DE4142726C2 - Verfahren zur Beobachtung von zeitlichen Veränderungen der Signalintensitäten eines Kernspintomographie-Bildes - Google Patents

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Gewinnung einer zeit­ lichen Abfolge von Kernspinresonanz(NMR)-Tomogrammen einer bestimmten Schnittebene in einem Meßvolumen bzw. aus einem bestimmten Meßvolumen für die Beobachtung der zeitlichen Veränderung der Signalintensitäten aus der Schnittebene bzw. dem Meßvolumen, bei dem k Datensätze f^′k=f₁ ^′k...f_n ^′k für NMR- Tomogramme mit einer durch den Parameter n charakterisierten geringen räumlichen Auflösung in einer zeitlichen Abfolge mit einer Wartezeit t_w zwischen der Aufnahme eines jeden Datensatzes f^′k aufgenommen werden.

Ein solches Verfahren ist beispielsweise aus dem Artikel von I. Pykett und R. Rzedzian in Magn. Reson. Med. 5, 563 (1987) be­ kannt.

Die Beobachtung der zeitlichen Veränderung eines Kernspin(NMR)- Bildes ist für eine zunehmende Zahl von klinischen Anwendungen von Wichtigkeit. So ist etwa der Zeitverlauf der Kontrastmittel­ aufnahme von Wichtigkeit für die Tumordiagnostik sowie für Perfusionsstudien, EKG-abhängige Signalveränderungen werden zur Charakterisierung von mit dem Herzzyklus veränderlichen Vor­ gängen eingesetzt.

Ein Problem bei der Beobachtung solcher Zeitverläufe stellt die intrinsisch schlechte Zeitauflösung von bildgebenden Kern­ spintomographie-Verfahren dar. Dieses Problem wird derzeit durch den Einsatz extrem schneller Meßsequenzen wenigstens teilweise umgangen, wobei die hierbei eingesetzten Verfahren wie echo planar imaging (beschrieben bei P. Mansfield in J. Phys. C, 10, L55 (1977)) und sehr schnellen Gradientenechosequenzen (beschrieben bei A. Haase, Magn. Res. Med 10, 135 (1989)) nur unter Ver­ wendung spezieller schneller und starker Magnetfeldgradienten hinreichend schnell sind. Bildaufnahmezeiten unter 300 ms lassen sich so auf Routinegeräten nicht erzielen. Zudem bieten die verwendeten intrinsisch schnellen Aufnahmesequenzen häufig nicht den für die beabsichtigte Anwendung relevanten Bildkon­ trast.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, ein Verfahren der eingangs genannten Art so zu modifizieren, daß die Infor­ mation über den zeitlichen Verlauf der NMR-Signalintensitäten auch mit Hilfe eines Routinesystems in sehr kurzer Zeit mit guter räumlicher Auflösung gewonnen werden kann.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, daß zeitlich vor den k Datensätzen f^′k ein Datensatz f=f₁...f_m für ein NMR- Tomogramm derselben Schnittebene mit einer durch den Parameter m charakterisierten hohen räumlichen Auflösung (also m«n) aufgenommen wird, und daß mit Hilfe dieses zuerst aufgenommenen Datensatzes f mittels an sich bekannter mathematischer Algorithmen aus den nachfolgend aufgenommenen k Datensätzen f^′k k neue Datensätze f^′′k für NMR-Tomogramme der Schnittebene mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung rekonstruiert werden. Die zunächst geringe räumliche Auflösung der Kernspin-Tomogramme aus den schnell hintereinander aufgenommenen k Datensätzen wird dadurch erheblich verbessert, daß die Informationen über die unbeweglichen Strukturen der betrachteten Schnittebene durch eine vorgeschaltete Schnittbildaufnahme mit hoher räumlicher Auflösung bekannt und in die nachfolgend aufgenommenen k Schnittbilder nachträglich eingearbeitet worden sind. Da die k Datensätze ursprünglich mit geringer räumlicher Auflösung aufgenommen werden, kann gleichzeitig eine hohe zeitliche Auflösung erzielt werden.

