DE102016202254B4

DE102016202254B4 - Modellfreies Ermitteln von Bildbereichen mit anomaler Diffusion anhand von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten

Info

Publication number: DE102016202254B4
Application number: DE102016202254.7A
Authority: DE
Inventors: Thorsten Feiweier
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthineers Ag De
Priority date: 2016-02-15
Filing date: 2016-02-15
Publication date: 2017-11-30
Anticipated expiration: 2036-02-16
Also published as: US20170234956A1; DE102016202254A1; US10006979B2

Abstract

Verfahren zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten (DBD1, DBD2) eines Untersuchungsobjekts (O) von einem normalen Diffusionsverhalten, mit zumindest folgenden Schritten: – Akquisition von ersten diffusionskodierten Rohdaten (DRD1) mittels einer ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz (GD1), – Akquisition von mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD2) mittels mindestens einer zweiten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz (GD2), wobei der Wert mindestens eines der den zeitlichen Verlauf der Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenzen (GD1, GD2) bestimmenden Parameter (δ, Δ, f) bei der Akquisition von den mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD2) geändert wird, – Rekonstruieren von ersten diffusionskodierten Bilddaten (DBD1) auf Basis der ersten diffusionskodierten Rohdaten (DRD1) und von mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten (DBD2) auf Basis der mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD2), – modellfreies Ermitteln einer Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis eines Vergleichs zwischen den ersten (DBD1) und den mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten (DBD2).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten. Weiterhin betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Erstellen einer Anomaliekarte oder einer Normaliekarte eines abzubildenden Bereichs eines Untersuchungsobjekts. Zudem betrifft die Erfindung eine Steuereinrichtung für eine Magnetresonanzanlage. Überdies betrifft die Erfindung auch eine Magnetresonanzanlage.
Unter „Magnetresonanzaufnahmen” werden im Folgenden mit Hilfe eines im Rahmen des Verfahrens angesteuerten Magnetresonanzgeräts erzeugte Bilddaten vom Inneren des Untersuchungsobjekts verstanden, aber auch Parameterkarten, welche eine räumliche oder zeitliche Verteilung von bestimmten Parameterwerten innerhalb des Untersuchungsobjekts wiedergeben und z. B. aus den Bilddaten erzeugt werden können.
Diffusionsgewichtete Magnetresonanzaufnahmen sind Magnetresonanzaufnahmen, mit deren Hilfe die Diffusionsbewegung von bestimmten Stoffen, insbesondere von Wassermolekülen, im Körpergewebe gemessen und räumlich aufgelöst dargestellt werden kann. Die Diffusions-Bildgebung hat sich im klinischen Alltag insbesondere zur Schlaganfall-Diagnose etabliert, da die betroffenen Hirnregionen in diffusionsgewichteten Bildern bereits deutlich früher zu erkennen sind als in den klassischen Magnetresonanzaufnahmen. Zusätzlich wird die Diffusionsbildgebung auch in zunehmendem Maße im Umfeld der onkologischen, kardiologischen und muskuloskelettalen Erkrankungen eingesetzt. Eine Variante der diffusionsgewichteten Magnetresonanztomographie ist die Diffusions-Tensor-Bildgebung, bei der auch die Richtungsabhängigkeit der Diffusion erfasst wird. Diffusionsgewichtete Magnetresonanzaufnahmen umfassen im Folgenden sowohl im Rahmen von diffusionsgewichteten Magnetresonanztomographien erzeugte Magnetresonanzaufnahmen als auch im Rahmen von Diffusions-Tensor-Bildgebung erzeugte Magnetresonanzaufnahmen.
Für die Erzeugung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzaufnahmen müssen zunächst diffusionskodierte Rohdaten akquiriert werden. Dies erfolgt mit speziellen Messsequenzen, die im Folgenden als Diffusionsgradienten-Messsequenzen bezeichnet werden. Kennzeichnend bei diesen Messsequenzen ist, dass nach einer üblichen Verkippung der Spins in eine Ebene senkrecht zum Grundmagnetfeld des Magnetresonanztomographen eine bestimmte Abfolge von Gradientenmagnetfeldpulsen geschaltet wird, welche die Feldstärke des äußeren Magnetfelds in einer vorgegebenen Richtung variieren. Bei Vorliegen einer Diffusionsbewegung geraten die präzedierenden Kerne aus der Phase, was sich im Messsignal bemerkbar macht.
Bei der Diffusionsbildgebung werden in der Regel mehrere Bilder mit unterschiedlichen Diffusionsrichtungen und Wichtungen, d. h. mit unterschiedlichen Diffusionskodierungs-Gradientenpulsen, aufgenommen und miteinander kombiniert. Die Stärke der Diffusionswichtung wird meist durch den sogenannten Diffusionsgewichtungsfaktor, auch als „b-Wert” bezeichnet, definiert. Die unterschiedlichen Diffusionsbilder bzw. die daraus kombinierten Bilder oder Parameterkarten können dann zu den gewünschten diagnostischen Zwecken verwendet werden. Um den Einfluss der Diffusionsbewegung richtig abschätzen zu können, wird zum Vergleich in vielen Fällen eine weitere Referenzaufnahme verwendet, in der kein Diffusionskodierungs-Gradientenpuls geschaltet wird, d. h. ein Bild mit b = 0. Die Puls-Messsequenz zur Akquisition der Referenz-Rohdaten ist in der gleichen Art aufgebaut wie die Diffusionsgradienten-Messsequenz mit Ausnahme der Aussendung der Diffusionskodierungs-Gradientenpulse. Alternativ kann auch eine Referenzaufnahme mit einem b-Wert <> 0 durchgeführt werden.
Für die Befundung werden bei der MR-Diffusionsbildgebung in der Regel Bilder oder Parameterkarten verwendet, bei denen ein freier Diffusionsprozess, auch als freier normaler Gaußscher Diffusionsprozess bezeichnet, mit einem scheinbaren Diffusionskoeffizienten (ADC = apparent diffusion coefficient) angenommen wird. Dieser Prozess ist dadurch charakterisiert, dass in Abhängigkeit von dem Diffusions-Gewichtungsfaktor die Signalstärke gemäß einem exponentiellen Zusammenhang abnimmt.
Erweiterungen dieses Modells berücksichtigen beispielsweise die Richtungsabhängigkeit der Diffusion in mikroskopisch eingeschränkten Geometrien: Entlang von Nervenfasern können sich Wassermoleküle beispielsweise schneller bewegen als senkrecht dazu. Das Diffusions-Tensormodell erfasst diese Zusammenhänge immer noch unter der Annahme eines nun richtungsabhängigen freien normalen Gaußschen Diffusionsprozesses und erlaubt die Berechnung und Darstellung zugehöriger Parameter bzw. Parameterwerte, wie zum Beispiel Parameter betreffend die Richtungsanisotropie.
Darüber hinaus gibt es eine Reihe weiterer Ansätze, mit denen Abweichungen vom Gaußschen Verhalten mit entsprechenden Modellfunktionen beschrieben werden können. Dazu zählt beispielsweise das IVIM-Modell (IVIM = Intra-Voxel Incoherent Motion), bei dem von einem bi-exponentiellen Abfall der Signalamplitude in Abhängigkeit vom b-Wert aufgrund von Perfusionseffekten ausgegangen wird. Zu dieser Klasse von Ansätzen gehört auch das Kurtosis-Modell, bei dem Abweichungen von der exponentiellen Abhängigkeit der Signalstärke vom b-Wert mit Tensoren höherer Ordnung modelliert werden.
Die Erfassung einer Vielzahl von Diffusionsrichtungen und/oder -wichtungen ermöglicht es, ein genaueres Bild über die lokale Diffusionsgeometrie zu erhalten. Mit HARDI (High Angular Resolution Diffusion Imaging = Diffusions-Bildgebung mit hoher Winkelauflösung), DSI (Diffusion Spectrum Imaging = spektrale Diffusionsbildgebung) oder Q-Ball-Verfahren (siehe David S. Tuch, „Q-Ball Imaging”, Magnetic Resonance in Medicine 52: 1358–1372 (2004)) lassen sich so mehrere Vorzugsrichtungen innerhalb eines Bildvoxels auflösen.
Außerdem gibt es auch Methoden, mit denen die Abhängigkeit der Signalintensität nicht nur von dem b-Wert und der Richtung, sondern auch von bestimmten Intervalldauern im Experiment berücksichtigt werden, um mit Modellannahmen Rückschlüsse auf mikroskopische Gewebeparameter (z. B. den Axonenradius, die Oberfläche-zu-Volumen-Verhältnisse etc.) zu ziehen.
Die zuletzt genannte Gruppe von Methoden bietet die Möglichkeit, neue auf der Diffusion basierende Kontraste mit möglicherweise hohem klinischem Wert zu generieren. Allerdings sind die den Modellen zugrunde liegenden Annahmen in der Regel stark vereinfachend und die darauf basierenden „Parameterkarten” fraglich hinsichtlich ihrer Aussagekraft.
CA 2 854 844 A1 offenbart ein Bildgebungsverfahren gemäß welchem Gewebe charakterisiert wird, indem eine gemeinsame Korrelation zwischen einer Abschwächung des Diffusionssignals und verschiedenen Stärken und zeitlichen Abfolgen der Gradientenpulse bestimmt wird.
US 2013/0278257 A1 beschreibt eine Diffusionsgradienten-Messsequenz, welche auf einer Q-Space Trajektorie basiert.
DE 10 2009 049 402 A1 beschreibt ein Verfahren zur Korrektur von Bildverzerrungen, die bei Aufnahmen von diffusionsgewichteten Magnetresonanz-Bildern von einem Untersuchungsobjekt auftreten.
US 2016/0018504 A1 beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Charakterisierung von biologischen Zusammensetzungen im Sinne von Biomarkern basierend auf diffusionsgewichteten Magnetresonanzdaten.
Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten sowie eine hierfür geeignete Steuereinrichtung für eine Magnetresonanzanlage anzugeben, mit denen anomale Diffusionsprozesse sichtbar gemacht werden können und bei denen die durch die beschriebenen vereinfachenden Modelle auftretenden Artefakte vermieden werden.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten gemäß Patentanspruch 1, ein Verfahren zur Veranschaulichung der Verteilung der Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten gemäß Patentanspruch 11, eine Steuereinrichtung gemäß Patentanspruch 12 sowie eine Magnetresonanzanlage gemäß Patentanspruch 13 gelöst.
Im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten werden zunächst erste diffusionskodierte Rohdaten mittels einer ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz akquiriert. Weiterhin werden mindestens zweite diffusionskodierte Rohdaten mittels mindestens einer zweiten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz akquiriert. Bei der Akquisition der mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten wird nun der Wert mindestens eines der den zeitlichen Verlauf der dafür verwendeten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz bestimmenden Parameter, auch kurz Zeitparameter oder Zeitintervallparameter genannt, geändert. D. h., die zweite Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz unterscheidet sich von der ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz hinsichtlich ihres zeitlichen Verlaufs. Geänderte Zeitparameter können zum Beispiel die Gradientendauer δ oder der zeitliche Abstand Δ zwischen den Gradienten oder andere Parameter, wie zum Beispiel zusätzliche Pausen oder geänderte Gradientenpulsformen oder auch eine geänderte Frequenz bzw. Oszillationsfrequenz bei der Anwendung von oszillierenden Gradientenpulsen sein. Wie beispielsweise in 1 zu erkennen ist, werden für die Erfassung von diffusionskodierten Rohdaten auch HF-Anregungspulse sowie Frequenzkodier- und Phasenkodiergradienten zum Auslesen benötigt. Da diese auf die übliche Art und Weise geschaltet werden, werden sie in diesem Zusammenhang nicht im Detail beschrieben.
Auf Basis der ersten diffusionskodierten Rohdaten werden erste diffusionskodierte Bilddaten rekonstruiert und auf Basis der mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten werden mindestens zweite diffusionskodierte Bilddaten rekonstruiert. Dies geschieht auf die übliche Art und Weise, beispielsweise durch eine Fourier-Transformation der Rohdaten in den Ortsraum. Schließlich erfolgt ein modellfreies Ermitteln einer Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis eines Vergleichs zwischen den ersten und den mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten. Unter einem modellfreien Ermitteln soll in diesem Zusammenhang verstanden werden, dass den rekonstruierten Bilddaten sowie dem Vergleich kein Modell zugrunde gelegt wird, d. h., die rekonstruierten Bilddaten nicht durch ein mathematisches Modell beschrieben werden. Vielmehr wird direkt eine Abweichung der Bilddaten von einem normalen, d. h. von einem Gaußschen Diffusionsverhalten, quantitativ ermittelt. Als Gaußsches Diffusionsverhalten soll in diesem Zusammenhang ein Diffusionsverhalten entsprechend einer normalverteilten Brownschen Bewegung aufgefasst werden.
Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren wird eine einfache, modellfreie Bestimmung eines Maßes für die Anomalität der Diffusion auf der Basis von Messungen mit unterschiedlichen Intervalldauern der Diffusionskodierung erreicht. Es wird also eine quantitative Ermittlung einer Abweichung des Diffusionsverhaltens von einem normalen Diffusionsverhalten durchgeführt. Aufgrund der unterschiedlichen Intervalldauern, die beispielsweise die „Observationszeit” des Diffusionsprozesses beeinflussen, wird das Verfahren implizit abhängig von der Mikrostruktur des Gewebes, wodurch in Abhängigkeit von der Gewebestruktur zusätzliche Kontrastinformationen gesammelt werden können. Aufgrund der Entkopplung des Verfahrens von mikrostrukturellen Diffusionsmodellen entfallen aufwändige und oft fehleranfällige Analysen und Datenanpassungen. Außerdem lassen sich die bei der Akquisition der Rohdaten verwendeten Intervalldauern regionsspezifisch, gewebespezifisch und/oder pathologiespezifisch einstellen, so dass ein gewünschter Kontrast optimiert werden kann.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Veranschaulichung der Verteilung der Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten in einem abzubildenden Bereich eines Untersuchungsobjekts werden diffusionsgewichtete Magnetresonanzbilddaten des abzubildenden Bereichs mit Hilfe des beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahrens zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten, erzeugt. Anschließend wird eine bildliche Darstellung des abzubildenden Bereichs erzeugt, welche die räumliche Verteilung der Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten veranschaulicht. Vorteilhaft kann sich nun bei einer eingehenderen auf die Bereiche konzentriert, in denen eine Diffusionsanomalie ermittelt wurde. Eine solche Anomalie kann zum Beispiel auf das Vorliegen einer Gewebeveränderung, wie zum Beispiel ein Tumor, hindeuten.
Eine erfindungsgemäße Steuereinrichtung für eine Magnetresonanzanlage umfasst eine Hochfrequenzsendeeinrichtung zur Versendung von Hochfrequenzpulsen an ein HF-Sendeantennensystem der Magnetresonanzanlage und eine Gradientensystemschnittstelle zur Ansteuerung eines Gradientensystems der Magnetresonanzanlage. Weiterhin umfasst die erfindungsgemäße Steuereinrichtung auch eine Hochfrequenzempfangseinrichtung zum Empfang von Rohdaten über ein HF-Empfangsantennensystem der Magnetresonanzanlage und eine Sequenzsteuereinheit, welche zur Erzeugung von Magnetresonanzaufnahmen eines Untersuchungsobjekts im Betrieb Sequenzsteuerdaten an die Hochfrequenzsendeeinrichtung, die Gradientensystemschnittstelle und die Hochfrequenzempfangseinrichtung übersendet, so dass diffusionskodierte Rohdaten mittels einer Diffusionsgradienten-Messsequenz akquiriert werden, wobei die Diffusionsgradienten-Messsequenz zumindest folgende Schritte umfasst:

