DE19616390C2

DE19616390C2 - Verfahren zur Identifikation von Spikes in MR-Signalen

Info

Publication number: DE19616390C2
Application number: DE19616390A
Authority: DE
Inventors: Franz Schmitt; James W Goldfarb
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 1996-04-24
Filing date: 1996-04-24
Publication date: 2002-05-29
Anticipated expiration: 2016-04-25
Also published as: JPH1033502A; DE19616390A1; US5939884A

Description

Gelegentlich auftretende Spike-Signale stören in der Kern spintomographie häufig die Meßwerte. Spikes können z. B. durch elektrostatische Entladungen oder Netzstörungen entste hen. Zwei oder mehr Spikes können ein Bild bereits diagno stisch wertlos machen, so daß die gesamte Messung wiederholt werden muß. Es wurde daher eine Reihe von Verfahren entwic kelt, solche unvermeidlichen Spikes aus den Meßsignalen aus zublenden. Dabei besteht zunächst das Problem, Spikes als solche zu identifizieren. Der naheliegendste Weg besteht dar in, Signale, deren Amplitude das MR-Signal übersteigt, als Spikes zu bewerten. Damit können jedoch nicht alle Spikes er faßt werden, da deren Amplitude auch im Bereich der Werte für das MR-Signal liegen kann. Nach dem Prozeß der Identifizie rung muß deren Position erfaßt werden und die gestörten Ab tastwerte müssen ersetzt werden.

Es wurden bereits mehrere Methoden vorgeschlagen, um die obengenannten Probleme zu lösen. In den Literaturstellen M. J. Sanz und E. M. Haacke, Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2P, 789, 1992, und Y. Kao und J. R. MacFall, Pro ceedings of the SMR, 760, 1995, wurde vorgeschlagen, Infor mation aus einem Bereich homogenen Materials zu verwenden. In der Literaturstelle C. R. Crawford et al., Proceedings SMR, 939, 1995, wurde die Verwendung eines Hochpaßfilters vorge schlagen, um ungewollte Signale zu identifizieren. Dieses Verfahren wurde auf dem Gebiet der Chromatographie auch vor geschlagen von S. A. Berkowitz, Analytical Chemistry, 58, 2571-2576, 1986.

Bei keinem dieser Verfahren ist jedoch das Problem befriedi gend gelöst, Spike-Signale von Rauschsignalen ausreichend zu verlässig zu separieren.

Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein Verfahren anzugeben, das eine zuverlässige Identifizierung von Spikes ermöglicht. Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch folgende Schritte gelöst:

a) Messung eines MR-Signals
b) Hochpaßfilterung des MR-Signals, wobei die Grenzfrequenz des Hochpaßfilters so gewählt ist, daß ein MR-Signal ohne Spikes weggefiltert wird,
c) statistische Bewertung, ob das hochpaßgefilterte MR- Signal von einem Rauschsignal unterscheidbare Spikes auf weist.

Durch die Hochpaßfilterung sind auch solche Spikes vom MR-Si gnal separierbar, die sich durch die Amplitude nicht unter scheiden. Durch die anschließende statistische Bewertung des hochpaßgefilterten MR-Signals können Spikes mit guter Zuver lässigkeit vom Rauschsignal separiert werden.

Vorteilhafte Ausgestaltungen des Verfahrens sind in den Un teransprüchen angegeben.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbei spiels nach den Fig. 1 bis 4 näher erläutert. Dabei zei gen:

Fig. 1 ein Flußdiagramm für einen Empfangskanal mit analo gem Demodulator und Tiefpaßfilter,

Fig. 2 ein Flußdiagramm für einen Empfangskanal mit digita lem Demodulator,

Fig. 3 ein Schema zur softwaremäßigen Hochpaßfilterung,

Fig. 4 ein Flußdiagramm für Filterung, statistische Bewer tung und Ersatz von gestörten Abtastwerten.

