DE602004009052T2

DE602004009052T2 - Verfahren zur simulation einer elektrischen stimulation in einem mrt-system

Info

Publication number: DE602004009052T2
Application number: DE602004009052T
Authority: DE
Inventors: Paul R. Harvey; Jouke Smink; Gerardus N. Peeren; Jacob A. Den Boer
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2003-04-24
Filing date: 2004-04-22
Publication date: 2008-06-12
Anticipated expiration: 2024-04-23
Also published as: EP1620008A1; WO2004093680A1; EP1620008B1; JP4538450B2; US7412278B2; ATE373445T1; US20070010737A1; DE602004009052D1; JP2006524089A

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Simulation einer elektrischen Stimulation in einem Magnetresonanz-Bildgebungssystem gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1. Die Erfindung bezieht sich weiterhin auf ein Magnetresonanzgerät und ein Computerprogrammprodukt zum Ausführen des Simulationsverfahrens gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 10 bzw. Anspruch 13.
Moderne MRT-Systeme nutzen hohe Gradientenamplituden und Anstiegsgeschwindigkeiten. Wenn die Änderungsrate (dB/dt) der Magnetfeldgradienten einen spezifischen Schwellenwert überschreitet, empfindet der Patient eine periphere Nervenstimulation (PNS). PNS ist ein unerwünschter Effekt und die maximale Änderungsrate der in einem MRT-System verwendeten Magnetfeldgradienten wird durch die IEC und die FDA reguliert. In speziellen Beispielfällen ist es im Allgemeinen möglich vorherzusagen, wann PNS auftreten wird, indem die Änderungsrate des Magnetfeldgradienten dem elektrischen Feld (E) gleichgesetzt wird, das infolge der Maxwells-Gleichungen innerhalb des menschlichen Körpers erzeugt wird. Ein einfaches Modell der zeitlichen Reaktion des menschlichen Nervs auf dieses E-Feld ergibt eine brauchbare Vorhersage von PNS, wenn nur einfache Wellenformen betrachtet werden. Derartige einfache Ansätze versagen jedoch im Allgemeinen, wenn eine der folgenden Bedingungen zutrifft:

– die Gradientenwellenformen sind unstetig und nicht bipolar,
– es wird mehr als eine Gradientenachse gleichzeitig verwendet,
– der Patient wird an verschiedenen Positionen in Bezug auf die Gradientenspule angeordnet,
– der Entwurf der Gradientenspule ist von System zu System unterschiedlich.