– Akquisition von ersten diffusionskodierten Rohdaten mittels einer ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz,
– Akquisition von mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten mittels mindestens einer zweiten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz, wobei der Wert mindestens eines der den zeitlichen Verlauf der Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenzen bestimmenden Parameter bei der Akquisition von den mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten geändert wird.

Teil der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung ist zudem eine Bildrekonstruktionseinheit zum Rekonstruieren von ersten diffusionskodierten Bilddaten auf Basis der ersten diffusionskodierten Rohdaten und mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten auf Basis der mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten und eine Vergleichseinheit zum Ermitteln einer Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis eines Vergleichs zwischen den ersten und den mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten.
Eine erfindungsgemäße Magnetresonanzanlage muss neben einem Grundfeldmagnetensystem, mit dem in üblicher Weise im Patientenmessraum ein Grundfeldmagnetfeld angelegt wird, ein oben beschriebenes Sendeantennensystem, ein mehrere Gradientenspulen umfassendes Gradientensystem, ein Empfangsantennensystem und eine zuvor beschriebene erfindungsgemäße Steuereinrichtung aufweisen.
Insbesondere die Sequenzsteuereinheit, die Bildrekonstruktionseinheit und die Vergleichseinheit der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung können bevorzugt in Form von Software auf einer geeigneten programmierbaren Steuereinrichtung mit entsprechenden Speichermöglichkeiten realisiert sein. Auch die Hochfrequenzsendeeinrichtung, die Gradientensystemschnittstelle und die Hochfrequenzempfangseinrichtung können zumindest teilweise in Form von Softwareeinheiten realisiert sein, wobei wiederum andere Einheiten dieser Komponenten reine Hardwareeinheiten sind, beispielsweise der Hochfrequenzverstärker, die Hochfrequenzsendeeinrichtung, eine Gradientenpulserzeugungseinrichtung der Gradientensystemschnittstelle oder ein Analog-/Digitalwandler der Hochfrequenzempfangseinrichtung etc. Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung, insbesondere der genannten Einheiten, hat den Vorteil, dass auch schon bisher verwendete Magnetresonanzanlagen-Steuereinrichtungen auf einfache Weise durch ein Software-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten. Insofern wird die Aufgabe auch durch ein Computerprogrammprodukt gelöst, welches in einem transportablen Speicher hinterlegt und/oder über ein Netzwerk zur Übertragung bereitgestellt wird und so direkt in einen Speicher einer programmierbaren Magnetresonanzanlagen-Steuereinrichtung ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Programm in der Steuereinrichtung ausgeführt wird.
Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computerprogramm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile wie z. B. eine Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten, auch Hardware-Komponenten, wie z. B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen.
Zum Transport zur Steuereinrichtung und/oder zur Speicherung an oder in der Steuereinrichtung kann ein computerlesbares Medium, beispielsweise ein Memorystick, eine Festplatte oder ein sonstiger transportabler oder fest eingebauter Datenträger dienen, auf welchem die von einer Rechnereinheit der Steuereinrichtung einlesbaren und ausführbaren Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind. Die Rechnereinheit kann z. B. hierzu einen oder mehrere zusammenarbeitende Mikroprozessoren oder dergleichen aufweisen. Die abhängigen Ansprüche sowie die nachfolgende Beschreibung enthalten jeweils besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung. Dabei können insbesondere die Ansprüche einer Anspruchskategorie auch analog zu den abhängigen Ansprüchen einer anderen Anspruchskategorie weitergebildet sein. Zudem können im Rahmen der Erfindung auch die verschiedenen Merkmale unterschiedlicher Ausführungsbeispiele und Ansprüche zu neuen Ausführungsbeispielen kombiniert werden.
Bei einer besonders bevorzugten Weiterbildung des Verfahrens zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten umfasst der Vergleich die Bildung einer Vergleichsgröße auf Basis der Bildintensitäten der ersten und der mindestens zweiten Bilddaten und es wird die Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten in Abhängigkeit von der Größe des Werts dieser Vergleichsgröße ermittelt. Die Bildintensitäten, auch Signalintensitäten genannt, entsprechen der Signalstärke, welche mit Hilfe der Bildrekonstruktion einem Bildpunkt, z. B. einem Voxel oder Pixel, zugeordnet ist. Diese können in einer Bilddarstellung zum Beispiel durch Graustufen repräsentiert sein. Es wird also ein ortsabhängiger, die Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten kennzeichnender Wert ermittelt, wobei vorzugsweise ein größerer Abweichungswert auch eine größere Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten anzeigt und umgekehrt.
Die Vergleichsgröße umfasst vorzugsweise eine Differenz der Bildintensitäten der ersten und der mindestens zweiten Bilddaten. Eine solche besonders einfache Bildung der Vergleichsgröße lässt sich zum Beispiel bei einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens realisieren, bei der zur Akquisition der zweiten diffusionskodierten Rohdaten ein annähernd gleicher b-Wert wie bei der Akquisition der ersten diffusionskodierten Rohdaten verwendet wird. Annähernd gleich soll in diesem Zusammenhang bedeuten, dass die bei der Akquisition der ersten und zweiten diffusionskodierten Rohdaten verwendeten b-Werte nicht mehr als 1% voneinander abweichen. Bei dieser Variante bedeutet ein Wert „0” der Vergleichsgröße, dass an der betreffenden Position eine normale Diffusion vorliegt. Je größer der Absolutwert der Vergleichsgröße ist, desto stärker weicht das Diffusionsverhalten an der betreffenden Position von einem normalen Diffusionsverhalten ab.
Alternativ kann die Vergleichsgröße auch einen Quotienten der Bildintensitäten der ersten und der mindestens zweiten Bilddaten umfassen. Liegt der Wert der Vergleichsgröße an einer Position bei „1”, so bedeutet das, dass an der betreffenden Position normale Diffusion vorliegt. Weicht der Wert der Vergleichsgröße an einer Stelle von „1” ab, so lässt das auf ein Vorliegen einer anomalen Diffusion an dieser Stelle schließen. Auf diese Weise ist ein Maß für eine Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten definiert, ohne dass dafür Modellüberlegungen notwendig sind. Auch diese Variante zur Bildung der Vergleichsgröße lässt sich dann realisieren, wenn bei der Akquisition der zweiten diffusionskodierten Rohdaten ein annähernd gleicher b-Wert wie bei der Akquisition der ersten diffusionskodierten Rohdaten verwendet wird.
In einer speziellen Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten umfassen die ersten und die mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten Informationen hinsichtlich der Diffusion in einer einzigen definierten Richtung des Diffusionsgradienten. Dies ist zum Beispiel dann der Fall, wenn sich die Vergleichsgröße direkt aus der Differenz der Bildintensitäten der ersten und mindestens zweiten Bilddaten ergibt.
Weichen die b-Werte bei der Messung der ersten und zweiten diffusionskodierten Rohdaten deutlich voneinander ab oder sollen verschiedene Diffusionsrichtungen berücksichtigt werden, so werden auf Basis der ersten und mindestens zweiten rekonstruierten diffusionskodierten Bilddaten aus einem Diffusions-Tensormodell ableitbare erste und mindestens zweite Parameter ermittelt. Anschließend wird eine Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis eines Vergleichs zwischen den ersten und mindestens zweiten Parametern ermittelt. „Aus einem Diffusions-Tensormodell ableitbar” soll in diesem Zusammenhang dahingehend verstanden werden, dass die genannten ersten und zweiten Parameter grundsätzlich aus einem Diffusions-Tensor ermittelbar sind. Allerdings können diese Parameter auch auf andere Weise, zum Beispiel auf der Basis von nur in einer Richtung (zum Beispiel bei der Ermittlung eines richtungsspezifischen scheinbaren Diffusionskoeffizienten ADC als Parameter) oder auf der Basis von nur in drei Richtungen diffusionsgewichteten Bilddaten (zum Beispiel bei der Ermittlung von aus spurgewichteten Bildern abgeleiteten Diffusionskoeffizienten) ermittelt werden. Diese Parameter können ermittelt werden, ohne vorher einen vollständigen Diffusions-Tensor ermittelt zu haben.
Zusätzlich kann bei dem erfindungsgemäßen Verfahren eine Akquisition von Referenz-Rohdaten mittels einer Referenz-Messsequenz erfolgen. Dieses Vorgehen ist dann notwendig, wenn die zweiten diffusionskodierten Rohdaten mit einem anderen b-Wert als dem b-Wert erfasst wurden, welcher bei der Akquisition der ersten diffusionskodierten Rohdaten verwendet wurde. In diesem Fall wird ein erster aus einem Diffusions-Tensormodell ableitbarer Parameter auf Basis der ersten diffusionskodierten Rohdaten und der erfassten Referenz-Rohdaten ermittelt und es wird ein mindestens zweiter aus dem Diffusions-Tensormodell ableitbarer Parameter auf Basis der mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten und der erfassten Referenz-Rohdaten ermittelt. Anschließend kann der Vergleichsschritt dahingehend ausgestaltet sein, dass eine Vergleichsgröße auf Basis der ersten und zweiten aus dem Diffusions-Tensormodell ableitbaren Parameter ermittelt wird. Dabei kann die Vergleichsgröße wiederum zum Beispiel aus einer Differenz oder einem Quotient aus dem ersten und zweiten aus dem Diffusions-Tensormodell ableitbaren Parameter ermittelt werden.
Als Referenz-Rohdaten zur Ermittlung der ersten und mindestens zweiten aus dem Diffusions-Tensormodell ableitbaren Parameter können auch unterschiedliche Rohdaten mit unterschiedlichen, auch von b = 0 abweichenden b-Werten akquiriert werden.
Die gleichen Referenz-Rohdaten können nur dann sinnvoll für die Ermittlung der ersten und mindestens zweiten aus dem Diffusions-Tensormodell ableitbaren Parameter verwendet werden, wenn deren b-Wert den Wert Null aufweist (in diesem Fall sind die Diffusions-Kodierungsgradienten Null und somit spielen die unterschiedlichen Intervalldauern keine Rolle).
Wenn die Referenz-Rohdaten eine nicht vernachlässigbare Diffusionswichtung aufweisen (d. h. b <> 0), dann wird für jede der beiden Aufnahmen von diffusionsgewichteten Rohdaten eine separate Referenzmessung (mit den jeweils zugeordneten Intervalldauern) durchgeführt, deren Zeitverhalten den unterschiedlichen Zeitparameterwerten, welche den jeweiligen Teilsequenzen zur Akquisition der ersten bzw. mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten zugeordnet sind, entspricht.
In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfassen der erste und der mindestens zweite Parameter einen der folgenden Parameterarten:

– scheinbarer Diffusionskoeffizient ADC,
– fraktionelle Anisotropie FA,
– relative Anisotropie RA,
– Volumenverhältnis VV,
– Linearität LN,
– Planarität PL,
– Sphärizität SP.

Als scheinbarer Diffusionskoeffizient soll der Diffusionskoeffizient verstanden werden, welcher sich auf Basis der Bildintensitäten unter Annahme einer normalen Diffusion ergibt.
Bei dieser Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden zunächst die Tensorparameter auf Grundlage von mit unterschiedlichen Zeitparametern aufgenommenen Messungen unabhängig voneinander ermittelt. Abweichungen der ermittelten Parameterwerte voneinander stellen dann wiederum ein Maß für die Anomalität des Diffusionsverhaltens dar.
Ausgehend von den drei Eigenwerten e1, e2, e3 des Diffusionstensors DT, die sortiert seien gemäß e1 >= e2 >= e3, erhält man die zuvor aufgeführten Parameter gemäß:
Dem Fachmann sind außerdem weitere aus den Eigenwerten und Eigenvektoren des Diffusionstensors ableitbare Parameter und Parameterkarten bekannt.
In einer speziellen Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens können auf Basis der diffusionskodierten Bilddaten spurgewichtete Bilddaten mit Informationen hinsichtlich der Diffusion in mehreren Richtungen, vorzugsweise in drei definierten Richtungen, ermittelt werden. Die spurgewichteten Bilddaten stellen ein Maß für das über verschiedene Richtungen gemittelte Diffusionsverhalten dar. Die spurgewichteten Bilddaten können dann wiederum zur Ermittlung von Vergleichsgrößen verwendet werden, um ein Maß für eine Anomalie eines Diffusionsverhaltens zu ermitteln.
Im Folgenden wird noch einmal etwas ausführlicher dargestellt, welche Parameter sich auf Basis welcher Messungen (= Akquisition von Rohdaten mit Hilfe von Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenzen bzw. Referenzmessungen) ableiten lassen:

