kann unterschiedliche Schritte beinhalten: Die Navigatordaten, die beispielsweise als Projektionen in Ausleserichtung vorliegen, können einer Filterung unterzogen werden, wobei die Filterung im zeitlichen Verlauf der Navigatordaten erfolgen kann oder in Projektionsrichtung oder in beide Richtungen. Die Filterung kann eine Tiefpassfilterung sein oder eine Mittelungsfilterung bzw. Medianfilterung.
Eine weitere Möglichkeit der Vorverarbeitung ist die Anwendung einer Hauptkomponentenanalyse (Principle Component Analysis) oder einer Singulärwertzerlegung (Independent Component Analysis). Diese Vorverarbeitung kann helfen, um die Dimension der Navigatordaten zu verringern.
Weiterhin ist die zugehörige Magnetresonanzanlage vorgesehen zur Durchführung des oben genannten Verfahrens mit einer Bildaufnahmeeinheit zur Aufnahme der Bildgebungssignale und der MR-Navigatordaten. Eine Recheneinheit ist vorgesehen, um die Clusteranalyse und die Zuordnung der Bildgebungssignale zu den N Bewegungszuständen durchzuführen.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Erzeugung von MR-Navigatordaten einer Untersuchungsperson bereitgestellt, um in der Untersuchungsperson vorkommende Bewegungszustände zu bestimmen. Hierfür werden mehrere MR-Navigatordaten der Untersuchungsperson aufgenommen. Weiterhin werden MR-Bildgebungssignale für die Erstellung der MR-Bilder aufgenommen, die zumindest einen Teilbereich der Untersuchungsperson darstellen, wobei bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten zumindest ein HF-Anregungspuls verwendet wird, der identisch mit dem zumindest einen HF-Anregungspuls ist, der bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale verwendet wird. Weiterhin wird bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten ein Anregungsvolumen in der Untersuchungsperson angeregt, das identisch ist zu dem Anregungsvolumen, das in der Untersuchungsperson bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale angeregt wird.
Durch die Verwendung der gleichen HF-Anregungspulse und Anregungsvolumina wird eine mögliche Gleichgewichtsmagnetisierung, die bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale vorliegt, nicht gestört. Dadurch kann der Sequenzabschnitt zur Erzeugung der MR-Navigatorbildsignale gut in die Bildgebungssequenzen integriert werden, die für die Aufnahme der MR-Bildgebungssignale verwendet wird. Beispielsweise kann der Teil für die MR-Navigatordaten in die Bildgebungssequenz eines Präparationsmoduls wie beispielsweise einer Fettunterdrückung integriert werden.
Die Erfindung betrifft weiterhin die hierfür vorgesehene MR-Anlage.
Ein erfindungsgemäßes Computerprogrammprodukt umfasst ein Programm und ist beispielsweise direkt in einen Speicher einer Steuereinheit einer MR-Anlage ladbar, mit Programm-Mitteln, um die Schritte eines hierin beschriebenen Verfahrens auszuführen, wenn das Programm in der Steuereinheit der MR-Anlage ausgeführt wird.
Ein erfindungsgemäßer elektronisch lesbarer Datenträger umfasst darauf gespeicherte elektronisch lesbare Steuerinformationen, welche derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Steuereinheit einer MR-Anlage ein hierin beschriebenes Verfahren durchführen.
Die oben dargelegten Merkmale und die nachfolgend erläuterten Merkmale können nicht nur in den entsprechenden explizit dargelegten Kombinationen verwendet werden, sondern auch in anderen Kombinationen oder isoliert, ohne dass der Schutzumfang der vorliegenden Erfindung verlassen wird.
Kurzbeschreibung der Figuren
1 zeigt schematisch eine MR-Anlage, die erfindungsgemäß MR-Navigatorsignale mit einer MR-Bildgebungssequenz kombinieren kann, um die bei der Bildgebungssequenz aufgenommenen Bildgebungssignale in unterschiedliche Bewegungszustände einzuteilen, wobei die Bestimmung der Bewegungszustände mit einer Clusteranalyse erfolgt.
2 zeigt schematisch ein Flussdiagramm eines Verfahrens, das erfindungsgemäß von der in 1 gezeigten MR-Anlage durchgeführt werden kann.
