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Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Auswertung eines mit einer Hochfrequenzspulenanordnung einer Magnetresonanzeinrichtung aufgenommenen Pilottonsignals, das eine Bewegung eines Patienten beschreibt, zur Extraktion einer einer Bewegungskomponente, insbesondere einer Atembewegung, zugeordneten Bewegungsinformation, wobei eine Zerlegung des Pilottonsignals nach einer Basis aus Signalkomponenten mit zugeordneten Gewichten erfolgt und zur Ermittlung der Bewegungsinformation mittels eines Auswahlkriteriums ein der Bewegungskomponente zugeordneter Anteil der Basis ausgewählt wird. Daneben betrifft die Erfindung eine Magnetresonanzeinrichtung, ein Computerprogramm und einen elektronisch lesbaren Datenträger.
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Die Magnetresonanzbildgebung ist eine insbesondere im Rahmen der Diagnostik inzwischen etablierte medizinische Modalität. Magnetresonanzuntersuchungen, die beispielsweise gemäß einer Magnetresonanzsequenz ablaufen, benötigen dabei meist eine längere Untersuchungszeit, bei der es zu Bewegungen des untersuchten Patienten kommen kann, sei es durch periodische Bewegungskomponenten wie Atmung und Herzschlag oder aber auch durch ungewollte oder gewollte sonstige Bewegungen des Patienten. Daher wurden im Stand der Technik bereits eine Vielzahl von Verfahren zur Bewegungsüberwachung und/oder Bewegungskorrektur für Magnetresonanzeinrichtungen vorgeschlagen.
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DE 10 2015 224 162 A1 schlägt ein Verfahren zur Ermittlung einer eine Bewegung in einem zumindest teilweise bewegten Untersuchungsbereich beschreibenden Bewegungsinformation mittels eines Pilottonsignals vor. Dort wird vorgeschlagen, wenigstens ein Anregungssignal mit einem ersten Frequenzband auszugeben und durch das Anregungssignal erzeugte Empfangssignale, also ein Pilottonsignal, mit der Hochfrequenzspulenanordnung der Magnetresonanzeinrichtung unter Verwendung mehrerer Empfangskanäle aufzunehmen. Konkret wird vorgeschlagen, zur Ermittlung der Bewegungsinformation die komplexen Empfangssignale aller Empfangskanäle, also das Pilottonsignal, zu einem Zeitpunkt gemäß einer durch eine wenigstens einen zu der gesuchten Bewegung beitragenden Bewegungsanteil identifizierenden Analyse der Empfangssignale über einen Zeitraum ermittelten Kombinationsvorschrift zu kombinieren. Dem liegt die Idee zugrunde, durch geschickte Kombination der Empfangssignale unterschiedlicher Empfangskanäle bestimmte Teilbewegungen der Gesamtbewegung, insbesondere Atmung und/oder Herzschlag, zu betonen oder aus der Gesamtbewegung zu extrahieren. Dabei ist hinsichtlich solcher Pilottonsignale insbesondere zu beachten, dass sowohl Phase als auch Amplitude durch Bewegungen des Patienten moduliert werden, weswegen üblicherweise komplexe Empfangssignale betrachtet werden.
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Ein solcher sogenannter Pilottonnavigator hat sich als auf Bewegung besonders sensitives Verfahren erwiesen. Nichtsdestotrotz bleibt die Extraktion und die Trennung unterschiedlicher Bewegungskomponenten aus der großen Menge von Mehrkanal-Daten eine Herausforderung und kann als eine Variante des nicht überwachten Lernens aufgefasst werden.
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Wie die bereits genannte
DE 10 2015 224 162 A1 beschreibt, kann eine geeignete Kombination der Empfangssignale verschiedener Empfangskanäle, die eine bestimmte, gesuchte Bewegungskomponente der Gesamtbewegung beschreibt, beispielsweise die Atembewegung, durch einen Kalibrierungsscan aufgefunden werden. Dies kann jedoch den Nachteil haben, dass zusätzliche Bewegungskomponenten, die während der Kalibrierung nicht aufgetreten sind, die extrahierte Bewegungskomponente stören können, falls sie doch auftreten. Vorgeschlagen wurde ferner, unüberwachte Lernverfahren wie beispielsweise die Hauptkomponentenanalyse (PCA - Principal Component Analysis) oder die Unabhängigkeitsanalyse (ICA - Independent Component Analysis) heranzuziehen. Diese Vorgehensweisen setzen voraus, dass die kompletten Daten, also das komplette Pilottonsignal, vorliegen muss, bevor die Bewegungsextraktion durchgeführt werden kann, was in der Praxis schwierig sein kann. Zudem gilt, dass diese Verfahren, in denen letztlich eine Basis (Hauptkomponenten bzw. Unabhängigkeitskomponenten) und Gewichte aufgefunden werden, zu schwer interpretierbaren Signalkomponenten in der Basis führen können, die nicht sauber trennbar sind. Insbesondere ist häufig unklar, wie die Bewegungskomponente von den restlichen Bewegungen auf automatisierte Art und Weise getrennt werden kann. Ein weiteres Problem der PCA und ICA ist, dass negative Faktoren auftreten können, durch die auftretende Teilsignale ungewollt ausgelöscht werden können. Dies kann zu Fehlern oder nicht optimalen Ergebnissen bei der Bewegungsextraktion führen.
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Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, eine robuste, effiziente, echtzeitfähige und wenig fehleranfällige Methode zur Herleitung von Bewegungsinformationen zu einer Bewegungskomponente, insbesondere der Atembewegung, anzugeben.
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Zur Lösung dieser Aufgabe sind erfindungsgemäß ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1, eine Magnetresonanzeinrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 13, ein Computerprogramm mit den Merkmalen des Anspruchs 14 und ein elektronisch lesbarer Datenträger mit den Merkmalen des Anspruchs 15 vorgesehen. Vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den Unteransprüchen.