1) Keine zusätzliche Referenzmessung: anwendbar, wenn b-Werte der ersten und zweiten Messung nahezu identisch sind (und b <> 0); Diffusions-Zeitintervalle der ersten und zweiten Messung sind unterschiedlich:
a) die erste Messung wird in einer einzigen Richtung gewichtet durchgeführt, die zweite Messung wird in identischer Richtung gewichtet durchgeführt, es wird jeweils ein diffusionsgewichtetes Bild rekonstruiert, es werden auf Basis der diffusionsgewichteten Bilder Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten ermittelt;
b) die erste Messung wird in mindestens drei geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt, die zweite Messung wird in mindestens drei geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt (die Richtungen können von denen der ersten Messung abweichen oder identisch sein), es wird jeweils ein spur-gewichtetes Bild rekonstruiert (bei „geeigneten” Richtungen muss dafür kein Tensor berechnet werden, z. B. bei Verwendung orthogonaler Richtungen), es werden auf Basis der spur-gewichteten Bilder Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten ermittelt;
c) die erste Messung wird in mindestens sechs geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt, die zweite Messung wird ebenfalls in mindestens sechs geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt (diese können von denen der ersten Messung abweichen oder identisch sein), es werden auf Basis der in unterschiedliche Richtungen diffusionsgewichteten Messungen jeweils nicht-skalierte Diffusions-Tensoren ermittelt, es wird jeweils ein Tensor-Parameter ermittelt, es werden auf Basis der Tensorparameter Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten ermittelt.
2) Mindestens eine zusätzliche Referenzmessung: anwendbar, wenn b-Werte (b <> 0) der ersten und zweiten Messung voneinander abweichen (aber auch bei identischen b-Werten); Diffusions-Zeitintervalle der ersten und zweiten Messung sind unterschiedlich:
a) Eine Referenzmessung mit vernachlässigbarer Diffusionswichtung, d. h. b ist ungefähr 0 (Diffusions-Zeitintervalle spielen bei der Referenzmessung in diesem Fall keine Rolle):
i) die erste Messung wird in einer einzigen Richtung gewichtet durchgeführt, die zweite Messung wird in identischer Richtung gewichtet durchgeführt, es wird auf Basis der ersten und zweiten Messung sowie der gemeinsamen Referenzmessung jeweils ein richtungsspezifischer scheinbarer Diffusionskoeffizient ADC₁, ADC₂ ermittelt, es werden auf Basis der ermittelten scheinbaren Diffusionskoeffizienten ADC₁, ADC₂ Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten ermittelt;
ii) die erste Messung wird in mindestens drei geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt, die zweite Messung wird in mindestens drei geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt (diese können von denen der ersten Messung abweichen oder identisch sein), es werden auf Basis der ersten und zweiten Messung jeweils spur-gewichtete Bilder ermittelt, auf Basis der spur-gewichteten Bilder der ersten und zweiten Messung sowie der Referenzmessung wird jeweils ein richtungsunabhängiger scheinbarer Diffusionskoeffizient ADC₁, ADC₂ ermittelt, es werden auf Basis der ermittelten richtungsunabhängigen scheinbaren Diffusionskoeffizienten ADC₁, ADC₂ Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten ermittelt;
iii) die erste Messung wird in mindestens sechs geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt, die zweite Messung wird in mindestens sechs geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt (diese können von denen der ersten Messung abweichen oder identisch sein), es wird auf Basis von diffusionsgewichteten Bilddaten der ersten bzw. zweiten Messung sowie der gemeinsamen Referenzmessung jeweils ein skalierter Diffusionstensor DT₁, DT₂ ermittelt, anhand des jeweiligen Diffusionstensors DT₁, DT₂ wird jeweils ein Tensor-Parameter P₁, P₂ ermittelt, es werden auf Basis der ermittelten Tensor-Parameter P₁, P₂ Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten ermittelt;
b) Zwei Referenzmessungen mit b <> 0 (erste Referenzmessung mit den Zeitintervallen der ersten Messung, zweite Referenzmessung mit den Zeitintervallen der zweiten Messung):
i) die erste Messung wird in einer Richtung gewichtet durchgeführt, die zweite Messung wird in identischer Richtung gewichtet durchgeführt, es wird jeweils ein richtungsspezifischer scheinbarer Diffusionskoeffizient ADC₁, ADC₂ auf Basis der ersten bzw. zweiten Messung und der jeweiligen Referenzmessung ermittelt, es werden auf Basis der ermittelten richtungsabhängigen scheinbaren Diffusionskoeffizienten ADC₁, ADC₂ Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten ermittelt;
ii) die erste Messung wird in mindestens drei geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt, die zweite Messung wird in mindestens drei geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt (diese können von denen der ersten Messung abweichen oder identisch sein), es wird ein erstes spur-gewichtetes Bild auf Basis der ersten Messung und ein zweites spur-gewichtetes Bild auf Basis der zweiten Messung ermittelt, es wird jeweils ein richtungsunabhängiger scheinbarer Diffusionskoeffizient ADC auf Basis der diffusionsgewichteten Bilder sowie der jeweiligen Referenzmessung ermittelt, es werden auf Basis der ermittelten scheinbaren Diffusionskoeffizienten Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten ermittelt;
iii) die erste Messung wird in mindestens sechs geeigneten Richtungen gewichtet durchgeführt, die zweite Messung wird ebenfalls in mindestens sechs Richtungen gewichtet durchgeführt (diese können von denen der ersten Messung abweichen oder identisch sein), es wird jeweils ein skalierter Diffusionstensor auf Basis der ersten bzw. zweiten Messung sowie der jeweiligen Referenzmessung ermittelt, es erfolgt jeweils eine Berechnung eines Tensor-Parameters auf Basis des jeweiligen Diffusionstensors, es erfolgt auf Basis der ermittelten Tensor-Parameter eine Bestimmung der Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten.

Um die Datenbasis für die Ermittlung der Anomaliewerte zu erweitern, können auch zusätzlich zu den ersten und zweiten Rohdaten und den Referenz-Rohdaten mindestens dritte Rohdaten mit oder ohne Diffusionsgewichtung aufgenommen werden. Bei dieser Variante erfolgt die Ermittlung der aus dem Diffusions-Tensormodell ableitbaren Parameter vorzugsweise unter Anwendung eines Regressionsverfahrens. Aufgrund der breiteren Datenbasis kann eine Ermittlung der gesuchten Parameter mit erhöhter Genauigkeit und Zuverlässigkeit erfolgen.
Ergänzend zu den ausführlichen Erläuterungen zuvor ist die zusätzliche Anwendung eines Regressionsverfahrens für alle Fälle unter 2.a und 2.b sinnvoll.
Im Folgenden wird exemplarisch eine Anwendung der genannten Ausgestaltung auf den Fall 2.a.i erläutert (gilt analog für die anderen Fälle unter 2.a und 2.b):

2) Es wird mindestens eine zusätzliche Referenzmessung durchgeführt: Diese Vorgehensweise ist anwendbar, wenn b-Werte (b <> 0) der ersten und zweiten Messung voneinander abweichen (sie ist aber auch bei identischen b-Werten anwendbar), dabei sind die Diffusions-Zeitintervalle der ersten und zweiten Messung unterschiedlich.
a) Es wird eine Referenzmessung mit vernachlässigbarer Diffusionswichtung (d. h. b ist ungefähr 0) durchgeführt (Diffusions-Zeitintervalle spielen bei der Referenzmessung in diesem Fall keine Rolle):
i) die erste Messung wird in einer Richtung gedichtet durchgeführt, die zweite Messung wird in identischer Richtung gedichtet durchgeführt,
(1) es wird mindestens eine weitere dritte Messung mit den Diffusions-Zeitintervallen der ersten Messung und b3 <> 0 und b3 <> b1 durchgeführt, es wird ein richtungsspezifischer scheinbarer Diffusionskoeffizient ADC per Regressionsverfahren auf Basis der ersten Messung, der dritten Messung und der Referenzmessung ermittelt, es wird ein richtungsspezifischer scheinbarer Diffusionskoeffizient ADC auf Basis der zweiten Messung und der Referenzmessung ermittelt, es werden Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis der beiden richtungsspezifischen scheinbaren Diffusionskoeffizienten ermittelt;
(2) es wird mindestens eine weitere dritte Messung mit den Diffusions-Zeitintervallen der zweiten Messung und b3 <> 0 und b3 <> b2 durchgeführt, es erfolgt eine Bestimmung eines richtungsspezifischen scheinbaren Diffusionskoeffizienten ADC per Regressionsverfahren auf Basis der zweiten Messung und der dritten Messung und der Referenzmessung per Regressionsverfahren, es erfolgt eine Bestimmung eines richtungsspezifischen scheinbaren Diffusionskoeffizienten ADC auf Basis der ersten Messung und der Referenzmessung, es werden Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis der beiden richtungsspezifischen scheinbaren Diffusionskoeffizienten ermittelt;
(3) es werden mindestens zwei weitere dritte und vierte Messungen mit den Diffusions-Zeitintervallen der ersten bzw. zweiten Messung und b3 <> 0 und b4 <> 0 und b3 <> b1 bzw. b4 <> b2 durchgeführt, es erfolgt eine Bestimmung eines richtungsspezifischen scheinbaren Diffusionskoeffizienten ADC per Regressionsverfahren auf Basis der ersten Messung, der dritten Messung und der Referenzmessung, es erfolgt eine Bestimmung eines richtungsspezifischen scheinbaren Diffusionskoeffizienten ADC per Regressionsverfahren auf Basis der zweiten Messung, der vierten Messung und der Referenzmessung, es erfolgt eine Bestimmung der Abweichungen von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis der beiden richtungsspezifischen scheinbaren Diffusionskoeffizienten.