3 zeigt ein weiteres Flussdiagramm eines Verfahrens, das Aspekte der vorliegenden Erfindung enthält.
4 zeigt ein Betrags- und Phasensignal von verschiedenen Navigatordatensätzen, zeigt die Zuordnung zu verschiedenen Bewegungszuständen und nach Bewegungszuständen sortierte Navigatordaten.
Detaillierte Beschreibung von Ausführungsformen
Nachfolgend wird die vorliegende Erfindung anhand bevorzugter Ausführungsformen unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen näher erläutert. In den Figuren bezeichnen gleiche Bezugszeichen gleiche Elemente. Die Figuren sind weiter schematische Darstellungen verschiedener Ausführungsformen der Erfindung. Die in den Figuren dargestellten Elemente sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu dargestellt. Es sind vielmehr die verschiedenen in den Figuren dargestellten Elemente derart wiedergegeben, dass für den Fachmann die Funktion und der Zweck eines jeweiligen Elements verständlich werden. In den Figuren dargestellte Verbindungen zwischen verschiedenen Einheiten können als direkte oder indirekte Verbindungen implementiert werden. Eine Verbindung kann drahtgebunden oder drahtlos implementiert sein.
Funktionelle Einheiten können als Hardware, Software oder eine Kombination aus Hardware und Software implementiert sein.
1 zeigt schematisch eine Darstellung einer MR-Anlage, mit der die nachfolgend im Detail beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahren durchgeführt werden können. Hierbei erzeugt ein Grundfeldmagnet 30 ein zeitlich konstantes starkes Magnetfeld zur Polarisation bzw. Ausrichtung der Kernspins in der Untersuchungsperson 20. Die Untersuchungsperson 20 wird auf einem Tisch 31 in die MR-Anlage geschoben. In der MR-Anlage erzeugt eine Ganzkörperspule 21 ein HF-Feld zur Erzeugung von HF-Anregungspulsen. 1 zeigt weiterhin lokale Sende-/Empfangsspulen 22, die ausgebildet sind, bestimmte Teile der Untersuchungsperson abzudecken oder teilweise zu umschließen. Die lokalen Sende- und Empfangsspulen sind innerhalb eines Untersuchungsbereichs frei positionierbar. Die MR-Anlage kann weiterhin eine nicht gezeigte Gradientenordnung aufweisen zur Erzeugung der Magnetfeldgradienten. Weiterhin weist die MR-Anlage zur Steuerung eine zentrale Steuereinheit 40 auf. Diese weist eine HF-Steuereinheit 24, eine Bildaufnahmeeinheit 26 und eine Gradientensteuerung 28 auf. Weiterhin ist eine Recheneinheit 25 vorgesehen, die unter anderem zur Berechnung der MR-Bilder und zur Clusteranalyse verwendet werden kann, wie nachfolgend noch im Detail erläutert wird. Die Recheneinheit kann mehrere (nicht gezeigte) Prozessoreinheiten aufweisen. In einer Speichereinheit 27 können Programmmodule gespeichert werden, die zur Ausführung der erfindungsgemäßen Verfahren notwendig sind. Weiterhin können vordefinierte Bildgebungssequenzen in der Speichereinheit 27 gespeichert sein. Über eine Eingabeeinheit 29 kann eine Bedienperson die MR-Anlage steuern, und auf einer Anzeigeeinheit 32 können die angezeigten MR-Bilder bzw. Navigatordaten angezeigt werden. Die HF-Steuereinheit steuert die Einstrahlung der HF-Pulse, die durch die Ganzkörperspule 21 und/oder die lokalen Sende-/Empfangsspulen 22 eingestrahlt werden. Die Gradientensteuerung steuert die Schaltung der Magnetfeldgradienten im zeitlichen Ablauf. Die Bildaufnahmeeinheit 26 steuert, in welcher zeitlichen Abfolge die HF-Pulse und Magnetfeldgradienten geschalten werden und steuert damit auch die HF-Steuereinheit 24 und Gradientensteuerung 28. Wie durch Einstrahlung von HF-Pulsen und Schalten von Magnetfeldgradienten MR-Signale aufgenommen und Bilddaten berechnet werden können, ist dem Fachmann im Prinzip bekannt und wird hier nicht näher erläutert. Im Folgenden wird die Funktionsweise der MR-Anlage auf die Beschreibung der Vorgänge und Komponenten beschränkt, die für das Verständnis der Erfindung von Bedeutung sind.