In manchen Anwendungen kann es nötig sein, nicht nur Schnitt­ bilder, sondern quasi-simultan ein ganzes Meßvolumen im Hinblick auf transiente Vorgänge (z. B. Diffusion, Strömungen, Bewegungs­ abläufe etc.) zeitaufgelöst zu beobachten, wobei durch die moderne Computertechnik eine Speicherung und nachträgliche Zerlegung der das Volumen charakterisierenden Datensätze in Schnittbilddarstellungen möglich ist. In diesem Fall wird gemäß dem oben entwickelten Erfindungsgedanken ein Verfahren zur Gewinnung einer zeitlichen Abfolge von Kernspinresonanz(NMR)- Aufnahmen aus einem bestimmten Meßvolumen, bei dem k Datensätze f^′k für NMR-Aufnahmen mit jeweils geringer räumlicher Auflösung aufgenommen werden, dadurch modifiziert, daß zeitlich vor den k Datensätzen f^′k ein Datensatz f=f₁...f_m für eine NMR-Aufnahme desselben Meßvolumens mit einer durch den Parameter m charakte­ risierten hohen räumlichen Auflösung (also m«n) aufgenommen wird, und daß mit Hilfe dieses zuerst aufgenommenen Datensatzes f mittels an sich bekannter mathematischer Algorithmen aus den nachfolgend aufgenommenen k Datensätzen f^′k neue Datensätze f^′′k für NMR-Aufnahmen des Meßvolumens mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung rekonstruiert werden. Die Aufnahme von NMR-Signalen aus einem ganzen Volumenbereich ist natürlich wesentlich langsamer als die zuerst genannten reinen Schichtaufnahmen einer bestimmten Schnittebene. Daher wird man das letztgenannte Verfahren nur dann anwenden, wenn die dynamische Entwicklung überall im betrachteten Meßvolumen simultan beobachtet werden soll, wenn es also nicht ausreicht, nacheinander "dynamische" Schnittbilder verschiedener Schnittebenen nach dem erstgenannten Verfahren aufzunehmen.

Bei einer besonders einfachen, bevorzugten Ausführungsform erfolgt die Rekonstruktion der k neuen Datensätze f^′′k durch direkte Ergänzung des zuerst aufgenommenen Datensatzes f=f₁...f_n, f_n+1...f_m um jeweils den Differenzdatensatz Δf^k=f₁ ^′k-f₁...f_n ^′k-f_n,0,0,0... zu k hochaufgelösten Datensätzen f^′′k=f₁ ^′k...f_n ^′k, f_n+1...f_m erfolgt. Durch Fourier-Transfor­ mation können daraus entsprechende Schnittbilder gewonnen werden. Die Methode der direkten Ergänzung ist an sich z. B. aus Proceedings Xth Annual Meeting SMSM, San Francisco, 1991, S. 218 bekannt.

Mit etwas größerem Rechenaufwand läßt sich das erfindungsgemäße Verfahren dadurch verfeinern, daß die Rekonstruktionen der k neuen Datensätze f^′′k durch Anwendung des "Time-domain fitting", (z. B. bekannt aus H. Barkhuÿsen, r. de Beer, W. M. M. J. Bov´e, D. van Ormondt: Retrieval of frequencies, amplitudes, damping factors and phases form time-domain signals using linear least squares procedure, J. Magn. Reson. 61, S. 465-481, 1985) des "Frequency-domain fitting" (z. B. bekannt aus W. Dietrich, R. Gerhards: A simple method for the fitting of baselines and resonance peaks in NMR-spectroscopy, J. Magn. Reson. 44, S. 229-237, 1981) oder von anderen, an sich bekannten Rekonstruktionsalgorithmen wie z. B. Maximum-Entropie Methoden (z. B. bekannt aus E. D. Laue, J. Skilling, J. Staunton et al.: Maximum entropy method in nuclear magnetic resonance spectroscopy, J. Magn. Reson. 62, S. 437-452, 1985) oder "linear prediction" (z. B. bekannt aus Numerical Recipes in C, William H. Press et al., Cambridge University Press, Cambridge, 1988, S. 461 ff [ISBN 0-521-35 465-X]) erfolgt.

Bei einer bevorzugten Ausführungsform werden als Aufnahme­ sequenzen Gradientenecho-Sequenzen verwendet. Das erfindungs­ gemäße Verfahren kann aber ebenso gut unter Zuhilfenahme von Spinecho-Sequenzen oder beliebigen anderen NMR-Aufnahmesequenzen durchgeführt werden.

Die Erfindung wird im folgenden anhand der in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispiele näher beschrieben und er­ läutert. Die der Beschreibung und der Zeichnung zu entnehmenden Merkmale können bei anderen Ausführungsformen der Erfindung einzeln, für sich oder zu mehreren in beliebiger Kombination Anwendung finden. Es zeigt

Fig. 1 eine schematische Darstellung des erfindungsgemäßen Verfahrens unter Verwendung von Gradientenecho-Sequen­ zen;

Fig. 2 eine schematische Darstellung der "Time-domain-An­ passung" zur Rekonstruktion einer hochaufgelösten Bildzeile.