Gemäß dem Flußdiagramm nach Fig. 1 werden die empfangenen Ab tastwerte zunächst in herkömmlicher Weise in einem analogen Demodulator demoduliert und über einen Tiefpaßfilter einem Analog/Digitalwandler zugeführt. Mit dem Tiefpaßfilter sollen Überfaltungseffekte vermieden werden. Mit dem Analog/Digital wandler wird das Kernresonanzsignal in einem festen Zeitra ster abgetastet und die gewonnenen Abtastwerte für jedes Kernresonanzsignal in eine Zeile einer Rohdatenmatrix RD ein getragen. In der Kernspintomographie hat sich allgemein das sogenannte Spin-Warp-Verfahren durchgesetzt, bei dem jedes Kernresonanzsignal in einer ersten Richtung phasencodiert und in einer zweiten Richtung frequenzcodiert ist. Jedes Kernre sonanzsignal wird N-mal abgetastet und es werden M Signale mit unterschiedlicher Phasencodierung gewonnen, so daß man eine Rohdatenmatrix mit M Zeilen mit jeweils N Abtastwerten erhält. Das Verfahren läßt sich durch einen zweiten Phasenco diergradienten auf drei Dimensionen erweitern.

Auf die Rohdatenmatrix wird nun ein Spike-Filter angewandt, dessen Funktion nachfolgend noch näher erläutert wird. Wenn man mit Hilfe des Spike-Filters feststellt, daß ein bestimm ter Abtastwert durch einen Spike gestört ist, wird dieser Ab tastwert aus der Rohdatenmatrix entfernt. Im einfachsten Fall kann man den gestörten Abtastwert auf 0 setzen, bessere Er gebnisse erhält man jedoch, wenn man ihn durch eine Interpo lation aus Nachbarwerten ersetzt.

Nach dieser Korrektur erhält man eine modifizierte Rohdaten matrix RD'. Durch die übliche Anwendung einer zweidimensiona len Fourier-Transformation (oder im dreidimensionalen Fall auch einer dreidimensionalen Fourier-Transformation) erhält man das gewünschte Bild, bei dem die Störungen durch Spikes eliminiert sind.

Es existieren auch Anlagen mit einem voll digitalen Empfangs band, bei denen also nach dem Empfang der Kernresonanzsignale sogleich eine Analog/Digitalwandlung durchgeführt wird. Ein Flußdiagramm für einen derartigen Empfangskanal ist schema tisch in Fig. 2 dargestellt. Hier kann das Spike-Filter und die Interpolation direkt nach der Analog/Digitalwandlung angewandt werden. Anschließend wird durch einen digitalen Demo dulator eine Demodulation der korrigierten Kernresonanzsi gnale durchgeführt und die gewonnenen Werte werden in eine Rohdatenmatrix abgespeichert, aus der in herkömmlicher Weise durch zweidimensionale Fourier-Transformation ein Bild gewon nen wird.

Das Verfahren zur Identifizierung von Spikes wird nachfolgend anhand von Fig. 3 dargestellt. Fig. 3a zeigt ein Kernreso nanzsignal S, das durch ein Spike-Signal SP gestört ist. In diesem Beispiel wird deutlich, daß das Spike-Signal SP nicht einfach aufgrund der Amplitude vom Kernresonanzsignal S sepa rierbar ist. Kennzeichnend für das Spike-Signal ist aller dings, daß es definitionsgemäß im Zeitbereich sehr schmal, nämlich deutlich schmäler als das Kernresonanzsignal S ist. Wenn man nun eine inverse Fourier-Transformation durchführt, so wird das aus dem Spike-Signal SP herrührende Signal im Frequenzbereich eine wesentlich größere Bandbreite aufweisen als das Kernresonanzsignal S, dessen Bandbreite in Fig. 3b mit P angegeben ist. Diese Tatsache ermöglicht es, durch eine Hochpaßfilterung (in Fig. 3 mit HPF angegeben) den Anteil des Kernresonanzsignals im Frequenzbereich zu eliminieren, so daß man zu einem Signal S" nach Fig. 3c gelangt, das nur noch vom Spike-Signal herrührt. Diese Hochpaßfilterung besteht darin, daß man die Werte des Signals S' in einem der Band breite P des Kernresonanzsignals S entsprechenden Bereich auf Null setzt. Damit ist der vom Kernresonanzsignal S herrühren de Anteil am Signal S' eliminiert.

Das ursprüngliche Spike-Signal läßt sich in der ursprüngli chen Zeitposition wieder rekonstruieren, indem man eine Fou rier-Transformation (FFT) des Signals S" durchführt und so mit zum Signal SP' nach Fig. 3d gelangt.