Ein hierin beschriebenes Verfahren kann auch in Form eines Computerprogrammprodukts vorliegen, das das Verfahren auf einer Steuereinheit 40 implementiert, wenn es auf der Steuereinheit 40 ausgeführt wird. Ebenso kann ein elektronisch lesbarer Datenträger (nicht dargestellt) mit darauf gespeicherten elektronisch lesbaren Steuerinformationen vorliegen, welche zumindest ein beschriebenes Computerprogrammprodukt umfassen und derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Steuereinheit 40 einer MR-Anlage ein beschriebenes Verfahren durchführen.
Im Zusammenhang mit 2 wird nun beschrieben, wie mithilfe von Navigatordaten Bildgebungssignale zu verschiedenen Bewegungszuständen zugeordnet werden können. In einem ersten Schritt 50 erfolgt die Aufnahme der Bildgebungssignale und der Navigatordaten eines Teils der Untersuchungsperson, beispielsweise des Abdomens der Untersuchungsperson 20 von 1. Die Aufnahme der MR-Signale kann während der freien Atembewegung der Untersuchungsperson 20 durchgeführt werden. Beispielsweise kann der untersuchte Bereich die Leber der Untersuchungsperson beinhalten. Es sind jedoch auch andere Untersuchungsobjekte denkbar. Als Bildgebungssequenz kann beispielsweise eine 3D-Gradientenechosequenz verwendet werden. Bei dieser 3D-Bildgebungssequenz können beispielsweise in Phasencodierrichtung nicht alle Phasencodierschritte aufgenommen werden. Die Verteilung der Phasencodierschritte vom Rohdatenzentrum zum äußeren Rand kann beispielsweise einer Gaußverteilung folgen, wobei am äußersten Rand die Wahrscheinlichkeit in Phasencodierrichtung auf ein Fünftel fällt im Vergleich zum zentralen Bereich in Phasencodierrichtung. Gleichzeitig zu dieser Bildgebungssequenz, die zur Aufnahme der MR-Bildgebungssignale führt, werden MR-Navigatordaten aufgenommen bzw. die MR-Signale für die Erzeugung der MR-Navigatordaten. Die zusätzlichen Navigatordaten können ebenfalls mit einer Gradientenechosequenz aufgenommen werden, wobei die Bildgebungsparameter der MR-Navigatorbildgebungssequenz den Bildgebungsparametern der MR-Bildgebungssequenz entsprechen und identisch sind. Insbesondere werden die gleichen HF-Pulse und die gleichen Anregungsvolumina verwendet, um das Magnetisierungsgleichgewicht aus der Bildgebungssequenz nicht zu stören. Jedoch wird die Ausleserichtung parallel zur Hauptbewegungsrichtung gelegt. Da die Hauptbewegungsrichtung das Diaphragma in Kopf-Fuß-Richtung der Untersuchungsperson legt, kann die Ausleserichtung in Kopf-Fuß-Richtung gelegt werden.
Beispielsweise kann ungefähr alle 50 ms, alle 300 ms oder alle 500 ms eine Navigatorbildgebungssequenz initiiert werden, so dass in hoher zeitlicher Auflösung die Atembewegung der Untersuchungsperson nachvollzogen werden kann.
Im nächsten Schritt 51 wird auf die Navigatordaten, die in Schritt 50 aufgenommen wurden, eine Clusteranalyse angewendet. Wie nachfolgend noch im Detail erläutert wird, können hiermit die Bewegungen der untersuchten Objekte in N Bewegungszustände unterteilt werden. Hierbei wird jedoch die Anzahl N der Bewegungszustände im Vorhinein festgelegt. Bei einer derartigen Clusteranalyse wird aus einer Vielzahl von ähnlichen Objekten, hier den Navigatordaten, eine vorher bekannte Anzahl, nämlich die Anzahl N von Gruppen gebildet. Beispielhaft kann der k-Means-Clusteralgorithmus angewendet werden. Ein derartiger Algorithmus ist gut anwendbar bei der Gruppierung von Objekten, hier den Navigatordaten, da er schnell die Zentren der Cluster findet. Ziel bei dieser Art von Clusteralgorithmus ist es, die Menge der aufgenommenen Navigatordaten so in N Gruppen zu teilen, dass die Summe der quadratischen Abweichungen von den Clusterschwerpunkten minimal ist. Selbstverständlich kann jede andere Methode zur Clusteranalyse verwendet werden.
