EP2890994A1 - Ermittlung einer kontrastmittelanreicherung im rahmen der dynamischen kontrastmittel-mrt - Google Patents

Ermittlung einer kontrastmittelanreicherung im rahmen der dynamischen kontrastmittel-mrt

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Publication number
EP2890994A1
EP2890994A1 EP13766479.3A EP13766479A EP2890994A1 EP 2890994 A1 EP2890994 A1 EP 2890994A1 EP 13766479 A EP13766479 A EP 13766479A EP 2890994 A1 EP2890994 A1 EP 2890994A1
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EP
European Patent Office
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subset
value
phase
space
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Withdrawn
Application number
EP13766479.3A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Martin WAWRO
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Digital Medics GmbH
Original Assignee
Digital Medics GmbH
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Publication date
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Publication of EP2890994A1 publication Critical patent/EP2890994A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5601—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution involving use of a contrast agent for contrast manipulation, e.g. a paramagnetic, super-paramagnetic, ferromagnetic or hyperpolarised contrast agent
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
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    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
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    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/4818—MR characterised by data acquisition along a specific k-space trajectory or by the temporal order of k-space coverage, e.g. centric or segmented coverage of k-space
    • G—PHYSICS
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    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
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    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/563—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution of moving material, e.g. flow contrast angiography
    • G01R33/56366—Perfusion imaging

Definitions

  • the subject matter relates to a method and apparatus for determining a value of a relative
  • MRI contrast-enhanced magnetic resonance imaging
  • Magnetic resonance imaging (MRI) has become one of the most important non-invasive imaging techniques in diagnostic radiology in the last 20 years.
  • the principle of MRT is based on the transmission of a sequence of transient radio-frequency pulses (RF pulses) 110 on an object (for example, a human or an animal) with the
  • the static magnetic field also referred to as the 5 0 field, ensures that the magnetic moments of the atomic nuclei located in the object 120 (the moments created by their spins) are aligned along the field lines.
  • the aligned magnetic moments are deflected for a short time in order to decrease in their magnetic moment
  • the frequency of this precession movement is called the Larmor frequency (f L ), and the following applies: where ⁇ denotes the gyromagnetic constant.
  • Pulse at the time - ⁇ - another RF pulse is irradiated, which rotates the spins by 180 °.
  • the antennas start recording the radio waves radiated by the object in response to the time T E. The recorded signal is then discretized and transferred to
  • compositions for example, different types of tissue
  • gyromagnetic constant ⁇ is dependent on a specific class of atomic nucleus. In general, here is the
  • Hydrogen tomkern ('H -Proton) used, since this in the body in all tissues in different concentrations or
  • the T x relaxation designates the time required to achieve approximately 63% of the magnetization in the direction of the B 0 field, and the T 2 relaxation refers to the time required for 33% of the initial ones
  • This second relaxation time results from the loss of phase coherence of the precession motion after RF pulse irradiation.
  • To generate a spatial coding of the object is another (linear) magnetic field, the
  • Areas S E of the object excites the condition: fulfill. Accordingly, only signals from the area S E are received by the antennas.
  • two further techniques are used: the frequency coding and the
  • Radio frequency waves 130 recorded in sequences and arranged in a vector space, which is referred to as k-space.
  • k-space a vector space
  • Volume sequence imaging is k-space three-dimensional.
  • the frequency encoding changes the gradient field after the
  • radiated radio waves 130 depending on the Position along the frequency coding direction.
  • the signal 130 recorded in this way is deposited within k-space 140, for example in a row or column, as illustrated by way of example in FIG. 1a for an exemplary 2D image.
  • RF pulses are sequentially introduced into the object
  • a corresponding gradient field is briefly applied in the remaining direction within the T E interval.
  • This field provides, during the application time, analogous to the frequency encoding, for a frequency change and after switching off the field, the spins of the protons are shifted in the phase position along the gradient.
  • Frequency coding is switched on. This process is repeated sequentially with increasing phase gradient field while the results are stored in k-space according to the remaining direction. The time span between two
  • Phase encoding steps are called repetition time T R.
  • MRI is not limited to two-dimensional images.
  • One of these techniques is to use two interleaved phase encoding steps.
  • k ⁇ k i , k 2 , k ⁇ and set h as the frequency encoding direction and k 2 and Jc 3 as the two phase encoding directions.
  • the RF pulse stimulates the entire subvolume and thus every row in k-space contains information from all hydrogen cores of the subvolume.
  • the acquired k-space data contains the signal response in terms of amplitude, frequency and phase during acquisition, but does not provide an image of the examined one
  • the antennas measure the transverse magnetization of the precessing hydrogen nuclei, which represents a 2D quantity.
  • a preferred notation for nuclear magnetization therefore uses complex numbers of the form:
  • T is the time span for each component of the
  • Signal density I (x, y, z) is. Considering an infinitesimal small sub-volume within the object, the signal density (or amplitude) recorded by the antennas is dependent on the type of acquisition sequence. For a gradient echo sequence, the signal density is given as: 1- e ⁇ T " / T
  • Dynamic contrast-enhanced MRI is used extensively in medical imaging - from perfusion analysis to tumor detection. The principle behind this
  • Method is to first take the pictures (2D) or
  • volume data (3D) of the patient in native form i.e., without the administration of contrast agent.
  • the patient is injected with a contrast agent which changes the relaxation time in the vicinity of contrast agent particles in a concentration-dependent manner.
  • FIG. 1b shows, by way of example, the time profile of an exemplary contrast agent enrichment in the body of the patient 130 after injection of the contrast agent, wherein the intensity of the contrast agent enhancement on the y-axis 150 is shown.
  • a 3D gradient echo sequence for MRI mammography requires 40-120s for a "time" of the time series, ie for recording a complete dataset in k-space, requiring approximately 6-8 such sequences for complete acquisition.
  • AIF arterial input function
  • This object is objectively achieved by a method comprising determining a value of a relative contrast enhancement associated with a sub-period of a second time interval based on a subset of data from a first data record and based on a subset of data from a second data record, the first data record comprising a data item multidimensional k-space of a recorded without the influence of a contrast agent
  • Magnetic resonance imaging includes and in a first
  • Magnetic resonance recording includes and in the second
  • Sub-period portion of a second time period associated with a relative contrast enhancement based on a subset of data from a first data set and based on a subset of data from a second Record wherein the computer program product includes a program for performing the method.
  • Device comprising means for carrying out the method, in particular means for determining a
  • the second data set comprises data of a multidimensional k-space of a magnetic resonance image recorded with the influence of a contrast agent and in the second
  • Sub-time portion of the second time period are assigned and the data of the subset of data from the first
  • a device comprising at least one processor, at least one computer program code-containing memory, wherein the at least one memory and the computer program code are set up together with the at least one processor, the device to perform at least the method explained above.
  • the method may include selecting the
  • the multidimensional k-space may be one
  • Two-dimensional k-space corresponding to a two-dimensional MRI image wherein the data set describes a two-dimensional image, or the multidimensional k-space may for example be a three-dimensional k-space corresponding to a three-dimensional MRI image, wherein the
  • the data set and / or the second data record may be a raw data record of an MRT recording.
  • a data record recorded in the corresponding k-space during an MRT recording can be represented as a data set U ", where the index n stands for the number of the recorded data record, ie, for example, for the assignment that the recorded data record represents the n-th data record , and wherein the optional index a the respective antenna ae ⁇ l, .. .., ⁇ of a number of A antennas, ie
  • At least one antenna can specify.
  • Three-dimensional gradient echo sequence for an MRI mammography for example, between about 40s and 120s amount, the period may also have deviating values.
  • a data set U can comprise a total of m data values in k-space, which can be consecutive, which, for example, during the MRT recording
  • a respective data value u n a l (with /e ⁇ l,...,m ⁇ ) of the plurality of data values U " (u” ..., u " tn exactly one phase step and exactly one frequency step
  • Time interval may be assigned, wherein the time interval between the recorded data values may be the same, or the time interval but also, depending on the used MRI method, be different between different adjacent data values.
  • Each of the data values is assigned a time within the time period of the data set U ".
  • the representation of the data values of the data set U "can also take place deviating from (2), for example by a two-dimensional or multidimensional matrix in which the data values are stored, for example, in columns and rows, ie a respective data value", (with / e ⁇ l , ..., m ⁇ ) of the multiplicity of
  • Time segment is assigned, for example, as U "can be displayed.
  • This second time period may, for example, be temporally after the first time period.
  • the first data set may be the MRI image of a patient without the use of contrast media, after which a contrast agent is injected into the patient after this MRI scan, and after
  • Injection of the contrast agent is a second MRI image of the same patient, preferably in the same position as during the first MRI scan, takes place for receiving the second data set.
  • the second record may also be recorded in time before the first record, i.
  • the first time period may also be later than the second time period.
  • a contrast agent can first be injected into a patient, and after injection of the contrast agent, an MRT scan of the patient to record the second data set takes place.
  • the supplied contrast agent no longer has a significant influence on an MRI scan, so that then another RT recording of the same patient, if possible in the same position, to record the first record.
  • the recording of the first data set without the influence of contrast agent can therefore also be understood, for example, then the influence of the contrast agent is comparatively very low compared to the freshly injected contrast agent.
  • Subset of data are selected, wherein the data of the subset are associated with a sub-period portion of the first period.
  • the subset of data thus contains fewer data values than the entire first data set U ", that is to say, the sub-time section represents a segment of the first time segment.
  • the subset of data may comprise a total of k data values of the first data set U "with k ⁇ m, their assigned times each within the
  • selected data values by a set of k indices i x e. ⁇ l, ..., m ⁇ with xe ..., k ⁇ can be specified, so that, for example, a respective x-th index i x "is uniquely assigned, wherein the data value u" exactly one of the data values from the total number k data values of the subset of the first set of data U t corresponding to this data value ,
  • the data values u " t , ..., u” ik represent the k data values of the subset of the first data set U ", wherein, for example, the selection of the data values of the first data set U" by the
  • a subset of data may be selected from the second data set U ", wherein the subset of data from the second data set U" contains fewer data values than the entire second data set U ", ie
  • Time points within the sub-period of the second period are. It can, for example, all
  • Sub-time portion of the second time period are the subset of data, or a selection of data values from the entirety of the data values of the second data set, which are in the sub-time portion of the second time period, are considered as a subset of data.
  • the relative timing of the sub-period within the second period may therefore be the relative
  • the sub period of the second time period may substantially or exactly correspond to the length of the sub time period of the first time period.
  • Data of the subset of data from the first data set U "are assigned to substantially the same area in k-space as the data of the subset of data from the second data set U".
  • the subset of data of the first data set for each data value u " t of the subset of data of the second data set U" may each have a data value u "lying in the same or substantially the same point k-space.
  • the data values the subset of the second data set U can be given, for example, by the set of k indices i x e ⁇ 1, ..., m ⁇ already used for the subset of data of the first data set with xs ⁇ 1, ..., ⁇ : ⁇ such that ⁇ ⁇ ,.,., ⁇ ⁇ represent the k data values of the second data set U ".
  • This assignment can, for example, also be reversed, that is, if the data values ⁇ ⁇ ,. ,. , ⁇ ⁇ the k data values of
  • Subset of the second data set U " the data values of the subset of the first data set U" can be compared, for example, with a set of k indices i x e ⁇ , ..., m used for the subset of data of the second data set with xe ⁇ l , ..., k ⁇ , so that the k data values of the first data set represent U ".
  • the data of the subset of data from the first data set U "comprises a plurality of data values and the data of the subset of data from the second data set U" comprises a plurality
  • Contrast enhancement can be used.
  • Contrast enhancement can be specified, for example, accompanied by an exchange between the temporal
  • the selected subset of data from the second data set and the correspondingly selected subset of data from the first data set is relatively low, i. only a few data values are used so that, although the temporal resolution is high, the accuracy of the determined value of relative contrast enhancement is higher than that based on a longer one
  • Sub-time portion of the second period of determined value of a relative contrast enhancement is reduced.
  • Contrast enhancement based on data of the subset of data from the first data set and based on data of the subset of data from the second data set may be performed by different methods
  • a value of a relative contrast enhancement is determined, for example, that with the
  • Contrast agent enrichment is determined which the data of the subset of data from the first data set with a sufficient accuracy to the subset of data from the second data set using the value of a
  • Selecting the subset of data from the second record comprises.
  • an apparatus and method for determining a value of a relative contrast enhancement associated with a sub-period of a second time period based on a
  • Magnetic resonance recording includes and in the second
  • Sub-time portion of the second time period are assigned and the data of the subset of data from the first
  • k-space may represent a two-dimensional k-space, with a first direction in k-space
  • Direction in k-space which is preferably orthogonal to the first direction, is coded according to the second dimension with a plurality of phase steps.
  • k-space may represent a three-dimensional k-space, with one direction in k-space is frequency coded according to the first dimension with a plurality of frequencies, and wherein a second
  • Direction in k-space which is preferably orthogonal to the first direction, coded according to the second dimension with a plurality of phase steps, and wherein a third direction in k-space, which is preferably orthogonal to the first and second directions, corresponding to a third dimension is encoded with a plurality of phase steps.
  • the phase steps of the plurality of phase steps of the second dimension differ, for example, from the phase steps of the third dimension.
  • phase steps of the plurality of phase steps of the second dimension may be interleaved with the phase steps of the plurality of phase steps of the third dimension.
  • other techniques for specifying the phase steps of the plurality of second-dimension phase steps and specifying the phase steps of the plurality of third-dimension phase steps may also be used for inclusion in three-dimensional k-space.
  • the respective phase encoding steps become the at least one other
  • the recording of a data set U "in k-space can be carried out such that the recording with a
  • Phase step begins from the plurality of phase steps of a dimension of at least one other dimension, and for this selected phase step the corresponding associated data are recorded in k-space, said data recorded for this selected phase step are respectively associated with the different Freguenzen the plurality of frequencies. Subsequently, with a further phase step, it is possible to proceed from the multiplicity of phase steps of a dimension of the at least one further dimension, again recording the correspondingly assigned data in k-space for this selected phase step, the data recorded for this phase step in turn corresponding to the different ones Frequencies of the variety of frequencies
  • Phase steps are each passed through a dimension of at least one other dimension, wherein the data recorded for this selected phase step
  • the at least one further dimension comprises, for example, exactly one further dimension, which is phase-coded with a plurality of phase steps.
  • the at least one further dimension comprises exactly two others
  • Phase-phase is phase-coded and a second further dimension of the two further dimensions is phase-coded with a second plurality of phase steps.
  • a first phase step from the first plurality of phase steps and a second phase step from the second plurality of phase steps for phase encoding in the two further dimensions are used during an MRT scan, which then in k-space for this first phase step of the first another dimension and data recorded for this phase step of the second further dimension, in turn, respectively
  • Phase steps of the first plurality of phase steps are each combined with each phase step of the second plurality of phase steps into a pair of phase steps, and for each combination in k-space the data is combined
  • Phase step of the second plurality of phase steps used for phase encoding in the second further dimension wherein the phase encoding in the first further dimension and the phase coding in the second further dimension is performed simultaneously.
  • This can be realized, for example, in that in the spatial direction of the first further dimension, a gradient field corresponding to the
  • the X direction of a space may represent the first dimension which is frequency encoded, where the first further dimension is the Y direction of the space the first further dimension and the X direction of the space the second further dimension, two
  • Phase steps of the first and second further dimension in k-space is done.
  • a respective data value u ", (with le ⁇ 1,..., M ⁇ ) of the plurality of .mu.s may be assigned to exactly one phase step and exactly one frequency
  • Phase step out of the second plurality of phase steps i. a pair of phase steps of the first and second further dimension, and to be assigned to exactly one frequency.
  • Data values U be assigned to the same time or substantially the same time.
  • data values may be the same
  • Times can be assigned according to the temporal occurrence of the respective phase step or the respective pair of phase steps. But it is also all the data values u nj one
  • Time interval may be assigned, wherein the time interval between the recorded data values may be the same, or the time interval but also, depending on the used MRI method, be different between different adjacent data values.