Es ist allgemeine Praxis, bei einem klinischen MRT-System das einfache und konservative Modell für die Vorhersage von PNS zu verwenden. Oft ist es dann der Fall, dass die Abtastleistung aufgrund der konservativen Beschaffenheit (Annahme des ungünstigsten Falls) der verwendeten Modelle unnötig eingeschränkt wird. In den letzten Jahren wurden einige Anstrengungen unternommen, um genauere und flexiblere Modelle zu realisieren.
Im Grunde ist Folgendes bekannt: Am Nervenende kann ein elektrisches Feld E parallel zu dem Nerv einen Ionenstrom durch die Nervenmembran bewirken (vgl. J.P. Reilly, Electrical Stimulation and Electro-pathology, Cambridge University Press, 1992, S. 213–217 und S. 27–280). In einer Region, in der der Nerv kontinuierlich verläuft, wird der Ionenstrom durch die erste Ableitung von E angesteuert. Die sich aufbauende Innenladung kann groß genug werden, um eine Stoßentladung zu bewirken, die einer Nervenerregung entspricht. Die Stoßentladung pflanzt sich auf dem Nerv zu dem nächsten Knoten fort usw. Bei langer Erregungsdauer beträgt der geschätzte erforderliche Intrapatient-Wert von E 6 V/m (am Nervenende). Bei kürzerer Erregung nimmt die erforderliche Feldstärke zu und die entsprechende charakteristische Zeit beträgt 0,1–0,4 ms. Irnich weist darauf hin, dass die Situation nicht äquivalent mit einem RC-Glied ist, sondern der Zusammenhang zwischen der Stimulusdauer τ und dem Schwellenwertstimulus th vielmehr eine Hyperbel ist (vgl. W. Irnich, F. Schmitt, Magnetostimulation in MRI, Mag. Res. Med., 33: S. 619–623, 1995). Der Langzeit-Grenzwert des Stimulus wird als Rheobase rb bezeichnet und die charakteristische Zeit als Chronaxie ch. In Formelschreibweise:
Das Schwellenwertmodell von Reilly und die Kommentare von Irnich beruhen auf experimentellen Arbeiten mit einzelnen elektrisch induzierten Stimuli. Derartige Stimuli unterscheiden sich ziemlich von dem typischen wiederholten Stimulus, der durch die Gradientenwellenform in dem MR-System erzeugt wird. Nichtsdestoweniger kann das Schwellenwertmodell von Reilly angewendet werden, um experimentell beobachtete PNS in MR-Systemen zu interpretieren. Frühe Arbeiten von Budinger (T.F. Budinger et al. Physiological effects of fast oscillating magnetic field gradients, JCAT 1991; 15, S. 909–914), Mansfield (P. Mansfield, P.R. Harvey, Limits to Neural Stimulation in EPI, Mag. Res. Med. 1993; 29, S. 746–758) und Harvey (P.R. Harvey, P. Mansfield, Avoiding peripheral nerve stimulation: gradient waveform criteria for Optimum resolution in EPI, Mag. Res. Med. 1993, 32, S. 236–241) veranschaulichen das Modell von Reilly.
In dem Dokument US-B-6.169.403 wird weiterhin auf der Basis des dB/dt- Modells (Irnich) angenommen, dass die durch ein externes elektrisches Feld verursachten Stimulationen und ihre Weiterleitung (Übertragung) in dem Nervensystem durch die Filterung des differenzierten Gradientensignals G_diff(t) mit einer ersten Filterfunktion f_F1(t) und durch Filterung ihres gleichgerichteten Anteils Abs (G_diff(t)) mit einer zweiten Filterfunktion f_F2(t) ungefähr beschrieben werden. Die Gradientensignale G(t) werden durch den elektrischen Strom durch die zugehörige Gradientenspule gemessen. Die erste Filterfunktion f_F1(t) beschreibt hier die Erregung des Aktionspotenzials auf der präsynaptischen Seite, die die Freisetzung von chemischen Botenstoffen bewirkt, und wird in einer ersten Tiefpassfilterstufe verarbeitet. Diese Botenstoffe werden auf der postsynaptischen Seite absorbiert, d.h. in Nervenzellen flussabwärts, wo sie ein weiteres Aktionspotenzial auslösen. Die Erregung des Aktionspotenzials auf der postsynaptischen Seite wird durch die Filterfunktion f_F2(t) beschrieben. Da die ursprüngliche Polarität der Erregung nicht mehr in dem Aktionspotenzial auf der postsynaptischen Seite enthalten ist, wird nur der gleichgerichtete Teil des differenzierten Gradientensignals G_diff(t), der als Abs (G_diff(t)) bezeichnet wird, in einer zweiten Tiefpassfilterstufe verarbeitet. Auf diese Weise kommt es bei einer Online-Überwachung zu einem Abbruch der ausgeführten Messsequenz, wenn ein Schwellenwert überschritten wird. Dieses Überschreiten des Schwellenwertes wird bei einer vorausschauenden Überwachung vor der Ausführung der Messsequenz signalisiert.
Um die Unstetigkeit der im Allgemeinen verwendeten Wellenformen zu berücksichtigen, wurde das Konzept der Faltung der Gradientenwellenform mit der zeitlichen Reaktion des Nervs eingeführt (vgl. J.A. den Boer, Generalization to complex shape of the nerve stimulation threshold based an existing knowledge of its relation to stimulus duration for rectangular stimuli, ISMRM 1999, S. 108). Bei diesem Modell wird eine einfache Darstellung der zeitlichen Reaktion des Nervs verwendet, das die Änderungen in der Reaktion infolge wiederholter Wellenformen nicht genau berücksichtigt. Dieses Modell erläutert die Wellenformabhängigkeit des PNS-Schwellenwertes, aber nicht die Beobachtung von Budinger (oben) und Hebrank (F. Hebrank, M. Gebhardt, SAFE model – a new method for predicting PNS in MRI. ISMRM 2000, S. 2007), die gezeigt haben, dass der Schwellenwert bei einer einzelnen bipolaren Wellenform allmählich abnimmt, wenn die Wellenform immer öfter wiederholt wird. Bei einer periodischen Wellenform mit Rampenzeiten von 0,4 ms wird der endgültige Schwellenwertpegel nach ca. 10 ms erreicht.
Die vorliegende Erfindung hat zum Ziel, ein genaueres Modell der Stimula tion der peripheren Nerven zu schaffen, um die Schwellenwerteinstellung in dem MR-System zu optimieren.
Dieses Ziel wird durch ein MR-Verfahren mit den Merkmalen nach Anspruch 1 erreicht.
Weitere Vorteile der Erfindung werden in den abhängigen Ansprüchen und in der nachstehenden Beschreibung dargelegt, in der ein Ausführungsbeispiel der Erfindung unter Bezugnahme auf die begleitenden Zeichnungen beschrieben wird. Es zeigen:
1 ein Diagramm des räumlich-zeitlichen Modells für PNS-Vorhersage gemäß der vorliegenden Erfindung;
2 einen gleichrichtenden Filter mit gewichtabhängigen Stimuli entgegengesetzter Polarität;
3 einen weiteren gleichrichtenden Filter mit gewichtabhängigen Stimuli einzelner Polarität;