Durch den Vorgang der Hochpaßfilterung wird allerdings das so gewonnene Signal SP' gegenüber dem ursprünglichen Spike-Si gnal SP verschmiert. Anders ausgedrückt rührt dies von der Point Spread Function der Hochpaßfilterung her. Um die Point Spread Function möglichst schmal zu halten, sollte das Hoch paßfilter das Meßsignal exakt mit der Bandbreite des Kernre sonanzsignals abschneiden.

Ein weiteres Problem besteht darin, daß das erhaltene Signal auch einen Rauschanteil aufweist. Das aus dem Spike-Signal herrührende Signal SP' muß also vom Rauschsignal differen ziert werden. Im einfachsten Fall könnte man daran denken, dies mit einem festen Schwellwert zu tun. Damit wäre aller dings nur eine unvollkommene Identifikation von Spike-Signa len erreichbar, da dieses einfache Verfahren z. B. nicht be rücksichtigen würde, ob das Signal insgesamt mehr oder weni ger verrauscht ist. Wenn man beispielsweise den Schwellwert niedrig ansetzt, könnten verrauschte, aber durchaus noch im Bereich des Brauchbaren liegende Signale völlig verworfen werden, da man dann das Rauschen als Spikes identifizieren würde. Setzt man andererseits den Schwellwert zu hoch an, so könnten Spikes nicht mehr erkannt werden. Zuverlässiger ist das hier angewandte statistische Verfahren.

Ein gut geeignetes statistisches Verfahren zur Ermittlung von Spikes ist z. B. das z-score- oder ein modifiziertes z-score- Verfahren. Der z-score z_i ist definiert durch:

Dabei ist z_i der i-te z-score-Wert, x_i ist der i-te Abtast wert, x ist der Mittelwert der Abtastwerte und σ ist die Standardabweichung. Durch eine Schwelle für den z-score-Wert z_i wird nun ermittelt, ob die zugeordneten Abtastwerte x_i als Spikes oder als Rauschen bewertet werden. Als zweckmäßig hat sich z. B. ein Schwellwert |z_i| < 3 erwiesen.

Beim modifizierten z-score-Verfahren wird ein Wert M_i defi niert als:

Dabei ist M_i der i-te modifizierte z-score-Wert, x_i der i-te Abtastwert und median {|x_i - x|} der median-Wert des Betrags der Abweichung der Differenz des i-ten Abtastwertes und des Mittelwerts aller Abtastwerte.

Beim modifizierten z-score-Verfahren würden Abtastwerte als Spikes bewertet, wenn z. B. |M_i| < 3,5.

Im Gegensatz zu einer Bewertung nach der Amplitude haben die se statistischen Bewertungen den Vorteil, daß sie unabhängig von der Amplitude der Abtastwerte arbeiten. Der Schwellwert für den z-score-Wert kann unabhängig von den jeweiligen Meß verhältnissen gewählt werden.

Die statistische Sicherheit wird abhängig von der Standardab weichung, d. h. der Rauschpegel wird mit in Betracht gezogen.

Wenn sich im Betrieb herausstellt, daß Signale irrtümlich als Spikes identifiziert werden, kann der Schwellwert für den z- score-Wert erhöht werden. Dies kann auch in einem iterativen Verfahren erfolgen. Man startet also z. B. in einem niedrigen Schwellwert für den z-score-Wert und erhöht diesen Schwell wert, wenn sich herausstellt, daß Spikes fälschlicherweise identifiziert werden. Damit wird die Wahrscheinlichkeit der Fehlinterpretation aufgrund der Point Spread Function des Hochpaßfilters oder schlechter Rauschverhältnisse reduziert.

Ein besonderer Vorteil des Verfahrens besteht darin, daß die einzigen Parameter, nämlich die Grenzfrequenz des Hochpaßfil ters (die gleich der Bandbreite des MR-Signals gewählt wird) und der Schwellwert für das z-score-Verfahren datenunabhängig sind.

Wenn nun nach diesem Verfahren ein Abtastwert als Spike iden tifiziert wurde, so wird er in der Rohdatenmatrix ersetzt. Als Ersatzwert kann im einfachsten Fall der Wert 0 gewählt werden. Bereits mit dieser einfachen Maßnahme sind die Spike- verursachten Artefakte im Bild weitgehend beseitigt. Noch bessere Ergebnisse erhält man allerdings, wenn man den Ab tastwert durch einen aus den Nachbarwerten interpolierten Wert ersetzt. Dies können Nachbarwerte in einer Zeile der Rohdatenmatrix, aber auch Nachbarwerte in Spaltenrichtung der Rohdatenmatrix sein.