  • Each of the data values is assigned a time within the time period of the data set U ". According to an advantageous embodiment, it is proposed that the lower-time portion of the second
  • the data of the subset of data from the second data set in a dimension of the at least one further dimension is associated with one of the following: exactly one phase step of the plurality of phase steps of the dimension, and a plurality of consecutive phase steps of the plurality of
  • exactly one phase step or several successive phase steps from the plurality of phase steps may be selected, and based on this selected one phase step or the selected multiple consecutive phase steps, corresponding data values may be selected from the second data set, ie data values which corresponds to the selected first phase step or the selected one or more
  • Phase steps depends.
  • the selected phase step or the several consecutive phase steps is assigned, for example, to the first further dimension, while simultaneously one phase step or a plurality of successive phase steps from the second plurality of
  • Phase steps are selected such that the corresponding selected data values of the subset of data from the second data set are therefore associated with a second time sub-time portion selected from the selected one or more consecutive phase steps of the first further dimension and the selected one exactly one phase step or the selected several successive ones
  • Time segment based on acquisition parameters of exactly one phase step or the several consecutive phase steps, the echo time and the repetition time
  • T R represents the repetition time between two adjacent phase steps
  • T E represents, for example, the time after which the antennas with the
  • the sub period of the second period is to be a relatively short period, i. if the temporal resolution of the determined value of a relative contrast agent increase is to be relatively small, then
  • phase step p s the data values of the subset of data of the second data set are assigned to exactly one phase step p s , this phase step p s also being an example
  • Phase step of a pair of phase steps may be, so is the corresponding sub-period portion of the second
  • Time segment for example, in the time period between T (s, n) and T (s + l, n), and if for this phase step p s
  • the sub-period can be considered approximately as a very small period starting at T (s, n) and ending very shortly thereafter, ie the sub-period of the second period can be considered as an approximate time.
  • the sub period of the second period is a somewhat longer period, i. If the temporal resolution of the determined value of a relative contrast agent increase is to be greater than in the aforementioned example, in which only a single
  • Phase step is selected, so preferably several phase steps of the plurality of phase steps are selected, these are preferably immediately adjacent to a plurality of phase steps, so that the selected subset of data of the first data set and the subset of data of the second data set these multiple selected
  • Phase steps are assigned. In the case of the 3D, these multiple phase steps of the plurality of phase steps may select the selected phase steps of the first plurality of phase steps
  • Phase steps of the first further dimension while at the same time selecting one or more adjacent phase steps of the second plurality of phase steps, such that respective pairs of phase steps are selected from the plurality of phase steps of the first plurality of phase steps and of exactly one
  • Phase step or the plurality of phase steps of the second plurality of phase steps are formed so that the selected subset of data of the first data set and the subset of data of the second data set are associated with these pairs of phase steps. Furthermore, if there is a significant period of time between the individual frequencies, which is defined, for example, by 7 ⁇ , then the time for a particular one may be
  • Phase step p s (or a pair of phase steps) and a certain frequency f, for example, as follows
  • T (s, j, n) (s-1) T R + (j -1) 7 ⁇ + T E + t n
  • the data of the subset of data from the second data set in the first dimension be associated with one of the following: exactly one frequency step of the plurality of frequencies, a subset of a plurality
  • the data of the subset of data from the second data set can be determined such that first a phase step p s with se ⁇ l,..., W ⁇ of the plurality of w
  • Phase steps p sq with se w) the first plurality of w phase steps p x , ..., p w and q of the second plurality of w 2 phase steps p 2 ', ..., p' is selected, this being
  • the selected phase step p s corresponds to exactly one phase step described above or is selected from the plurality of consecutive phase steps or, in the case of the 3D, the selected pair of phase steps p sq is selected from the set of pairs of phase steps and for each selected phase step p s for each pair of phase steps p sq for each frequency f. with /e ⁇ l, ..., v ⁇ of exactly one frequency, or of the subset of several frequencies, or of all frequencies of the multiplicity of v frequencies f1, ..., fv, in each case one data value u " t of the second data set U "which corresponds to the selected phase step p s or the selected pair of
  • Phase steps p and the respective Freguenz Colour f j is assigned and which is assigned to the subset of data from the first record.
  • Contrast enhancement is determined based on
  • Difference values based on the difference of a data value of the data of the subset of the second subset and the data value of the data associated with this data value
  • Subset of the first record is formed.
  • Subset of the first data set U "are formed, wherein a respective difference value d" based on the difference of a data value of the data of the subset of the second
  • Comparison with the respective data value ⁇ "of the data of the subset of the first data set U" contains the associated one
  • Contrast enhancement is or a value of one
  • This additional signal component ⁇ " can be determined, for example, by the formation of the difference value d" and can be used, for example, as an estimate of the relative
  • Contrast enhancement for the difference d 'associated point in k-space are considered.
  • Contrast enhancement in each point in k-space are considered, so that, for example, based on an averaging of the determined difference values (or the amounts of the determined difference values) of the second
  • Contrast enhancement can be determined. If only a single difference value is determined, then
  • a metric be calculated based on the determined difference values, wherein the metric is a
  • Deviation measure between the difference values and a value of a relative contrast enhancement represents.
  • calculating the metric for each of the difference values comprises calculating a metric difference value representing the difference between the respective difference value and a value of relative contrast enhancement, and calculating the metric
  • the metric may be calculated by using for each or a selection of the determined Difference values d "a metric difference value m '" is calculated, which is calculated based on the difference between the respective difference value d "and the selected value of a relative contrast agent enrichment ⁇ ". For example, for each of the determined difference values d a
  • the subset of the first data set U "and the subset of the second data set U" each contain k selected data values and become the k indexes explained above For example, for each of the k determined difference values d ", a metric difference value be calculated.
  • the metric for example, the sum of the amounts of the metric difference values or the sum of the squares of the metric difference values or any other appropriate sum based on the
  • the metric m a can be calculated as the sum of the squares of the metric difference values based on the following exemplary calculation rule:
  • a plurality of metrics wherein each of the plurality of metrics is each associated with a different value of relative contrast enhancement, and wherein the method comprises selecting that value of a relative
  • Contrast enhancement which is assigned to the metric with the least deviation measure includes.
  • a metric may be calculated for a given value of relative contrast enhancement until the
  • the calculated metric may correspond to an abort condition, wherein the abort condition is selected such that the metric, which is a measure of the quality of the relative contrast enhancement value, indicates a sufficient quality of the associated value of relative contrast enhancement.
  • the abort condition is selected such that the metric, which is a measure of the quality of the relative contrast enhancement value, indicates a sufficient quality of the associated value of relative contrast enhancement.
  • Contrast agent enrichment ⁇ is selected, whose
  • the method may also be performed such that for a plurality of different values of relative
  • Contrast enhancement respectively determines the associated metric, wherein the value of the plurality of different values of a relative contrast enhancement as a final determined value of a relative
  • Contrast enhancement is selected, the metric of which represents the least amount of variance compared to the remaining metrics of the remaining values of relative contrast enhancement.
  • the metric comprises a filter function, wherein the filter function is adapted to frequency-selectively weight data from the first subset of data from the first data set and data from the subset of data from the second data set, so that at least some data, which associated with higher frequencies have a lower impact on the metric than data associated with lower frequencies.
  • This filter function can, for example, by a
  • the filter coefficients f x are selected, for example, such that a first difference value d a , which is assigned via the index i xl in k-space a higher Freguenz than the second difference value d a in k-space
  • the filter function can thus represent a low-pass filter function.
  • the filter function can thus represent a low-pass filter function.
  • Noise can be reduced and thus the determination of the value of the relative contrast agent enrichment for the second sub-period section can be improved.
  • associated sub-frame mask is calculated in k-space, wherein determining a value associated with the sub-period of the second period of a relative value
  • Contrast enhancement based on data of the subset of data from the first data set and data of the subset of data from the second data set further performed based on the sub-image mask associated with the k-space.
  • a sub-image mask L a im
  • Image space can be generated by this
  • Subpicture area is set to a predefined value q ⁇ 0, while the remaining areas of the image space in the sub-image mask are set to zero: x - - selected
  • the at least one subpicture area in the image space can be used to select at least one
  • region of interest which include, for example, blood vessels, lesions, potentially inflammatory foci, or organs
  • subpicture area is, for example, a single pixel or a single voxel.
  • the at least one selected subpicture area i. e.g. which includes this selection information
  • Sub-image mask L a can then from the image space into the k-space by a corresponding transformation F '1 , for example, an IFFT or FFT, to calculate a k-space
  • Sub-picture mask M a for determining the the
  • Sub-picture mask M a filtered k-space performed. This means, for example, that portions of the information of the first and the second data set, which a
  • the influence of regions of the MRI data sets in which the contrast agent has little or no effect can be determined by delimiting these regions by means of the selected at least one sub-image region and the corresponding sub-image mask M "assigned to k-space for determining the value of a relative
  • Contrast enhancement ⁇ "reduced or turned off, so that the determination of the value of a relative contrast agent enrichment ⁇ " can be improved.
  • Sub-image mask M a for the calculation of the metric me a which is a deviation measure between the difference values . and a value of relative contrast enhancement, such that, for example, the metric a is at least partially based on the k-space associated with
  • Sub-image mask M a be calculated.
  • the subset of the first data set U "and the subset of the second data set each contain k selected data values and the k indices i x e explained above are used , k), the masking data values m "... m ° ' corresponding to the k-space can be assigned to the sub-image mask"
  • Calculation of the respective difference values can be used, for example, for each of the k determined
  • the influence of the difference value m'd "assigned to this point in k-space is reduced.
  • the metric can then me as described above based on the difference values m 'a, which have been on the assigned to the k-space image sub-space mask M a is calculated based,
  • the first data set U "or the second
  • Image space can be transformed, for which a suitable transformation can be used, such as by an FFT or IFFT.
  • a suitable transformation such as by an FFT or IFFT.
  • V? FU
  • the at least one subpicture area in the image space is selected. This selection can be done, for example, by a user, the user being presented with the transformed data set V "in the image space, and the user by means of a
  • the corresponding sub-image mask L a is generated. To select this at least one
  • Subpicture area but can also fully or
  • the image information from the first or second data set can be used to select the at least one sub-image area.
  • the method comprises determining a value of an absolute contrast agent enrichment based on the determined value of a relative ontrast agent increase and a lookup database or a mapping function.
  • this lookup database may have a nonlinear dependency on the values of an absolute one
  • a value of a relative contrast enhancement .mu may be, for example, a look-up table.
  • absolute contrast agent enrichment based on the determined value of a relative contrast agent enrichment and a mapping function f l are used, which for a value of a relative contrast agent enrichment ⁇ "a correspondingly assigned value of an absolute
  • Contrast enhancement ⁇ 'based on a model outputs According to an advantageous embodiment, it is proposed that the method determine a
  • Time portion based on the data of the subset of data from the first data set and the data of the subset of data from the second data set, wherein each of the values of a relative contrast enhancement each associated with a different sub-period portion of the plurality of sub-periods.
  • a sub time portion may be selected from the plurality of sub time periods.
  • a value of a relative contrast agent enrichment associated with this selected sub-period of the second time period may be based on data of a
  • Embodiments are performed.
  • Contrast enhancement is to be determined.
  • a value of relative contrast enhancement associated with data of a selected subset of data from the first data set and based on data of a selected subset of data from the second data set, associated with that selected sub-period of the second time period, is again determined by each the embodiments described above can be performed.
  • the method can end or, optionally, a
  • the second time period may be divided into a plurality of sub-time periods, wherein for each of the sub-time periods, a corresponding value of a
  • the plurality of sub time periods of the second time period may also include a selection of
  • the sub-time portions of the plurality of sub-time periods may be selected such that at least one sub-time portion of the plurality of sub-time periods each associated with exactly one phase step of the plurality of phase steps, and / or that at least one sub-time portion of the plurality of sub-time sections each having a plurality, preferably adjacent
  • Fig. 1a shows an exemplary system for recording a two-dimensional MRI image
  • Fig. Lb is an exemplary representation of the temporal
  • Fig. 2 shows an exemplary method according to a second
  • Fig. 3 shows an exemplary method according to a second
  • 5a shows a first exemplary representation of the calculation of a sub-image mask according to a fourth
  • Embodiment; 5b shows a second exemplary representation of
  • 6a shows an exemplary method according to a fifth
  • Fig. 6b an exemplary method according to a sixth
  • FIG. 2 shows an exemplary method 200 according to a first exemplary embodiment.
  • the method 200 comprises, in a step 210, the selection of a subset of data from a first data record, wherein the first data record data of a multi-dimensional k-space of a recorded without the influence of a contrast agent
  • Magnetic resonance recording includes, which in a first
  • the multidimensional k-space may be one
  • Two-dimensional k-space corresponding to a two-dimensional MRI image wherein the data set describes a two-dimensional image, or the multidimensional k-space may for example be a three-dimensional k-space corresponding to a three-dimensional MRI image, wherein the
  • the multidimensional k-space may be in a first dimension having a plurality of frequencies
  • these plurality of frequencies may represent a plurality of different frequencies, with which the MRI recording is recorded.
  • the multidimensional k-space can be coded, for example, in at least one further direction, each with a plurality of phase steps.
  • Phase steps of a respective dimension of the at least one further dimension may, for example, represent a plurality of different phase values, these being
  • the plurality of phase steps of a respective dimension of the at least one further dimension can also be, for example, a
  • phase index of the plurality of different phase indices Represent a variety of different phase indices, wherein a phase index of the plurality of different phase indices, for example, each associated with exactly one phase step.
  • a phase index of the plurality of different phase indices for example, each associated with exactly one phase step.
  • all the phase indices of the plurality of different phase indices of that particular dimension or a selection of phase indices of the plurality of different phase indices of these respective dimensions can be traversed to the corresponding phase encode.
  • k-space may represent a two-dimensional k-space, with a first direction in k-space
  • Direction in k-space which is preferably orthogonal to the first direction, is coded according to the second dimension with a plurality of phase steps.
  • the k-space may, for example, also represent a three-dimensional k-space, wherein a first direction in k-space corresponding to the first dimension is frequency-encoded with a plurality of frequencies, and wherein a second
  • Direction in k-space which is preferably orthogonal to the first direction, coded according to the second dimension with a first plurality of phase steps, and wherein a third direction in k-space, which is preferably orthogonal to the first and second directions, corresponding to a third Dimension with a second variety of
  • Phase steps is encoded.
  • the phase steps of the plurality of phase steps of the second dimension differ, for example, from the phase steps of the third dimension.
  • phase steps of the plurality of phase steps of the second dimension may be interleaved with the phase steps of the plurality of phase steps of the third dimension.
  • other techniques for specifying the phase steps of the plurality of second-dimension phase steps and specifying the phase steps of the plurality of third-dimension phase steps may also be used for inclusion in three-dimensional k-space.
  • the MRI scan for example, the
  • Phase step of the plurality of phase steps of a dimension of the at least one other dimension begins, and for this selected phase step correspondingly in k-space associated data are recorded, which recorded for this selected phase step data respectively the different frequencies of the plurality of
  • Frequencies are assigned, for example via the
  • each recorded one Data value of this data is associated, for example, a frequency of the plurality of frequencies, so that then, for example, the various data values of
  • recorded data are each assigned to different frequencies of the plurality of frequencies.
  • phase step it is possible to proceed from the multiplicity of phase steps of a dimension of the at least one further dimension, again correspondingly for this phase step selected
  • each phase step of the plurality of phase steps can each be traversed a dimension of at least one other dimension, with the selected for this
  • Phase step recorded data are assigned to different frequencies of the plurality of frequencies, so that
  • a record of a two-dimensional or three-dimensional k-space can be recorded.
  • the at least one further dimension comprises, for example, exactly one further dimension, which is phase-coded with a plurality of phase steps.
  • the at least one further dimension comprises exactly two others
  • a first further dimension of the two further dimensions is phase coded with a first plurality of phase steps and a second further dimension of the two further dimensions is phase coded with a second plurality of phase steps.
  • a first phase step from the first plurality of phase steps and a second phase step from the second plurality of phase steps for the phase encoding in the two further dimensions are used during an MRT recording, which then in k-space for this first phase step of the first another dimension and data recorded for this phase step of the second further dimension, in turn, respectively
  • Phase steps and at the same time a second phase step from the second plurality of phase steps is assigned, and wherein for example in the exemplified line 1 records the data associated with this first phase step and the second phase step, each recorded data value of this data associated, for example, a frequency of the plurality of frequencies is such that subsequently, for example, the various data values of the recorded data are respectively associated with different frequencies of the plurality of frequencies.