4 den kombinierten Filter gemäß der vorliegenden Erfindung;
5 ein Diagramm des Stimulationsschwellenwerts als Funktion der Gradientenanstiegszeit;
6 ein Diagramm des Stimulationsschwellenwerts als Funktion der Stimulationslänge; und
7 ein Diagramm des Stimulationsschwellenwerts als Funktion der Anzahl von Gradientensignalen;
8 einen Ausdruck einer Benutzerbildschirmanzeige der Konsole eines MRT-Geräts;
9 eine graphische Darstellung der Gradientenwellenform;
10 eine graphische Darstellung der berechneten PNS-Vorhersage;
11 einen Bildschirmausdruck mit den Sequenzparametern;
12 eine weitere graphische Darstellung der Gradientenwellenform;
13 eine weitere graphische Darstellung der PNS-Vorhersage;
14 ein symmetrisches FFE mit höherer Gradientenamplitude;
15 eine weitere graphische Darstellung einer Gradientenwellenform;
16 eine weitere graphische Darstellung der PNS-Vorhersage; und
17 ein praktisches Ausführungsbeispiel einer MR-Vorrichtung zur Ausführung des oben genannten Verfahrens zur Simulation von PNS.
Wenn nichts anderes angegeben ist, werden bestimmte Zahlen für in Bezug auf eine bestimmte Figur definierte Elemente durchgehend in allen Figuren verwendet.
Da ein allgemeineres Modell für die zeitliche Beschaffenheit des Nervenverhaltens erstellt wird, besteht die nächste Herausforderung darin, räumliche Informationen der zeitvariierenden E-Felder in das Modell mit einzubeziehen. Wenn die genaue zeitliche und räumliche Beschaffenheit der während einer MRT-Abtastung erzeugten zeitabhängigen Gradienten- und E-Felder berücksichtigt wird, ist eine Optimierung der Abtastparameter und des Systembetriebs näher an den Grenzen von PNS möglich. Hierauf beruht die vorliegende Erfindung.
Gemäß dem Diagramm aus 1 kann ein genaueres zeitliches Modell für die Reaktion der peripheren Nerven auf zeitlich variierende Magnet- (B) und elektrische (E) Felder in einem Ablaufplan von Ereignissequenzen dargestellt werden, die erforderlich sind, um festzustellen, ob bei einem bestimmten Abtastverfahren PNS auftreten wird. An sich beschreibt es die Funktionalität des Software-Codes, der für die Implementierung einer derartigen Prüfung auf einem MRT-System erforderlich ist. Zuerst wird das spezifische MR-Bildgebungsverfahren durch den Benutzer gewählt und es werden die Parameter definiert. Bei einem vorläufigen Ansatz werden vor dem Beginn der Magnetresonanzbildgebung in dem Entscheidungsschritt 2 die expliziten Kenntnisse des magnetischen Entwurfs oder der Eigenschaften der Gradientenspulen GC1 und GC2 sowie die tatsächlich gemessenen Parameter der spezifischen Gradientenspule wie in Kästchen 1 gezeigt implementiert. Im Speziellen werden in Kästchen 1 Sequenzparameter wie Schichtwinkelung, Anzahl der Schichten, Gradientenspulensignal usw. für eine Periode eines einzelnen Wiederholungszyklus TR vorgegeben. In dem nächsten Schritt 3 wird das differenzierte Gradientensignal gefiltert. Danach werden in Schritt 4 die zeitabhängigen und raumabhängigen E-Felder für jede Gradientenachse (G_x, G_y und G_z), wie durch die Abtastsequenz und die Gradientenspuleneigenschaften definiert, über einen einzelnen Zyklus TR (entweder in Vakuum oder in einem Zylinderkörpermodell) berechnet. Optional kann man in Schritt 5 eine 3D-Maske basierend auf einer vorläufigen oder auskundschaftenden Abtastung erreichen, um genau zu bestimmen, wo und wie der Patient innerhalb des Bildgebungsvolumens positioniert ist. Mit einer derartigen räumlichen Maskierung des E-Feld-Raums können die Ausrichtung und die Position des Patientenkörpers innerhalb der Gradientenspule identifiziert werden und die Anzahl der Berechnungen kann reduziert werden. Im folgenden Schritt 6 wird die Vektorsumme der E-Feld-Komponenten von jeder Gradientenspulenachse über einen einzelnen Zyklus TR berechnet, wodurch man eine zeitabhängige Beschreibung des gesamten oder Netto-E-Feldes bei verschiedenen räumlichen Orten innerhalb der Gradientenspule erhält. In Schritt 7 wird das Ergebnis der Vektorsumme über N Mal die Wiederholungszeit TR und die Anzahl M der Schichten extrapoliert. Darin sind die Codierschritte und die Schichtwinkelungen enthalten. Optional können in Schritt 8 weitere Informationen einbezogen werden, die sich auf Größe und Gewicht des Patienten beziehen (die von der HF-Leistungskalibrierung abgeleitet werden können), um die Schwellenwerteinstellungen des Stimulatonsmodells für den jeweiligen Patienten feinabzustimmen. In Schritt 9 werden die auf diese Weise bestimmten räumlich-zeitlichen E-Feld-Komponenten in das Stimulationsvorhersagemodell eingegeben:
wobei τ die Stimulusdauer und τ₀ die charakteristische Zeit oder Chronaxie ist (siehe 4).
Die Vorhersage oder Stimulationswahrscheinlichkeit wird für E_x(t), E_y(t) und E_z(t) jeweils unabhängig evaluiert. Die Nervenreaktion wird als Funktion des Raums und der Zeit berechnet, um drei räumlich-zeitliche PNS-Stimulationswahrscheinlichkeitstrajektorien zu erhalten. In Schritt 10 werden die Zeitpunkte bestimmt, an denen die Wahrscheinlichkeit der PNS den Schwellenwert an einem beliebigen Punkt im Volumen für eine beliebige der E-Feld-Komponenten überschreitet. Wenn in dem Entscheidungsschritt 11 die Stimulation nicht vorhergesagt wird, kann die Abtastung ausgeführt werden, Schritt 12, andernfalls werden die Sequenzparameter in Schritt 13 modifiziert und die modifizierten Parameter werden in Schritt 3 für eine weitere Iteration implementiert. Die Modifikationen betreffen die Anstiegsrate der gesamten Abtastung, das Vertauschen der Gradientenpolarität, das Überspringen von Erfassungen und das Einstellen der Gradienten auf Null bei kritischen Punkten, usw. Da der genaue Zeitpunkt der Nervenstimulation im Voraus identifiziert werden kann, besteht die Möglichkeit, die Sequenz in ihrer Gesamtheit zu modifizieren oder nur um den Zeitpunkt der Stimulation herum, um ein Auftreten von Nervenstimulation zu verhindern.
Das vorgeschlagene neuartige Modell der PNS erweitert das Konzept der Faltung des induzierten Stroms oder des E-Feldes, der Wellenform und der Nervenreaktion. Es wurden die folgenden Eigenschaften des Nervs beobachtet und dokumentiert:

– Der Nerv reagiert auf nicht-lineare Weise abhängig von der relativen Polarität und der Zeitsteuerung von aufeinanderfolgenden Stimuli.
– Nach der Aktivierung des Nervs gibt es einen refraktären Zeitraum (Erholungsdauer), in dem der Nerv nicht mehr stimuliert werden kann.
– Eine wiederholte Stimulation führt zu einer Desensibilisierung des Nervs (oder zumindest der Wahrnehmung).

Aus den oben genannten Beobachtungen wird gefolgert, dass sich die Nervenreaktion auf eine Kette unipolarer Stimuli von der Reaktion auf eine Kette bipolarer Stimuli unterscheidet. Es ist bekannt, dass ein negativer Stimulus die Wirkung eines positiven Stimulus nur unter sehr spezifischen Bedingungen aufheben kann. Im Allgemeinen wird ein negativer Stimulus gleicher Amplitude im Anschluss an einen positiven Stimulus eine Nervenerregung nicht verhindern. Es wird daher gefolgert, dass die Empfindlichkeit des Nervs auf Stimuli entgegengesetzter Polarität durch den Effekt der vorhergehenden Stimuli (Ionenkonzentration wird nicht komplett umgekehrt) modifiziert wird.
Um dieses Verhalten im Modell nachahmen, wird ein Filter 20 verwendet, der die Stimuli entgegengesetzter Polarität unterschiedlich gewichtet, wie in 2 dargestellt. Der partiell gleichrichtende Filter 20 berücksichtigt auch den Mechanismus der Nervenerholungsdauer, der sich auch aus der nicht-unmittelbaren Umkehrung der Innenkonzentration ergibt. Selbst eine partielle, jedoch unvollständige, Erregung kann die Empfindlichkeit des Nervs auf die folgenden Stimuli verändern. Diesen Mechanismus berücksichtigt der Filter 20. Das Ausgangssignal nach dem Filter stellt ein Maß des Potenzials für den zu stimulierenden Nerv dar. Wenn das Eingangssignal das E-Feld ist, stellt das Ausgangssignal den Anteil dieses E-Feldes dar, der mit dem erforderlichen Stimulationsschwellenwert verglichen werden kann. Wenn das Verhältnis gleich 1 ist, findet eine Stimulation statt.
Die Beobachtung, dass wiederholte Stimuli zu einem niedrigeren Schwellenwert führen, kann im Modell nachgebildet werden, indem man den Stimulationsschwellenwert von der Gesamtlänge der Stimuli abhängig macht. Bei einer komplexen MR-Sequenz bedeutet dies, dass die gesamte Wellenform über viele Wiederholungszeiten TR hinweg genommen wird. Es wird argumentiert, dass die endgültige Stimulation letztendlich von der Polarität des Anfangsstimulus abhängt, weil sich die Empfindlichkeit auf nachfolgende Stimuli von entgegengesetzter Polarität wie oben beschrieben verringert.
Der zweite Filter 21 aus 3 funktioniert über eine längere Zeitskala und zieht nur die Stimuli einer einzelnen Polarität in Betracht. Das Ausgangssignal dieses Filters 21 verhält sich wie eine Addition von Gleichstrom zu dem Stimuluspotenzial. Dies hängt von der längeren Zeitskalendauer der Stimuluswellenform ab. Außerdem gibt es eine Tendenz zu der Anfangspolarität des Stimulus hin. Wenn es sich bei dem Eingangssignal um die E-Feld-Signalform handelt, stellt das Ausgangssignal einen Anteil dieses E-Feldes dar, der zu dem Ausgangssignal des ersten Filters 20 addiert werden muss, wodurch die Möglichkeit, den Stimulationsschwellenwert zu erreichen, wahrscheinlicher gemacht wird. Die Ausgangssignale beider Filter 20 und 21 werden daher summiert.
Es ist ein weiteres Maß erforderlich, weil nicht bekannt ist, welcher Polarität des E-Felds der Nerv im menschlichen Körper ausgesetzt ist. Dies hängt von vielen Faktoren ab, nicht zuletzt von der Lage des Nervs in Bezug auf die Gradientenspule. Da das Modell bisher polaritätsempfindlich ist, muss die Tatsache berücksichtigt werden, dass die Anfangspolarität nicht leicht in Erfahrung zu bringen ist. Dies erfolgt, indem einfach das Inverse der Eingangswellenform berechnet wird, bevor sie den beiden Filtern 20 und 21 zugeführt wird. Die summierte Ausgabe wird dann mit der Ausgabe verglichen, die anhand der ursprünglichen Wellenform berechnet wurde. Die endgültige Ausgabe ist, welches auch immer der größere Wert der beiden Modelle als Funktion der Zeit ist.
4 zeigt das Modell in seiner Gesamtheit. Wie oben erwähnt, ist es vorzuziehen, die endgültige Ausgabe des Modells auf einen kalibrierten Schwellenwert zu normalisieren, so dass eine Ausgabe unter 1,0 keine Stimulation und eine Ausgabe über 1,0 eine Stimulation bedeutet. Die differenzierte Wellenform (g(t) der Gradientenspule wird in zwei Teile unterteilt. In der oberen Filterstufe 20a wird der negative Teil der Wellenform g(t) mit einem Faktor 0,8 skaliert. In der unteren Filterstufe 21a wird nur eine einzige Polarität berücksichtigt. Anschließend werden die Ausgangssignale beider Filter 20a und 21a in den Multiplizierern 22 bzw. 23 mit einem Gewichtungsfaktor α₁ und α₂ multipliziert, wobei α₁ + α₂ = 1. In diesem Fall ist α₁ = 0,6 und α₂ = 0,4. Danach werden die Ausgangssignale in dem Addierer 24 summiert. Da diese Operation empfindlich für die Polarität der Wellenform wäre, wird die gleiche Operation in der oberen Filterstufe 20b und in der unteren Fil terstufe 21b für die inverse Wellenform –g(t) wiederholt. Der in der Komparatorstufe 25 erhaltene größere Wert der beiden Modelle wird als Ausgabe verwendet.
Kurz gesagt hat das neue Modell die folgenden wichtigen Eigenschaften:

1. Nutzen eines genaueren zeitlichen Modells für die Nervenreaktion auf zeitvariierende B- oder E-Felder.
2. Einbeziehen der expliziten Kenntnisse des magnetischen Entwurfs der verwendeten Gradientenspulen.
3. Berechnen der zeitabhängigen und raumabhängigen E-Felder wie durch die Abtastsequenz und die Gradientenspuleneigenschaften definiert.
4. Vektorkombination der E-Feld-Komponenten von jeder Gradientenspulenachse, die zu einer zeitabhängigen Beschreibung des Netto-E-Feldes an verschiedenen räumlichen Orten innerhalb der Gradientenspule führt.
5. Berechnen der Stimulationswahrscheinlichkeit an jedem Ort unter Verwendung des verfeinerten zeitlichen Modells der Nervenreaktion.
6. Nutzen der von dem Effekt der Patientenladung, wie durch die QBC Kalibrierung der HF-Leistung bestimmt, abgeleiteten Kenntnisse als Mittel zum Bestimmen der Patientengröße, um die Stimulationswahrscheinlichkeit für kleine oder große Patienten und/oder unterschiedliche Körperpositionen zu gewichten.
7. Identifizieren der Position und des Zeitpunktes einer wahrscheinlichen Stimulation und Vorwarnen des Bedieners.
8. Optionales Verfeinern der MR-Impulssequenz als Ergebnis der Rückmeldung von der vorhergesagten Stimulationswahrscheinlichkeit.
9. Optionales räumliches Maskieren des E-Feld-Raums mit Hilfe einer von einem Vorschau-MR-Bild des Körpers innerhalb der Gradientenspule abgeleiteten Maske (um die Körperposition zu identifizieren und die Anzahl der Berechnungen zu reduzieren).
10. Einbeziehen einer expliziten numerischen Beschreibung der elektrischen Eigenschaften des menschlichen Körpers, um eine höhere Genauigkeit bei der E-Feld-Bestimmung zu erreichen.
11. Möglichkeit zum Nutzen des Modells mit mehr als einer Art von Gradientenspulen in dem gleichen MR-System
12. Einbeziehung aller obigen Punkte in ein Software-Programm, das auf dem Computer eines MR-Systems läuft und als Teil der allgemeinen Ausführung jeder Bildge bungsabtastung ausgeführt wird.