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Bei einem Verfahren der eingangs genannten Art ist erfindungsgemäß vorgesehen, dass zur Ermittlung der Basis und der Gewichte eine nichtnegative Matrixfaktorisierung durchgeführt wird, bei der eine aus dem Pilottonsignal gebildete, insbesondere nichtnegative, Signalmatrix als Produkt einer nichtnegativen, die Basis beschreibenden Signalkomponentenmatrix und einer nichtnegativen, die Gewichte beschreibenden Gewichtsmatrix formuliert wird.
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Dabei sei darauf hingewiesen, dass gemäß der vorliegenden Erfindung ein Vektor auch als (in einer Richtung eindimensionale) Matrix verstanden werden kann. Insbesondere ist es im Rahmen der Erfindung bevorzugt, die Signalmatrix und die Gewichtsmatrix als Vektoren vorzugeben. Das Pilottonsignal wird bevorzugt über mehrere Empfangskanäle, insbesondere mehrere Hochfrequenzspulen und/oder Kombinationen von Hochfrequenzspulen der Hochfrequenzspulenanordnung, aufgenommen, wobei insbesondere die Gesamtheit der Empfangssignale der einzelnen Empfangskanäle als Pilottonsignal verstanden werden kann. Zur Ermittlung der Bewegungsinformation wird das Pilottonsignal zeitpunktweise betrachtet, wobei die Zeitpunkte die Abtastzeitpunkte sein können, aber auch mehrere Abtastzeitpunkte zusammenfassende Zeitfenster definiert werden können, in denen beispielsweise eine Mittelung stattfindet. Mithin liegt das Pilottonsignal diskretisiert vor.
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Bei der Hochfrequenzspulenanordnung handelt es sich bevorzugt um die Gruppe der Hochfrequenzspulen, die auch zur Magnetresonanzbildgebung, dort zum Empfangen von Magnetresonanzsignalen, eingesetzt werden. Die Sendeeinheit, die das Anregungssignal, welches als Pilottonsignal bzw. Empfangssignal von der Hochfrequenzspulenanordnung empfangen wird, aussendet, kann zusätzlich zur Hochfrequenzspulenanordnung vorgesehen sein, jedoch auch ein Teil derselben bilden. Sie sendet in einem Frequenzband, welches bevorzugt unterschiedlich vom sich um die Larmorfrequenz der Magnetresonanzeinrichtung erstreckenden, zur Magnetresonanzbildgebung benutzten Magnetresonanzband ist, diesem aber bevorzugt benachbart ist.
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Erfindungsgemäß wird also ein Pilottonnavigator umgesetzt, wobei das insbesondere mit mehreren Empfangskanälen aufgenommene Pilottonsignal ausgewertet wird, um eine bestimmte Bewegungskomponente, die auch als Teilbewegung bezeichnet werden kann, extrahieren zu können. Dabei kann mit besonderem Vorteil die Bewegungsinformation die gesamte Signalkomponentenmatrix sowie eine zur Extraktion der Bewegungskomponente zu verwendende Signalkomponenten der Basis beschreibende Extraktionsinformation umfassen, wodurch beispielsweise eine Anwendung auf später aufgenommene Pilottonsignale ermöglicht wird, wie noch genauer dargestellt werden wird.
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Insbesondere kann also eine Sendeeinheit, insbesondere umfassend wenigstens eine Sendespule, verwendet werden, die wenigstens ein Anregungssignal in einem ersten Frequenzband ausgibt, wobei durch das Anregungssignal erzeugte Empfangssignale, die in ihrer Gesamtheit das Pilottonsignal bilden, mit einer Hochfrequenzspulenanordnung der Magnetresonanzeinrichtung mit mehreren Empfangskanälen aufgenommen werden, wobei die Hochfrequenzspulen der Hochfrequenzspulenanordnung dazu ausgebildet sind, ein Empfangs-Frequenzband aufzunehmen, das das erste Frequenzband umfasst. Zur Ermittlung der Bewegungsinformation werden die komplexen Empfangssignale der Empfangskanäle zu dem Pilottonsignal zusammengefasst.
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Erfindungsgemäß wird nun zur Auswertung des Pilottonsignals eine Variante des nicht überwachten Lernens eingesetzt, die nichtnegative Matrixfaktorisierung (Nonnegative Matrix Factorisation - NMF) umfasst. Die Idee der NMF ist im Prinzip ein Signal, hier die aus dem Pilottonsignal abgeleitete Signalmatrix V, als ein Produkt von zwei nichtnegativen Matrizen darzustellen, V = W × H, wobei W als Spalten die Basisvektoren, also die einzelnen Signalkomponenten, enthält, H ihre entsprechenden Gewichte.
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Der große Vorteil der NMF ist die Forderung der Nichtnegativität der Matrizen W, H, da dies eine Zusammensetzung bzw. Überlagerung mehrerer natürlicher Quellen bzw. Baublöcke von Signalen erzwingt. Dies ist besonders vorteilhaft, da der natürlichen physiologischen Bewegungsinformation ebenfalls reellwertige positive Amplitudenkomponenten zu Grunde liegen. Die Nichtnegativitätsforderung steht im Gegensatz zur PCA und zur ICA, wo teilweise negative Faktoren tatsächlich vorhandene Signale gegenseitig auslöschen können. Dabei sind Algorithmen, um ein unüberwachtes Lernen durch NMF durchzuführen, im Stand der Technik bereits grundsätzlich bekannt und können auch im Rahmen der vorliegenden Erfindung eingesetzt werden. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass die Signalkomponentenmatrix und die Gewichtsmatrix in einem Optimierungsverfahren mit einer wenigstens eine Norm der Differenz der Signalmatrix und des Produkts von Signalkomponentenmatrix und Gewichtsmatrix minimierenden Term umfassenden Zielfunktion ermittelt werden. Grundlegende Konzepte der NMF, wie sie auch auf dem vorliegenden Anwendungsfall übertragen werden können, sind beispielsweise in einem Artikel von Paris Smaragdis und Judith C. Brown, „Non-Negative Matrix Factorization for Polyphonic Music Transcription“, 2003 IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, 2003, Seite 177 - 180, beschrieben. Diese Arbeit schlägt die Nutzung der NMF für die automatische Extraktion von Noten aus polyphoner Musik vor, wobei die dort beschriebenen Vorgehensweisen sich zumindest teilweise auch auf die vorliegende Erfindung anwenden lassen.