  • a complete 3D image can be generated in which all phase steps of the first plurality of
  • Phase steps are combined, and for each combination in k-space, the data are recorded, in turn, each of the different frequencies of the plurality of
  • Frequencies are assigned.
  • the data of an acquired data set U "are therefore associated with a time period in which the recording of the data set U" during the passage of the individual
  • Phase steps of the first and second further dimension in k-space is done, for example, each recorded for a phase step or for a few of phase steps, the respective different frequencies
  • a record U "total m in k-space may include successive data values that
  • Phase step of the second plurality of phase steps ie a pair of phase steps of the first and second further dimension, and assigned to exactly one frequency.
  • a respective data value for example, u t of "
  • data values can u "t that the same
  • Times can be assigned according to the temporal occurrence of the respective phase step or the respective pair of phase steps.
  • Time interval may be assigned, wherein the time interval between the recorded data values may be the same, or the time interval but also, depending on the used MRI method, be different between different adjacent data values.
  • Data values are assigned to a time within the time segment of the data set U ".
  • Three-dimensional gradient echo sequence for an MRI mammography for example, between about 40s and 120s amount, the period may also have deviating values.
  • the first data record used in step 210 which was recorded without the influence of a contrast agent and which is assigned to a first time segment, can be represented as U ", for example.
  • step 210 a subset of data is selected from this first data set U ", the data of the
  • Subset are associated with a sub-period of the first period.
  • the subset of data thus contains fewer data values than the entire first data set U ", ie, the sub-time portion represents a section of the first time segment.
  • the subset of data may include those data values u", with / e ⁇ 1,. .., m ⁇ , whose Time points lie within the sub-period.
  • all the data values from the first data set U "lying in the sub-period may be selected as a subset of data, or a selection of data values from the entirety of the data values of the first data set lying in the sub-period may be selected as a subset of Data to be selected.
  • the subset of data may include a total of k selected data values of the first data set U "with k ⁇ m whose times are within the sub-time portion, for example, the selected data values being represented by a set of k indices i x e
  • the method 200 further includes selecting a subset of data from a second one in a step 220
  • this second record can be called
  • MRI recording in k-space can be carried out analogously to the procedure generally described above.
  • This second time period may, for example, be temporally after the first time period.
  • the first data set may be the MRI image of a patient without the use of contrast media, after which a contrast agent is injected into the patient after this MRI scan, and after
  • Injection of the contrast agent is a second MRI image of the same patient, preferably in the same position as during the first MRI scan, takes place for receiving the second data set.
  • the second data record can also be recorded in time before the first data record, ie, the first time segment can, for example, also be temporally after the second time segment.
  • a contrast agent can first be injected into a patient, and after injection of the contrast agent, an MRT scan of the patient takes place to record the second data set. Subsequently, for example, wait until the supplied contrast agent has no significant influence on an MRI scan, so that then another MRI scan of the same patient, preferably in the same position, for receiving the first record.
  • the recording of the first data set without the influence of contrast agent can therefore also be understood, for example, then the influence of the contrast agent is comparatively very low compared to the freshly injected contrast agent.
  • the sub-period represents a section of the second period
  • all of the data values from the second data set U "lying in the second period sub-period may be selected as a subset of data, or a selection of data values from the total data values of the second data set included in the second sub-period Period are selected as a subset of data.
  • the relative timing of the sub period of the second time period may correspond to the relative timing of the sub time portion of the first time period.
  • the data of the subset of data from the first data set U "selected in step 210 and the data of the subset of data from the second data set U" selected in step 220 are selected such that the data of the subset of data from the first data set U are assigned to essentially the same area in k-space as the data of the subset of data from the second
  • Dataset U ". For example, sets a data value of the one selected in step 220
  • selected subset of data each have a lying in the same or substantially the same point k-space data u ".
  • the subset of data of the first data set comprises a total of k selected data values of the first data set U "with k ⁇ m, the data values w",. , ..., u " ⁇ the k selected data values of the first data set U"
  • the selected data values of the second data set U can be represented, for example, by the set of k indices i x e ⁇ 1,..., m ⁇ already used for the subset of data of the first data set with xe ⁇ 1,. k ⁇ , so that w " i5 . the k selected data values of the second
  • the data of the subset of data from the first data set U may comprise a plurality of data values and the data of the subset of data from the second data set U" may comprise a plurality of data values. and / or if, for example, all the data values from the first data set U "which are in the sub-time segment represent the subset of data from the first data set U", and if, for example, all the data values from the second data set U ", which in the sub-time segment of FIG may be the second subset of data from the second data set U ", then m> 2 may apply.
  • the order of steps 210 and 220 is interchangeable. Thus, first the subset of data of the second
  • Data set are selected (step 220) and subsequently, for example, the subset of data of the first
  • Subset of the second data set U ", for example selected in step 220, the data values of the subset of the first data set U" can be assigned, for example, by one already for the subset of data of the second
  • l, ... , m ⁇ with xe , ..., u " h represent the k data values of the first data set U" selected in step 210. Selecting the subset of data of the second
  • the method comprises determining a sub-period of the second
  • the plurality of data values of the first subset of data from the first data set U "and the plurality of data values of the second subset of data from the second data set U" may be used to determine the data set
  • Sub-time portion of the second period associated value of a relative contrast enhancement are used.
  • Contrast enhancement are used exclusively data from the second record, which have been recorded during the second sub-period, ie, it if no data from the second data set is used that is used during the second time period, but outside the second sub-time period, primarily the contrast enhancement present in the body of the patient during this second time period will affect the determination of the value of a relative
  • Contrast enhancement in step 230 may be accomplished by
  • Subset of the first data set U " wherein a respective difference value d" based on the difference of a data value, the data of the subset of the second data set U "and the data value u", the data associated with this data value u "j in k-space the subset of the first data set U "is formed, for example by
  • the respective data value of the data of the subset of the first data set U "contains, for example, the
  • Subset of the first data set U "contains the associated difference value w of the data of the subset of the second
  • Dataset U an additional signal component A, which is proportional to the relative contrast enhancement or represents a value of a relative contrast enhancement:
  • This additional signal component ⁇ can be determined, for example, by the formation of the difference value d" and can be used, for example, as an estimate of the relative
  • Contrast enhancement are considered for the point in the k-space associated with the difference value d a .
  • Each of the determined difference values d can therefore be used as
  • assigned value of a relative contrast agent enrichment can be determined. If only a single difference value is determined, for example, this difference value or the amount of this difference value of the second
  • Contrast enhancement are considered. However, other methods for determining the value associated with the second sub-period can also be used.
  • FIG. 3 shows an exemplary method 300 according to a second exemplary embodiment.
  • This method 300 may, for example, be used to determine a sub-period of the second time segment
  • associated value of relative contrast enhancement based on data of the subset of data from the first data set and data of the subset of data from the second Record can be used in step 230 of the method 200 according to the first embodiment.
  • the method 300 uses a relative value assigned to the second sub-period section to determine
  • Contrast enhancement in step 230 the calculation of a metric based on the determined difference values, wherein the metric a deviation measure between the
  • step 310 a value of a relative
  • Contrast agent enrichment selected is selected.
  • a suitable starting value for the estimation of the value of a relative value may be used
  • Contrast enhancement can be used.
  • step 320 for this selected value of relative contrast enhancement, the metric becomes
  • the index t of the value of a relative contrast enhancement ⁇ " is an indicator for the sub-period of the second time segment, for example, the metric can be calculated by entering a value for each of the determined difference values d Metric difference value which is based on the difference between the respective difference value d "and the selected value of a relative
  • a metric difference value can be obtained for each of the k difference values d a determined be calculated.
  • the metric m can be determined in step 320.
  • the metric may be the sum of the amounts of the metric difference values or the sum of the squares of the squares
  • the metric m may be calculated as the sum of the squares of the metric difference values based on the following
  • step 330 it may then be checked, for example, whether the metric a calculated in step 320 is a
  • Metric a displayed deviation measure is below a predetermined limit.
  • Step 310 selected value of a relative
  • the method begins again in step 310 with the selection of a new, different value of a relative
  • the method 300 may be iterated until, in step 310, a value of a relative contrast agent ⁇ ⁇ "whose metric computed in step 320 satisfies the termination condition in step 330.
  • the method illustrated in Figure 3 may also be so
  • the respective assigned metric is determined, analogous to the calculation in step 320, wherein the value of the plurality of different values of a relative contrast enhancement
  • Contrast enhancement is selected, the metric of which represents the least amount of variance compared to the remaining metrics of the remaining values of relative contrast enhancement.
  • the metric computed in step 320 may also include an optional filtering function, wherein the
  • Filter function is adapted to retrieve data values from the first subset of data from the first record
  • Bandpass filter function can be realized, so that, for example, at least some data, which high
  • Frequencies are assigned, and at least some data, which are associated with low frequencies, have a lower impact on the metric as data, which frequencies are assigned between the high and low frequencies.
  • This filter function can, for example, by a
  • the filter coefficients f x are selected, for example, in such a way that a first difference value d ", which is assigned via the index i xl in k-space to a higher frequency, than the one second difference value d" in k-space
  • the filter function can thus represent a bandpass filter function.
  • increasingly occurring disturbances for example noise, can be reduced in the higher frequency ranges and thus the determination of the value of the relative values performed in step 230
  • Contrast enhancement for the second sub-period be improved.
  • a low-pass filter function can also be used.
  • FIG. 4 shows an exemplary method 400 according to a third exemplary embodiment. This method 400, together with the calculation of a sub-image mask according to a fourth example shown by way of example in FIG.
  • Embodiment and illustrated in Figure 5b second exemplary illustrated calculation of a sub-image mask according to a fourth embodiment.
  • step 410 the first data set U "or the second
  • the data set U is transformed from the k-space into a corresponding data record in the image space.” In the following, without any limitation, it has arrived that this is the second data record U ", but it may also be the first data record U"
  • FIG. 5a or FIG. 5b shows such an exemplary data record 510 in k-space. This record can
  • line 511 may be the first one
  • Phase step may be assigned from the plurality of phase steps, the line 512 may be assigned to the second phase step of the plurality of phase steps, etc.
  • V 2 a FU 2 a
  • step 420 based on the transformed
  • this selection may include at least one
  • Subpicture area is set to a predefined value q ⁇ , while the remaining areas of the image space in the sub-image mask are set to zero:
  • the predefined value q can be set to one or to another constant and from zero
  • This selection of the at least one subpicture area in the image space can be used, for example, to select at least one "region of interest" comprising, for example, blood vessels, lesions, potentially inflammatory foci, or organs
  • selection of a subpicture area is a single pixel or a single voxel.
  • Fig. 5a and Fig. 5b is a in the image space
  • FIG. 5a wherein in FIG. 5a a sub-image space area 551 is selected in image space 550 based on this transformed data set V "or a sub-image space area 551 in image space 550 based on this transformed data set V" 'to produce a
  • Sub-frame mask is selected, as described above by way of example.
  • This selection can be done, for example, by a user, the user being presented with the transformed data set V "in the image space, and the user by means of a
  • Subpicture area 551 marks, so that based on this user input, the corresponding sub-image mask
  • Subpicture area 551 may also be full or
  • semiautomatic image segmentation algorithms are used, which mark at least one region of interest as at least one subpicture area 551 based on the transformed data set V ".
  • the k-space can be regarded as being associated with a time domain, since here the time-received signal of the recording antenna is sampled and data values thus assigned to specific times
  • transformation 520 mathematically performs a transformation from the time domain to a frequency domain, this transformation being performed, for example, for each of the rows represented in k-space (such as 511, 512).
  • a corresponding transformed line in the image space 530 can therefore be assigned to a true frequency spectrum, which is not related to the frequencies of the k-space. Therefore, the image space 530, for example, as exemplified in Fig. 5b, a
  • Be assigned frequency spectrum 555 wherein data values of the image space of a frequency from this frequency spectrum
  • Frequency spectrum of the frequency spectrum of the image space is not assigned, that is, that the frequencies of the
  • a first frequency sub-spectrum could be between fo and fi of the frequency spectrum lying between f 0 and f 3 , for example, and a second frequency sub-spectrum between f 2 and f 3 , where sub-image space 551 'is selected so that this is not in the first
  • Frequency spectrum and the second frequency spectrum is.
  • a frequency spectrum can be chosen such that the frequency of an interfering from the outside disturbing the MRI recording interferer in this
  • Frequency spectrum is such that this disturbance for the subsequent determination of the relative value of a
  • Contrast enhancement can be hidden.
  • Image space 550 ' are selected as a sub-image mask, wherein those points in the image space 550', which in one of the
  • At least one frequency sub-spectrum can not be selected in the sub-frame mask 550 '.
  • step 430 the at least one selected one of
  • Subpicture space area ie, for example, the sub-image mask L comprising this selection information from the image space into the k-space by a corresponding transformation 560, for example an IFFT or FFT, which represents an inverse transformation _1 to the transformation 520, for calculating a subframe mask L
  • a corresponding transformation 560 for example an IFFT or FFT, which represents an inverse transformation _1 to the transformation 520, for calculating a subframe mask L
  • Sub-frame mask M a in Fig. 5 by way of example
  • Reference numeral 570 shown, for example, in step 230 of the method 200 shown in FIG. 2 for determining the Unterzeitabsacrificing the second period
  • Contrast enhancement ⁇ based on data of the Subset of data from the first record U "and
  • Sub-picture mask M a filtered k-space performed. This means, for example, that portions of the information of the first and the second data set, which a
  • the influence of regions of the MRI data sets in which the contrast agent has little or no effect can be determined by delimiting these regions by means of the selected at least one sub-image region and the corresponding sub-image mask M a associated with the k-region for determining the value of a relative
  • Contrast enhancement ⁇ "reduced or turned off, so that the determination of the value of a relative contrast agent enrichment ⁇ " can be improved.
  • Sub-mask mask M a for the calculation of the metric m e, which represents a deviation measure between the difference values and a value of the relative contrast enhancement, such that, for example, in step 320 of the method 300 is never calculated "at least partially based on the sub-image mask M a associated with the k-space.”
  • the subset of the first data set U "and the subset of the second data set U" each contain k selected data values and the previously discussed k Indices i x e [l,..., M (with xe ⁇ 1,..., £ ⁇ ), the masking data values m ",.
  • Space assigned sub-image mask M a are used to calculate the respective difference values, for example, for each of the k determined
  • FIG. 6 a shows an exemplary method 600 according to a fifth exemplary embodiment.
  • This method 600 may include, for example, selecting a subset of data from the first data set in step 210 from method 200 shown in FIG. 2 and selecting a subset of data from the second data set in step 220 and determining a time period associated with the second time period Value of one
  • step 230 serve relative contrast enhancement according to step 230.
  • the exemplary method 600 will be exemplified
  • phase step is a phase step of a pair may be of phase steps of the first further and the second further dimension, and for this selected phase step (or in the 3D case
  • Phase step may be a phase step of another pair of phase steps of the first further and the second further dimension, again for this selected phase step (or in the case of the 3D selected pair of
  • the corresponding data allocated to the different frequencies in k-space are distinguished, so that, for example, a data record of a
  • Steps 610-660 of method 600 include selecting a subset of data from the first data set
  • a phase step p s is selected with se ⁇ l, ..., w] of the plurality of w phase steps p l , ..., p w . in the
  • this step 610 includes the
  • phase step p s for example, the selected first phase step of the first plurality of w
  • the Frequency f may be associated with a capture index which is associated with the corresponding data value from the plurality of data values recorded in k-space to the selected phase step or the selected pair of phase steps.
  • this phase step p s (or the pair of phase steps p s / ) nd of this frequency f j in the k-
  • phase step selected in step 610 is p s (or the selected pair of
  • T R represents the repetition time between two adjacent phase steps
  • T E represents, for example, the time after which the antennas with the
  • T (s, q, n) T '(T R , s, q) + T E + t " t
  • T' (T R , s, q) the accumulated time of all
  • the time of recording the data values for the various frequencies during a phase step may be negligibly small, so that the recorded data values for this one phase step p s and the different frequencies are assigned at least approximately or exactly to the same time T (s) can . If, for example, between the individual frequencies is a time period significant for acquiring a frequency spectrum as an impulse response, which is defined for example by T f , then the time for a specific phase step p s and a specific frequency step f.