Mathematisch bedeutet dies, dass die folgende Gleichung minimiert werden muss:
Hierbei ist N die Anzahl der Cluster und damit die Anzahl der Bewegungszustände, r und s sind die Anzahl der Wiederholungen. Mit Wiederholungen ist die Anzahl der rekonstruierten Zeitpunkte/Zeitabschnitte gemeint. Im ersten Term werden die Abweichungen zu einem repräsentativen Bewegungszustand für jeden Zeitabschnitt/Wiederholung gemessen. Der zweite Term erzwingt eine Ähnlichkeit zwischen Bewegungszuständen an unterschiedlichen Zeitpunkten/Wiederholungen. Für die Implementierung habe ich ω_c,r,s = cδ_r,s+1 gewählt, wobei δ das Kronecker-Delta bezeichnet und c ein wählbarer Parameter ist.
C_c,r ist der Satz der Navigatoraufnahmen für Wiederholung r, die Wiederholung r und Cluster c. D_i,r ist der ite Navigatordatensatz bei Wiederholung r. m_c,r beschreibt den Clusterschwerpunkt für Cluster c und Wiederholung r. Ein Ziel ist es nun, nicht überschneidende Sätze C_c,r so zu bestimmen, dass jeder Navigatordatensatz einem Cluster zugeordnet wird bei gleichzeitiger Optimierung der Clusterschwerpunkte m_c,r. Der zweite Additionsterm in obiger Gleichung (1) ist der sogenannte Strafterm.
Im vorliegenden Fall kann folgende vereinfachte Version von Gleichung (1) verwendet werden:
Wie oben beschrieben entspricht das der Wahl ω_c,r,s = cδ_r,s+1. Das bedeutet, dass man gleiche Bewegungszustände in benachbarten Zeitabschnitten/Wiederholungen vergleicht. Man kann auch darüber hinaus z.B. übernächste Zeitabschnitte/Wiederholungen mitberücksichtigen. Rechnerisch ist das der gleiche Aufwand.
Ein interessanter Punkt in Gleichung (2) besteht darin, dass der erste Term unabhängig von der Größe der Zuordnung zwischen den Repetitionen ist. Dies bedeutet, dass für eine Wiederholung r die Zuordnungen verändert werden können verglichen mit einer weiteren Wiederholung s. Der hintere Term von Gleichung (2) versucht diese Zuordnung.
Diese Minimierung kann für jedes Spulenelement bei der Aufnahme mit mehreren Spulenelementen durchgeführt werden und die Konfiguration, die die beste relative Verbesserung gegenüber der kumulierten Varianz aufweist, wird ausgewählt.
Der Clusteralgorithmus kann somit aus der folgenden Iteration bestehen und folgende Iterationsschritte aufweisen:

– Es werden die besten Clusterschwerpunkte m_t,r bestimmt durch Minimierung eines linearen Problems,
– die Clusterzuordnungen werden beginnend mit der ersten Wiederholung schrittweise erneuert, um den zweiten Term von Gleichung (2) zu minimieren,
– jeder Navigatordatensatz wird neu zugeordnet, um die möglichen Funktionen nacheinander zu minimieren und
– bestimmte Cluster werden aufgefüllt.

Unter Verwendung der Clusterschwerpunkte ergibt sich folgende Gleichung:
so dass
Dies entspricht dem Lösen der linearen Gleichung
Wieder Bezug nehmend auf 2 bedeutet dies schließlich, dass die N Bewegungszustände der Untersuchungsperson bestimmt wurden, d.h. es kann eine Aussage darüber getroffen werden, wo sich das bewegte Objekt in dem jeweiligen Bewegungszustand befindet.
In Schritt 52 können dann die Bildgebungssignale, d.h. jeder Rohdatenpunkt, zu einem der N Bewegungszustände zugeordnet werden.