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Ein weiterer besonderer Vorteil der NMF ist, dass zusätzliche Randbedingungen über die Zielfunktion eingefordert werden können. Dabei sieht eine besonders vorteilhafte Weiterbildung der vorliegenden Erfindung vor, dass ein weiterer Term der Zielfunktion eine spärlich besetzte Gewichtsmatrix und/oder eine spärlich besetzte Signalkomponentenmatrix als Optimierungsziel hinzufügt. Das bedeutet, beispielsweise kann als zusätzliche Zwangsbedingung bzw. Randbedingung eine Spärlichkeit von W und/oder H während der Berechnung durchgesetzt werden, so dass kompakte Repräsentationen und die Unterdrückung von Rauschen oder ungewollten Signalkomponenten gefördert wird.
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Zusammenfassend schlägt die Erfindung also vor, insbesondere nicht überwachtes, gegebenenfalls halb überwachtes, Lernen zur Extraktion von Bewegungskomponenten und insbesondere auch zur Separierung von Bewegungskomponenten auf der Grundlage von NMF auf Pilottonsignale eines Pilottonnavigators in der Magnetresonanz anzuwenden, wobei insbesondere die NMF mit Spärlichkeits-Randbedingungen angewendet werden kann, um eine möglichst kompakte und rauschfreie Repräsentation der Bewegungskomponenten zu erhalten. Mithin können vorteilhafterweise getrennte Bewegungskomponenten unter zusätzlicher Nutzung der Vorteile der NMF extrahiert werden, welche neben dem Erzwingen der Überlagerung natürlicher grundlegender Teilsignale auch die Möglichkeit zur Einforderung von Spärlichkeit umfassen.
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Wie bereits erwähnt, sind geeignete Optimierungsverfahren zum Auffinden der korrekten Lösung für die Signalkomponentenmatrix und die Gewichtsmatrix im Stand der Technik grundsätzlich bekannt und können auch im Rahmen der vorliegenden Erfindung entsprechend eingesetzt werden. Um eine schnellere Konvergenz zu begünstigen, kann auch vorgesehen sein, dass die Startwerte für das Optimierungsverfahren aus einer Vorabmessung, insbesondere auch an einem anderen Patienten, ermittelt werden.
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Eine besonders vorteilhafte Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung sieht vor, dass als die Signalmatrix ein Magnituden-Leistungsspektrum eines definierten Zeitabschnitts im Frequenzraum ermittelt wird, indem das Pilottonsignal fouriertransformiert wird und matrixeintragsweise mit seinem Komplexkonjugierten multipliziert wird. Mit anderen Worten wird das Pilottonsignal in einem Vorbereitungsschritt in eine Zeitserie von Magnituden-Leistungsspektren konvergiert, das bedeutet, das Pilottonsignal aus einem Zeitfenster bzw. definierten Zeitabschnitt wird durch eine diskrete Fouriertransformation konvertiert und dann für jeden einzelnen entstehenden Wert mit dem Komplexkonjugierten multipliziert, um ein Leistungsspektrum zu erhalten. Auf diese Weise wird das Pilottonsignal in die verschiedenen spektralen Frequenzkomponenten der unterschiedlichen Empfangskanäle konvertiert. Das Magnituden-Leistungsspektrum ist als die Signalmatrix V zu verstehen, so dass der Lernschritt auf diese Signalmatrix V angewandt wird, indem sie gemäß V = W × H, wie oben beschrieben, faktorisiert wird, wobei V die Eingangsdaten in jedem Zeitfenster als ein langer Spaltenvektor enthält. Das bedeutet, die Signalmatrix V wird als ein alle Empfangskanäle enthaltender Zeilenvektor formuliert. Da durch die Berechnung des Magnituden-Leistungsspektrums die komplexe Phaseninformation des Originalsignals eliminiert wird, kann vorteilhafterweise die komplexe Phase in einem weiteren Vektor (Phasenvektor) gespeichert werden, und, falls für die spätere Verwendung erforderlich (z.B. bei der Berechnung einer Metrik/Norm bezüglich des Originalsignals), komponentenweise wieder aufmultipliziert werden.
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Die Signalkomponenten in W werden dann weiter analysiert und geclustert, um jene aufzufinden, die die relevante Bewegungskomponente, beispielsweise die Atembewegung, enthalten. Dabei kann konkret vorgesehen sein, dass zur Ermittlung einer eine periodische Bewegungskomponente beschreibenden Bewegungsinformation das Auswahlkriterium einen den Frequenzbereich der periodischen Bewegung auswählenden Bandpassfilter und/oder die Ermittlung eines Verhältnisses der Signalenergie innerhalb des Frequenzbereichs zu der Signalenergie außerhalb des Frequenzbereichs und/oder eine Rauschanalyse und/oder eine Entropieanalyse umfasst. Gerade dann, wenn zumindest im Wesentlichen periodische Bewegungskomponenten in der Gesamtbewegung gesucht werden, um hierzu Bewegungsinformationen zu erhalten, ist häufig bekannt, in welchem Frequenzbereich die Periodizität der Bewegung liegt, beispielsweise bei der Atembewegung zwischen 0,1 und 1 Hz. Mithin können Bandpassfilter eingesetzt werden, wobei es zudem bevorzugt auch denkbar ist, die Signalenergie in dem Frequenzbereich der periodischen Bewegung mit der Signalenergie in anderen Frequenzbereichen zu vergleichen. Dies ist vorliegend besonders einfach möglich, da ohnehin im Frequenzraum gearbeitet wird.