  • T (s, j, n) (s-1) T R + (j -f + T E + t n , or for a particular pair of phase steps p are determined as follows:
  • T (s, q, j, n) T '(T R , s, q) + (j-1) 2 ⁇ + T E + 1 "
  • Variable x of the index i x from a seed such as
  • Method 600 is incremented by step 630.
  • u " t corresponds to the x-th data value of
  • step 630 Similar to the procedure in step 630, based on the selection of the phase step p s (or the pair of phase steps p) and the selection of the frequency step f j, a step s p s (or this pair of
  • phase step p (or the pair of phase steps p cj ) and the frequency f ⁇ is equal to the in
  • Step 630 is assumed phase step p s (or pair of phase steps p sq ) and the underlying frequency f ⁇ , to select the data ", already selected in step 630 index / used, since the data selected in step 630 data u " t of the second data set at the same point in k-space as the data value u", selected in step 640, of the first data set
  • step 630 the senor circuitry
  • Sub-period of the second period or first period are.
  • steps 630 and 640 can be swapped arbitrarily, the two steps 630 and 640 can also be performed together.
  • step 650 it may be checked if another one
  • Frequency in k-space should be used to determine the value of a relative contrast enhancement. If so, the process returns to step 620 and selects this additional frequency as the new frequency.
  • step 630 a phase step p s (or pair of
  • Phase step p sq Phase step p sq ) and the frequency f j newly selected in step 620 in k-space associated data value w " / from the second data set, the index / den
  • step 640 a phase step p s (or pair of phase steps p sq ) previously selected in step 610 and the frequency newly selected in step 620 is determined. associated in the k-space data u "t from the selected first data record, this data can be expressed by.
  • the subset of data from the second data set may select the one selected in step 630
  • Step 640 selected data w "be added.
  • the loop between steps 620 and 650 may be run through until all frequencies of the plurality of frequencies have been selected in step 620, whereby for a phase step (or pair of phase steps) selected at step 610, respectively, the data of the subset of data from the second data set in the first dimension, all the frequencies are assigned, and similarly, the data of the subset of data from the first data set in the first dimension are also all of them
  • Frequencies are assigned. For example, through the loop between steps 620 and 650, only a subset of a plurality of frequencies of the plurality of frequencies may be selected, or that loop may not be traversed at all, so that only a single frequency is selected thus, for the respective phase step (or pair of phase steps) selected in step 610, the data of the subset of data from the second data set in the first dimension is associated with only that single frequency, wherein step 650 may be omitted. ⁇ It is determined in step 650 that no further
  • Frequency is to be selected more, it can be checked in optional step 660, whether another phase step (or pair of phase steps) is to be selected.
  • the method jumps to step 610 and selects there this phase step (or a corresponding new pair of phase steps) and the method proceeds to selecting a frequency in step 620. For example, the loop between the
  • Steps 620 and 650 exactly the same at least one
  • the method 600 may, for example, for a
  • Phase steps of a further dimension are performed, wherein the subset of phase steps preferably comprises directly successive phase steps, such as in the MRT recording in this further dimension in time immediately consecutive
  • phase steps For example, in the case of the 3D, the second phase step p 'can be kept constant, and the phase step p newly selected in step 610 becomes the one further dimension from the subset of phase steps of the plurality of phase steps
  • Pairs of phase steps p s are selected.
  • Phase step of the second plurality of phase steps for phase encoding in the second further dimension selected, said selected phase step in the first further dimension and the respectively selected phase step in the second further dimension as a respective pair of
  • Phase encoding of the second further dimension is applied, and before reading the received signal this
  • the outer loop of method 610 i. however, the optional check in step 660 as to whether to select another phase step 660 (or pair of phase steps) may also be omitted and is therefore to be considered optional only, so that the method 600 may only be just a single phase step single pair of
  • the subset of data of the second data set may be selected, with k times passing through step 630 totaling k data values u " (i , ..., u", the second data set U "with ⁇ ⁇ k ⁇ m the selected ones
  • the subset of data of the second data set may be selected, wherein k passes through step 640 for a total of k data values " Record U? with ⁇ ⁇ k ⁇ m the
  • a value of relative contrast enhancement associated with the sub period of the second time segment may be determined, such as in step 230 of FIG and all the previously described methods can be performed. Important in this context is that for each of the
  • Phase steps (or each pair of phase steps) all contribute to the recorded signal in 5 * localized spins.
  • Each entry in the recorded k-space thus contains information from the entire area and not only from spatially localized parts of. If the sub-period of the second time segment is intended to represent a relatively short period of time, ie if the temporal resolution of the value of a relative contrast agent enhancement determined in step 670 is to be relatively small, then preferably only a single one of them may be used in method 600
  • Phase step (or a single pair of phase steps) are selected so that all the data values of
  • Subset of data of the second record only this one selected phase step (or single pair of
  • the corresponding sub-time section of the second time segment is, for example, in the time segment between T (s, n) and T ( s + ⁇ , ri), and if for this phase step p s (or pair of
  • the sub-period can be considered approximately as a very small period beginning at T (s, n) and ending very shortly afterwards, i. the sub period of the second time period can be considered as an approximate time.
  • the sub period of the second period is a somewhat longer period, i. should the temporal resolution of in step 670
  • Phase steps then, in method 600, preferably a plurality of phase steps of the plurality of
  • Phase steps (or multiple pairs of phase steps) selected, these multiple phase steps (or several pairs of phase steps) preferably immediately
  • the method may include, for example, between step 640 and step 650 an optional step (not shown in FIG. 6) in which the difference value between the data previously selected in step 630 u " f of the second data set and that immediately before in FIG Step 640 selected data value u " t of the first record is calculated, for example, as follows:
  • Running the loop or loops of the method 600 are determined, for example, as previously described.
  • the difference values between the data values of the second data set and the data values of the first data set can also be calculated in advance.
  • Subset of data values of the data of the first record are formed.
  • FIG. 6 b illustrates an exemplary method 600 'according to a sixth exemplary embodiment which is based on the exemplary method 600 illustrated in FIG fifth embodiment is based.
  • step 635 for the selected phase step (or selected pair of phase steps) and for the
  • d a difference value d ", which determines a difference between a selected phase step (or selected pair of phase steps) and the
  • the difference value d " is thus based on a data value u" i of the second data set assigned to the selected phase step (or the selected pair of phase steps) and the selected frequency, the latter being assigned
  • step 635 includes, at least implicitly, selecting one of the selected phase step (s) Pair of phase steps) and the selected ones
  • step 635 since the difference value d "determined in step 635 is selected from these
  • the difference value d " can be calculated in step 635, but it may also, for example, from the already-calculated difference values, which have been described above, can be determined.
  • step 670 'of the method 600' is a the
  • step 230 of FIG. 2 for example, as in step 230 of FIG. 2 and all the methods described above can be performed.
  • phase steps (or pairs of phase steps) and frequencies selected in steps 610 and 620 are selected such that the corresponding point in k-space
  • FIG. 7 shows an exemplary method 700 according to a seventh exemplary embodiment. This exemplary method 700 according to a seventh
  • Embodiment may be used to a plurality of values of relative contrast enhancement, each of the values of a relative
  • Contrast enhancement is assigned in each case a different sub-period of the z-wide time segment.
  • step 710 a sub-time portion is selected from the second time period.
  • step 720 shown in phantom in FIG. 7, this sub-period of the second
  • This step 720 may be accomplished by any of the methods previously described
  • Step 720 may be performed, for example, by Steps 600 to 670 of the method shown in Fig. 6a or, for example, Steps 610 to 670' of the method illustrated in Fig. 7a 600 or 600 '
  • step 730 it is checked if there is another one
  • Sub-time portion of the second time period for which a value of a relative contrast enhancement is to be determined may be checked whether for a sub-period of the plurality of
  • step 730 If it is determined in step 730 that no further
  • Sub-period portion of the second period exists, for which a relative contrast enhancement is to be determined, the method may, for example, end or, optionally, perform a further processing of the determined values of a relative contrast enhancement.
  • the second time period may be subdivided into a plurality of sub-time periods, wherein for each of the sub-time periods, a corresponding value of a
  • the plurality of sub time periods of the second time period may also include a selection of
  • the sub-time portions of the plurality of sub-time portions may be selected such that at least one sub-time portion of the plurality of sub-time portions is associated with exactly one phase step of the plurality of phase steps (or just one pair of phase steps), which may then be used, for example, in step 610 of the method 600 or 600 'is selected, and / or that at least one sub-period portion of the plurality of
  • Phase steps (or more, preferably adjacent pairs of phase steps ⁇ is assigned.
  • the under-time sections may each have the same length, but may for example also have different lengths.
  • the method comprises determining a value of an absolute contrast enhancement based on the determined value of a relative contrast enhancement and a lookup database or a mapping function.
  • this lookup database may have a nonlinear dependency on the values of an absolute one

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Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Ermitteln eines einem Unterzeitabschnitt eines zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung im Rahmen einer dynamischen Kontrastmittel-MRT (zB DCE-MRI, DSC-MRI) basierend auf Daten einer Untermenge von Daten aus einem ersten Datensatz und basierend auf Daten einer Untermenge von Daten aus einem zweiten Datensatz, wobei der erste Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k- Raumes einer ohne Einfluss eines Kontrastmittels aufgenommenen Magnetresonanzaufnahme umfasst und in einem ersten Zeitabschnitt aufgenommen worden ist, wobei der zweite Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k-Raumes einer mit Einfluss eines Kontrastmittels aufgenommenen Magnetresonanzaufnahme umfasst und in dem zweiten Zeitabschnitt, welcher unterschiedlich zum ersten Zeitabschnitt ist, aufgenommen worden ist, wobei die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordnet sind und die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz im wesentlichen dem gleichen Bereich im k-Raum zugeordnet sind wie die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz.

Description

ERMITTLUNG EINER KONTRASTMITTELANREICHERUNG
IM RAHMEN DER DYNAMISCHEN KONTRASTMITTEL-MRT
Der Gegenstand betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Ermittlung eines Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung bei einer
kontrastmittelverstärkten Magnetresonanzaufnahme (MRT) .
Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist in den letzten 20 Jahren zu einem der wichtigsten nicht-invasiven bildgebenden Verfahren in der diagnostischen Radiologie geworden. Das
Prinzip der MRT beruht auf der Aussendung einer Sequenz von transienten Radiofrequenzimpulsen (RF-Impulse) 110 auf ein Objekt (bspw. ein Mensch oder ein Tier) mit dem
Koordinatensystem x = (x,y, z) welches in einem starken
(beispielsweise >=0.5T) statischen Magnetfeld platziert ist. Das statische Feld, auch als 50-Feld bezeichnet, stellt sicher, dass die magnetischen Momente der im Objekt 120 befindlichen Atomkerne (die Momente entstehen durch deren Spins) entlang der Feldlinien ausgerichtet sind. Durch die Einstrahlung der vorbezeichneten RF-Impulses 110 auf dieses Objekt 120, wie exemplarisch in Fig. la dargestellt, werden die ausgerichteten magnetischen Momente kurzzeitig ausgelenkt um dann in mit ihrem magnetischen Moment in abnehmender
Amplitude um die Feldlinien des B0 -Feldes zu präzedieren. Die Frequenz dieser Präzessionsbewegung wird Larmor-Frequenz ( fL ) genannt und es gilt: wobei γ die gyromagnetische Konstante bezeichnet. Um die Spins innerhalb des gegebenen Magnetfeldes auszurichten, müssen die transienten RF-Impulse mit der Larmor-Freguenz gesendet werden. Die Präzession der Spins wiederum senden ein elektromagnetisches Signal 130 aus, welches mittels
geeigneter Antennen, in der Regel nach einer Echozeit TF , aufgezeichnet und der weiteren Verarbeitung zugeführt wird. Die Feldstärke des eingestrahlten RF-Impulses bestimmt dabei den Auslenkungs- oder Flipwinkel der Spins. Diese Art der MRT wird als Gradientenechosequenz bezeichnet. Eine weitere Art der AufZeichnungstechnik ist die sogenannte
Spinechosequenz, bei der nach der Einstrahlung des RF-
T
Impulses zum Zeitpunkt -^- ein weiterer RF-Impuls eingestrahlt wird, der die Spins um 180° dreht. In beiden Fällen beginnen die Antennen mit der Aufzeichnung der von dem Objekt als Antwort abgestrahlten Radiowellen nach der Zeit TE . Das aufgezeichnete Signal wird dann diskretisiert und zur
Weiterverarbeitung in ein digitales Rechnersystem
eingespeist .
Um in einer MRT-Aufnahme verschiedene chemische
Zusammensetzungen (bspw. verschiedene Gewebetypen) zu
differenzieren, wird ausgenutzt, dass die gyromagnetische Konstante γ in Abhängigkeit zu einer spezifischen Klasse von Atomkern steht. In der Regel wird hier das
Wasserstoff tomkern ('H -Proton) genutzt, da dieses im Körper in allen Geweben in unterschiedlicher Konzentration bzw.
chemischer Bindung vorkommt. Die Konzentration respektive die chemische Bindung des Wasserstoffs hat Einfluss auf die
Amplitude des aufgezeichneten Signals sowie auf die Zeit, die die angeregten Atome benötigen, um wieder gemäß des
statischen B0 -Feldes ausgerichtet zu sein und damit keine Radiowellen mehr abzustrahlen. Diese Zeitspanne wird als Relaxationszeit bezeichnet, wobei zwei Komponenten dieser Zeitspanne unterschieden werden: die 7^ -Relaxation und die ΤΊ- Relaxation. Die Tx -Relaxation bezeichnet dabei die Zeit, die benötigt wird um ca. 63% der Magnetisierung in Richtung des B0 -Feldes zu erreichen und die T2 -Relaxation bezeichnet die Zeitspanne, die benötigt wird um 33% der initialen
Quermagnetisierung, orthogonal zum 50-Feld, zu erreichen.
Diese zweite Relaxationszeit ergibt sich aus dem Verlust der Phasenkohärenz der Präzessionsbewegung nach der Einstrahlung des RF-Impulses.
Unter der Annahme, dass das 2?0-Feld (weitestgehend) homogen ist, werden so nach der Einstrahlung des RF-Impulses 110 mit der passenden Larmor-Frequenz die Wasserstoffprotonen im gesamten Objekt ausgelenkt und strahlen danach ihrerseits
Radiowellen ab. Um eine räumliche Kodierung des Objektes zu erzeugen, ist ein weiteres (lineares) Magnetfeld, das
sogenannte Gradientenfeld G = (Gx,Gy,Gz^ notwendig. Dieses wird vor und nach der Einstrahlung des RF-Impulses angelegt, um so ein räumlich variables Magnetfeld B(x) mit:
B(x) = B0+G(x) zu erzeugen. Damit variiert auch die Präzessionsfrequenz mit einer räumlichen Änderung von:
2π
Daher werden durch den RF-Impuls bei Vorhandensein des
Gradientenfeldes zum Zeitpunkt des Aussendens nur die
Bereiche SE des Objektes exzitiert, die die Bedingung: erfüllen. Entsprechend werden durch die Antennen auch nur Signale aus dem Bereich SE empfangen. Um das Signal in weitere Raumrichtungen zu differenzieren werden zwei weitere Techniken genutzt: die Frequenzkodierung und die
Phasenkodierung. Bei diesen Techniken werden die von den exzitierten Objektbereichen ausgestrahlten
Radiofrequenzwellen 130 in Sequenzen aufgezeichnet und in einem Vektorraum, den man als k-Raum bezeichnet, angeordnet. Im Falle eines (nahezu) zweidimensionalen exzitierten
Bereiches, ist der k-Raum zweidimensional. Bei
Volumensequenzaufnahmen ist der k-Raum dreidimensional. Die Frequenzkodierung ändert das Gradientenfeld nach dem
initialen RF-Impuls, so dass der Gradient während der
Aufnahmephase innerhalb einer Ebene des exzitierten Bereiches SE in eine vorgegebene Richtung verläuft. Dieses
Gradientenfeld verändert die Frequenz der von SE
abgestrahlten Radiowellen 130 in Abhängigkeit von der Position entlang der Frequenzkodierungsrichtung. Das so aufgezeichnete Signal 130 wird innerhalb des k-Raums 140 beispielsweise in einer Zeile oder Spalte abgelegt, wie es beispielhaft in Fig. la für eine exemplarische 2D-Aufnahme dargestellt ist. Um die verbliebene zweite Ebenenrichtung zu kodieren, werden sequentiell RF-Impulse in das Objekt
gesendet, bei denen innerhalb des TE Intervalls kurzzeitig ein entsprechendes Gradientenfeld in die verbliebene Richtung angelegt wird. Dieses Feld sorgt während der Anlegezeit, analog zur Frequenzkodierung, für eine Frequenzänderung und nach dem Abschalten des Feldes sind die Spins der Protonen in der Phasenlage entlang des Gradienten verschoben. Die
Antennen beginnen dann nach Ablauf der TE Zeit mit der
Aufzeichnung während das Gradientenfeld für die
Frequenzkodierung aufgeschaltet ist. Dieser Vorgang wird sequentiell mit steigendem Phasengradientenfeld wiederholt während die Ergebnisse entsprechend der verbliebenen Richtung im k-Raum abgelegt werden. Die Zeitspanne zwischen zwei
Phasenkodierungsschritten wird Repetitionszeit TR genannt.