Wird der bei der Akquisition der mindestens dritten Rohdaten verwendete, den zeitlichen Verlauf der Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenzen bestimmende Parameter im Vergleich zu den Parametern bei der Aufnahme der ersten und zweiten Rohdaten geändert, so können als Vergleichsgröße modellfreie statistische Parameter verwendet werden. Anstelle der Subtraktion oder Division erfolgt hier die Ermittlung von modellfreien statistischen Parametern zur Beschreibung einer Anomalie des Diffusionsverhaltens. Für jeden Bildpunkt, beispielsweise ein Voxel oder Pixel, kann zum Beispiel eine maximale Differenz oder ein maximaler Quotient aus den Messungen mit unterschiedlichen Zeitparametern als Anomalie-Maß ausgewählt werden. Alternativ kann auch die Standardabweichung der Vergleichsgrößen, welche auf Basis der verschiedenen Bilddatensätze, welche mit unterschiedlichen Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenzen mit unterschiedlichen Zeitparametern bzw. Zeitintervallparametern aufgenommen wurden, ermittelt wurden, als Maß für die Anomalie des Diffusionsverhaltens ermittelt werden. Ebenso sind auch andere, wie zum Beispiel die Breite der Verteilung der ermittelten Vergleichsgrößen beschreibende Parameter, als Maß für die Anomalie des Diffusionsverhaltens in jedem Bildpunkt geeignet.
Alternativ lässt sich die Anomalie des Diffusionsverhaltens auch mit Hilfe einer Reihenentwicklung einer ortsabhängigen, von den diffusionskodierten Bilddaten abhängigen Größe in Abhängigkeit von zumindest zwei Zeitintervalldauern beschreiben. Hierfür könnte zum Beispiel eine Taylor-Reihe oder eine Fourier-Reihe verwendet werden. Die genannte Größe kann zum Beispiel eine lokale Bildintensität, eine lokale Bildintensität eines diffusionsgewichteten Bildes, einen lokalen scheinbaren Diffusionskoeffizienten oder einen Diffusions-Tensorparameter umfassen. Als Maß für die Anomalität des Diffusionsverhaltens können die Koeffizienten der Reihenentwicklung oder Kombinationen derselben verwendet werden. Beispielsweise hätten für eine normale Diffusion alle Koeffizienten den Wert Null.
Anstelle der Variation der Zeitintervalle δ, Δ in der in 1 gezeigten Stejskal-Tanner-Sequenz können auch andere Diffusionssequenzen mit anderen variablen Intervalldauern verwendet werden. In DE 10 2012 217 992 A1 wird beispielsweise beschrieben, wie die Diffusionsgradientendauer δ und/oder der Zeitabstand Δ zwischen Diffusionsgradienten in einem doppeltrephasierten Spin-Echo-Experiment frei variiert werden können. In einer anderen Variante werden oszillierende Diffusionsgradienten verwendet, bei denen beispielsweise die Periodendauer, die Form der Gradienten und/oder die Anzahl von Perioden variiert werden können.
In einer Variante des Verfahrens zur Veranschaulichung der Verteilung der Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten werden in einer Bilddarstellung des zu untersuchenden Bereichs Teilbereiche des zu untersuchenden Bereichs gekennzeichnet, in denen ein Schwellwert einer Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten überschritten ist. Alternativ werden in einer Bilddarstellung des zu untersuchenden Bereichs Teilbereiche, in denen ein Schwellwert einer Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten nicht überschritten ist, gekennzeichnet, wodurch eine in diesem Zusammenhang als Normaliekarte bezeichnete Darstellung erzeugt wird. Eine solche Anomaliekarte bzw. Normaliekarte kann zum Beispiel klinischen Routine-Bildern bzw. Standard-Diffusionsbildern überlagert werden, so dass eine schnelle anatomische Orientierung ermöglicht wird. Werden die Bereiche der Anomaliekarte, in denen der Schwellwert überschritten ist, durch Konturen gekennzeichnet, so erlaubt eine solche „Anomalie-Kontur” die visuelle Eingrenzung und Hervorhebung von Regionen mit entsprechendem Anomalie-Wert bzw. einem den Schwellwert überschreitenden Anomalie-Wert bei gleichzeitig uneingeschränkter Darstellung der korrespondierenden Anatomie. Schwellwerte für die Anomalie-Karte können auch regions-, gewebe- und/oder pathologiespezifisch festgelegt werden. Ein solcher Schwellwert kann auch interaktiv entsprechend individuellen Nutzerpräferenzen angepasst werden.
Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Es zeigen:
1 ein Pulsdiagramm zu einem sogenannten Stejskal-Tanner-Experiment zur diffusionsgewichteten Bildgebung,
2 ein Flussdiagramm mit den hauptsächlichen Schritten eines Verfahrens zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung,
3 Anomalie-Karten, in denen Bereiche auf einer Anatomiekarte markiert sind, in denen eine anomale Diffusion auftritt,
4 ein Flussdiagramm mit den hauptsächlichen Schritten eines Verfahrens zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel der Erfindung,
5 ein Flussdiagramm mit den hauptsächlichen Schritten eines Verfahrens zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel der Erfindung,
6 ein Flussdiagramm mit den hauptsächlichen Schritten eines Verfahrens zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten gemäß einem vierten Ausführungsbeispiel der Erfindung,
7 eine schematische Darstellung einer Magnetresonanzanlage gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
In 1 ist eine Stejskal-Tanner-Sequenz 100 gezeigt. Dies ist die mit Abstand wichtigste diffusionsgewichte Pulssequenz. In der ersten Zeile des Schaubilds, welche mit RF/ADC gekennzeichnet ist, sind ein HF-Anregungspuls 101 mit einer Dauer TRF₁, welcher zu Beginn einer Pulssequenz gleichzeitig mit einem Schichtselektionsgradienten 106 (siehe zweite Zeile GS) geschaltet wird, und ein HF-Refokussierungspuls 102 mit einer Dauer TRF₂ gezeigt, der zwischen zwei Diffusionskontrast-Gradientenpulsen 104, 105 (siehe dritte Zeile GDW) geschaltet wird und mit dem zeitgleich ebenfalls ein Schichtselektionsgradient 107 (siehe zweite Zeile GS) geschaltet wird. Die Gradientenpulse 104, 105 haben gleiche Polarität und in der Regel gleiche Amplitude und Dauer. Der HF-Refokussierungspuls 102 formiert ein Spinecho 103 (siehe erste Zeile), das im gezeichneten Beispiel mit einem EPI-Echoauslesezug EPIR, umfassend eine Mehrzahl von Auslesefenstern, ausgelesen wird. Weiterhin ist in dem Schaubild in 1 in der zweituntersten Zeile ein Gradientenschema GR in Ausleserichtung (Frequenzkodierrichtung) und in der untersten Zeile ein Gradientenschema GP in Phasenkodierrichtung gezeigt.
Die Echozeit TE ist die Zeit zwischen dem HF-Anregungspuls 101 und dem Echo 103. Die Formation des Echos ergibt sich aus dem verschwindenden Moment aller geschalteten Gradienten entlang der drei Achsen. Man wählt die Position des Refokussierungspulses bevorzugt zu TE/2, um auch die durch nicht beeinflussbare statische Magnetfeldgradienten generierten Momente (z. B. aufgrund von B0-Inhomogenitäten im Objekt) genau zum Echozeitpunkt zu kompensieren.
Für das in 1 gezeigte Stejskal-Tanner-Schema mit symmetrischen trapezförmigen Diffusions-Gradienten 104, 105 mit der Amplitude G und verschwindender Rampenzeit T_r erhält man für den b-Wert: b = 4π²γ²G²[δ²(Δ – δ/3)]. (1)
Dabei ist δ die sogenannte Dauer eines Gradienten und Δ ist die Zeit, die zwischen dem Einschalten der beiden Gradientenpulse 104, 105 vergeht, d. h. der zeitliche Abstand zwischen den genannten Gradientenpulsen. Die eben definierten Zeitintervalle sind in 1 visualisiert. G ist die Gradientenstärke bzw. Gradientenamplitude der Diffusionsgradienten 104, 105. Die Konstante γ gibt das gyromagnetische Verhältnis an. In Formel 1 wird nur der Beitrag der Diffusionskontrast-Gradienten 104 und 105 zum b-Wert der Sequenz berücksichtigt. Die starken Diffusionskontrast-Gradienten 104, 105 der Stejskal-Tanner-Sequenz machen die Sequenz nicht nur empfindlich auf ungerichtete molekulare Brownsche Bewegung, sondern empfindlich gegenüber makroskopischer Bewegung, da das Signal von bewegten Spins dephasiert wird. Somit treten bei der Bildaufnahme mit einer solchen Sequenz leicht Anomalien auf, welche durch der Brownschen Bewegung überlagerte Bewegungen verursacht werden.
2 zeigt ein Flussdiagramm 200 für einen möglichen Messablauf, bei dem das erfindungsgemäße Verfahren gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel genutzt wird.