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Nichtsdestotrotz sei angemerkt, dass es grundsätzlich im Rahmen der vorliegenden Erfindung, beispielsweise im Rahmen eines semi-unüberwachten Lernens, auch denkbar ist, ein zusätzliches, beispielsweise von einer weiteren Messvorrichtung und/oder Magnetresonanzeinrichtung aufgenommenes Vorgabesignal (z.B. ein bildbasiertes Navigatorsignal, beispielsweise aus einem eindimensionalen Projektionsbild), das die Bewegungskomponente beschreibt, heranzuziehen und die Kombination auszuwählen, die die maximale Korrelation mit dem Vorgabesignal aufweist. Mit anderen Worten kann dann, wenn ein weiteres, die Bewegungskomponente beschreibendes Vorgabesignal vorliegt, die Korrelation mit diesem als Teil eines Auswahlkriteriums betrachtet werden. Bevorzugt ist es jedoch, wenn bei Vorliegen eines weiteren, die Bewegungskomponente beschreibenden Vorgabesignals die der Bewegungskomponente zugeordneten Signalkomponenten aufgefunden werden, indem die Korrelation mit dem Vorgabesignal maximiert wird.
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In einer besonders vorteilhaften Weiterbildung der vorliegenden Erfindung kann vorgesehen sein, dass die die Signalkomponenten, die der Bewegungskomponente zugeordnet sind, beschreibende Bewegungsinformation für einen Kalibrierungszeitraum, insbesondere einer Länge von 8 bis 30 Sekunden bei der Atembewegung als Bewegungskomponente, bestimmt wird und auf später aufgenommene Pilottonsignale zur Extraktion der Bewegungskomponente angewendet wird, insbesondere zur Ermittlung einer Gewichtsmatrix des später aufgenommenen Pilottonsignals. Dabei enthält die Bewegungsinformation, wie bereits beschrieben, bevorzugt die gesamte Signalkomponentenmatrix, während sie zudem jene Signalkomponenten identifiziert, die zu der Bewegungskomponente, die gesucht ist, beitragen. So ist es beispielsweise bei Verwendung eines Magnituden-Leistungsspektrums denkbar, das aktuelle später aufgenommene Pilottonsignal ebenso in ein Magnituden-Leistungsspektrum zu konvertieren, wie oben bereits beschrieben. Die Gewichtsmatrix H kann dann als H = W' × V ermittelt werden, wo W' die Pseudoinverse der Signalkomponentenmatrix W ist. Mit anderen Worten kann die Gewichtsmatrix durch Multiplikation der aus dem später aufgenommene Pilottonsignal ermittelten Signalmatrix mit dem Pseudoinversen der Signalkomponentenmatrix ermittelt werden. Dies wiederum ermöglicht es, aus der Gewichtsmatrix H für das später aufgenommene Pilottonsignal eine eingeschränkte Gewichtsmatrix H° zu ermitteln, bei der alle Gewichte aller Signalkomponenten auf Null gesetzt werden, bis auf jene, die als zur Ziel-Bewegungskomponente beitragend identifiziert wurden. Dies ermöglicht es wiederum, ein extrahiertes Leistungsspektrum W × H° = V° zu ermitteln, wobei das tatsächliche Bewegungssignal der Bewegungskomponente durch inverse Fouriertransformation von V° ermittelt werden kann. An dieser Stelle kann, falls erforderlich, auch die vorher in dem Phasenvektor gespeicherte Phaseninformation wieder eingespeist werden. Dabei sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass selbstverständlich analog die Extraktion der Bewegungskomponente auf diese Art auch bei dem zur Ermittlung der Bewegungsinformation herangezogenen Pilottonsignal eingesetzt werden kann und üblicherweise auch wird.
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In diesem Kontext kann mit besonderem Vorteil auch eine weitere vorteilhafte Eigenschaft der NMF im Rahmen der vorliegenden Erfindung Einsatz finden, nämlich die Tatsache, dass bezüglich dieser Analysemethode bereits mehrere unterschiedliche Methoden und Algorithmen vorgeschlagen wurden, um äußerst schnell und effektiv die Bewegungsinformation zu aktualisieren, mithin eine neue relevante Basis und neue relevante Signalkomponenten anzulernen. Denn es wurde festgestellt, dass es gerade hinsichtlich periodischer Bewegungen, insbesondere der Atembewegung, in Patienten zu veränderlichen Bewegungsmustern, die in der Lernphase/Kalibrierungsphase nicht aufgetreten sind, kommen kann. In diesem Kontext schlägt eine besonders vorteilhafte Weiterbildung der vorliegenden Erfindung vor, dass bei Erfüllung eines eine nicht mehr länger vorliegende Eignung der aktuell verwendeten Basis anzeigenden Neulernkriteriums eine neue Ermittlung der Bewegungsinformation, insbesondere ausgehend von der bisherigen Bewegungsinformation, erfolgt.