Die MRT ist nicht auf zweidimensionale Abbildungen beschränkt. Es existieren verschiedene Techniken, um mit diesem Verfahren 3D-Volumendaten zu akquirieren. Eine dieser Techniken besteht darin, zwei ineinander verschachtelte Phasenkodierungsschritte zu nutzen. Man bezeichnet nun die Koordinaten des 3D k-Raums mit k = {ki,k2,k^ und legt h als die Frequenzkodierungsrichtung und k2 und Jc3 als die beiden Phasenkodierungsrichtungen fest. Analog zum 2D-Verfahren wird durch den RF-Impuls hier das gesamte Subvolumen angeregt und damit enthält jede Zeile im k-Raum Informationen aus allen Wasserstoffkernen des Subvolumens . Die akquirierten k-Raum Daten enthalten die Signalantwort in Bezug auf Amplitude, Frequenz- und Phasenlage während der Akquisition, stellen jedoch kein Bild des untersuchten
Objekts dar. Vielmehr messen die Antennen die transversale Magnetisierung der präzedierenden Wasserstoffkerne, die eine 2D-Quantität darstellt. Eine bevorzugte Schreibweise für die Kernmagnetisierung nutzt daher komplexe Zahlen der Form:
e~'TGxxT wobei T die Zeitspanne für die jeweilige Komponente des
Gradientenfeldes G darstellt. Das Gesamtsignal, das damit für das gesamte Objekt aufgezeichnet wird, ist damit gegeben als :
U = iiL 1 (*' y' Z) e"rÖST dx dy dz ( 1 >
Setzt man nun kl=yGxTx, k2=yGyTy und ^=γΟζΤζ, lässt sich
Gleichung (1) für diesen beispielhaften 3D-Fall schreiben als : U{k,,k2,k) = \\\s I(x,y,z)e-^xk2y z dx dy dz
welches exakt die Fourier-Transformation F(l,m,n) der
Signaldichte I(x,y,z) ist. Betrachtet man ein infinitesimal kleines Subvolumen innerhalb des Objektes, dann ist die Signaldichte (oder Amplitude), die von den Antennen aufgezeichnet wird, abhängig von der Art der Aufnahmesequenz. Für eine Gradientenechosequenz ist die Signaldichte gegeben als: 1— e~T"/T
!QE (TE>TR>a)~P ^T sin a■ e~lEITl
1 - cos a -e " 1
wobei a den Flipwinkel, der initiale Winkel um den der RF- Puls die Longitudinalachse in the transversale Richtung auslenkt, ist. Der Parameter Γ2 * bezeichnet die
Relaxationszeit für die T2 Relaxation unter Berücksichtigung lokaler Inhomogenitäten und p bezeichnet die Protonendichte innerhalb des Subvolumens . Für Spin-Echo Sequenzen ist die Signaldichte definiert durch:
ISE(TE,TR)~p{\-e-r^)e-T°IT>
Die dynamische Kontrastmittel-MRT wird in der medizinischen Bildgebung vielfältig - von der Perfusionsanalyse bis hin zur Tumordetektion - eingesetzt. Das Prinzip hinter dieser
Methode besteht darin, zunächst die Bilder (2D) oder
Volumendaten (3D) des Patienten in nativer Form (d.h. ohne die Gabe von Kontrastmittel) zu akquirieren. Anschließend wird dem Patienten ein Kontrastmittel injiziert, das die Relaxationszeit in der Umgebung von Kontrastmittelpartikeln konzentrationsabhängig verändert .
Nach der Injektion des Kontrastmittels werden dieselben
Bereiche des Patienten erneut in vorgeschriebenen
Zeitintervallen aufgenommen. Das Ergebnis dieser Prozedur ist eine Zeitreihe bei der sich die Konzentrationen des
Kontrastmittels in Gewebe und den Blutgefäßen je nach Zeitpunkt unterscheiden und sich Aufschlüsse über die
Pharmakokinetik des Kontrastmittels und den damit verbundenen diagnostischen und therapeutischen Konsequenzen ergeben.
Ein signifikantes Problem in der oben beschriebenen Prozedur ist die temporale Auflösung in der Bildakquisition . Diese liegt technisch bedingt (weit) unterhalb der benötigten
Auflösung um eine hinreichend adäquate Beurteilung der
Pharmakokinetik des Kontrastmittels zu erreichen.
Fig. lb zeigt exemplarisch den zeitlichen Verlauf einer beispielhaften Kontrastmittelanreicherung im Körper des Patienten 130 nach Injektion des Kontrastmittels, wobei die Intensität der Kontrastmittelanreichung auf der y-Achse 150 dargestellt ist.
Eine 3D-Gradientenechosequenz für die MRT-Mammographie benötigt zum Beispiel 40-120s für einen „Zeitpunkt" der Zeitreihe, d.h. für die Aufzeichnung eines vollständigen Datensatzes im k-Raum, wobei ca. 6-8 solcher Sequenzen für eine vollständige Akquisition benötigt werden. Eine
physikalisch korrekte Modellierung der Pharmakokinetik setzt die Kenntnis einer arteriellen Inputfunktion (AIF) voraus, die im wesentlichen aus der Kontrastmittelkonzentration zu verschiedenen Zeitpunkten in einem großen arteriellen Gefäß ermittelt wird. Die technische Auflösung von 40-120s ist im Vergleich zu den benötigten 3-5s für die akkurate Messung einer AIF um mindestens eine Größenordnung zu niedrig.
Aus den zuvor aufgezeigten Nachteilen lag dem Gegenstand die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung mit einer verbesserten Schätzung einer
Kontrastmittelkonzentration zur Verfügung zu stellen.
Diese Aufgabe wird gegenständlich gelöst durch ein Verfahren umfassend das Ermitteln einer einem Unterzeitabschnitt eines zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung basierend auf einer Untermenge von Daten aus einem ersten Datensatz und basierend auf einer Untermenge von Daten aus einem zweiten Datensatz, wobei der erste Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k-Raumes einer ohne Einfluss eines Kontrastmittels aufgenommenen
Magnetresonanzaufnahme umfasst und in einem ersten
Zeitabschnitt aufgenommen worden ist, und wobei der zweite Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k-Raumes einer mit Einfluss eines Kontrastmittels aufgenommenen
Magnetresonanzaufnahme umfasst und in dem zweiten
Zeitabschnitt, welcher unterschiedlich zum ersten
Zeitabschnitt ist, aufgenommen worden ist, wobei die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz dem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordnet sin und die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten
Datensatz im wesentlichen dem gleichen Bereich im k-Raum zugeordnet sind wie die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz.
Diese Aufgabe wird gegenständlich gelöst durch ein
Computerprogramm-Produkt zum Ermitteln einer einem
Unterzeitabschnitt eines zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung basierend au einer Untermenge von Daten aus einem ersten Datensatz und basierend auf einer Untermenge von Daten aus einem zweiten Datensatz, wobei das Computerprogramm-Produkt ein Programm zum Durchführen des Verfahrens umfasst.
Diese Aufgabe wird gegenständlich gelöst durch eine
Vorrichtung, umfassend Mittel zum Durchführen des Verfahrens, insbesondere Mittel zum Ermitteln einer einem
Unterzeitabschnitt eines zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung basierend auf einer Untermenge von Daten aus einem ersten Datensatz und basierend auf einer Untermenge von Daten aus einem zweiten Datensatz, wobei der erste Datensatz Daten eines
mehrdimensionalen k-Raumes einer ohne Einfluss eines
Kontrastmittels aufgenommenen Magnetresonanzaufnahme umfasst und in einem ersten Zeitabschnitt aufgenommen worden ist, und wobei der zweite Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k- Raumes einer mit Einfluss eines Kontrastmittels aufgenommenen Magnetresonanzauf ahme umfasst und in dem zweiten
Zeitabschnitt, welcher unterschiedlich zum ersten
Zeitabschnitt ist, aufgenommen worden ist, wobei die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz dem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordnet sind und die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten
Datensatz im wesentlichen dem gleichen Bereich im k-Raum zugeordnet sind wie die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz.
Diese Aufgabe wird ferner gegenständlich gelöst durch eine Vorrichtung, umfassend mindestens einen Prozessor, mindestens einen Computerprogrammcode enthaltenden Speicher, wobei der mindestens eine Speicher und der Computerprogrammcode dazu eingerichtet ist zusammen mit dem mindestens einen Prozessor, die Vorrichtung zumindest das vorstehend erläuterte Verfahren durchzuführen .
Beispielsweise kann das Verfahren das Auswählen der
Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz umfassen und auch das Auswählen der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz umfassen.
Der mehrdimensionale k-Raum kann beispielsweise ein
zweidimensionaler k-Raum entsprechend einer zweidimensionalen MRT-Aufnahme sein, wobei der Datensatz ein zweidimensionales Bild beschreibt, oder der mehrdimensionale k-Raum kann beispielsweise auch ein dreidimensionaler k-Raum entsprechend einer dreidimensionaler MRT-Aufnahme sein, wobei der
Datensatz ein dreidimensionales Bild beschreibt und somit einen Volumenbilddatensatz darstellen kann. Der erste
Datensatz und/oder der zweite Datensatz kann ein Rohdatensatz einer MRT-Aufnahme sein.
Beispielsweise kann ein während einer MRT-AufZeichnung im entsprechenden k-Raum aufgenommener Datensatz als Datensatz U" dargestellt werden, wobei der Index n für die Nummer des aufgenommenen Datensatzes steht, d.h. beispielsweise für die Zuordnung, dass der aufgenommene Datensatz der n-te Datensatz darstellt, und wobei der optionale Index a die jeweilige Antenne a e {l, . .. , ^} aus einer Anzahl von A Antennen, d.h.
mindestens einer Antenne, angeben kann. Jeder n-te Datensatz U" ist somit einem Zeitabschnitt zugeordnet, in welchem die Daten des jeweiligen Datensatzes U" aufgezeichnet worden sind . Die Daten eines akquirierten Datensatzes U" sind daher einem Zeitabschnitt zugeordnet, in welchem die Aufzeichnung des Datensatzes U" während des Durchlaufens der einzelnen
Frequenzschritte und Phasenschritte im k-Raum erfolgt ist.
So kann dieser Zeitabschnitt beispielsweise bei einer
dreidimensionalen Gradientenechosequenz für eine MRT- Mammographie zum Beispiel zwischen ca. 40s und 120s betragen, wobei der Zeitabschnitt auch hiervon abweichende Werte aufweisen kann.
Beispielsweise kann ein Datensatz U" insgesamt m Datenwerte im k-Raum, welche aufeinanderfolgend sein können, umfassen, die beispielsweise während der MRT-AufZeichnung durch
Sampling erfasst werden:
Beispielsweise kann ein jeweiliger Datenwert un a l (mit /e{l,...,m} ) der Vielzahl von Datenwerte U" = (u" ...,u"tn genau einem Phasenschritt und genau einem Frequenzschritt
zugeordnet sein. Ferner kann beispielsweise ein jeweiliger
Datenwert u", der Vielzahl von Datenwerte U" =(«"15. --,u",m) genau einem Aufnahmezeitpunkt innerhalb des Zeitabschnitts des Datensatzes mit zugeordnet sein.
Je nach eingesetzten MRT-Verfahren können beispielsweise auch mehrere verschiedene Datenwerte u", der Vielzahl von
Datenwerte U* = (u"^ ... ,u"m^ dem gleichen Zeitpunkt bzw. im wesentlichen dem gleichen Zeitpunkt zugeordnet sein.
Beispielsweise können Datenwerte un a l , welche dem gleichen
Phasenschritt und jeweils verschiedenen Frequenzschritte zugeordnet sein, dem gleichen bzw. im wesentlichen gleichen Zeitpunkt zugeordnet sein, während Datenwerte un l , welche unterschiedlichen Phasenschritten zugeordnet sind, jeweils verschiedenen Zeitpunkten entsprechend dem zeitlichen
Auftreten des jeweiligen Phasenschritts zugeordnet sein können .
Es können jedoch auch sämtliche Datenwerte "t eines
Datensatzes U" jeweils verschiedenen Zeitpunkten im
Zeitabschnitt zugeordnet sein, wobei der zeitliche Abstand zwischen den aufgezeichneten Datenwerten jeweils gleich sein kann, oder wobei der zeitliche Abstand auch allerdings, je nach dem eingesetzten MRT-Verfahren, zwischen verschiedenen benachbarten Datenwerten unterschiedlich sein. Jeder der Datenwerte ist einem Zeitpunkt innerhalb des Zeitabschnitts des Datensatzes U" zugeordnet.
Die Darstellung der Datenwerte des Datensatz U" kann auch abweichend von (2) erfolgen, beispielsweise durch eine zwei- oder mehrdimensionale Matrix, in welcher die Datenwerte beispielsweise in Spalten und Zeilen abgelegt werden, d.h. ein jeweiliger Datenwert ", (mit /e{l,...,m}) der Vielzahl von
Datenwerte U" = kann beispielsweise einer Spalte und einer Zeile zugeordnet werden. Die Vielzahl von Datenwerten U" = (u"1, ... , u"m } können daher auch betrachtet werden als spezielle Darstellung eines mehrdimensionalen, wie beispielsweise zwei- oder dreidimensionalen, k-Raumes .
Der verwendete erste Datensatz, welcher ohne Einfluss eines Kontrastmittels aufgezeichnet wurde und welcher dem ersten Zeitabschnitt zugeordnet ist, beispielsweise als U"
dargestellt werden.
Ferner kann der zweite Datensatz, welcher mit Einfluss eines Kontrastmittels aufgezeichnet wurde und welcher dem zweiten
Zeitabschnitt zugeordnet ist, kann beispielsweise als U" dargestellt werden.
Dieser zweite Zeitabschnitt kann beispielsweise zeitlich nach dem ersten Zeitabschnitt liegen. So kann beispielsweise der erste Datensatz die MRT-Aufnahme eines Patienten ohne Nutzung von Kontrastmittel sein, wobei nach dieser MRT-Aufnahme dem Patienten ein Kontrastmittel injiziert wird, und nach
Injektion des Kontrastmittels eine zweite MRT-Aufnahme desselben Patienten, vorzugsweise in der selben Position wie während der ersten MRT-Aufnahme, zur Aufnahme des zweiten Datensatzes erfolgt.
Beispielsweise kann jedoch auch der zweite Datensatz zeitlich vor dem ersten Datensatz aufgenommen werden, d.h. der erste Zeitabschnitt kann beispielsweise auch zeitlich nach dem zweiten Zeitabschnitt liegen. So kann beispielsweise zunächst einem Patienten ein Kontrastmittel injiziert werden, und nach Injektion des Kontrastmittels erfolgt eine MRT-Aufnahme des Patienten zur Aufnahme des zweiten Datensatzes erfolgt.
Anschließend wird beispielsweise so lange abgewartet, bis das zugeführte Kontrastmittel keinen wesentlichen Einfluss mehr auf eine MRT-Aufnahme hat, so dass dann eine weitere RT- Aufnahme desselben Patienten, möglichst in gleicher Position, zur Aufnahme des ersten Datensatzes. Die Aufnahme des ersten Datensatzes ohne Einfluss von Kontrastmittel kann daher beispielsweise auch so verstanden werden, dann der Einfluss des Kontrastmittel vergleichsweise sehr gering ist zum frisch injizierten Kontrastmittel.