Experimentelle Evaluierung des neuartigen Modells
5 zeigt die Validierung des erfindungsgemäßen Modells anhand von Daten, die durch F. Hebrank und M. Gebhardt in ISMRM 2000, S. 2007 veröffentlicht wurden. Die erste graphische Darstellung zeigt die Leistung durch Vergleichen des Stimulationsschwellenwertes dB/dt in T/s als Funktion der Gradientenanstiegszeit C in μs. Die gestrichelte Linie 28 ist die Ausgabe des hier vorgestellten neuartigen Modells. Die durchgezogene Linie 29 zeigt die gemessenen Hebrank-Daten. Die zweite Graphik in 6 zeigt die Ergebnisse des Stimulationsschwellenwertes dB/dt in T/s als Funktion der Stimulationslänge D in ms. Die Übereinstimmung der berechneten Daten (gestrichelte Linie 30) mit den gemessenen Daten von Rebrank (durchgezogene Linie 31) liegt innerhalb von 10%. Das hier vorgestellte neuartige Modell ist also mindestens so genau wie das Hebrank-Modell. Das Trendverhalten ist jedoch bei dem neuartigen Modell besser.
7 zeigt die veröffentlichten Hebrank-Daten und die Genauigkeit des SAFE-Modells für den Vergleich mit 6. Die gefüllten Punkte 3 stellen die Daten einer klinischen Studie dar und die durchgezogene Linie 33 stellt die berechnete Kurve gemäß dem SAFE-Modell dar. Auf der Ordinate ist wieder der Stimulationsschwellenwert dB/dt aufgetragen und auf der Abzisse die Anzahl der Trapezimpulse P.
8 zeigt einen Ausdruck einer Benutzerbildschirmanzeige der Konsole eines MRT-Geräts, bei dem das oben genannte neuartige Modell getestet wurde. 9 zeigt eine graphische Darstellung der Gradientenwellenform und 10 eine graphische Darstellung der berechneten PNS-Vorhersage. Die für das neuartige Modell entwickelte Software führt eine Echtzeit-Optimierung/einen Echtzeit-Entwurf des MR-Verfahrens für verschiedene Sequenzen und Hardware-Parameter durch. Sie nutzt das oben genannte Faltungsverfahren und das neuartige Modell des Nervs, um das Auftreten einer peripheren Nervenstimulation bei Verwendung der gezeigten Sequenz unter den gegebenen Parameterbegrenzungen vorherzusagen. Es wird diese Vorhersage pro Achse in Form der Nervenreaktion auf die Gradientenstimuli angezeigt. Werte unter 1,0 liegen unterhalb des Schwellenwertes und Werte über 1,0 stehen für eine Stimulation. Der PNS-Vorhersagealgorithmus wird mit den Rebrank-Daten „trainiert" und berücksichtigt die längerfristigen Effekte in Bezug auf die Anzahl der Gradientenzyklen. Die effektive Länge der Gradientenspule ist in diesem Fall 0,45 m wie bei einer typischen Ganzkörpergradientenspule. In diesem Fall wird eine einfache FFE-Sequenz mit Gradientenamplitude und Anstiegszeit begrenzt auf 22 mT/m und 105 T/m/s gezeigt. Alle drei Achsen liegen für diese einzelne Wiederholdauer TR unterhalb des Schwellenwertes, obwohl eine fortgesetzte Vorhersage für spätere TRs eventuell zeigt, dass eine Stimulation erfolgen wird. Dies wird in der nachstehenden EPI-Sequenz impliziert.
In 11 zeigt der Bildschirmausdruck die Sequenzparameter für die gleichen Sequenzparameter (Sichtfeld usw.) wie in dem obigen Fall (8), außer dass ein 32-Echo-EPI-Messwert verwendet wird. In diesem Fall wird vorhergesagt, dass der PNS-Schwellenwert für die Messwertachse überschritten wird. In diesem Fall würde die Software eine Stimulation vorhersagen. Dies stimmt mit dem Wissen überein, dass FFE mit geringerer Wahrscheinlichkeit eine Stimulation zur Folge hat als EPI. In 12 ist eine graphische Darstellung der Gradientenwellenform dargestellt und in 13 eine graphische Darstellung der PNS-Vorhersage.
Symmetrische FFE mit höherer Gradientenamplitude ist ein weiteres Thema, das in 14 (Bildschirmausdruck), 15 (graphische Darstellung der Gradientenwellenform) und 16 (graphische Darstellung der PNS-Vorhersage) dargestellt ist. Hier werden die Supra-Schwellenwert-Situation B für FFE und eine höhere Gradientenleistung untersucht. In diesem Beispiel werden eine Gradientenleistung von 40 mT/m und eine Anstiegsrate von 200 T/m/s bei einer typischen Ganzkörpergradientenspule angenommen. Für die gleichen Bildparameter wie oben wird nun aufgrund der Vorbereitungsachse und der Messachse PNS vorhergesagt.
Eine praktische Ausfürungsform einer MR-Vorrichtung zur Ausführung des oben genannten Verfahrens zur Simulation von PNS ist in 17 dargestellt, die ein erstes Magnetsystem 42 zum Erzeugen eines stationären Magnetfelds und auch Mittel zum Erzeugen zusätzlicher Magnetfelder mit einem Gradienten in X-, Y- und Z-Richtung umfasst, wobei diese Mittel als Gradientenspulen 43 bekannt sind. Die Z-Richtung des gezeigten Koordinatensystems entspricht laut Übereinkunft der Richtung des stationären Magnetfelds in dem Magnetsystem 42, das nur linear sein sollte. Das zu verwendende Messkoordinatensystem x, y, z kann unabhängig von dem in 17 dargestellten X, Y, Z-System gewählt werden. Die Gradientenspulen 43 werden von einer Stromversorgungseinheit 44 gespeist. Eine HF-Sendespule 45 dient zum Erzeugen von HF-Magnetfeldern und ist mit ei nem HF-Sender und Modulator 46 verbunden. Zum Empfangen des durch das HF-Feld in dem zu untersuchenden Objekt 47, zum Beispiel einem menschlichen oder tierischen Körper, erzeugten Magnetresonanzsignals wird eine Empfangsspule verwendet. Diese Spule 45 stellt ein Array aus mehreren Empfangsantennen dar. Außerdem umschließt das Magnetsystem 42 einen Untersuchungsraum, der groß genug ist, um einen Teil des zu untersuchenden Körpers 47 aufzunehmen. Die HF-Spule 45 ist um den zu untersuchenden Körper 47 und einen Teil hiervon in diesem Untersuchungsraum angeordnet. Die HF-Sendespule 45 ist über eine Sende-/Empfangsschaltung 49 mit einer Signalverstärker- und Demodulationseinheit 50 verbunden. Die Steuereinheit 51 steuert den HF-Sender und Modulator 46 und die Stromversorgungseinheit 44 so, dass spezielle Impulssequenzen erzeugt werden, die HF-Impulse und Gradienten enthalten. Die Steuereinheit 51 steuert auch die Erkennung von MR-Signalen, deren von der Demodulationseinheit 50 erhaltene Phase und Amplitude einer Verarbeitungseinheit 52 zugeführt werden. Die Steuereinheit 51 und die jeweiligen Empfangsspulen 43 und 45 sind mit Steuermitteln ausgestattet, um ein Umschalten zwischen ihren Detektionspfaden auf einer Zeitbasis kleiner als die Wiederholzeit (d.h. typischerweise weniger als 10 ms) zu ermöglichen. Diese Mittel umfassen unter anderem eine Strom/Spannungs-Stabilisierungseinheit um ein zuverlässiges Phasenverhalten der Antennen zu ermöglichen, und einen oder mehrere Schalter und Analog/Digital-Umsetzer in dem Signalpfad zwischen der Spule und der Verarbeitungseinheit 52. Die Verarbeitungseinheit 52 verarbeitet die vorliegenden Signalwerte, um durch Transformation ein Bild zu erzeugen. Dieses Bild kann zum Beispiel mit Hilfe eines Monitors 53 sichtbar gemacht werden.

1-1

1: Sequenzparameter: – Schichtwinkelung – Anzahl der Schichten Gx(g), Gy(t), Gz(t) Für 1 TR
2: Welche Gradientenspule?
3: Zeitliches Differenzieren Skalieren auf d1/dt unter Verwendung der Spuleneffizienz
4: Räumlich-zeitliche E-Feld-Vektorkomponenten (x, y, z) für jede Gradientenachse (Gx, Gy, Gz) berechnen. Für 1 = 0 bis 1 × TR
5: OPTIONAL Optionale 3D-Maske basierend auf einer auskundschaftenden Abtastung, um die genaue Position des Patienten innerhalb des Bildgebungsvolumens zu bestimmen.
6: Vektorsumme von E-Feldkomponenten von jeder Gradientenachse .. Für t = 0 bis 1 × TR
7: Über N x TRs und M x Schichten extrapolieren ... Für t = o bis N x TR einschließlich: – Codierschritten – Schichtwinkelung
8: OPTIONAL Zusätzliche Information bezüglich Gewicht, Alter, Geschlecht usw. des Patienten
9: Eingabe der räumlich-zeitlichen E-Reihe in das Modell zur Stimulationsvorhersage ... Für E(x, t), E(y, t) und E(z, t) unabhängig evaluieren. Nervenreaktion als Funktion von Raum und Zeit berechnen, um drei räumlich-zeitliche PNS-Stimulationswahrscheinlichkeitstrajektorien zu erhalten
10: Bestimmen der Zeitpunkte, an denen die Wahrscheinlichkeit der PNS den Schwellenwert an einem beliebigen Punkt im Volumen für eine beliebige der E-Feldkomponenten überschreitet
11: Wird Stimulation vorhergesagt? No nein Yes - ja
12: Abtastung durchführen
13: Sequenzparameter modifizieren: – Anstiegsrate für gesamte Abtastung – Vertauschen der Gradientenpolarität – Überspringen von Erfassungen und Einstellen der Gradienten auf Null bei kritischen Punkten – usw. Für 1 TR