In einem nicht dargestellten weiteren Schritt ist es dann möglich, die Bildgebungssignale zu MR-Bildern zu rekonstruieren. Da jeder Rohdatenpunkt der Bildgebungssignale einem Bewegungszustand zugeordnet wurde, ist es somit möglich, den Bewegungszustand als weiteren Index zu verwenden. Der entsprechende dreidimensionale Datensatz der MR-Bildgebungssignale kann dann in MR-Bilder umgerechnet werden bei einer iterativen Rekonstruktion mithilfe folgender Gleichung: min / I(∥FI – D∥ 2 / 2 + λ∥WI∥₁ (7)
Hierbei bedeutet F die Multiplikation mit den Spulensensitivitäten, Fouriertransformation und berücksichtigt hierbei die Maskierung, I sind die 3D-Volumendaten, die um einen Bewegungszustand erweitert wurden, D sind die aufgenommenen Bildgebungssignale im Rohdatenraum, die als Parameter den Rohdatenraum, den Zeitpunkt und den Bewegungszustand haben. Der hintere Term ist der Strafterm, wobei λ die Regularisierungsstärke ist und W eine redundante Wavelet-Transformation ist. Wie in Gleichung (7) angegeben ist, handelt es sich bei dem ersten Term um eine quadratische L2-Norm.
In einem optionalen Schritt kann vor der Anwendung der Clusteranalyse in Schritt 51 eine Vorprozessierung der Navigatordaten erfolgen. Beispielsweise kann diese Vorprozessierung ein Filtern der Daten beinhalten. Die Navigatordaten können als zweidimensionales Bild dargestellt werden mit der Projektionsrichtung gegen die Aufnahmezeit, wie es auch in 4 zu erkennen ist. Da die Navigatordaten üblicherweise einen Magnetfeldgradienten in einer Raumrichtung weniger haben als die volle ortsaufgelösten Bildgebung, ist eine zweidimensionale Darstellung mit Projektionsrichtung und Zeit möglich. Die Bilder können hierbei in beide Raumrichtungen gefiltert werden, d.h. in Projektionsrichtung und in Zeitrichtung, beispielsweise durch einen Mittelungsfilter oder Medianfilter. Da die Navigatordaten stark korreliert sind, können Methoden wie Principle Component Analysis (PCA), eine sogenannte Hauptkomponentenanalyse, eine Singulärwertzerlegung oder eine Independent Component Analysis (LPCA) durchgeführt werden, um die Dimension des Navigatorsignals zu reduzieren. Im Extremfall kann das Signal auf eine reelle Zahl bei jedem Aufnahmezeitpunkt reduziert werden.
In 3 ist ein Flussdiagramm mit weiteren Aspekten beschrieben. Wie in Schritt 52 von 2 erläutert wurde, erfolgt die Zuordnung der Bildgebungsdaten zu den N Bewegungszuständen. Ebenfalls wurde oben erläutert, wie danach eine Bildrekonstruktion erfolgen kann. Dies ist hier in Schritt 61 dargestellt. Wie erwähnt ist bei dieser Bildrekonstruktion der Bewegungszustand als zusätzliche Dimension verwendet worden. In Schritt 62 wird überprüft, ob die Zuordnung zu den Bewegungszuständen zufriedenstellend ist. Man kann die berechneten Bilder in den k-Raum rücktransformieren und jeden Zustand einzeln nach einem Maß mit den gemessenen Daten vergleichen. Falls ein gemessener Datenpunkt besser zu einem anderen Zeitpunkt passt, kann man ihn neu zuordnen. Die Zuordnung gemäß dieser Prozedur kann für alle Datenpunkte durchgeführt werden (falls man nur einen oder nicht alle Punkte in Ausleserichtung rekonstruiert, ordnet man dem ganzen Auslesezug den besten Bewegungszustand zu). Nachdem man eine neue Zuordnung hat, werden die Bilddaten in der Reihenfolge ihrer Akquisition angeordnet und anschließend die Bewegungszustände gefiltert(Tiefpassfilter oder Medianfilter). Dem liegt zugrunde, dass der Bewegungszustand kontinuierlich und langsamer als die Datenakquisition variiert.