Aus dem ersten Datensatz U" kann beispielsweise eine
Untermenge von Daten ausgewählt werden, wobei die Daten der Untermenge einem Unterzeitabschnitt des ersten Zeitabschnitts zugeordnet sind. Die Untermenge von Daten enthält somit weniger Datenwerte als der gesamte erste Datensatz U" , d.h, der Unterzeitabschnitt stellt einen Ausschnitt des ersten Zeitabschnitts dar. Beispielsweise kann die Untermenge von
Daten diejenigen Datenwerte u"t mit l e {l,... ,m umfassen, deren zugeordneten Zeitpunkte innerhalb des Unterzeitabschnitts liegen. Es können beispielsweise sämtliche Datenwerte aus dem erstem Datensatz U" , welche in dem Unterzeitabschnitt liegen, die Untermenge von Daten darstellen, oder es kann eine Auswahl von Datenwerten aus der Gesamtheit der
Datenwerte des ersten Datensatzes, welche in dem
Unterzeitabschnitt liegen, die Untermenge von Daten
darstellen .
So kann die Untermenge von Daten beispielsweise insgesamt k Datenwerte des ersten Datensatzes U" mit k < m umfassen, deren zugeordnete Zeitpunkte jeweils innerhalb des
Unterzeitabschnitts liegen, wobei beispielweise die
ausgewählten Datenwerte durch eine Menge von k Indizes ix e. {l, ... ,m} mit x e ... , k} angegeben werden können, so dass beispielsweise ein jeweiliger x-ter Index ix genau einem der Datenwerte aus den insgesamt k Datenwerte der Untermenge des ersten Datensatzes U" eindeutig zugeordnet ist, wobei der Datenwert u"t diesem Datenwert entspricht. Somit stellen die Datenwerte u"t , ... , u"ik die k Datenwerte der Untermenge des ersten Datensatzes U" dar, wobei beispielsweise die Auswahl der Datenwerte des ersten Datensatzes U" durch die
entsprechende Zuordnung der k Indizes ix zu den entsprechenden Indizes {l, . .. , w} im k-Raum vorgenommen werden kann.
Ferner kann beispielsweise aus dem zweiten Datensatz U" eine Untermenge von Daten ausgewählt werden, wobei die Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" weniger Datenwerte enthält als der gesamte zweite Datensatz U" , d.h, der
Unterzeitabschnitt stellt einen Ausschnitt des zweiten
Zeitabschnitts dar. Beispielsweise kann die Untermenge von
Daten diejenigen Datenwerte un a l mit / e {l, . .. , m} umfassen, deren
Zeitpunkte innerhalb des Unterzeitabschnitts des zweiten Zeitabschnitts liegen. Es können beispielsweise sämtliche
Datenwerte aus dem zweiten Datensatz U" , welche in dem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts liegen, die Untermenge von Daten darstellen, oder es kann eine Auswahl von Datenwerten aus der Gesamtheit der Datenwerte des zweiten Datensatzes, welche in dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts liegen, als Untermenge von Daten betrachtet werden . Die relative zeitliche Lage des Unterzeitabschnitts innerhalb des zweiten Zeitabschnitts kann daher der relativen
zeitlichen Lage des Unterzeitabschnitts innerhalb des ersten Zeitabschnitts entsprechen, und die Länge des
Unterzeitabschnitts des zweiten Zeitabschnitts kann im wesentlichen oder exakt der Länge des Unterzeitabschnitts des ersten Zeitabschnitts entsprechen.
Die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" und die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten
Datensatz U" weisen dabei die Eigenschaft aus, dass die
Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" im wesentlichen dem gleichen Bereich im k-Raum zugeordnet sind wie die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" .
Stellt z.B. ein Datenwert der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" den Datenwert u", mit / e {ΐ,...,/w} dar, dann kann beispielsweise der entsprechend gleich im k-Raum liegende Datenwert der Untermenge von Daten aus dem ersten
Datensatz den entsprechenden Datenwert "t darstellen, da der gleiche Index / den jeweils gleichen Punkt im k-Raum
darstellt. Somit kann beispielsweise die Untermenge von Daten des ersten Datensatz für jeden Datenwert u"t der Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes U" jeweils einen im gleichen oder im wesentlich gleichen Punkt k-Raum liegenden Datenwert u", aufweisen. Umfasst die Untermenge von Daten des ersten Datensatzes beispielsweise insgesamt k Datenwerte des ersten Datensatzes U" mit k < m , wobei die Datenwerte w^,...,«^ die k Datenwerte der Untermenge des ersten Datensatzes U" darstellen, so können die Datenwerte der Untermenge des zweiten Datensatzes U" beispielsweise durch die bereits für die Untermenge von Daten des ersten Datensatzes verwendete Menge von k Indizes ix e {l,...,m} mit xs{l,...,Ä:} angegeben werden, so dass κ^^ , . , . , ιι^ die k Datenwerte des zweiten Datensatzes U" darstellen.
Diese Zuordnung kann beispielsweise auch umgekehrt erfolgen, d.h., wenn die Datenwerte Μ^ , . , . , Μ^ die k Datenwerte der
Untermenge des zweiten Datensatzes U" darstellen, so können die Datenwerte der Untermenge des ersten Datensatzes U" beispielsweise durch eine bereits für die Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes verwendete Menge von k Indizes ix e \, ... , m mit x e {l, ... , k} angegeben werden, so dass die k Datenwerte des ersten Datensatzes U" darstellen.
Die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" umfassen mehrere Datenwerte und die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" umfassen mehrere
Datenwerte. Somit kann k > 2 gelten, und/oder, wenn
beispielsweise sämtliche Datenwerte aus dem ersten Datensatz
U" , welche in dem Unterzeitabschnitt liegen, die Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" darstellen, und wenn beispielsweise sämtliche Datenwerte aus dem zweiten Datensatz
U" r welche in dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts liegen, die Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" darstellen, so kann m > 2 gelten.
Anschließend erfolgt ein Ermitteln eines dem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz
U" und basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" · Somit können beispielsweise die mehreren Datenwerte der ersten Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" und die mehreren Datenwerte der zweiten
Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" zur
Ermittlung des dem Unterzeitabschnitt des zweiten
Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreichung verwendet werden.
Hierbei wird beispielsweise ein einziger Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung für den Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts, im folgenden stets als zweiter
Unterzeitabschnitts bezeichnet, ermittelt, wobei die
Information ausgenutzt wird, dass die MRT-Aufnahme des ersten Datensatzes ohne Kontrastmittel erfolgt ist und die MRT- Aufnahme des zweiten Datensatzes unter Einfluss des
Kontrastmittels erfolgt ist.
Da zur Ermittlung des Werts einer relativen
Kontrastmittelanreicherung aus dem zweiten Datensatz
diejenigen Daten verwendet werden, die während des zweiten Unterzeitabschnitts aufgezeichnet worden sind, d.h., es werden keine Daten aus dem zweiten Datensatz verwendet, die zwar im zweiten Zeitabschnitt, allerdings außerhalb des zweiten Unterzeitabschnitts liegen, verwendet werden, hat primär die im Körper des Patienten während dieses zweiten Unterzeitabschnitts vorliegende Kontrastmittelanreicherung Einfluss auf die Ermittlung des Werts einer relativen
Kontrastmittelanreicherung.
Somit kann mit dem vorliegenden Verfahren die zeitliche
Auflösung des ermittelten Werts einer relativen
Kontrastmittelanreicherung gegenüber herkömmlichen Verfahren verbessert werden, die den Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung basierend auf sämtlichen im k-Raum akguirierten Daten durchführen.
Beispielsweise kann durch entsprechende Wahl des
Unterzeitabschnitts des zweiten Zeitabschnitts die zeitliche Auflösung des ermittelten Werts einer relativen
Kontrastmittelanreicherung vorgegeben werden, beispielsweise einhergehend mit einem Abtausch zwischen der zeitlicher
Auflösung und der Genauigkeit des ermittelten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung. Bei einem sehr kurz gewählten Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts ist dementsprechend die ausgewählte Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz und die entsprechend ausgewählte Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz relativ gering, d.h. es werden nur wenige Datenwerte verwendet, so dass zwar die zeitliche Auflösung hoch ist, die Genauigkeit des ermittelten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung jedoch gegenüber einem basierend auf einem längerem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitt ermittelten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung verringert ist . Die Ermittlung des dem zweiten Unterzeitabschnitt zugeordneten Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz kann durch unterschiedliche Verfahren durchgeführt werden,
beispielsweise durch ein geeignetes Fittingverfahren, bei welchem ein Wert einer relativer Kontrastmittelanreicherung beispielsweise dadurch ermittelt wird, dass mit dem
geeigneten Fittingverfahren ein Wert einer
Kontrastmittelanreicherung bestimmt wird, welche die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz mit einer hinreichenden Genauigkeit auf die Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz unter Verwendung des Wertes einer
Kontrastmittelanreicherung abbildet. Hierzu können
unterschiedliche Fittingverfahren eingesetzt werden, die beispielsweise auf der Summe der kleinsten Fehlerquadrate oder auch auf anderen Verfahren basieren können.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass das Verfahren das Auswählen der
Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und das
Auswählen der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz umfasst .
Somit wird beispielsweise eine Vorrichtung und ein Verfahren beschrieben zum Ermitteln einer einem Unterzeitabschnitt eines zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung basierend auf einer
Untermenge von Daten aus einem ersten Datensatz und basierend auf einer Untermenge von Daten aus einem zweiten Datensatz, wobei der erste Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k- Raumes einer ohne Einfluss eines Kontrastmittels
aufgenommenen Magnetresonanzaufnahme umfasst und in einem ersten Zeitabschnitt aufgenommen worden ist, und wobei der zweite Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k-Raumes einer mit Einfluss eines Kontrastmittels aufgenommenen
Magnetresonanzaufnahme umfasst und in dem zweiten
Zeitabschnitt, welcher unterschiedlich zum ersten
Zeitabschnitt ist, aufgenommen worden ist, wobei die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz dem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordnet sind und die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten
Datensatz im wesentlichen dem gleichen Bereich im k-Raum zugeordnet sind wie die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass der mehrdimensionale k-Raum in einer ersten Dimension mit einer Vielzahl von Frequenzen
frequenzkodiert ist und in mindestens einer weiteren
Dimension mit jeweils einer Vielzahl von Phasenschritten phasenkodiert ist.
So kann der k-Raum beispielsweise einen zweidimensionalen k- Raum darstellen, wobei eine erste Richtung im k-Raum
entsprechend der ersten Dimension mit einer Vielzahl von Frequenzen frequenzkodiert ist, und wobei eine zweite
Richtung im k-Raum, die vorzugsweise orthogonal zur ersten Richtung ist, entsprechend der zweiten Dimension mit einer Vielzahl von Phasenschritten kodiert ist.
Der k-Raum kann beispielsweise einen dreidimensionalen k-Raum darstellen, wobei eine Richtung im k-Raum entsprechend der ersten Dimension mit einer Vielzahl von Frequenzen frequenzkodiert ist, und wobei eine zweite
Richtung im k-Raum, die vorzugsweise orthogonal zur ersten Richtung ist, entsprechend der zweiten Dimension mit einer Vielzahl von Phasenschritten kodiert ist, und wobei eine dritte Richtung im k-Raum, die vorzugsweise orthogonal zur ersten und zweiten Richtung ist, entsprechend einer dritten Dimension mit einer Vielzahl von Phasenschritten kodiert ist. Die Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten der zweiten Dimension unterscheiden sich dabei beispielsweise von den Phasenschritten der dritten Dimension.
So können die Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten der zweiten Dimension beispielsweise mit den Phasenschritten der Vielzahl von Phasenschritten der dritten Dimension verschachtelt sein. Es können jedoch auch andere Techniken bezüglich der Vorgabe der Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten der zweiten Dimension und der Vorgabe der Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten der dritten Dimension zur Aufnahme im dreidimensionalen k-Raum verwendet werden .
Während der MRT-Aufnähme werden beispielsweise die jeweiligen Phasenkodierungsschritte der mindestens einen weiteren
Dimension im k-Raum durchlaufen und es kann währenddessen ein
Datensatz U" im entsprechenden k-Raum aufgenommen werden.
Beispielsweise kann die Aufnahme eines Datensatzes U" im k- Raum derart erfolgen, dass die Aufzeichnung mit einem
Phasenschritt aus der Vielzahl von Phasenschritten einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension beginnt, und für diesen gewählten Phasenschritt die entsprechend zugeordneten Daten im k-Raum aufgezeichnet werden, wobei diese für diesen ausgewählten Phasenschritt aufgezeichneten Daten jeweils den verschiedenen Freguenzen der Vielzahl von Frequenzen zugeordnet sind. Anschließend kann mit einem weiteren Phasenschritt aus der Vielzahl von Phasenschritten einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension fortgefahren werden, wobei wiederum für diesen gewählten Phasenschritt die entsprechend zugeordneten Daten im k-Raum aufgezeichnet werden, wobei die für diesen ausgewählten Phasenschritt aufgezeichneten Daten wiederum jeweils den verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen
zugeordnet sind, beispielsweise über einen Aufnahmeindex des von der Empfangsantenne empfangenen Signals. Somit kann beispielsweise jeder Phasenschritt der Vielzahl von
Phasenschritten jeweils einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension durchlaufen werden, wobei die für diesen ausgewählten Phasenschritt aufgezeichneten Daten
verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen
zugeordnet sind, so dass beispielsweise ein Datensatz eines zweidimensionalen oder dreidimensionalen k-Raums
aufgezeichnet werden kann. Im zweidimensionalen k-Raum umfasst die mindestens eine weitere Dimension beispielsweise exakt eine weitere Dimension, welche mit einer Vielzahl von Phasenschritten phasenkodiert ist.
Im dreidimensionalen k-Raum umfasst die mindestens eine weitere Dimension beispielsweise exakt zwei weitere
Dimensionen, wobei eine erste weitere Dimension der zwei weiteren Dimensionen mit einer ersten Vielzahl von
Phasenschritten phasenkodiert ist und eine zweite weitere Dimension der zwei weiteren Dimensionen mit einer zweiten Vielzahl von Phasenschritten phasenkodiert ist. In diesem dreidimensionalen Fall wird während einer MRT-Aufnahme jeweils ein erster Phasenschritt aus der ersten Vielzahl von Phasenschritten und ein zweiter Phasenschritt aus der zweiten Vielzahl von Phasenschritten zur Phasenkodierung in den beiden weiteren Dimensionen verwendet, wobei die dann im k- Raum für diesen ersten Phasenschritt der ersten weiteren Dimension und für diesen Phasenschritt der zweiten weiteren Dimension aufgezeichneten Daten wiederum jeweils den
verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen
zugeordnet sind. So lässt sich beispielsweise eine
vollständige 3D-Aufnähme erzeugen, in dem sämtliche
Phasenschritte der ersten Vielzahl von Phasenschritten jeweils mit jedem Phasenschritt der zweiten Vielzahl von Phasenschritten zu einem Paar von Phasenschritten kombiniert werden, und für jede Kombination im k-Raum die Daten
aufgezeichnet werden, die wiederum jeweils den verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen zugeordnet sind.
Bei der 3D-Aufnähme werden somit jeweils ein Phasenschritt der ersten Vielzahl von Phasenschritten zur Phasenkodierung in der ersten weiteren Dimension und jeweils ein
Phasenschritt der zweiten Vielzahl von Phasenschritten zur Phasenkodierung in der zweiten weiteren Dimension verwendet, wobei die Phasenkodierung in der ersten weiteren Dimension und die Phasenkodierung in der zweiten weiteren Dimension gleichzeitig vorgenommen wird. Dies kann beispielsweise dadurch realisiert sein, dass in der Raumrichtung der ersten weiteren Dimension ein Gradientenfeld entsprechend der
Phasenkodierung der ersten weiteren Dimension und
gleichzeitig in der Raumrichtung der zweiten weiteren
Dimension ein Gradientenfeld entsprechend der Phasenkodierung der zweiten weiteren Dimension beaufschlagt wird, und vor dem Auslesen des Empfangssignals diese Gradientenfelder wieder abgeschaltet werden. Beispielsweise kann die X-Richtung eines Raums die erste Dimension darstellen, welche frequenzkodiert ist, wobei die erste weitere Dimension die Y-Richtung des Raums die erste weitere Dimension und die X-Richtung des Raums die zweite weitere Dimension sein, wobei zwei
Gradientenfelder in Y- und Z-Richtung gleichzeitig moduliert werden, wobei die Stärke des Feldes des jeweiligen
Gradientenfeldes der zwei Gradientenfelder die jeweiligen Phasenkodierung in d,ie entsprechende Richtung, d.h. die entsprechende weitere Dimension, steuert.