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Dabei kann konkret vorgesehen sein, dass das Neulernkriterium überprüft, ob ein Abweichungswert, der die Abweichung des Produkts der Signalkomponentenmatrix, die als Teil der Bewegungsinformation gespeichert ist, mit der ermittelten Gewichtsmatrix des später aufgenommenen Pilottonsignals von der Signalmatrix des später aufgenommenen Pilottonsignals beschreibt, einen ersten Schwellwert überschreitet, und/oder ob für wenigstens ein Gewicht der ermittelten Gewichtsmatrix des später aufgenommenen Pilottonsignals ein zweiter Schwellwert überschritten ist. Mit anderen Worten kann bei der Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens ständig überwacht werden, ob die Faktorisierung W × H weiterhin das Pilottonsignal V repräsentieren kann. Ist dies nicht mehr der Fall, gilt also beispielsweise | | V - W × H | | > ε, wobei ε einen ersten Schwellwert darstellt, oder sind Gewichtsfaktoren in H oberhalb wenigstens eines definierten zweiten Schwellwerts, kann ein erneutes Anlernen der Bewegungsinformation ausgelöst werden, was mit bekannten Vorgehensweisen effizient möglich ist, ohne dass der komplette Datensatz in der Zeitdomäne neu verarbeitet werden muss. Eine beispielhafte Vorgehensweise ist in einem Artikel von Bin Cao et al., „Detect and Track Latent Factors with Online Nonnegative Matrix Factorization", IJCAI 2007, Seite 2689 - 2694, beschrieben.
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Dementsprechend kann auch im Rahmen der vorliegenden Erfindung vorgesehen sein, dass bei der neuen Ermittlung der Bewegungsinformation, insbesondere der Signalkomponentenmatrix, ein die bisherige Bewegungsinformation und das später aufgenommene Pilottonsignal verwendender Nachverfolgungsalgorithmus verwendet wird. Mit anderen Worten werden die bereits ermittelten Signalkomponenten sowie die neu eingehenden Pilottonsignale genutzt, um die Bewegungsinformation automatisch und gegebenenfalls imkrementell zu aktualisieren. Diese Vorgehensweise wird im genannten Artikel von Bin Cao et al. als „Online Nonnegative Matrix Factorization“ (ONMF) bezeichnet.
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Eine zweckmäßige Weiterbildung der vorliegenden Erfindung sieht ferner vor, dass bei Erfüllung eines insbesondere die Gewichtsmatrix und/oder die Ergebnisse des Neulernkriteriums auswertenden und/oder das Vorliegen einer unerwünschten Bewegung für die Bildgebung anzeigenden Warnkriteriums eine Warnung an einen Benutzer ausgegeben wird und/oder die Aufnahme von Magnetresonanzdaten abgebrochen wird und/oder während der unerwünschten Bewegung aufgenommene Magnetresonanzdaten verworfen werden. Das bedeutet also, wenn entweder, insbesondere durch andere Gewichte als die der Bewegungskomponente zugeordneten Gewichte angezeigt, ungewollte Bewegungen des Patienten vorliegen, kann dies ebenso im Rahmen der vorliegenden Erfindung erkannt werden und es können entsprechende Maßnahmen ergriffen werden, so dass beispielsweise Magnetresonanzdaten nochmals neu aufgenommen werden oder eine Bedienperson zumindest auf das Problem hingewiesen wird. Relevant kann eine Rückmeldung auch insbesondere dann sein, wenn eine Veränderung bezüglich des Pilottonsignals selbst stattfindet, die relevant sein kann, nachdem beispielsweise der Abstand zur Hochfrequenzspule bzw. der Abstand der Sendeeinheit zur Hochfrequenzspule durchaus einen Einfluss haben kann, der einen neuen Anlernvorgang triggert und auch der Bedienperson zur Kenntnis gebracht werden sollte. Ein anderes Ereignis, das Maßnahmen auslösen könnte, wäre beispielsweise ein Übergang von der Brustatmung zur Bauchatmung bei der Analyse der Atembewegung als Bewegungskomponente.
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Eine weitere, besonders bevorzugte Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung sieht vor, dass bei einer parallelen Aufnahme von Magnetresonanzdaten mit der Magnetresonanzeinrichtung entlang einer Aufnahmetrajektorie im k-Raum das Abtast-Zeitfenster für das Pilottonsignal mit der Aufnahmetrajektorie synchronisiert wird, insbesondere derart, dass in einzelnen Repetitionen aufgenommene Trajektorienabschnitte einem Abtast-Zeitfenster zugeordnet werden können, wobei bei Erfüllung eines das Vorliegen einer unerwünschten Bewegung anzeigenden Neuaufnahmekriteriums für einen Trajektorienabschnitt die Aufnahme für diesen Trajektorienabschnitt wiederholt wird. Auch das Neuaufnahmekriterium kann bevorzugt die Gewichtsmatrix und/oder die Ergebnisse des Neulernkriteriums auswerten. Mit anderen Worten sieht diese vorteilhafte Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung mithin vor, dass die Signalaufnahmetrajektorie mit dem Abtast-Zeitfenster (mithin dem Abtast-Intervall) synchronisiert wird, um eine Art Online-Feedback zu erzeugen, das eine Neuaufnahme von Magnetresonanzdaten in dem Abtast-Zeitfenster dann triggert, wenn ungewollte/unerwünschte Bewegung detektiert wird. Mit anderen Worten wird die Update-Rate bezüglich des Pilottonsignals derart gewählt, dass Magnetresonanzdaten innerhalb des entsprechenden Abtast-Zeitfensters verworfen/neu aufgenommen werden können, wenn bislang ungesehene bzw. nicht unterstützte Bewegungscharakteristiken vorliegen.
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Neben dem Verfahren betrifft die vorliegende Erfindung auch eine Magnetresonanzeinrichtung, aufweisend wenigstens eine Sendeeinheit zum Aussenden eines Anregungssignals, eine Hochfrequenzspulenanordnung zum Vermessen eines durch das Anregungssignal erzeugten Pilottonsignals und eine Steuereinrichtung, die zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet ist. Sämtliche Ausführungen bezüglich des erfindungsgemäßen Verfahrens lassen sich analog auf die erfindungsgemäße Magnetresonanzeinrichtung übertragen, mit welcher mithin ebenso die bereits genannten Vorteile erhalten werden können. Die Steuereinrichtung weist dabei insbesondere wenigstens einen Prozessor und wenigstens ein Speichermittel auf.