5

Threshold: Schwellenwert
Ramp time: Rampenzeit

6

Threshold: Schwellenwert
Train length: Kettenlänge

7

Threshold dB/dt: Schwellenwert dB/dt
# of trapezoidal Pulses: Anzahl der Trapezimpulse
... trapezoid (clin. study): Trapzförmig (klin. Studie)
... trapezoid (SAFE model): Trapezförmig (SAFE-Modell)

9, 10, 12, 13, 15, 16

Sequence: Sequenz

Claims

Verfahren zum Simulieren einer elektrischen Stimulation des Nervensystems eines zu untersuchenden Objekts, die durch die Änderungsrate der von einer oder mehreren Gradientenspulen eines Magnetresonanz-Bildgebungssystems erzeugten Gradientenfelder bewirkt wird, wobei ein Gradientensignal mit einer Filterfunktion gefiltert wird, ein Stimulationssignal von dem gefilterten Gradientensignal abgeleitet wird und das genannte Stimulationssignal mit einem vorgegebenen Stimulationsschwellenwert verglichen wird, um ein Indikatorsignal zu erzeugen, wenn der genannte Schwellenwert überschritten wird, gekennzeichnet durch: – Berechnen der zeitabhängigen und raumabhängigen elektrischen Felder wie durch die Abtastsequenz und die Gradientenspuleneigenschaften definiert, – Vektorkombination der genannten berechneten elektrischen Feldkomponenten von jeder Gradientenspulenachse, die zu einem zeitabhängigen Diagramm des gesamten elektrischen Feldes an verschiedenen räumlichen Orten innerhalb der Gradientenspule führt, – Berechnen der Stimulationswahrscheinlichkeit an jedem Ort anhand des genannten zeitlichen Diagramms und des genannten Stimulationssignals, und – Vergleichen der genannten Stimulationswahrscheinlichkeit mit dem Stimulationsschwellenwert an jedem Ort innerhalb der Gradientenspule.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das differenzierte Gradientensignal in einer ersten Stufe mit einem ersten bipolaren Filter gefiltert wird und parallel in einem ersten unipolaren Filter gefiltert wird, wobei die Ausgangssignale von beiden ersten Filtern gewichtet werden und die gewichteten Ausgangssignale addiert werden.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das inverse differenzierte Gradientensignal parallel in einer zweiten Filterstufe mit einem zweiten bipolaren Filter und einem parallelen zweiten unipolaren Filter gefiltert wird, die Ausgangssignale beider zweiten Filter gewichtet werden und die gewichteten Ausgangssignale zu einem zweiten Stimulationssig nal addiert werden, das mit dem ersten Stimulationssignal vergleichen wird und wobei das größere der beiden Stimulationssignale als Ausgangssignal für den Vergleich mit dem genannten Schwellenwert verwendet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Kenntnisse des magnetischen Entwurfs der Gradientenspulen in die Berechnung einbezogen werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die von dem Effekt der Patientenladung abgeleiteten Kenntnisse in der Stimulationswahrscheinlichkeit für die Größe und/oder Position des Patienten gewichtet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die MR-Impulssequenz des zuvor ausgewählten MR-Bildgebungsverfahrens anhand der Rückmeldung des Signals für die vorhergesagte Stimulationswahrscheinlichkeit verfeinert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei der Raum des elektrischen Feldes räumlich durch eine Maske maskiert wird, die von einem Vorschau-MR-Bild des Patientenkörpers innerhalb der Gradientenspule abgeleitet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die zeitabhängigen Komponenten des elektrischen Felds in x-, y- und z-Richtung über mehrere Wiederholungsperioden und mehrere Schichten extrapoliert werden.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Zeitpunkte und Positionen in dem Volumen der Gradientenspule für jede Komponente des elektrischen Felds unabhängig berechnet werden und jede der vorhergesagten Stimulationswahrscheinlichkeiten mit dem Stimulationsschwellenwert vergleichen wird.
Magnetresonanz-Bildgebungsgerät zum Erhalten eines MR-Bildes aus einer Vielzahl von Signalen, das Folgendes umfasst: einen Hauptfeldmagneten und Gradientenspulen; Mittel zum Simulieren einer elektrischen Stimulation des Nervensystems eines zu untersuchenden Objekts, wobei die Stimulation durch die Änderungsrate der Gradienten felder bewirkt wird; Mittel zum Filtern des Gradientensignals mit einer Filterfunktion; Mittel zum Ableiten eines Stimulationssignals von dem genannten gefilterten Gradientensignal; und Mittel zum Vergleichen des genannten Stimulationssignals mit einem vorgegebenen Stimulationsschwellenwert, um ein Indikatorsignal zu erzeugen, wenn der genannte Schwellenwert überschritten wird, gekennzeichnet durch: – Mittel zum Berechnen der zeitabhängigen und raumabhängigen elektrischen Felder wie durch die Abtastsequenz und die Gradientenspuleneigenschaften definiert, – Mittel zur Vektorkombination der genannten berechneten elektrischen Feldkomponenten von jeder Gradientenspulenachse, die zu einem zeitabhängigen Diagramm des gesamten elektrischen Feldes an verschiedenen räumlichen Orten innerhalb der Gradientenspule führt, – Mittel zum Berechnen der Stimulationswahrscheinlichkeit an jedem Ort anhand des genannten zeitlichen Diagramms und des genannten Stimulationssignals, und – Mittel zum Vergleichen der genannten Stimulationswahrscheinlichkeit mit dem Stimulationsschwellenwert an jedem Ort innerhalb der Gradientenspule.