Ist die Zuordnung in Schritt 62 nicht zufriedenstellend, so kann im Schritt 63 eine neue Zuordnung der gemessenen Bildgebungssignale zu verschiedenen Bewegungszuständen erfolgen. Als Referenz für diese Bewegungszustände werden die berechneten Bilder verwendet. Wenn man basierend auf einer Zuordnung Bilder berechnet, kann man diese für alle Bewegungszustände rücktransformieren.
Anschließend kann in Schritt 61 erneut eine Bildrekonstruktion erfolgen, wobei die Schritte 61 bis 63 so oft wiederholt werden können, bis eine zufriedenstellende Zuordnung erreicht wurde. Das Verfahren endet dann im Schritt 64.
4 zeigt oben das Betragssignal der Navigatordaten für ein Spulenelement, wobei das Betragssignal 70 über die Zeit dargestellt ist. Im vorliegenden Fall ist das Navigatordatensignal in 16 Zeitabschnitte 71 unterteilt. In den Zeitabschnitten 71 oder Bins werden dann für jeden dieser Zeitabschnitte die Navigatordaten der Clusteranalyse unterworfen. Das zweite in 4 dargestellte Signal ist das Phasensignal 72 über die Zeit. In 73 sind anschließend die zugeordneten Bewegungszustände dargestellt. In 74 sind in jedem Zeitintervall 71 die Navigatordaten nach Bewegungszuständen sortiert. Es ist erkennbar, dass dadurch ein Verlauf von Strukturen wie dem Diaphragma erhalten wird. Dies ist hier auch gewünscht, da aus dem Navigatordatensatz auf die Bewegung geschlossen werden soll. Die Einteilung in die verschiedenen Zeitintervalle und die Durchführung der Clusteranalyse für die einzelnen Zeitintervalle 71 erfolgt, da sich der Kontrast der MR-Signale und damit der Navigatorsignale über die Zeit ändern kann, beispielsweise bei Gabe von Kontrastmitteln oder wenn die Magnetisierung mit Präparationspulsen zu Beginn der Messung verändert wird. Daher ist es vorteilhaft, nicht über die gesamte Messzeit die Clusteranalyse durchzuführen, sondern über die einzelnen Zeitintervalle, in denen solche Kontrastveränderungen weniger ins Gewicht fallen. Die Bewegungszustände zwischen den verschiedenen Zeitintervallen können aneinander angepasst werden indem bestimmt wird, dass sich die Bewegungszustände möglichst gering ändern sollen, was durch einen zusätzlichen Term oder zusätzlich Terme in der Optimierungsfunktion erreicht werden kann, wie es in Gleichung (1) und (2) im zweiten Term angegeben ist.
Zusammenfassend ermöglicht die vorliegende Erfindung eine effektive und einfache sowie zeitsparende Zuordnung einer Bewegung zu Bewegungszuständen, so dass Messungen durchgeführt werden können, ohne die natürliche Bewegung, wie die Atembewegung, zu stoppen.

Claims

Verfahren zur Zuordnung von MR-Bildgebungssignalen aus einer Untersuchungsperson zu N verschiedenen in der Untersuchungsperson vorkommenden Bewegungszuständen, mit den folgenden Schritten: – Aufnehmen der MR-Bildgebungssignale für die Erstellung von MR-Bildern, die zumindest einen Teilbereich der Untersuchungsperson darstellen, – Aufnehmen von mehreren MR-Navigatordaten der Untersuchungsperson (20), – Anwenden einer Clusteranalyse auf die mehreren MR-Navigatordaten für die Entdeckung von Ähnlichkeiten in den MR-Navigatordaten und Zuordnen von ähnlichen Navigatordaten zu einem Bewegungszustand der Untersuchungsperson, wobei die mehreren Navigatordaten alle jeweils einem Bewegungszustand aus den N Bewegungszuständen zugeordnet werden, – Zuordnen der aufgenommenen MR-Bildgebungssignale zu den N Bewegungszuständen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten zumindest ein HF-Anregungspuls verwendet wird, der identisch mit dem zumindest einen HF-Anregungspuls ist, der bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten ein Anregungsvolumen in der Untersuchungsperson angeregt wird, das identisch ist zu dem Anregungsvolumen, das in der Untersuchungsperson bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale angeregt wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei Aufnahme der MR-Navigatordaten eine Signalausleserichtung parallel zu einer in der Untersuchungsperson vorliegenden Hauptbewegungsrichtung angeordnet ist.