Die Daten eines akquirierten Datensatz U" sind daher einem
Zeitabschnitt zugeordnet, in welchem die Aufzeichnung des
Datensatzes U" während des Durchlaufens der einzelnen
Phasenschritte bzw. Kombination von Paaren von
Phasenschritten der ersten und zweiten weiteren Dimension im k-Raum erfolgt ist.
Beispielsweise kann ein jeweiliger Datenwert u", (mit /e{l,...,m} ) der Vielzahl von Datenwerte U" = (w"15...,u"m ) im 2D-
Fall genau einem Phasenschritt und genau einer Frequenz zugeordnet sein, oder im 3D-Fall kann beispielsweise ein jeweiliger Datenwert u", (mit le{l,...,m}) der Vielzahl von
Datenwerte U" = (w"15...,w",„) genau einem ersten Phasenschritt aus der ersten Vielzahl von Phasenschritten, genau zweiten
Phasenschritt aus der zweiten Vielzahl von Phasenschritten, d.h. einem Paar von Phasenschritten der ersten und zweiten weiteren Dimension, und genau einer Frequenz zugeordnet sein.
Ferner kann beispielsweise ein jeweiliger Datenwert νη°1 der Vielzahl von Datenwerte U" = ■■■ ,u",m) genau einem Aufnahmezeitpunkt innerhalb des Zeitabschnitts des
Datensatzes mit le{l,...,m zugeordnet sein.
Je nach eingesetzten MRT-Verfahren können beispielsweise auch mehrere verschiedene Datenwerte ", der Vielzahl von
Datenwerten U" dem gleichen Zeitpunkt bzw. im wesentlichen dem gleichen Zeitpunkt zugeordnet sein.
Beispielsweise können Datenwerte u", , welche dem gleichen
Phasenschritt bzw. dem gleichen Paar von Phasenschritten und jeweils verschiedenen Frequenzen zugeordnet sein, dem
gleichen bzw. im wesentlichen gleichen Zeitpunkt zugeordnet sein, während Datenwerte u", , welche unterschiedlichen
Phasenschritten bzw. unterschiedlichen Paaren von
Phasenschritten zugeordnet sind, jeweils verschiedenen
Zeitpunkten entsprechend dem zeitlichen Auftreten des jeweiligen Phasenschritts bzw. des jeweiligen Paars von Phasenschritten zugeordnet sein können. Es können jedoch auch sämtliche Datenwerte unj eines
Datensatzes U" jeweils verschiedenen Zeitpunkten im
Zeitabschnitt zugeordnet sein, wobei der zeitliche Abstand zwischen den aufgezeichneten Datenwerten jeweils gleich sein kann, oder wobei der zeitliche Abstand auch allerdings, je nach dem eingesetzten MRT-Verfahren, zwischen verschiedenen benachbarten Datenwerten unterschiedlich sein. Jeder der Datenwerte ist einem Zeitpunkt innerhalb des Zeitabschnitts des Datensatzes U" zugeordnet. Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird vorgeschlagen, dass der Unterzeitabschnitt des zweiten
Zeitabschnitts derart ausgewählt ist, dass die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz in einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension einem der folgenden zugeordnet sind: genau einem Phasenschritt der Vielzahl von Phasenschritten der Dimension, und mehreren aufeinander folgenden Phasenschritten der Vielzahl von
Phasenschritten der Dimension.
Somit kann beispielsweise genau ein Phasenschritt oder es können mehrere aufeinander folgende Phasenschritte aus der Vielzahl von Phasenschritten ausgewählt werden, und basierend auf diesem ausgewählten genau einem Phasenschritt bzw. den ausgewählten mehreren aufeinander folgenden Phasenschritten können entsprechende Datenwerte aus dem zweiten Datensatz ausgewählt werden, d.h., Datenwerte, welche dem ausgewählten ersten Phasenschritt bzw. den ausgewählten mehreren
aufeinander folgenden Phasenschritten zugeordnet sind, wobei diese ausgewählten Datenwerte der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz zugeordnet werden.
Die entsprechend ausgewählten Datenwerte der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz sind daher einem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordnet, welcher von dem ausgewählten genau einem Phasenschritt bzw. den ausgewählten mehreren aufeinander folgenden
Phasenschritten abhängt. Im 3D-Fall ist der ausgewählte Phasenschritt bzw. die mehreren aufeinander folgenden Phasenschritte beispielsweise der ersten weiteren Dimension zugeordnet, während gleichzeitig ein Phasenschritt oder mehrere aufeinander folgende Phasenschritte aus der zweiten Vielzahl von
Phasenschritten ausgewählt werden, so dass die entsprechend ausgewählten Datenwerte der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz daher einem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordnet sind, welcher von dem ausgewählten genau einem Phasenschritt bzw. den ausgewählten mehreren aufeinander folgenden Phasenschritten der ersten weiteren Dimension und von dem ausgewählten genau einem Phasenschritt bzw. den ausgewählten mehreren aufeinander folgenden
Phasenschritten der zweiten weiteren Dimension abhängt.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass der Unterzeitabschnitt des zweiten
Zeitabschnitts basierend auf Akquisitionsparametern des genau einen Phasenschritts bzw. der mehreren aufeinander folgenden Phasenschritten, der Echozeit und der Repetitionszeit
ermittelt wird. Beispielsweise kann der Aufnahmezeitpunkt T(s) beim Start jedes Phasenschritts ps (bzw. jedem Paar von Phasenschritten) einer Aufzeichnung eines n-ten Datensatzes U" wie folgt bestimmt werden: T(s,n) = (s - l)Ts +TE + t„
So stellt TR beispielsweise die Repetitionszeit zwischen zwei benachbarten Phasenschritten dar, TE stellt beispielsweise die Zeit dar, nach deren Ablauf die Antennen mit der
Aufzeichnung beginnen, und tn stellt beispielsweise den Zeitpunkt des Beginns des ersten Phasenschritts s=l des n- ten Datensatzes U" dar.
Beispielsweise kann die Zeit der Aufzeichnung der
verschiedenen Frequenzen zugeordneten Daten während eines Phasenschritts der Vielzahl von Phasenschritten
vernachlässigbar klein sein, so dass die aufgezeichneten Datenwerte für diesen einen Phasenschritt ps und die diesem Phasenschritt zugeordneten verschiedenen Frequenzen zumindest näherungsweise dem gleichen Zeitpunkt T(s) zugeordnet werden können .
Soll der Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts ein relativ kurzer Zeitabschnitt darstellen, d.h. soll die zeitliche Auflösung des ermittelten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung relativ klein sein, so kann
vorzugsweise nur ein einziger Phasenschritt bzw. im 3D-Fall nur ein einziges Paar von Phasenschritten ausgewählt werden, so dass sämtliche Datenwerte der Untermenge von Daten des ersten Datensatzes und der Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes nur diesem einen ausgewählten Phasenschritt bzw. ausgewählten Paar von Phasenschritten zugeordnet sind.
Sind daher die Datenwerte der Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes genau einem Phasenschritt ps zugeordnet, wobei dieser Phasenschritt ps beispielsweise auch ein
Phasenschritt eines Paars von Phasenschritten sein kann, so liegt der entsprechende Unterzeitabschnitt des zweiten
Zeitabschnitts beispielsweise im Zeitabschnitt zwischen T(s,n) und T(s + l,n) , und wenn die für diesen Phasenschritt ps
durchlaufenen Frequenzschritte in einer sehr kurzen Zeit durchlaufen werden, so kann der Unterzeitabschnitt näherungsweise als sehr kleiner Zeitabschnitt betrachtet werden, der bei T(s, n) beginnt und sehr kurz danach endet, d.h. der Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts kann als näherungsweiser Zeitpunkt betrachtet werden.
Soll der Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts beispielsweise ein etwas längerer Zeitabschnitt darstellen, d.h. soll die zeitliche Auflösung des ermittelten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung größer sein als beim zuvor genannten Beispiel, bei dem nur ein einziger
Phasenschritt ausgewählt wird, so können vorzugsweise mehrere Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten ausgewählt, wobei diese mehreren Phasenschritte vorzugsweise unmittelbar benachbart sind, so dass die ausgewählte Untermenge von Daten des ersten Datensatzes und der Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes diesen mehreren ausgewählten
Phasenschritten zugeordnet sind. Im 3D-Fall können diese mehreren Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten die ausgewählten Phasenschritten der ersten Vielzahl von
Phasenschritten der ersten weiteren Dimension sein, während gleichzeitig genau ein Phasenschritt oder mehrere benachbarte Phasenschritte der zweiten Vielzahl von Phasenschritten ausgewählt werden können, so dass entsprechende Paare von Phasenschritten aus den mehreren Phasenschritte der ersten Vielzahl von Phasenschritten und aus dem genau einem
Phasenschritt bzw. den mehreren Phasenschritte der zweiten Vielzahl von Phasenschritten gebildet werden, so dass die ausgewählte Untermenge von Daten des ersten Datensatzes und der Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes diesen Paaren von Phasenschritten zugeordnet sind. Ferner kann, falls zwischen den einzelnen Frequenzen ein signifikanter Zeitraum liegt, der beispielsweise durch 7} definiert sei, der Zeitpunkt für einen bestimmten
Phasenschritt ps (bzw. ein Paar von Phasenschritten) und einer bestimmten Freguenz f beispielsweise wie folgt
bestimmt werden:
T(s, j,n) = (s - l)TR + (j -1)7} + TE + tn
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz in der ersten Dimension einem der folgenden zugeordnet sind: genau einem Frequenzschritt der Vielzahl von Frequenzen, einer Untermenge von mehreren
Frequenzen aus der Vielzahl von Frequenzen, und sämtliche Frequenzschritte der Vielzahl von Frequenzen.
Beispielsweise können die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz derart ermittelt werden, dass zunächst ein Phasenschritt ps mit s e {l,...,w} der Vielzahl von w
Phasenschritten p ... , pw bzw. im 3D-Fall ein Paar von
Phasenschritten ps q mit s e w) der ersten Vielzahl von w Phasenschritten px,... ,pw und q der zweiten Vielzahl von w2 Phasenschritten p2' ,... ,p' ausgewählt wird, wobei dieser
ausgewählte Phasenschritt ps beispielsweise dem zuvor beschriebenen genau einem Phasenschritt entspricht oder aus den mehreren aufeinanderfolgen Phasenschritten ausgewählt wird bzw. im 3D-Fall das ausgewählte Paar von Phasenschritten ps q aus der Menge von Paaren von Phasenschritten ausgewählt wird, und wobei für diesen ausgewählten Phasenschritt ps bzwfür jeder Paar von Phasenschritten ps q für jede Freguenz f. mit /e{l,...,v} der genau einen Freguenz, oder der Untermenge von mehreren Freguenzen, oder sämtlichen Freguenzen der Vielzahl von v Freguenzen f^ ,...,fv jeweils ein Datenwert u"t des zweiten Datensatzes U" ausgewählt werden, welcher dem ausgewählten Phasenschritt ps bzw. dem ausgewählten Paar von
Phasenschritten ps q und dem jeweiligen Freguenzschritt f. zugeordnet ist und welcher der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz zugeordnet wird, und wobei der Index / den entsprechenden Punkt im k-Raum in Abhängigkeit von und ps bzw. p angibt.
Für jeden der ausgewählten Datenwerte u"i des zweiten
Datensatzes U" kann ein entsprechender Datenwert des ersten Datensatzes U" ausgewählt werden, wobei dieser
Datenwert u", des ersten Datensatzes U" ebenfalls dem
ausgewählten Phasenschritt ps bzw. dem ausgewählten Paar von
Phasenschritten p und dem jeweiligen Freguenzschritt fj zugeordnet ist und welcher der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz zugeordnet wird.
Dies kann beispielsweise für jeden der Phasenschritte des genau einen Phasenschritts bzw. der mehreren
aufeinanderfolgenden Phasenschritte durchgeführt oder für jedes Paar von Phasenschritten werden, so dass anschließend die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz ausgewählt sind und, analog hierzu, die entsprechenden Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz ausgewählt werden können.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass der dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordnete Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung ermittelt wird basierend auf
Differenzwerten zwischen den Daten der Untermenge des zweiten Datensatzes und den Daten der Untermenge des ersten
Datensatzes, wobei ein jeweiliger Differenzwert der
Differenzwerte basierend auf der Differenz eines Datenwerts der Daten der Untermenge der zweiten Untermenge und des diesem Datenwert zugeordneten Datenwerts der Daten der
Untermenge des ersten Datensatz gebildet wird.
So können beispielsweise Differenzwerte zwischen Daten der Untermenge des zweiten Datensatzes U" und Daten der
Untermenge des ersten Datensatzes U" gebildet werden, wobei ein jeweiliger Differenzwert d" basierend auf der Differenz eines Datenwerts der Daten der Untermenge des zweiten
Datensatzes U" und des diesem Datenwerts u"j im k-Raum zugeordneten Datenwert u", der Daten der Untermenge des ersten Datensatzes U" gebildet wird, beispielsweise durch
Enthält beispielsweise die Untermenge des ersten Datensatzes U" und die Untermenge des zweiten Datensatzes U" jeweils k ausgewählte Datenwerte und werden die zuvor erläuterten k Indizes ix e {l, ... , m} verwendet, so kann ein x-ter Differenzwert (mit x e {!,...,&} ) der insgesamt k Differenzwerte durch berechnet werden. jeweilige Datenwert a der Daten der Untermenge des ersten Datensatzes U" enthält beispielsweise die
Signalantwort in Bezug auf Amplitude, Frequenz- und
Phasenlage während der Akquisition im dem den Datenwert u"t zugeordneten Punkt im k-Raum, wobei die Signalantwort keinen durch ein Kontrastmittel bedingten Anteil aufweist. Im
Vergleich zum jeweiligen Datenwert ω". der Daten der Untermenge des ersten Datensatzes U" enthält der zugeordnete
Differenzwert u" . der Daten der Untermenge des zweiten
Datensatzes U" einen zusätzlichen Signalanteil Δ" , welcher beispielsweise proportional zur relativen
Kontrastmittelanreicherung ist bzw. einen Wert einer
relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt: a
Dieser zusätzliche Signalanteil Δ" kann beispielsweise durch die Bildung des Differenzwertes d" ermittelt werden und kann beispielsweise als eine Schätzung der relativen
Kontrastmittelanreicherung für den dem Differenzwert d" zugeordneten Punkt im k-Raum betrachtet werden. Jeder der ermittelten Differenzwerte d" kann daher beispielsweise als Schätzung der relativen
Kontrastmittelanreicherung im jeweiligen Punkt im k-Raum betrachtet werden, so dass beispielsweise basierend auf einer Mittelung der ermittelten Differenzwerte (oder der Beträge der ermittelten Differenzwerte) der dem zweiten
ünterzeitabschnitt zugeordnete Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung ermittelt werden kann. Falls nur ein einziger Differenzwert ermittelt wird, so kann
beispielsweise dieser Differenzwert oder der Betrag dieses Differenzwertes der dem zweiten Unterzeitabschnitt
zugeordnete Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung betrachtet werden.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass eine Metrik basierend auf den ermittelten Differenzwerten berechnet wird, wobei die Metrik ein
Abweichungsmaß zwischen den Differenzwerten und einem Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass das Berechnen der Metrik für jeden der Differenzwerte das Berechnen eines Metrikdifferenzwertes, welcher die Differenz zwischen dem jeweiligen Differenzwert und einem Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt, umfasst, und das Berechnen der Metrik das
Berechnen des Abweichungsmaßes auf Grundlage der berechneten Metrikdifferenzwerte umfasst.