Das erfindungsgemäße Verfahren beruht auf der Einsicht, daß die Information über die anatomischen Strukturen in dem be­ obachteten Meßvolumen bzw. der Schnittebene bereits vor der eigentlichen Messung aufgrund einer Aufnahme eines konventio­ nellen räumlich hochaufgelösten NMR-Bildes erhalten werden kann. Es ist daher nicht erforderlich, für die Messung zur Beobachtung von Signalveränderungen innerhalb der bekannten Struktur weitere Aufnahmen mit ähnlicher räumlicher Auflösung durchzuführen. Es ist vielmehr ausreichend, diejenigen Aufnahme­ schritte durchzuführen, welche die wesentliche Information über die Signalintensitäten enthalten.

In Fig. 1 ist ein möglicher Versuchsablauf unter Verwendung einer Gradientenecho-Sequenz mit HF-Anregungsimpuls und HF- Signal (Rf), Scheibenselektionsgradient G_s, Lesegradient G_R und Phasenkodiergradient G_P schematisch dargestellt. Zunächst wird ein räumlich hochaufgelöstes Bild mit m Phasenkodierschritten aufgenommen, wobei m=256 dem derzeitigen Standard bezüglich der räumlichen Auflösung entspricht. Im Anschluß daran werden für eine zeitlich hochaufgelöste Aufnahme nur n Phasenkodier­ schritte verwendet, wobei n«m. Die Werte des Phasenkodiergra­ dienten G_P werden dabei so gewählt, daß ein Bild gleichen Sicht­ feldes (FOV), jedoch wesentlich geringerer räumlicher Auflösung entsteht. Ein typischer Wert ist n=16 oder 32. Die Aufnahme dieser reduzierten Aufnahmematrix wird dann nach einer Wartezeit t_w k-1mal wiederholt, um so k Datensätze f^′k zu erhalten, die die dynamische Entwicklung des beobachteten Meßbereiches beinhalten. Direkte zwei-dimensionale Fourier Transformation der reduzierten Datensätze ergibt Bilder sehr schlechter räumlicher Auflösung. Unter Verwendung der vorher aufgenommenen räumlich hochauf­ gelösten Daten mit m Phasenkodierschritten lassen sich jedoch k Bilder mit hoher räumlicher Auflösung rekonstruieren.

Die Rückprojektion der Daten schlechter räumlicher Auflösung kann dabei nach verschiedenen Algorithmen erfolgen:

Am einfachsten ist eine direkte Ergänzung der zur Rekonstruktion benötigten Phasenkodierschritte aus dem hochaufgelösten Daten­ satz.

Die Phasenkodierschritte des hochaufgelösten Datensatzes seien f=f₁...f_m, diejenigen des reduzierten k-ten Datensatzes f^′k=f₁ ^′k...f_n ^′k. Der durch Ergänzung entstandene Datensatz f^′′k=f₁ ^′k...f_n+1...f_m läßt sich als Summe des ursprünglichen Datensatzes f mit einem Differenzdatensatz Δf^k=f₁ ^′k-f₁...f_n ^′k-f_n,0,0,0... darstellen, wobei alle Projektionen von Δf^k, deren Index größer als n ist, gleich Null sind. Aus dem Additionstheorem der Fourier Transformation folgt, daß auch die Fourier Transformierte daher als die Summe des aus der zwei-dimensionalen Fourier Transformation von f gewonnenen Originalbildes F mit einem aus der zwei-dimensionalen Fourier Transformation von Δf^k gewonnenen Differenzbild ΔF^k darstellbar ist. Da das Differenzbild nur n Phasenkodierschritte ungleich Null enthält, ist der zu messende Effekt der Intensitätsveränderung demzufolge mit gegenüber dem Originalbild F schlechter räumlicher Auflösung dargestellt, die zugrunde liegenden anatomischen Strukturen werden jedoch hochaufgelöst wiedergegeben. Bei diffusen Signalveränderungen, wie sie etwa bei Diffusions- und Perfusionsstudien auftreten, reicht dieses Verfahren häufig schon aus, um eine hinreichend exakte klinische Diagnose stellen zu können.