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass jeder Rohdatenpunkt der aufgenommenen MR-Bildgebungssignale einem der N Bewegungszustände zugeordnet wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die MR-Bildgebungssignale zu den MR-Bilden rekonstruiert werden unter Verwendung einer iterativen Rekonstruktion, wobei der den Bildgebungssignalen zugeordnete Bewegungszustand als zusätzliche Dimension bei der iterativen Rekonstruktion verwendet wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass vor der Anwendung der Clusteranalyse eine Vorverarbeitung der Navigatordaten durchgeführt wird, wobei die Vorverarbeitung zumindest einen der folgenden Schritte aufweist: – Die als Projektionen in Ausleserichtung vorliegenden Navigatordaten werden zumindest in eine Richtung einer Filterung unterzogen, wobei die Richtung einen zeitlichen Verlauf der Navigatordaten, die Projektionsrichtung oder den zeitlichen Verlauf und die Projektionsrichtung aufweist, – Anwenden einer Hauptkomponentenanalyse auf die Navigatordaten, – Anwenden einer Singulärwertzerlegung auf die Navigatordaten.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die MR-Bildgebungssignale zu den MR-Bildern rekonstruiert werden, wobei anhand der rekonstruierten MR-Bilder überprüft wird, ob die Zuordnung der Bildgebungssignalen zu den N Bewegungszuständen verändert werden soll, wobei für die Überprüfung jeweils ein repräsentatives MR-Bild für jeden der N Bewegungszustände ermittelt wird, und die N repräsentativen MR-Bilder mit den rekonstruierten MR-Bildern verglichen werden, wobei die Zuordnung der MR-Bildgebungssignale erneuert wird, wenn der Vergleich nicht ein vorbestimmtes Kriterium erfüllt.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die verschiedenen Navigatordaten im zeitlichen Verlauf in verschiedene Zeitabschnitte unterteilt werden, wobei das Anwenden der Clusteranalyse und das Zuordnen der Navigatordaten zu den N Bewegungszuständen in jedem der Zeitabschnitte einzeln durchgeführt wird, wobei die Unterschiede zwischen den N Bewegungszuständen zwischen den einzelnen Zeitabschnitten zusätzlich minimiert werden.
Magnetresonanzanlage, die ausgebildet ist, MR-Bildgebungssignale aus einer Untersuchungsperson zu N verschiedenen in der Untersuchungsperson vorkommenden Bewegungszuständen zuzuordnen, die aufweist: – eine Bildaufnahmeeinheit, die ausgebildet ist, – MR-Bildgebungssignale für die Erstellung von MR-Bildern, die zumindest einen Teilbereich der Untersuchungsperson darstellen, aufzunehmen und – mehrere MR-Navigatordaten der Untersuchungsperson aufzunehmen, – eine Recheneinheit, die ausgebildet ist, – eine Clusteranalyse auf die mehreren MR-Navigatordaten anzuwenden für die Entdeckung von Ähnlichkeiten in den MR-Navigatordaten und ähnliche Navigatordaten einem Bewegungszustand der Untersuchungsperson zuzuordnen, wobei die mehreren Navigatordaten alle jeweils einem Bewegungszustand aus den N Bewegungszuständen zugeordnet werden und – die aufgenommenen MR-Bildgebungssignale den N Bewegungszuständen zuzuordnen.
MR-System nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildaufnahmeeinheit ausgebildet ist, bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten zumindest einen HF-Anregungspuls zu verwenden, der identisch mit dem zumindest einen HF-Anregungspuls ist, der bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale verwendet wird.
MR-System nach Anspruch 10 oder 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildaufnahmeeinheit ausgebildet ist, bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten ein Anregungsvolumen in der Untersuchungsperson anzuregen, das identisch ist zu dem Anregungsvolumen, das in der Untersuchungsperson bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale angeregt wird.
MR-System nach einem der Ansprüche 10 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildaufnahmeeinheit ausgebildet ist, bei Aufnahme der MR-Navigatordaten eine Signalausleserichtung parallel zu einer in der Untersuchungsperson vorliegenden Hauptbewegungsrichtung anzuordnen.