Aus der so korrigierten Rohdatenmatrix wird nun in herkömmli cher Weise durch zweidimensionale Fourier-Transformation ein Bild berechnet.

Der Kernpunkt des dargestellten Verfahrens, nämlich die Hoch paßfilterung, ließe sich im Prinzip auch hardwaremäßig durch führen. Bevorzugt wird jedoch die Softwarelösung, da hierfür keinerlei Hardwaremodifikationen an der Anlage erforderlich sind. Die Softwarelösung ist mit geringem Aufwand verbunden, da z. B. die zur Hochpaßfilterung erforderliche inverse Fou rier-Transformation in Zeilenrichtung ohnehin auch für die Bildgebung durchgeführt wird. Das Verfahren kann als eindi mensionales Fourier-Transformationsverfahren durchgeführt werden, was die Rechenzeit verringert.

Mit dem beschriebenen Verfahren gelingt es somit, Spikes mit geringem Aufwand und großer Zuverlässigkeit zu identifizieren und durch nachfolgende Korrektur der Rohdatenmatrix Spike- verursachte Artefakte weitgehend zu vermeiden.

Claims

1. Verfahren zur Identifikation von Spikes in MR-Signalen, gekennzeichnet durch folgende Schritte:

a) Messung eines MR-Signals (S),
b) Hochpaßfilterung des MR-Signals (S), wobei die Grenzfre quenz des Hochpaßfilters so gewählt ist, daß ein MR- Signal (S) ohne Spikes weggefiltert wird,
c) statistische Bewertung, ob das hochpaßgefilterte MR- Signal von einem Rauschsignal unterscheidbar Spikes (SP) aufweist.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch ge kennzeichnet, daß die Zeitposition von even tuellen Spikes (SP) im MR-Signal erfaßt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch ge kennzeichnet, daß das MR-Signal (S) für Zeit positionen, an denen ein Spike (SP) erkannt wurde, ersetzt wird.

4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch ge kennzeichnet, daß das MR-Signal (S) für Zeit positionen, an denen ein Spike (SP) erkannt wurde, durch ei nen interpolierten Wert aus den zeitlich benachbarten Werten ersetzt wird.

5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die MR-Signale (S) in ei nem mindestens zweidimensionalen k-Raum erfaßt werden, wobei der interpolierte Wert durch Interpolation von Nachbarwerten im k-Raum gewonnen wird.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Hochpaßfilterung nach folgenden Schritten erfolgt:

a) inverse Fourier-Transformation des MR-Signals (S) zur Ge winnung eines Signals S',
b) Eliminierung der Werte des Signals S' in einem dem MR- Signal (S) zuzuordnenden Frequenzband (P) zur Gewinnung eines Signals (S"),
c) Fourier-Transformation des Signals (S") zur Gewinnung ei nes Spike-Signals (SP').

7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch ge kennzeichnet, daß in Schritt b) die dem MR- Signal (S) zuzuordnenden Werte des Signals (S') auf Null ge setzt werden.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, da durch gekennzeichnet, daß die Hoch paßfilterung nach analoger Demodulation, Tiefpaßfilterung und Analog/Digitalwandlung des MR-Signals durchgeführt wird.

9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei eine Analog/Digitalwandlung unmittelbar nach dem Empfang des MR- Signals durchgeführt wird und daß die Hochpaßfilterung vor einer Demodulation durchgeführt wird.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei aus dem MR-Signal Abtastwerte gewonnen werden, dadurch gekennzeichnet, daß die statistische Bewer tung nach einem Verfahren erfolgt, bei dem der i-te Ab tastwert x_i dann als Spike identifiziert wird, wenn der zuge ordnete Wert z_i einen Schwellwert überschreitet, wobei gilt:
wobei x_i der i-te Abtastwert x, x der Mittelwert aller Ab tastwerte x und σ die Standardabweichung aller Abtastwerte x ist.

11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei die statistische Bewertung nach einem Verfahren erfolgt, bei dem der i-te Abtastwert x dann als Spike identifiziert wird, wenn der zugeordnete Wert M_i einen Schwellwert überschreitet, wo bei
wobei x_i der i-te Abtastwert und x der Mittelwert aller Ab tastwerte x ist.