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Konkret kann die Steuereinrichtung Funktionseinheiten aufweisen, um verschiedene Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Beispielsweise kann konkret eine Lerneinheit zur Bestimmung der Bewegungsinformation vorgesehen sein, wobei zusätzlich eine Extraktionseinheit genutzt werden kann, um die Bewegungsinformation zur Extraktion eines die Bewegungskomponente beschreibende Bewegungssignals aus dem Pilottonsignal zu nutzen. Selbstverständlich sind auch weitere Funktionseinheiten gemäß der Ausgestaltungen der vorliegenden Erfindung, wie beschrieben, denkbar. Insbesondere weist die Steuereinrichtung bevorzugt auch eine Sequenzeinheit auf, um die Aufnahme von Magnetresonanzdaten entsprechend steuern zu können.
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Ein erfindungsgemäßes Computerprogramm ist beispielsweise direkt in ein Speichermittel einer Steuereinrichtung einer Magnetresonanzeinrichtung ladbar und weist Programmmittel auf, um die Schritte eines erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Steuereinrichtung der Magnetresonanzeinrichtung ausgeführt wird. Ein erfindungsgemäßer elektronisch lesbarer Datenträger umfasst darauf gespeicherte elektronisch lesbare Steuerinformationen, welche zumindest ein erfindungsgemäßes Computerprogramm umfassen und derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Steuereinrichtung einer Magnetresonanzeinrichtung ein erfindungsgemäßes Verfahren durchführen. Bei dem Datenträger handelt es sich bevorzugt um einen nicht transienten Datenträger, beispielsweise eine CD-ROM.
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Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnung. Dabei zeigen:
- 1 einen Ablaufplan eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens,
- 2 ein aufgenommenes Pilottonsignal in der Zeitdomäne,
- 3 die Zerlegung der Leistungsspektren des Signals der 1 in vier Komponenten,
- 4 die Anteile ausgewählter Signalkomponenten der Atembewegung in der Zeitdomäne,
- 5 eine erfindungsgemäße Magnetresonanzeinrichtung, und
- 6 den funktionalen Aufbau der Steuereinrichtung der Magnetresonanzeinrichtung gemäß 5.
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1 zeigt einen Ablaufplan eines erfindungsgemäßen Verfahrens, wie es zur Auswertung von Pilottonsignalen bei einer Magnetresonanzeinrichtung zur Bewegungsüberwachung eingesetzt wird. Dabei soll im vorliegenden Ausführungsbeispiel ein Bewegungssignal, das der Atembewegung als Bewegungskomponente zugeordnet ist, extrahiert werden, welches dann für weitere Zwecke eingesetzt werden kann, beispielsweise zum Triggern bestimmter Aufnahmeabschnitte von Magnetresonanzdaten, zur retrospektiven Bewegungskorrektur und dergleichen. Um das Pilottonsignal messen zu können, sendet eine Sendeeinheit ein Anregungssignal in einem ersten Frequenzband aus, welches von einer vorliegend auch zur Vermessung von Magnetresonanzsignalen genutzten Hochfrequenzspulenanordnung als Pilottonsignal wieder gemessen wird. Dabei werden mehrere Hochfrequenzspulen der Hochfrequenzspulenanordnung eingesetzt, über die verschiedene Empfangskanäle definiert werden, beispielsweise 10 bis 40 Empfangskanäle, wobei die durch das Anregungssignal erzeugten Empfangssignale in den einzelnen Empfangskanälen zusammengefasst als Pilottonsignal bezeichnet werden sollen.
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In einem Schritt S1 werden erste Pilottonsignale während eines Kalibrierungszeitraums, der mehrere Abtast-Zeitfenster umfassen kann, aufgenommen. Diese werden in einem Schritt S2 ausgewertet, um eine Bewegungsinformation zu ermitteln, wobei nichtnegative Matrixfaktorisierung verwendet wird. In einem Vorbereitungsschritt als Teilschritt des Schrittes S2 wird das im Schritt S1 für den Kalibrierungszeitraum, der beispielsweise eine Länge von 10 Sekunden für die Atembewegung aufweisen kann, aufgenommene Pilottonsignal in eine Zeitserie von Magnituden-Leistungsspektren konvertiert, wobei vorliegend für jedes Abtast-Zeitfenster als definierter Zeitabschnitt ein Magnituden-Leistungsspektrum ermittelt wird. Hierzu wird das Signal eines Abtastzeitfensters mittels einer diskreten Fouriertransformation in den Frequenzraum überführt und dann für jeden einzelnen Signalwert mit seinem Konjugiertkomplexen multipliziert, um ein Leistungsspektrum zu erhalten. Auf diese Weise wird das Pilottonsignal in die verschiedenen spektralen Frequenzkomponenten der unterschiedlichen Empfangskanäle konvertiert.
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Der darauffolgende Teilschritt des Schrittes S2 ist ein Lernschritt. Hierbei werden die Magnituden-Leistungsspektren zu einer Signalmatrix V, in diesem Fall einem langen Spaltenvektor, zusammengefasst. Dieser Signalvektor bzw. diese Signalmatrix V wird dann als Produkt einer Signalkomponentenmatrix W, die die Basisvektoren (Signalkomponenten) als Spalten enthält, mit einer Gewichtsmatrix H (vorliegend mithin auch einem Gewichtsvektor) aufgefasst. Die Matrix W und die Matrix H sind dabei nichtnegativ. Ferner wird eine Zielfunktion formuliert, die im vorliegenden Fall nicht nur fordert, dass das Produkt möglichst genau der Signalmatrix V entspricht, sondern auch, dass W und H spärlich besetzt sind. Über ein Optimierungsverfahren, wie grundsätzlich für die NMF bekannt, werden W und H ermittelt.