Bei diesem Verfahren werden zunächst bei einem Schritt 2.Ia erste diffusionsgewichtete Rohdaten DRD₁ mit einer ersten Pulssequenz mit einer ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₁, wie sie in 1 gezeigt ist, akquiriert. Die erste Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₁ ist durch Zeitintervall-Parameter δ, Δ, welche bereits im Zusammenhang mit der 1 erläutert wurden, mit ersten Parameterwerten δ₁, Δ charakterisiert. Diese ersten Zeitintervall-Parameterwerte δ₁, Δ₁ legen den zeitlichen Verlauf der ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₁ fest. Aus den ersten Zeitintervall-Parameterwerten δ₁, Δ₁ lässt sich ein erster b-Wert b1 gemäß der Gleichung 1 berechnen. Bei einem Schritt 2.Ib werden zusätzlich zweite diffusionsgewichtete Rohdaten DRD₂ mit einer zweiten Pulssequenz mit einer zweiten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₂ akquiriert. Die zweite Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₂ ist durch zweite Zeitintervall-Parameterwerte δ₂, Δ2 charakterisiert, welche sich von den ersten Parameterwerten δ₁, Δ₁ quantitativ zumindest bezüglich eines der genannten Parameter δ, Δ unterscheiden. Beispielsweise ist δ₂ > δ₁. Aus den zweiten Parameterwerten δ₂, Δ₂ lässt sich ein zweiter b-Wert b2 berechnen. Dabei können die beiden b-Werte b1, b2 übereinstimmen bzw. sollten bei dem in 2 veranschaulichten ersten Ausführungsbeispiel zumindest annähernd übereinstimmen, was sich immer durch eine geeignete Wahl der zweiten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₂ erreichen lässt.
Bei einem Schritt 2.IIa werden anschließend erste diffusionskodierte Bilddaten DBD₁ auf Basis der erfassten ersten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₁ rekonstruiert. Hierzu können übliche Verfahren, wie zum Beispiel eine Fourier-Transformation der Rohdaten in den Bilddatenraum oder Ähnliches, angewandt werden. Bei einem Schritt 2.IIb werden zusätzlich zweite Bilddaten DBD₂ auf Basis der erfassten zweiten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₂ rekonstruiert.
Anschließend werden bei dem Schritt 2.III die Bilddaten Bildpunkt für Bildpunkt verglichen. D. h., es erfolgt ein Vergleich der Signalintensitäten S₁ der ersten Bilddaten DBD₁ mit den Signalintensitäten S₂ der zweiten Bilddaten DBD₂ für jeden Bildpunkt. Der Vergleich kann zum Beispiel die Bildung eines Quotienten Q = S₁/S₂ oder einer Differenz D = S₁ – S₂ umfassen. Der Grad der vorliegenden Anomalie bzw. der Abweichung von einer Gaußschen Diffusion kann dann zum Beispiel anhand des Ausmaßes der Abweichung des Quotienten Q von dem Wert 1 oder der Abweichung der Differenz D von dem Wert 0 ermittelt werden.
Schließlich werden bei dem Schritt 2.IV die Vergleichsergebnisse grafisch dargestellt. Beispielsweise werden vor dem Hintergrund eines ohne Diffusionsgewichtung aufgenommen Bildes Bereiche farbig oder mit Konturen markiert, in denen eine Abweichung bzw. eine Anomalie ein Mindestmaß überschreitet. Hierzu kann zum Beispiel ein Schwellwert SW festgelegt werden. Die Überlagerung von maskierten oder unmaskierten Anomalie-Karten und klinischen Routine- oder Diffusionsbildern ermöglicht dem Benutzer eine anatomische Orientierung.
Derartige, auch als „Anomalie-Karten” bezeichnete Bilder sind in 3 gezeigt. In einer linken Teilzeichnung AK1 der 3 ist eine Anomalie-Karte einem anatomischen Bild überlagert. Bereiche A1, A2, A3 mit unterschiedlichen Schraffuren weisen unterschiedlich ausgeprägte Anomalien auf, wobei dichtere Schraffuren eine stärker ausgeprägte Anomalie bedeuten. In dem in der linken Teilzeichnung AK1 gezeigten Szenario weisen Bereiche A3 im Hirn und in einem Halsabschnitt die am stärksten ausgeprägte Anomalie auf. In einer mittleren Teilzeichnung AK2 der 3 ist die Anomalie-Karte durch die Maskierung von Teilbereichen A3 (schraffiert gezeichnet) dargestellt, in denen ein Schwellwert SW der Anomalie überschritten ist. Statt einer flächigen Markierung, wie es in der linken Teilzeichnung AK1 und der mittleren Teilzeichnung AK2 der 3 gezeigt ist, können Bereiche A3 mit einem Anomalie-Maß über dem Schwellwert auch als Kontur angezeigt werden, um die anatomische Information der klinischen Routinebilder in den betreffenden Regionen bestmöglich darzustellen. Eine solche Vorgehensweise ist in der rechten Teilzeichnung AK3 der 3 dargestellt. Eine interaktive Anpassung des Schwellwertes erlaubt es dem Bediener, die Darstellung auf seine persönlichen Bedürfnisse abzustimmen. Voreinstellungen für gewebe-, region- oder pathologiespezifische Schwellwerte können aus einer Datenbank entnommen und verwendet werden. Sinnvolle Schwellwerte können aus wiederholten Messungen mit identischen Parametern ermittelt werden: Damit lassen sich rauschbedingte (stochastische) Variationen von systematischen Diffusions-Anomalien trennen.
In 4 ist ein Flussdiagramm 400 gezeigt, welches ein Verfahren zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht. Bei dem in 4 veranschaulichten Verfahren, welches auf der grundlegenden Struktur des in 2 veranschaulichten Verfahrens gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel der Erfindung basiert, werden anstelle der einfach diffusionsgewichteten Bilder mit einer definierten Richtung des Diffusionsgradienten spurgewichtete Bilder mit jeweils drei Einzelbildern erzeugt. Hierzu werden zunächst analog zu dem Schritt 2.Ia bei dem Schritt 4.Ia erste diffusionsgewichtete Rohdaten DRD₁, nun allerdings mit einer dreidimensionalen Diffusionsgewichtung, erfasst. D. h., die Diffusionsgradienten werden nun vorzugsweise sequentiell, nicht nur in Schichtrichtung bzw. z-Richtung, sondern auch in x- und y-Richtung geschaltet, so dass die Diffusionsbewegung entlang jeder der drei Raumdimensionen erfasst wird. Die bei der Aufnahme der ersten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₁ geschaltete Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₁ wird mit ersten Zeitintervall-Parameterwerten δ₁, Δ₁ ausgespielt. Mit den Parameterwerten korreliert ist ein erster b-Wert b1. Weiterhin werden bei dem Schritt 4.Ib zweite diffusionsgewichtete Rohdaten DRD₂ ebenfalls mit einer Diffusionsgewichtung in drei verschiedene Richtungen erfasst. Die bei der Aufnahme der zweiten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₂ geschaltete Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz wird mit zweiten Zeitintervall-Parameterwerten δ₂, Δ₂ ausgespielt. Mit den zweiten Zeitintervall-Parameterwerten δ₂, Δ₂ korreliert ist ein zweiter b-Wert b2, der in dem in 4 veranschaulichten Ausführungsbeispiel näherungsweise mit dem ersten b-Wert b1 übereinstimmt.
Anschließend werden bei den Schritten 4.IIa, 4.IIb, 4.IIc jeweils Einzelbilder, also insgesamt drei diffusionsgewichtete Einzelbilder basierend auf ersten bis dritten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_1a, DBD_1b, DBD_1c auf Basis der ersten diffusionsgewichteten DRD₁ rekonstruiert. Dabei repräsentieren die ersten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_1a das Diffusionsverhalten in z-Richtung, die zweiten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_1b das Diffusionsverhalten in x-Richtung und die dritten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_1c das Diffusionsverhalten in y-Richtung. Weiterhin werden bei den Schritten 4.IId, 4.IIe, 4.IIf jeweils Einzelbilder, also insgesamt drei diffusionsgewichtete Einzelbilder basierend auf vierten bis sechsten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_2a, DBD_2b, DBD_2c auf Basis der zweiten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₂ rekonstruiert. Dabei repräsentieren die vierten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_2a das Diffusionsverhalten in z-Richtung, die fünften diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_2b das Diffusionsverhalten in x-Richtung und die dritten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_2c das Diffusionsverhalten in y-Richtung.