Eine Verbesserung der räumlichen Auflösung auch der veränderlichen Signalinformation läßt sich auf Kosten von zusätzlichem Rechenaufwand erzielen, indem die räumlich hochaufgelöste Information in geeigneter Weise bei der Datennachbearbeitung genutzt wird. Hierbei wird bei der Nachrekonstruktion der räumlich schlechter aufgelösten Bilder berücksichtigt, daß die Bildpunkte, welche innerhalb des Objektes liegen und damit eine Signalintensität ungleich Null besitzen, bereits bekannt sind.

Die schlechtere räumliche Auflösung der Daten f^′k tritt nur in einer Richtung des aufgenommenen Bildes auf und zwar in der­ jenigen des Phasenkodiergradienten G_P. Die Rückprojektion der Daten muß also nur in einer Dimension erfolgen. Dies kann zei­ lenweise dadurch geschehen, daß zunächst durch in Phasenkodier- Richtung zeilenweise inverse Fourier Transformation des Bildes F eine zeilenweise Rücktransformation eines "Zeit"-Signals erzeugt wird. Fig. 2a stellt das aus der inversen Fourier Trans­ formation einer Bildzeile (Fig. 2b) gewonnene "Zeit"-Signal dar.

Dieses Signal wird aus m Punkten entsprechend der Zahl der Phasenkodierschritte bestehen. Dieselbe Prozedur wird für das durch direkte Fourier Transformation erzeugte Bild F′ wieder­ holt, wobei das so erzeugte Signal lediglich n Punkte ungleich Null enthalten wird, entsprechend der reduzierten Zahl von Phasenkodierschritten. Die Werte der n-ten bis m-ten Punkte werden Null sein, wie in Fig. 2c und 2d gezeigt ist. Aus der entsprechenden Bildzeile von F sind diejenigen Punkte des unter­ suchten Querschnittes bekannt, welche innerhalb des beobachteten Objektes liegen (Fig. 2b). Das aus der zeilenweisen inversen Fourier Transformation von F′ gewonnene Signal wird nun als Überlagerung von den innerhalb des Objektes liegenden Punkten entsprechenden "Zeit"-Signalen angepaßt, das heißt, die Ampli­ tuden der aus F gewonnenen Zeitfunktionen werden so verändert, daß das F′ entsprechende "Zeit"-Signal optimal angepaßt wird. Hierbei werden nur solche "Zeit"-Signale verwendet, welche innerhalb des Objektes in F liegenden Punkten entsprechen (siehe Fig. 2e). Als Anpassungskriterium ist die Summe der Fehler­ quadrate anzuwenden.

Die so gewonnene Modellfunktion wird durch Fourier Transforma­ tion wieder in eine Bildzeile mit hoher räumlicher Auflösung übergeführt (Fig. 2f).

Ein ähnlicher Algorithmus wie der eben beschriebene, das soge­ nannte "Frequency-domain fitting", läßt sich auch direkt in der Domäne des Bildes, also der Frequenz-Domäne in bezug auf die zwei-dimensionale Fourier Transformation durchführen.

Hierbei wird zunächst für jeden Punkt, welcher auf Grund des Originalbildes F als zum untersuchten Objekt gehörig klassifi­ ziert wird, die sogenannte "Point-spread-Function" bezüglich der Abbildung mit nur n Phasenkodierschritten berechnet. Die Intensität des Punktes x ist nach Abbildung mit schlechterer räumlicher Auflösung auf die Nachbarpunkte verteilt, so daß die in einem Punkt x eigentlich enthaltene Intensität I_x über alle Punkte einer Projektion verteilt ist, wobei die Gleichung

erfüllt sein muß, wobei I_yx der aus dem Punkte x stammende Signalteil in einem Punkt y der Projektion darstellt, welcher sich als Produkt der eigentlichen Intensität I_x mit dem sich aus der Point-spread-Funktion ergebenden Koeffizienten a_yx ergibt. Diese Gleichung gilt für jeden Punkt innerhalb des Meßvolumens. Die gemessene Signalintensität I_y in einem Punkt y ist daher als Summe

darstellbar. Bei aus der Point-spread-Funktion bekannten Ko­ effizienten a_yx lassen sich daher die eigentlichen Intensitäten I_y, die jedem Punkt zugeordnet sind, aus den gemessenen Signal­ intensitäten berechnen. Wird keine weitere Annahme gemacht, entspricht dies der bekannten Dekonvolution, welche das Problem aufweist, das zwar die Auflösung der dekonvolutierten Projektion besser, das Signal zu Rausch-Verhältnis S/R jedoch wesentlich schlechter ist als das der ursprünglichen Projektion.