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Mittels Auswahlkriterien werden in einem dritten Teilschritt des Schrittes S2 die Signalkomponenten in der Matrix W identifiziert, die der Atembewegung zuzuordnen sind, mithin diese beschreiben. Dabei können beispielsweise Frequenzeigenschaften und Magnituden ausgewertet werden, insbesondere beispielsweise durch die Umsetzung von Bandpassfiltern oder die Berechnung von Verhältnissen von Signalenergien, wobei auch Rausch- und/oder Entropiebetrachtungen denkbar sind, wie dies grundsätzlich bekannt ist. Das Ergebnis des Schrittes S2 ist mithin eine Bewegungsinformation, die die komplette Basis aus Signalkomponenten, mithin die komplette Matrix W, genauso enthält wie eine Auswahlinformation, die beschreibt, welche Signalkomponenten der Bewegungskomponente, hier der Atembewegung, zugeordnet sind.
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Damit ist es in einem Schritt S3 möglich, ein Bewegungssignal, das lediglich oder zumindest deutlich die Atembewegung beschreibt, aus dem Pilottonsignal herzuleiten. Hierzu muss im Schritt S3 lediglich die Gewichtsmatrix H, die im Schritt S2 ermittelt wurde, entsprechend reduziert werden, indem alle Signalkomponenten zugeordneten Gewichte, die sich nicht auf die Atembewegung beziehen, auf Null gesetzt werden, so dass ein extrahiertes Leistungsspektrum ermittelt werden kann, aus welchem das Bewegungssignal durch inverse Fouriertransformation abgeleitet werden kann. Dabei wird bevorzugt zur Fouriertransformation eine schnelle Fouriertransnformation (FFT) durchgeführt.
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Die Schritte S1 bis S3 stellen somit einen Kalibrierungsprozess dar, der beispielsweise für jeden Untersuchungsvorgang eines bestimmten Patienten neu vorgenommen werden kann. Dieser Kalibrierungsvorgang, insbesondere der Schritt S2, kann im Übrigen auch durch ein Vorgabesignal, das beispielsweise aus einem Magnetresonanz-Navigator und/oder einem Atemgurt abgeleitet sein kann, unterstützt werden, was jedoch weniger bevorzugt ist.
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In den folgenden Schritten findet nun eine Überwachung und gegebenenfalls Nachführung der Bewegungsinformation statt. Dies kann sich beispielsweise an dem in dem oben genannten Artikel von Bin Cao et al. beschriebenen Vorgehen orientieren. Eine konkrete Ausgestaltung wird im Folgenden erläutert.
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In einem Schritt S4 werden während eines Abtast-Zeitfensters weitere Empfangssignale der Empfangskanäle, mithin ein weiteres Pilottonsignal, aufgenommen. Dabei sind die Abtast-Zeitfenster im Übrigen bevorzugt mit einer verwendeten k-Raumtrajektorie zur Aufnahme von Magnetresonanzdaten synchronisiert, so dass Pilottonsignale bestimmten Trajektorienabschnitten, beispielsweise k-Raumzeilen, zugeordnet werden können, was im Folgenden genutzt werden wird.
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In einem Schritt S5 wird wieder das auf die Atembewegung bezogene Bewegungssignal unter Nutzung der Bewegungsinformation extrahiert. Hierzu wird für das aktuelle Pilottonsignal wiederum das Magnituden-Leistungsspektrum, wie oben beschrieben, mithin ein Vektor bzw. eine Signalmatrix V, gebildet. Dies ermöglicht es, die Gewichtsmatrix H als H = W' × V zu ermitteln, worin W' die Pseudoinverse von W ist. Wie im Schritt S3 kann nun aus der ermittelten Gewichtsmatrix H eine beschränkte Gewichtsmatrix H° erstellt werden, indem alle nicht der Atembewegung zugeordneten Signalkomponenten (bzw. deren Gewichte) auf Null gesetzt werden. Es entsteht wiederum ein extrahiertes Leistungsspektrum V° = W × H°. Durch inverse Fouriertransformation von V° entsteht das die Atembewegung beschreibende Bewegungssignal.
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Dabei sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass es bei mehreren relevanten Signalkomponenten für eine Bewegungskomponente der Gesamtbewegung auch denkbar ist, mehrere Bewegungssignale, insbesondere für jede Signalkomponente eines, heranzuziehen, insbesondere, wenn diese ein ähnliches Verhalten aufweisen und mithin zur gegenseitigen Plausibilisierung und/oder zur Steigerung der Robustheit eingesetzt werden können.
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In einem Schritt S6 wird sodann überprüft, ob ein Neulernkriterium erfüllt ist, das bedeutet vorliegend, ob das Produkt der soeben ermittelten Gewichtsmatrix H mit der Signalkomponentenmatrix W gemäß Bewegungsinformation um mehr als einen ersten Schwellwert von der Signalmatrix S des aktuellen Pilottonsignals abweicht, oder ob wenigstens eines der Gewichte der Gewichtsmatrix H einen zweiten Schwellwert überschreitet. Ist dies der Fall, erfolgt in einem Schritt S7 ein neuer Anlernvorgang, der jedoch nicht eine komplette Neuverarbeitung aller Pilottonsignale benötigt, sondern, wie beispielhaft durch Bin Cao et al. beschrieben, im Sinne einer schrittweisen Anpassung die Bewegungsinformation sozusagen nachführt. Hierzu werden die bisherige Bewegungsinformation und das aktuelle Pilottonsignal verwendet. Mit der so aktualisierten Bewegungsinformation wird in Schritt S5 dann auch ein korrigiertes Bewegungssignal ermittelt.