Anschließend erfolgt bei dem Schritt 4.IIIa die Erzeugung von ersten spurgewichteten diffusionsgewichteten Bilddaten SDBD₁ auf Basis der ersten bis dritten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_1a, DBD_1b, DBD_1c. Entsprechen den ersten bis dritten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_1a, DBD_1b, DBD_1c erste bis dritte Bildsignalintensitäten S_n(b1), so ergeben sich zu den ersten spurgewichteten diffusionsgewichteten Bilddaten SDBD₁ die spurgewichteten Bildsignalintensitäten S_Tr(b1) zu
Die Signalintensität S(b = 0) entspricht dabei der Intensität für den Fall, dass kein Diffusionsgradient geschaltet ist. Die Bezeichnung DT steht in der Gleichung 2 für den Diffusionstensor DT, welcher Informationen über das Diffusionsverhalten an einem Ort r im Raum enthält. Analog zu dem Schritt 4.IIIa werden bei dem Schritt 4.IIIb zweite spurgewichtete diffusionsgewichtete Bilddaten SDBD₂ auf Basis der vierten bis sechsten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_2a, DBD_2b, DBD_2c ermittelt. Entsprechen den vierten bis sechsten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD_2a, DBD_2b, DBD_2c vierte bis sechste Bildsignalintensitäten S_n(b2), so ergeben sich zu den zweiten spurgewichteten diffusionsgewichteten Bilddaten SDBD₂ die spurgewichteten Bildsignalintensitäten S_Tr(b2) zu
Schließlich werden auf Basis der ermittelten spurgewichteten Bildintensitäten S_Tr(b1), S_Tr(b2) bei dem Schritt 4.IV die Bilddaten Pixel für Pixel verglichen. D. h., es erfolgt ein Vergleich der Signalintensitäten S_Tr(b1) der ersten spurgewichteten diffusionsgewichteten Bilddaten SDBD₁ mit den Signalintensitäten S_Tr(b2) der zweiten spurgewichteten diffusionsgewichteten Bilddaten SDBD₂. Der Vergleich kann zum Beispiel die Bildung eines Quotienten Q = S_Tr(b1)/S_Tr(b1) oder einer Differenz D = S_Tr(b1) – S_Tr(b2) umfassen. Der Grad der vorliegenden Anomalie bzw. der Abweichung von einer Gaußschen Diffusion kann dann zum Beispiel anhand dessen ermittelt werden, wie sehr der Quotient Q von dem Wert 1 oder die Differenz D von dem Wert 0 abweicht.
Schließlich werden bei dem Schritt 4.V die Vergleichsergebnisse grafisch dargestellt. Beispielsweise werden vor dem Hintergrund eines ohne Diffusionsgewichtung aufgenommenen Bildes Bereiche farbig oder mit Konturen markiert, in denen eine Abweichung bzw. eine Anomalie ein Mindestmaß überschreitet. Hierzu kann zum Beispiel ein Schwellwert SW festgelegt werden. Die Überlagerung von maskierten oder unmaskierten Anomalie-Karten und klinischen Routine- oder Diffusionsbildern ermöglicht dem Benutzer eine anatomische Orientierung.
In 5 ist ein Flussdiagramm 500 gezeigt, welches ein Verfahren zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht. Das in 5 gezeigte Ausführungsbeispiel unterscheidet sich von dem in 2 gezeigten Ausführungsbeispiel dahingehend, dass zusätzlich zu den ersten und zweiten Rohdaten DRD₁, DRD₂ noch Referenz-Rohdaten RRD erfasst werden, welche nicht diffusionsgerichtet sind. Dies ist dann notwendig, wenn für die Akquisition der ersten und zweiten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₁, DRD₂ Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenzen geschaltet werden, deren b-Werte b1, b2 deutlich unterschiedlich sind. Das Verfahren ist aber auch anwendbar bei nahezu identischen b-Werten. Bei dem Schritt 5.Ia erfolgt nun wiederum analog zu dem ersten Ausführungsbeispiel die Akquisition von ersten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₁ mit einer ersten Pulssequenz mit einer ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₁ mit ersten Zeitintervall-Parameterwerten δ₁, Δ₁ und einem ersten b-Wert b1. Bei einem Schritt 5.Ib werden zusätzlich zweite diffusionsgerichtete Rohdaten DRD₂ mit einer zweiten Pulssequenz mit einer zweiten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₂ und zweiten Zeitintervall-Parameterwerten δ₂, Δ₂ akquiriert, welche sich von den ersten Zeitintervall-Parameterwerten δ₁, Δ₁ quantitativ zumindest bezüglich eines der genannten Parameter δ, Δ unterscheiden. Beispielsweise ist δ₂ > δ₁. Aus den zweiten Parameterwerten δ₂, Δ₂ lässt sich ein zweiter b-Wert b2 berechnen. Dabei können sich nun die beiden b-Werte b1, b2 im Gegensatz zu den ersten und zweiten Ausführungsbeispielen, wie sie im Zusammenhang mit 2 und 4 diskutiert wurden, unterscheiden.
Bei einem Schritt 5.Ic werden nun mit einer Referenzmesssequenz RMS noch Rohdaten RRD ohne Diffusionsgewichtung, d. h. für b = 0 bzw. G = 0 akquiriert.
Bei einem Schritt 5.IIa werden anschließend erste diffusionskodierte Bilddaten DBD₁ auf Basis der erfassten ersten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₁ rekonstruiert. Bei einem Schritt 5.IIb werden zusätzlich zweite Bilddaten DBD₂ auf Basis der erfassten zweiten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₂ rekonstruiert. Weiterhin werden bei einem Schritt 5.IIc Referenzbilddaten RBD auf Basis der Rohdaten RRD ohne Diffusionsgewichtung ermittelt.
Anschließend werden bei dem Schritt 5.IIIa erste Diffusionskoeffizienten ADC₁ auf Basis der ersten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₁ und der Referenzbilddaten RBD ermittelt. Dabei ergeben sich die ersten Diffusionskoeffizienten ADC₁ wie folgt: ADC₁ = – 1 / b1·ln( S(b1) / S(b = 0)), (4) wobei S(b1) die Signalintensitäten der ersten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD₁ sind und S(b = 0) die Signalintensitäten der Referenzbilddaten RBD sind.
Weiterhin werden bei dem Schritt 5.IIIb zweite Diffusionskoeffizienten ADC₂ auf Basis der zweiten diffusionsgewichteten Rohdaten DRD₂ und der Referenzbilddaten RBD ermittelt. Dabei ergeben sich die zweiten Diffusionskoeffizienten ADC₂ wie folgt: ADC₂ = – 1 / b2·ln( S(b2) / S(b = 0)), (5) wobei S(b2) die Signalintensitäten der zweiten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD₂ repräsentieren.
Anschließend werden bei dem Schritt 5.IV die ersten und zweiten Diffusionskoeffizienten ADC₁ und ADC₂ Bildpunkt für Bildpunkt verglichen. Der Vergleich kann wiederum zum Beispiel die Bildung eines Quotienten Q = ADC₁/ADC₂ oder einer Differenz D = ADC₁ – ADC₂ umfassen. Der Grad der vorliegenden Anomalie bzw. der Abweichung von einer Gaußschen Diffusion kann dann zum Beispiel anhand des Ausmaßes der Abweichung des Quotienten Q von dem Wert 1 oder der Abweichung der Differenz D von dem Wert 0 ermittelt werden.
Schließlich werden bei dem Schritt 5.V die Vergleichsergebnisse grafisch dargestellt. Beispielsweise werden vor dem Hintergrund eines ohne Diffusionsgewichtung aufgenommen Bildes Bereiche farbig oder mit Konturen markiert, in denen eine Abweichung bzw. eine Anomalie ein Mindestmaß überschreitet. Hierzu kann zum Beispiel ein Schwellwert SW festgelegt werden. Die Überlagerung von maskierten oder unmaskierten Anomalie-Karten und klinischen Routine- oder Diffusionsbildern ermöglicht dem Benutzer eine anatomische Orientierung.
In 6 ist ein Flussdiagramm 600 gezeigt, welches ein Verfahren zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten gemäß einem vierten Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht. Das vierte Ausführungsbeispiel unterscheidet sich von den bisherigen Ausführungsbeispielen dahingehend, dass nun mehr als zwei unterschiedliche Intervalldauern berücksichtigt werden. Es werden in dem in 6 gezeigten Beispiel Rohdaten zu drei annähernd identischen b-Werten b1, b2 und b3 aufgenommen.
Zunächst werden bei einem Schritt 6.Ia erste diffusionsgewichtete Rohdaten DRD₁ mit einer ersten Pulssequenz mit einer ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₁ mit ersten Zeitintervall-Parameterwerten δ₁, Δ₁ akquiriert.
Bei einem Schritt 6.Ib werden zusätzlich zweite diffusionsgewichtete Rohdaten DRD₂ mit einer zweiten Pulssequenz mit einer zweiten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₂ und zweiten Zeitintervall-Parameterwerten δ₂, Δ₂ akquiriert, welche sich von den ersten Zeitintervall-Parameterwerten δ₁, Δ₁ quantitativ zumindest bezüglich eines der genannten Parameter δ, Δ unterscheiden.
Bei einem Schritt 6.Ic werden nun noch zusätzlich dritte diffusionsgewichtete Rohdaten DRD₃ mit einer dritten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz GD₃ mit dritten Zeitintervall-Parameterwerten δ₃, Δ₃ akquiriert.