Schließt man jedoch das aus der ersten Messung erhaltene Ergeb­ nis in die Berechnung ein, aus welchem bekannt ist, daß nur ein kleiner Teil aller Punkte einer gemessenen Projektion innerhalb des Meßvolumens liegt, so reduziert sich die Zahl der Koeffi­ zienten beträchtlich und das sich aus (2) ergebende Gleichungs­ system wird wesentlich stabiler gegenüber Rauschen. Auf diese Weise läßt sich die räumliche Auflösung des resultierenden Bildes ohne wesentlichen S/R-Verlust wesentlich verbessern.

Neben den genannten können aber auch andere, dem Fachmann an sich bekannte Algorithmen zur Rekonstruktion der in den Auf­ nahmezyklen mit hoher räumlicher Auflösung verwendet werden, wie beispielsweise Maximum-Entropie Methoden, linear prediction etc.

Statt den oben beschriebenen Gradientenecho-Sequenzen können für das erfindungsgemäße Verfahren auch Spinecho-Sequenzen oder beliebige andere NMR-Aufnahmesequenzen Anwendung finden.

Claims (7)

1. Verfahren zur Gewinnung einer zeitlichen Abfolge von Kern­ spinresonanz(NMR)-Tomogrammen einer bestimmten Schnittebene in einem Meßvolumen für die Beobachtung der zeitlichen Veränderung der Signalintensitäten aus der Schnittebene, bei dem k Datensätze f^′k=f₁ ^′k...f_n ^′k für NMR-Tomogramme mit einer durch den Parameter n charakterisierten geringen räumlichen Auflösung in einer zeitlichen Abfolge mit einer Wartezeit t_w zwischen der Aufnahme eines jeden Datensatzes f^′k aufgenommen werden, dadurch gekennzeichnet, daß zeitlich vor den k Datensätzen f^′k ein Datensatz f=f₁...f_m für ein NMR-Tomogramm derselben Schnittebene mit einer durch den Parameter m charakterisierten hohen räumlichen Auflösung (also m»n) aufgenommen wird, und daß mit Hilfe dieses zuerst aufgenommenen Datensatzes f mittels an sich bekannter mathematischer Algorithmen aus den nachfolgend aufgenommenen k Datensätzen f^′k k neue Datensätze f^′′k für NMR-Tomogramme der Schnittebene mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung rekonstruiert werden.

2. Verfahren zur Gewinnung einer zeitlichen Abfolge von Kern­ spinresonanz(NMR)-Aufnahmen aus einem bestimmten Meßvolumen für die Beobachtung der zeitlichen Veränderung der Signal­ intensitäten aus dem Meßvolumen, bei dem k Datensätze f^′k für NMR-Aufnahmen mit einer durch den Parameter n charakte­ risierten geringen räumlichen Auflösung in einer zeitlichen Abfolge mit einer Wartezeit t_w zwischen der Aufnahme eines jeden Datensatzes f^′k aufgenommen werden, dadurch gekennzeichnet, daß zeitlich vor den k Datensätzen f^′k ein Datensatz f=f₁...f_m für eine NMR-Aufnahme desselben Meßvolumens mit einer durch den Parameter m charakterisierten hohen räum­ lichen Auflösung (also m»n) aufgenommen wird, und daß mit Hilfe dieses zuerst aufgenommenen Datensatzes f mittels an sich bekannter mathematischer Algorithmen aus den nachfolgend aufgenommenen k Datensätzen f^′k k neue Datensätze f^′′k für NMR-Aufnahmen des Meßvolumens mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung rekonstruiert werden.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Rekonstruktion der k neuen Datensätze f^′′k durch direkte Ergänzung des zuerst aufgenommenen Datensatzes f=f₁...f_n,f_n+1...f_m um jeweils den Differenzdatensatz Δf^k=f₁ ^′k-f₁...f_n ^′kf_n,0,0,0... zu k hochaufgelösten Daten­ sätzen f^′′k=f₁ ^′k...f_n ^′k, f_n+1...f_m erfolgt.

4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Rekonstruktion der k neuen Datensätze f^′′k durch Anwendung des "Time-domain fitting" erfolgt.

5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Rekonstruktion der k neuen Datensätze f^′′k durch Anwendung des "Frequency-domain fitting" erfolgt.

6. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Rekonstruktion der k neuen Datensätze f^′′k durch Anwendung von Maximum-Entropie-Methoden oder "linear prediction" erfolgt.

7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Aufnahmesequenzen Gradientenecho- Sequenzen oder Spinecho-Sequenzen verwendet werden.