Magnetresonanz-Bildgebungsgerät nach Anspruch 10, gekennzeichnet durch eine erste Filterstufe mit einem ersten bipolaren Filter zum Filtern des differenzierten Gradientensignals und einem ersten unipolaren Filter zum parallelen Filtern des genannten Signals und Gewichtungsmitteln, in denen beide Ausgangssignale gewichtet werden, und Addiermitteln, in denen die gewichteten Ausgangssignale addiert werden.
Magnetresonanz-Bildgebungsgerät nach Anspruch 11, gekennzeichnet durch eine zweite parallele Filterstufe mit einem zweiten bipolaren Filter zum Filtern des inversen differenzierten Gradientensignals während ungefähr einer einzelnen Wiederholungsperiode, mit einem parallelen zweiten unipolaren Filter zum parallelen Filtern des genannten Signals während ungefähr zehn oder mehr Wiederholungsperioden, und Gewichtungsmitteln, in denen beide Ausgangssignale gewichtet werden, und Addiermitteln, in denen die gewichteten Ausgangssignale zu einem zweiten Stimulationssignal addiert werden, und Mitteln zum Vergleichen des genannten ersten Stimulationssignals mit dem genannten zweiten Stimulationssignal und Mitteln zum Definieren des größeren der beiden Stimulationssignale als Ausgangssignal für den Vergleich mit dem genannten Stimulationsschwellenwert.
Auf einem computernutzbaren Medium gespeichertes Computerprogrammprodukt zum Erzeugen eines Bildes mit Hilfe eines Magnetresonanzverfahrens einschließlich eines Verfahrens zum Simulieren einer elektrischen Stimulation des Nervensystems eines zu untersuchenden Objekts, die durch die Änderungsrate von Gradientenfeldern einer Gradientenspule eines Magnetresonanz-Bildgebungssystems bewirkt wird, mit einem computerlesbaren Programmmittel, um den Computer zu veranlassen, die Ausführung der folgenden Schritte zu steuern: – Filtern des Gradientensignals der genannten Gradientenspule mit einer Filterfunktion, – Ableiten eines Stimulationssignals von dem genannten gefilterten Gradientensignal, – Vergleichen des genannten Stimulationssignals mit einem vorgegebenen Stimulationsschwellenwert zum Erzeugen eines Indikatorsignals, wenn der genannte Schwellenwert überschritten wird, – Berechnen der zeitabhängigen und raumabhängigen elektrischen Felder wie durch die Abtastsequenz und die Gradientenspuleneigenschaften definiert, – Vektorkombination der genannten berechneten elektrischen Feldkomponenten von jeder Gradientenspulenachse, die zu einem zeitabhängigen Diagramm des gesamten elektrischen Feldes an verschiedenen räumlichen Orten innerhalb der Gradientenspule führt, – Berechnen der Stimulationswahrscheinlichkeit an jedem Ort anhand des genannten zeitlichen Diagramms und des genannten Stimulationssignals, und – Vergleichen der genannten Stimulationswahrscheinlichkeit mit dem Stimulationsschwellenwert an jedem Ort innerhalb der Gradientenspule.
Computerprogrammprodukt nach Anspruch 13, das weiterhin den Computer veranlasst, die Ausführung der folgenden Schritte zu steuern: – Filtern des differenzierten Gradientensignals in einer ersten Stufe mit einem ersten bipolaren Filter, – paralleles Filtern des genannten differenzierten Gradientensignals in einem ersten unipolaren Filter, und – Gewichten der Ausgangssignale beider ersten Filter und Addieren der gewichteten Ausgangssignale.
Computerprogrammprodukt nach Anspruch 14, das weiterhin den Computer veranlasst, die Ausführung der folgenden Schritte zu steuern: – Filtern des inversen differenzierten Gradientensignals in einer zweiten Filterstufe mit einem zweiten bipolaren Filter während ungefähr einer einzelnen Wiederholungsperiode, – paralleles Filtern des genannten inversen Signals mit einem parallelen zweiten unipolaren Filter während ungefähr zehn oder mehr Wiederholungsperioden, – Gewichten beider Ausgangssignale, – Addieren der gewichteten Ausgangssignale zu einem zweiten Stimulationssignal, – Vergleichen des ersten Stimulationssignals mit dem genannten zweiten Stimulationssignal, und – Definieren des größeren der beiden Stimulationssignale als Ausgangssignal für den Vergleich mit dem genannten Stimulationsschwellenwert, – Filtern des inversen differenzierten Gradientensignals parallel in einer zweiten Filterstufe mit einem zweiten bipolaren Filter, – Filtern des genannten inversen Signals mit einem parallelen zweiten Filter, wobei die Ausgangssignale beider zweiten Filter gewichtet werden und die gewichteten Ausgangssignale zu einem zweiten Stimulationssignal addiert werden, das mit dem ersten Stimulationssignal vergleichen wird und wobei das größere der beiden Stimulationssignale als Ausgangssignal für den Vergleich mit dem genannten Schwellenwert verwendet wird.