Anschließend erfolgt bei den Schritten 6.IIa, 6.IIb und 6.IIc die Rekonstruktion erster bis dritter diffusionsgewichteter Bilddaten DBD₁, DBD₂, DBD₃. Nachfolgend werden nun jedoch bei dem Schritt 6.III abweichend von den bisherigen Ausführungsbeispielen statt der Divisionsbilder oder Subtraktionsbilder modellfreie statistische Parameter zur Beschreibung der Anomalie des Diffusionsverhaltens verwendet. Beispielsweise können eine maximale Differenz D_max = max(S_k – S_n) für k, n = 1, ..., 3 oder ein maximaler Quotient Q_max = max(S_k/S_n) für k, n = 1, ..., 3 aus den ersten bis dritten Signalintensitäten S₁, S₂, S₃ der rekonstruierten ersten bis dritten diffusionsgewichteten Bilddaten DBD₁, DBD₂, DBD₃ ermittelt werden und als Maß für die Anomalie des Diffusionsverhaltens in dem zu untersuchenden Bereich gewertet werden. Wie bereits erwähnt, können als alternative statistische Parameter auch die Standardabweichung der ermittelten Vergleichsgrößen oder die Breite der Verteilung der ermittelten Vergleichsgrößen verwendet werden.
Schließlich werden bei dem Schritt 6.IV die Vergleichsergebnisse wie im Zusammenhang mit den anderen Ausführungsbeispielen grafisch unter Verwendung des statistischen Parameters, wie zum Beispiel der maximalen Differenz D_max oder des maximalen Quotienten Q_max, dargestellt.
In 7 ist grob schematisch eine erfindungsgemäße Magnetresonanzanlage 1 (im Folgenden kurz „MR-Anlage” genannt) dargestellt. Sie umfasst zum einen den eigentlichen Magnetresonanzscanner 2 mit einem Untersuchungsraum 3 bzw. Patiententunnel, in den auf einer Liege 8 ein Untersuchungsobjekt O, bzw. hier ein Patient oder Proband, in dessen Körper sich das Untersuchungsobjekt, beispielsweise ein bestimmtes Organ, befindet, eingefahren werden kann.
Der Magnetresonanzscanner 2 ist in üblicher Weise mit einem Grundfeldmagnetsystem 4, einem Gradientensystem 6 sowie einem HF-Sendeantennensystem 5 und einem HF-Empfangsantennensystem 7 ausgestattet. In dem dargestellten Ausführungsbeispiel handelt es sich bei dem HF-Sendeantennensystemen 5 um eine im Magnetresonanzscanner 2 fest eingebaute Ganzkörperspule, wogegen das HF-Empfangsantennensystem 7 aus am Patienten bzw. Probanden anzuordnenden Lokalspulen besteht (in 7 nur durch eine einzelne Lokalspule symbolisiert). Grundsätzlich können aber auch die Ganzkörperspule als HF-Empfangsantennensystem und die Lokalspulen als HF-Sendeantennensystem genutzt werden, sofern diese Spulen jeweils in unterschiedliche Betriebsweisen umschaltbar sind.
Die MR-Anlage 1 weist weiterhin eine zentrale Steuereinrichtung 13 auf, die zur Steuerung der MR-Anlage 1 verwendet wird. Diese zentrale Steuereinrichtung 13 umfasst eine Sequenzsteuereinheit 14 zur Pulssequenzsteuerung. Mit dieser wird die Abfolge von Hochfrequenz-Pulsen (HF-Pulsen) und von Gradientenpulsen in Abhängigkeit von einer gewählten Bildgebungssequenz gesteuert. Eine solche Bildgebungssequenz kann beispielsweise innerhalb eines Mess- oder Steuerprotokolls vorgegeben sein. Üblicherweise sind verschiedene Steuerprotokolle für unterschiedliche Messungen in einem Speicher 19 hinterlegt und können von einem Bediener ausgewählt (und bei Bedarf gegebenenfalls geändert) und dann zur Durchführung der Messung genutzt werden.
Zur Ausgabe der einzelnen HF-Pulse weist die zentrale Steuereinrichtung 13 eine Hochfrequenzsendeeinrichtung 15 auf, die die HF-Pulse erzeugt, verstärkt und über eine geeignete Schnittstelle (nicht im Detail dargestellt) in das HF-Sendeantennensystem 5 einspeist. Zur Steuerung der Gradientenspulen des Gradientensystems 6 weist die Steuereinrichtung 13 eine Gradientensystemschnittstelle 16 auf. Die Sequenzsteuereinheit 14 kommuniziert in geeigneter Weise, z. B. durch Aussendung von Sequenzsteuerdaten SD, mit der Hochfrequenzsendeeinrichtung 15 und der Gradientensystemschnittstelle 16 zur Aussendung der Pulssequenzen. Die Steuereinrichtung 13 weist außerdem eine (ebenfalls mit der in geeigneter Weise mit der Sequenzsteuereinheit 14 kommunizierende) Hochfrequenzempfangseinrichtung 17 auf, um koordiniert vom HF-Sendeantennensystem 7 empfangene Magnetresonanz-Signale, d. h. Rohdaten, zu akquirieren. Eine Rekonstruktionseinheit 18 übernimmt die akquirierten Rohdaten und rekonstruiert daraus die MR-Bilddaten. Diese Bilddaten können dann beispielsweise in einem Speicher 19 hinterlegt werden und/oder in einer Bilddatenverarbeitungseinheit 20 weiterverarbeitet werden, um beispielsweise aus unterschiedlichen Bilddaten andere Bilddaten und/oder Parameterkarten zu erzeugen, die wiederum ebenfalls im Speicher 19 hinterlegt werden können. Diese Bilddatenverarbeitungseinheit 20 weist hier insbesondere eine Bilddaten-Schnittstelle 11 zur Übernahme von ersten Bilddaten DBD₁, die von der Rekonstruktionseinheit 18 auf Basis von mit einer ersten Gradientenpulsteilsequenz GD₁ akquirierten ersten Rohdaten DRD₁ rekonstruiert wurden, und zur Übernahme von zweiten Bilddaten DBD₂ auf, die auf Basis von mit einer zweiten Gradientenpulsteilsequenz GD₂ akquirierten zweiten Rohdaten DRD₂ rekonstruiert wurden. In einer Vergleichseinheit 12 werden dann – wie bereits erläutert wurde – auf Basis der ersten Bilddaten DBD₁ und der zweiten Bilddaten DBD₂ Bildbereiche ermittelt, in denen eine Anomalie eines Diffusionsverhaltens vorliegt.
Über die Bilddaten-Schnittstelle 11 können die aus dem Vergleich resultierenden Anomaliekartendaten wieder ausgegeben, beispielsweise im Speicher 19 hinterlegt werden. Alternativ kann die Bilddatenverarbeitungseinheit 20, insbesondere die Vergleichseinheit 12, hier auch in die Rekonstruktionseinheit 18 integriert sein oder extern über ein Netzwerk oder dergleichen an die zentrale Steuereinrichtung 13 angebunden sein.
Eine Bedienung der zentralen Steuereinrichtung 13 kann über ein Terminal mit einer Eingabeeinheit 10 und einer Anzeigeeinheit 9 erfolgen, über das somit auch die gesamte MR-Anlage 1 durch eine Bedienperson bedient werden kann. Auf der Anzeigeeinheit 9 können auch MR-Bilder angezeigt werden, und mittels der Eingabeeinheit 10 ggf. in Kombination mit der Anzeigeeinheit 9 können Messungen geplant und gestartet und insbesondere geeignete Steuerprotokolle mit geeigneten Messsequenzen wie oben erläutert ausgewählt und gegebenenfalls modifiziert werden.
Die erfindungsgemäße MR-Anlage 1 und insbesondere die Steuereinrichtung 13 können darüber hinaus noch eine Vielzahl von weiteren, hier nicht im Einzelnen dargestellten, aber üblicherweise an solchen Geräten vorhandenen Komponenten aufweisen, wie beispielsweise eine Netzwerkschnittstelle, um die gesamte Anlage mit einem Netzwerk zu verbinden und Rohdaten und/oder Bilddaten bzw. Parameterkarten, aber auch weitere Daten, wie beispielsweise patientenrelevante Daten oder Steuerprotokolle, austauschen zu können.
Wie durch ein Einstrahlen von HF-Pulsen und die Erzeugung von Gradientenfeldern geeignete Rohdaten akquiriert und daraus MR-Bilder rekonstruiert werden können, ist dem Fachmann grundsätzlich bekannt und wird hier nicht näher erläutert. Ebenso sind verschiedenste Messsequenzen, wie z. B. EPI-Messsequenzen oder Messsequenzen zur Erzeugung von diffusionsgewichteten Bildern, dem Fachmann vom Grundsatz her bekannt.
Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den zuvor detailliert beschriebenen Verfahren und Aufbauten lediglich um Ausführungsbeispiele handelt und dass das Grundprinzip auch in weiten Bereichen vom Fachmann variiert werden kann, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen, soweit er durch die Ansprüche vorgegeben ist. Insbesondere ist wie bereits erwähnt das Verfahren zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten eines Untersuchungsobjekts von einem normalen Diffusionsverhalten nicht auf die diffusionsgewichtete Bildgebung mit Hilfe einer Stejskal-Tanner-Sequenz beschränkt. Weiterhin ist das beschriebene Verfahren auch nicht auf medizinische Anwendungen beschränkt. Es wird der Vollständigkeit halber auch darauf hingewiesen, dass die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein” bzw. „eine” nicht ausschließt, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließt der Begriff „Einheit” nicht aus, dass diese aus mehreren Komponenten besteht, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.