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In einem Schritt S8 wird überprüft, ob ein Neuaufnahmekriterium für den aktuellen Trajektorienabschnitt erfüllt ist. Aufgrund der bereits beschriebenen Synchronisierung kann nämlich durch Auswertung der Ergebnisse des Neulernkriteriums sowie durch Auswertung der Gewichtsmatrix H beurteilt werden, ob eine unerwünschte Bewegung bzw. unerwünschte Bewegungscharakteristik vorliegt, so dass dann die Magnetresonanzdaten dieses Trajektorienabschnitts verworfen werden können und in einem Schritt S9 eine erneute Aufnahme dieses Trajektorienabschnitts getriggert werden kann. Auch ein reines Verwerfen von Magnetresonanzdaten dieses Trajektorienabschnitts ist denkbar. Dann wird in jedem Fall mit dem Schritt S4 fortgefahren.
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Es sei noch darauf hingewiesen, dass es auch möglich ist, ein Warnkriterium zu verwenden, um andere Maßnahmen durchzuführen, beispielsweise eine Warnung an einen Benutzer auszugeben, die Aufnahme von Magnetresonanzdaten abzubrechen oder dergleichen.
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Mit dem Ende des Untersuchungsvorgangs des Patienten kann dann auch das Verfahren enden.
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Die 2 bis 4 zeigen zur Erläuterung beispielhafte Zwischenergebnisse des Verfahrens. 2 zeigt reine Pilottonsignale, wie sie in dem Beispiel der 2 bis 4 genutzt werden. Die Pilottonsignale umfassen dabei zum Ende hin, ab etwa Sample 6500, eine Atemanhaltephase nach einer Phase freien Atmens. Die Phase des freien Atmens wurde dabei als Kalibrierungszeitraum verwendet. Die entstehende Lösung, mithin die Bewegungsinformation, wurde auf den gesamten Datensatz, wie er in 2 dargestellt ist, angewendet.
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3 zeigt die Repräsentation der Pilottonsignale in 2 als Magnituden-Leistungsspektren nach der Faktorisierung in vier Signalkomponenten. Die Signalkomponenten sind aufgrund ihres Frequenzinhalts deutlich getrennt. 4 zeigt Bewegungssignale für die vier einzelnen Komponenten, angewandt auf den gesamten Datensatz der 2. Der Kalibrierungszeitraum 1 ist durch einen Kasten markiert. Ersichtlich zeigt keine Signalkomponente das reine Atemsignal während der Phase freien Atmens, nachdem verbleibende Atemkomponenten auch in weiteren Bewegungssignalen sichtbar sind, aber die Trennung ist hinreichend für eine weitere Verarbeitung.
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5 zeigt eine Prinzipskizze einer erfindungsgemäßen Magnetresonanzeinrichtung 2. Diese weist, wie grundsätzlich bekannt, eine Hauptmagneteinheit 3 auf, die den Grundfeldmagneten enthält und eine Patientenaufnahme 4 definiert, in die ein Patient mittels einer Patientenliege 5 eingefahren werden kann. Neben einer hier nicht näher dargestellten Gradientenspulenanordnung umfasst die Magnetresonanzeinrichtung 2 vorliegend eine Hochfrequenzspulenanordnung 6, die anhand zweier Hochfrequenzspulen 7 hier nur schematisch dargestellt ist. Zudem umfasst die Magnetresonanzeinrichtung 2 eine Sendeeinheit 8 zum Aussenden eines Anregungssignals, welches als Pilottonsignal von der Hochfrequenzspulenanordnung 6 wieder aufgenommen werden kann, um eine Bewegung eines auf der Patientenliege 5 angeordneten Patienten zu vermessen. Der Betrieb der Magnetresonanzeinrichtung 2 wird durch eine Steuereinrichtung 9 gesteuert, die zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet ist.
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6 zeigt den funktionalen Aufbau der Steuereinrichtung 9 genauer. Zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens weist die Steuereinrichtung 9 zunächst eine Schnittstelle 10 zur Entgegennahme von gemessenen Pilottonsignalen auf (Schritt S1 und S4). Eine Lerneinheit 11 ist zur Durchführung des Schrittes S2 vorgesehen, mithin zum Ermitteln der Bewegungsinformation. In einer Extraktionseinheit 12 können Bewegungssignale aufgrund der Bewegungsinformation aus dem Pilottonsignal extrahiert werden, vgl. Schritte S3 und S5.
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Die Steuereinrichtung 9 umfasst ferner auch zwei Überwachungseinheiten 13, 14, wobei die Überwachungseinheit 13 die Gültigkeit der Bewegungsinformation überwacht und gegebenenfalls diese nachführt, Schritte S6 und S7. Die Überwachungseinheit 14 überwacht auf unerwünschte Bewegungscharakteristiken, so dass ein Triggern einer Neuaufnahme eines Trajektorienabschnitts der k-Raumtrajektorie angestoßen werden kann, Schritte S8 und S9. In einem Speichermittel 15 können beispielsweise die aktuelle Bewegungsinformation sowie andere Daten vorgehalten werden.
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Vorliegend umfasst die Steuereinrichtung 9 auch eine Sequenzeinheit 16 zur Steuerung der Aufnahme der Magnetresonanzdaten sowie eine Auswerteeinheit 17 zur Rekonstruktion von Magnetresonanzbilddatensätzen oder sonstigen Aufnahmeergebnissen aus aufgenommenen Magnetresonanzdaten. Beide Einheiten 16, 17 können das die Atembewegung beschreibende, extrahierte Bewegungssignal nutzen, beispielsweise zur Triggerung, zur Auswahl von Magnetresonanzdaten, zur retrospektiven Bewegungskorrektur und dergleichen.
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Obwohl die Erfindung im Detail durch das bevorzugte Ausführungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102015224162 A1 [0003, 0005]
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- Bin Cao et al., „Detect and Track Latent Factors with Online Nonnegative Matrix Factorization“, IJCAI 2007, Seite 2689 - 2694 [0023]