MR-System nach einem der Ansprüche 10 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Recheneinheit ausgebildet ist, jeden Rohdatenpunkt der aufgenommenen MR-Bildgebungssignale einem der N Bewegungszustände zuzuordnen.
MR-System nach einem der Ansprüche 10 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass die Recheneinheit ausgebildet ist, die MR-Bildgebungssignale zu den MR-Bildern zu rekonstruieren unter Verwendung einer iterativen Rekonstruktion, wobei der den Bildgebungssignalen zugeordnete Bewegungszustand als zusätzliche Dimension bei der iterativen Rekonstruktion verwendet wird.
MR-System nach einem der Ansprüche 10 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Recheneinheit ausgebildet ist, die MR-Bildgebungssignale zu den MR-Bildern zu rekonstruieren, wobei anhand der rekonstruierten MR-Bilder überprüft wird, ob die Zuordnung der Bildgebungssignale zu den N Bewegungszuständen verändert werden soll, wobei die Recheneinheit für die Überprüfung jeweils ein repräsentatives MR-Bild für jeden der N Bewegungszustände ermittelt, und die N repräsentativen MR-Bilder mit den rekonstruierten MR-Bildern vergleicht, wobei die Recheneinheit die Zuordnung der MR-Bildgebungssignale erneuert, wenn der Vergleich nicht ein vorbestimmtes Kriterium erfüllt.
MR-System nach einem der Ansprüche 10 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass die Recheneinheit ausgebildet ist, die verschiedenen Navigatordaten im zeitlichen Verlauf in verschiedene Zeitabschnitte zu unterteilen, wobei die Recheneinheit das Anwenden der Clusteranalyse und das Zuordnen der Navigatordaten zu den N Bewegungszuständen in jedem der Zeitabschnitte einzeln durchführt, wobei die Unterschiede zwischen den N Bewegungszuständen zwischen den einzelnen Zeitabschnitten minimiert werden.
Verfahren zur Erzeugung von MR-Navigatordaten einer Untersuchungsperson zur Bestimmung von in der Untersuchungsperson vorkommenden Bewegungszuständen, mit den folgenden Schritten: – Aufnehmen von mehreren MR-Navigatordaten der Untersuchungsperson, – Aufnehmen von MR-Bildgebungssignalen für die Erstellung von MR-Bildern, die zumindest einen Teilbereich der Untersuchungsperson darstellen, wobei bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten zumindest ein HF-Anregungspuls verwendet wird, der identisch mit dem zumindest einen HF-Anregungspuls ist, der bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale verwendet wird, und wobei bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten ein Anregungsvolumen in der Untersuchungsperson angeregt wird, das identisch ist zu dem Anregungsvolumen, das in der Untersuchungsperson bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale angeregt wird.
Verfahren nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass bei Aufnahme der MR-Navigatordaten eine Signalausleserichtung parallel zu einer in der Untersuchungsperson vorliegenden Hauptbewegungsrichtung angeordnet ist.
Magnetresonanzanlage, die aufweist: eine Bildgebungseinheit die ausgebildet ist, – mehrere MR-Navigatordaten der Untersuchungsperson aufzunehmen, – MR-Bildgebungssignalen für die Erstellung von MR-Bildern, die zumindest einen Teilbereich der Untersuchungsperson darstellen, aufzunehmen und hierbei bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten zumindest einen HF-Anregungspuls verwendet, der identisch mit dem zumindest einen HF-Anregungspuls ist, der bei der Aufnahme der MR-Bildgebungssignale verwendet wird, und bei der Aufnahme der MR-Navigatordaten ein Anregungsvolumen in der Untersuchungsperson anregt, das identisch ist zu dem Anregungsvolumen, das in der Untersuchungsperson bei der Aufnahme der MR Bildgebungssignale angeregt wird.
Computerprogrammprodukt, welches ein Programm umfasst und direkt in einen Speicher einer Steuereinheit (40) einer MR-Anlage ladbar ist, mit Programm-Mitteln, um die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1–9 oder 18–19 auszuführen, wenn das Programm in der Steuereinheit (40) der MR-Anlage ausgeführt wird.
Elektronisch lesbarer Datenträger mit darauf gespeicherten elektronisch lesbaren Steuerinformationen, welche derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Steuereinheit (40) einer MR-Anlage das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–9 oder 18–19 durchführen.