Claims

Verfahren zum Ermitteln einer Abweichung von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten (DBD₁, DBD₂) eines Untersuchungsobjekts (O) von einem normalen Diffusionsverhalten, mit zumindest folgenden Schritten: – Akquisition von ersten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₁) mittels einer ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz (GD₁), – Akquisition von mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₂) mittels mindestens einer zweiten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz (GD₂), wobei der Wert mindestens eines der den zeitlichen Verlauf der Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenzen (GD₁, GD₂) bestimmenden Parameter (δ, Δ, f) bei der Akquisition von den mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₂) geändert wird, – Rekonstruieren von ersten diffusionskodierten Bilddaten (DBD₁) auf Basis der ersten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₁) und von mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten (DBD₂) auf Basis der mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₂), – modellfreies Ermitteln einer Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis eines Vergleichs zwischen den ersten (DBD₁) und den mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten (DBD₂).
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Vergleich die Bildung einer Vergleichsgröße (Q, D) auf Basis der Bildintensitäten (S(b1), S(b2)) der ersten und der mindestens zweiten Bilddaten (DBD₁, DBD₂) umfasst und die Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten in Abhängigkeit von der Größe dieser Vergleichsgröße (Q, D) ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Vergleichsgröße eine Differenz (D) der Bildintensitäten (S(b1), S(b2)) der ersten und der mindestens zweiten Bilddaten (DBD₁, DBD₂) umfasst und/oder die Vergleichsgröße einen Quotienten (Q) der Bildintensitäten (S(b1), S(b2)) der ersten und der mindestens zweiten Bilddaten (DBD₁, DBD₂) umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die ersten und die mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten (DBD₁, DBD₂) Informationen hinsichtlich der Diffusion in einer einzigen definierten Richtung des Diffusionsgradienten umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei auf Basis der ersten und mindestens zweiten rekonstruierten diffusionskodierten Bilddaten (DBD₁, DBD₂) aus einem Diffusions-Tensormodell ableitbare erste und mindestens zweite Parameter (P1, P2, ADC₁, ADC₂) ermittelt werden und eine Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis eines Vergleichs zwischen den ersten und mindestens zweiten Parametern (P1, P2, ADC₁, ADC₂) ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 5, aufweisend die zusätzlichen Schritte: – Akquisition von Referenz-Rohdaten (RRD) mittels einer Referenz-Messsequenz (RMS), – Ermitteln des ersten aus einem Diffusions-Tensormodell ableitbaren Parameters (P1, ADC₁) auf Basis der ersten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₁) und der erfassten Referenz-Rohdaten (RRD), – Ermitteln des mindestens zweiten aus dem Diffusions-Tensormodell ableitbaren Parameters (P2, ADC₂) auf Basis der mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₂) und der erfassten Referenz-Rohdaten (RRD).
Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, wobei der erste und der mindestens zweite Parameter (P1, P2) einen der folgenden Parameter umfasst: – scheinbarer Diffusionskoeffizient (ADC), – fraktionelle Anisotropie, – relative Anisotropie.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die diffusionskodierten Bilddaten (DBD₁, DBD₂) spurgewichtete Bilddaten mit Informationen hinsichtlich der Diffusion in drei definierten Richtungen umfassen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 8, wobei zusätzlich zu den ersten und zweiten Rohdaten (DRD₁, DRD₂) und den Referenz-Rohdaten (RRD) mindestens dritte Rohdaten (DRD₃) mit oder ohne Diffusionsgewichtung aufgenommen werden, wobei die Ermittlung der aus dem Diffusions-Tensormodell ableitbaren Parameter (P1, P2) vorzugsweise unter Anwendung eines Regressionsverfahrens erfolgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei zusätzlich zu den ersten und zweiten Rohdaten (DRD₁, DRD₂) mindestens dritte Rohdaten (DRD₃) aufgenommen werden und mindestens einer der bei der Akquisition der mindestens dritten Rohdaten (DRD₃) verwendete, den zeitlichen Verlauf der Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenzen (GD₁, GD₂) bestimmenden Parameter (δ, Δ, f) im Vergleich zu den Parametern bei der Aufnahme der ersten und zweiten Rohdaten (DRD₁, DRD₂) geändert wird, wobei als Vergleichsgröße ein modellfreier statistischer Parameter verwendet wird.
Verfahren zur Veranschaulichung der Verteilung der Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten in einem abzubildenden Bereich (FOV) eines Untersuchungsobjekts (O), aufweisend die Schritte: – Erzeugen von diffusionsgewichteten Magnetresonanzbilddaten (DBD₁, DBD₂) des abzubildenden Bereichs (FOV) mit Hilfe eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10, – Erzeugen einer bildlichen Darstellung des abzubildenden Bereichs (FOV), welche die räumliche Verteilung der Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten veranschaulicht.
Steuereinrichtung (13) für eine Magnetresonanzanlage (1) mit – einer Hochfrequenzsendeeinrichtung (15) zur Versendung von Hochfrequenzpulsen an ein HF-Sendeantennensystem (5) der Magnetresonanzanlage (1), – einer Gradientensystemschnittstelle (16) zur Ansteuerung eines Gradientensystems (6) der Magnetresonanzanlage (1), – einer Hochfrequenzempfangseinrichtung (17) zum Empfang von Rohdaten über ein HF-Empfangsantennensystem (7) der Magnetresonanzanlage (1), – einer Sequenzsteuereinheit (14), welche zur Erzeugung von Magnetresonanzaufnahmen eines Untersuchungsobjekts (O) im Betrieb Sequenzsteuerdaten (SD) an die Hochfrequenzsendeeinrichtung (15), die Gradientensystemschnittstelle (16) und die Hochfrequenzempfangseinrichtung (17) übersendet, so dass – diffusionskodierte Rohdaten (DRD₁, DRD₂) mittels einer Diffusionsgradienten-Messsequenz (DMS₁, DMS₂) akquiriert werden, wobei die Diffusionsgradienten-Messsequenz (DMS₁, DMS₂) zumindest folgende Schritte umfasst: – Akquisition von ersten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₁) mittels einer ersten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz (GD₁), – Akquisition von mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₂) mittels mindestens einer zweiten Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenz (GD₂), wobei der Wert mindestens eines der den zeitlichen Verlauf der Diffusionskodierungs-Gradientenpulsteilsequenzen (GD₁, GD₂) bestimmenden Parameter (δ, Δ, f) bei der Akquisition von den mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₂) geändert wird, – eine Bildrekonstruktionseinheit (18) zum Rekonstruieren von ersten diffusionskodierten Bilddaten (DBD₁) auf Basis der ersten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₁) und von mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten (DRD₂) auf Basis der mindestens zweiten diffusionskodierten Rohdaten (DRD₂), – eine Vergleichseinheit (12) zum modellfreien Ermitteln einer Abweichung von einem normalen Diffusionsverhalten auf Basis eines Vergleichs zwischen den ersten (DBD₁) und den mindestens zweiten diffusionskodierten Bilddaten (DBD₂).
Magnetresonanzanlage (1) mit einem Grundfeldmagnetsystem (4), einem HF-Sendeantennensystem (5), einem Gradientensystem (6), einem HF-Empfangsantennensystem (7) und mit einer Steuereinrichtung (13) nach Anspruch 12.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinheit der Steuereinrichtung (13) nach Anspruch 12 ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Steuereinrichtung (13) ausgeführt wird.
Computerlesbares Medium, auf welchem von einer Prozesseinheit einer Steuereinrichtung (13) nach Anspruch 12 einlesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Prozesseinheit der Steuereinrichtung (13) ausgeführt werden.