Beispielsweise kann die Metrik dadurch berechnet werden, dass für jeden oder für eine Auswahl der ermittelten Differenzwerte d" ein Metrikdifferenzwert m'" berechnet wird, welcher basierend auf der Differenz zwischen dem jeweiligen Differenzwert d" und dem ausgewählten Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" berechnet wird. Beispielsweise kann für jeden der ermittelten Differenzwerte d ein
Metrikdifferenzwert berechnet werden, wobei die optionale Konstante c! auf den
Wert eins gesetzt werden kann oder aber auch hiervon
abweichende Werte aufweisen kann.
Enthält beispielsweise die Untermenge des ersten Datensatzes U" und die Untermenge des zweiten Datensatzes U" jeweils k ausgewählte Datenwerte und werden die zuvor erläuterten k Indizes verwendet, so kann beispielsweise für jeden der k ermittelten Differenzwerte d" ein Metrikdifferenzwert berechnet werden.
Basierend auf den derart berechneten Metrikdifferenzwerten m'a kann die Metrik me" bestimmt werden. So kann die Metrik beispielsweise die Summe der Beträge der Metrikdifferenzwerte oder die Summe der Quadrate der Metrikdifferenzwerte oder jegliche andere geeignete Summe basierend auf den
Metrikdifferenzwerten darstellen, welche ein Abweichungsmaß zwischen den Differenzwerten d" und dem ausgewählten Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" darstellt.
Beispielsweise kann die Metrik ma als Summe der Quadrate der Metrikdifferenzwerte basierend auf folgender exemplarischer Berechnungsvorschrift berechnet werden:
Es können jedoch für die Berechnung von m" auch andere
Berechnungsvorschriften verwendet werden.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass das Verfahren das Berechnen einer
Mehrzahl von Metriken umfasst, wobei jeder der Vielzahl von Metriken jeweils einem unterschiedlichen Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung zugeordnet ist, und wobei das Verfahren die Auswahl desjenigen Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung, welcher derjenigen Metrik mit dem geringsten Abweichungsmaß zugeordnet ist, umfasst.
Somit kann beispielsweise in einem iterativen Verfahren so lange eine Metrik für einen jeweiligen Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung berechnet werden, bis die
berechnete Metrik beispielsweise einer Abbruchbedingung entspricht, wobei die Abbruchbedingung derart ausgewählt ist, dass die Metrik, welche ein Maß für die Qualität des Werts des relativen Kontrastmittelanreichung darstellt, eine hinreichende Qualität des zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung anzeigt . So kann ein Verfahren beispielsweise solange iterativ
durchlaufen werden, bis ein Wert einer relativen
Kontrastmittelanreichung μ" ausgewählt wird, dessen
zugeordnete Metrik die Abbruchbedingung erfüllt.
Das Verfahren kann auch derart durchgeführt, dass für eine Vielzahl von verschiedenen Werten einer relativen
Kontrastmittelanreicherung jeweils die zugeordnete Metrik bestimmt, wobei derjenige Wert der Vielzahl von verschiedenen Werten einer relativen Kontrastmittelanreicherung als endgültig ermittelter Wert einer relativen
Kontrastmittelanreichung ausgewählt wird, dessen Metrik das geringste Abweichungsmaß im Vergleich zu den übrigen Metriken der übrigen Werte der relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt .
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass die Metrik eine Filterfunktion umfasst, wobei die Filterfunktion dazu eingerichtet ist, Daten aus der ersten Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und Daten aus der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz derart freguenzselektiv zu gewichten, so dass zumindest einige Daten, welche höheren Frequenzen zugeordnet sind, einen geringeren Einfluss auf die Metrik haben als Daten, welche geringeren Frequenzen zugeordnet sind.
Diese Filterfunktion kann beispielsweise durch eine
entsprechende Gewichtung der einzelnen Metrikdifferenzwerte m'a durch jeweilige Filterkoeffizienten fx (mit xe{l,...,Ä;J ) vorgenommen werden, beispielweise wie folgt: Hierbei werden die Filterkoeffizienten fx beispielsweise derart ausgewählt, dass ein erster Differenzwert da , welcher über den Index ixl im k-Raum einer höheren Freguenz zugeordnet ist als die einem zweiten Differenzwert da im k-Raum
zugeordnete Freguenz (entsprechend dem Index ixl ) , durch den Filterkoeffizienten fxl stärker gedämpft wird als der zweite Differenzwert d" durch den diesem zweiten Differenzwert da zugeordneten Filterkoeffizienten fx2 .
Die Filterfunktion kann somit eine Tiefpassfilterfunktion darstellen. Somit können in den höheren Freguenzbereichen des k-Raums zunehmend auftretende Störungen, beispielsweise
Rauschen, verringert werden und damit Ermittlung der Wertes der relativen Kontrastmittelanreicherung für den zweiten Unterzeitabschnitt verbessert werden.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass basierend auf mindestens einem
Unterbildraum im Bildraum durch Transformation des mindestens einen Unterbildraums in den k-Raum eine dem k-Raum
zugeordnete Unterbildraummaske im k-Raum berechnet wird, wobei das Ermitteln eines dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreichung basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz ferner basierend auf der dem k-Raum zugeordneten Unterbildraummaske durchgeführt wird. Beispielsweise kann eine Unterbildraummaske La = im
Bildraum dadurch erzeugt werden, dass diese
Unterbildraummaske L" , . , . ,Ι^ ) in dem mindestens einen
Unterbildraumbereich auf einen vordefinierten Wert q ^ O gesetzt, während die übrigen Bereiche des Bildraums in der Unterbildraummaske auf Null gesetzt werden: x - -- ausgewählt
x ... nicht - ausgewählt wobei x e jl,. gilt und lx der entsprechende Punkt im
Bildraum darstellt.
So kann der mindestens eine Unterbildraumbereich im Bildraum beispielsweise zum Auswählen von mindestens einer
interessanten Region („region of interest"), welche z.B. Blutgefäße, Läsionen, potentiell entzündliche Herde oder Organe umfassen, verwendet werden. Die kleinstmögliche Auswahl eines Unterbildraumbereichs ist beispielsweise ein einzelner Pixel oder ein einzelner Voxel .
Der mindestens eine ausgewählte Unterbildraumbereich, d.h. z.B. die diese Auswahlinformation umfassende
Unterbildraummaske La , kann dann vom Bildraum in den k-Raum durch eine entsprechende Transformation F'1 , beispielsweise eine IFFT oder FFT, zur Berechnung einer dem k-Raum
zugeordneten Unterbildraummaske M = m" ,. , . ,ιη^ transformiert werden :
Anschließend kann diese dem k-Raum zugeordnete
Unterbildraummaske Ma zur Ermittlung des dem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneten
Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ"
basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten
Datensatz U" und basierend auf Daten der Untermenge von
Daten aus dem zweiten Datensatz U" verwendet werden.
Beispielsweise wird hierfür die Ermittlung des Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" im zumindest
teilweise oder gänzlich mit der dem k-Raum zugeordneten
Unterbildraummaske Ma gefilterten k-Raum durchgeführt. Dies bedeutet beispielsweise, dass Anteile der Information des ersten und des zweiten Datensatzes, welche einem
Bildraumbereich zugeordnet sind, der nicht in dem mindestens einen ausgewählten Unterbildraumbereich liegt, nicht oder nur sehr schwach einfließen in die Ermittlung des Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" .
Somit kann der Einfluss von Bereichen der MRT-Datensätze, in denen das Kontrastmittel keine oder nur sehr schwache Wirkung entfaltet, durch Abgrenzung dieser Bereiche mittels des ausgewählten mindestens einen Unterbildraumbereichs und der entsprechenden dem k-Raum zugeordneten Unterbildraummaske M" für die Ermittlung des Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung μ" reduziert bzw. ausgeschaltet werden, so dass die Ermittlung des Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" verbessert werden kann. Beispielsweise kann die dem k-Raum zugeordnete
Unterbildraummaske Ma für die Berechnung der Metrik mea , welche ein Abweichungsmaß zwischen den Differenzwerten . und einem Wert der relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt verwendet werden, so dass beispielsweise die Metrik mea zumindest teilweise basierend auf der dem k-Raum zugeordnete
Unterbildraummaske Ma berechnet werden.
Enthält beispielsweise die Untermenge des ersten Datensatzes U" und die Untermenge des zweiten Datensatzes jeweils k ausgewählte Datenwerte und werden die zuvor erläuterten k Indizes ix e ,k ) verwendet, so können die im k-Raum entsprechend zugeordneten Maskierungsdatenwerte m" ....m°' der dem k-Raum zugeordnete Unterbildraummaske " zur
Berechnung der jeweiligen Differenzwerte verwendet werden, beispielsweise kann für jeden der k ermittelten
Differenzwerte d" ein Metrikdifferenzwert
m'° =ά?-μ?τη. berechnet werden.
Ist somit für einen Punkt ix im k-Raum eine starke
Filterwirkung durch den entsprechenden Maskierungsdatenwert ma gegeben, so wird der Einfluss des diesem Punkt im k-Raum zugeordneten Differenzwertes m'd" vermindert. Die Metrik me kann dann wie zuvor beschrieben basierend auf den Differenzwerten m'a , welche basierend auf der dem k-Raum zugeordneten Unterbildraummaske Ma berechnet wurden,
berechnet werden.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass das Verfahren das Auswählen des
mindestens einen Unterbildraums im Bildraum basierend auf einer Darstellung des ersten oder des zweiten Datensatzes im Bildraum umfasst.
Beispielsweise kann der erste Datensatz U" oder der zweite
Datensatz U" vom k-Raum in einen entsprechenden Datensatz im
Bildraum transformiert werden, wobei hierfür eine geeignete Transformation wie beispielsweise durch eine FFT oder IFFT verwendet werden kann. Im folgenden sei ohne Einschränkung angekommen, dass es sich hierbei um den zweiten Datensatz U" handelt, es kann jedoch auch der erste Datensatz U" sein. In Fig. 5 ist ein solcher beispielhafter Datensatz 510 im k-Raum dargestellt, der durch geeignete Transformation F , wie beispielsweise durch eine FFT oder IFFT, in einen
entsprechenden Datensatz V" = {v" ... ,v"m ^ im Bildraum
konvertiert werden kann: V? = FU
Anschließend wird basierend auf dem transformierten Datensatz V" der mindestens eine Unterbildraumbereich im Bildraum ausgewählt . Dieses Auswählen kann beispielsweise durch einen Benutzer geschehen, wobei dem Benutzer der transformierte Datensatz V" im Bildraum angezeigt wird, und der Benutzer durch eine
Benutzerschnittstelle den mindestens einen
Unterbildraumbereich markiert, so dass basierend auf dieser
Benutzereingabe die entsprechende Unterbildraummaske La erzeugt wird. Zum Auswählen dieses mindestens einen
Unterbildraumbereichs können aber auch voll- oder
semiautomatische Bildsegmentierungsalgorithmen verwendet werden, welche basierend auf dem transformierten Datensatz V" mindestens eine interessante Region als mindestens einen Unterbildraumbereich markieren. Dementsprechend wird die Unterbildraummaske I? =(/",. im Bildbereich wie folgt ausgewählt: x ... ausgewählt
nicht - ausgewählt
Somit kann die Bildinformation aus dem ersten oder zweiten Datensatz zur Auswahl des mindestens einen Unterbildbereichs verwendet werden.
Wie bereits erläutert, kann die Unterbildraummaske L vom Bildraum durch die Transformation F~l zur Berechnung der dem k-Raum zugeordneten Unterbildraummaske Ma = {m" ,..., m^
transformiert werden:
Ma = F~lLa Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird vorgeschlagen, dass das Verfahren das Ermitteln eines Wertes einer absoluten Kontrastmittelanreicherung basierend auf dem ermittelten Wert einer relativen ontrastmittelanreichung und einer Lookup-Datenbank oder einer Abbildungsfunktion umfasst.
Diese Lookup-Datenbank kann beispielsweise eine nichtlineare Abhängigkeit der Werte einer absoluten
Kontrastmittelanreicherung von den Werten der relativen
Kontrastmittelanreicherung abbilden. Diese nichtlineare
Abhängigkeit lässt sich beispielsweise durch ein
Kalibrationsverfahren unter Nutzung von Kalibrationsphatomen herausrechnen .
Beispielsweise kann mit Hilfe der Lookup-Datenbank, die beispielsweise eine Lookup-Tabelle sein kann, für einen Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" ein
zugeordneter Wert einer absoluten Kontrastmittelanreicherung μ'α bestimmt werden.
Beispielsweise kann zur Ermittlung eines Wertes einer
absoluten Kontrastmittelanreicherung basierend auf dem ermittelten Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung auch eine Abbildungsfunktion fl verwendet werden, welche für eine Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" einen entsprechend zugeordneten Wert einer absoluten
Kontrastmittelanreicherung μ' basierend auf einem Modell ausgibt : Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird vorgeschlagen, dass das Verfahren das Ermitteln einer
Vielzahl von Werten einer relativen Kontrastmittelanreichung für eine Vielzahl von Unterzeitabschnitten des zweiten
Zeitabschnitts basierend auf den Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und den Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz umfasst, wobei jeder der Werte einer relativen Kontrastmittelanreicherung jeweils einem unterschiedlichen Unterzeitabschnitt der Vielzahl von Unterzeitabschnitten zugeordnet ist.
Beispielsweise kann ein Unterzeitabschnitt aus der Vielzahl von Unterzeitabschnitten ausgewählt werden.
Anschließend kann ein diesem ausgewählten UnterZeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneter Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung basierend auf Daten einer
ausgewählten Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und basierend auf Daten einer ausgewählten Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz ermittelt werden. Diese
Ermittlung kann durch jedes der zuvor beschriebenen
Ausführungsbeispiele durchgeführt werden.
Dann kann beispielsweise überprüft, ob es einen weiteren Unterzeitabschnitt der Vielzahl von Unterzeitabschnitten gibt, für welchen ein Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung zu ermitteln ist.
Beispielsweise kann geprüft werden, ob für einen
Unterzeitabschnitt der Vielzahl von Unterzeitabschnitten noch kein Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung
ermittelt worden ist. Falls ja, dann wird wiederum ein diesem ausgewählten Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneter Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung basierend auf Daten einer ausgewählten Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und basierend auf Daten einer ausgewählten Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz ermittelt, wobei diese Ermittlung durch jedes der zuvor beschriebenen Ausführungsbeispiele durchgeführt werden kann.
Wird festgestellt, dass kein weiterer Unterzeitabschnitt der Vielzahl von Unterzeitabschnitte, für den eine relative
Kontrastmittelanreicherung zu ermitteln ist, so kann das Verfahren beispielsweise enden oder, optional, eine
Weiterverarbeitung der ermittelten Werte einer relativen Kontrastmittelanreicherung durchführen .
Beispielsweise kann der zweite Zeitabschnitt in eine Vielzahl von Unterzeitabschnitten unterteilt werden, wobei für jeden der Unterzeitabschnitte ein entsprechender Wert einer
relativen Kontrastmittelanreicherung ermittelt wird.
Beispielsweise kann die Vielzahl von Unterzeitabschnitte des zweiten Zeitabschnitts auch eine Auswahl von
Unterzeitabschnitten des zweiten Zeitabschnitts darstellen, so dass nur für speziell ausgewählte Unterzeitabschnitte, die nicht dem gesamten zweiten Zeitabschnitt abdecken, jeweilige Werte von relativen Kontrastmittelanreicherungen ermittelt werden .
Beispielsweise können die Unterzeitabschnitte der Vielzahl von Unterzeitabschnitten so gewählt sein, dass mindestens ein Unterzeitabschnitt der Vielzahl von Unterzeitabschnitten jeweils mit genau einem Phasenschritt aus der Vielzahl von Phasenschritten zugeordnet ist, und/oder dass mindestens ein Unterzeitabschnitt der Vielzahl von Unterzeitabschnitten jeweils mit mehreren, vorzugsweise benachbarten
Phasenschritten aus der Vielzahl von Phasenschritten
zugeordnet ist.
Die Erfindung wird im Folgenden anhand von
Ausführungsbeispiele zeigenden Zeichnungen näher erläutert. In den Figuren zeigen:
Fig. la eine exemplarisches System zur Aufzeichnung einer zweidimensionalen MRT-Aufname ;
Fig. lb eine exemplarische Darstellung des zeitlichen
Verlaufs einer Kontrastmittel nach Injektion eines Kontrastmittels ;
Fig. 2 ein exemplarisches Verfahren gemäß einem zweiten
Ausführungsbeispiel ;
Fig. 3 ein exemplarisches Verfahren gemäß einem zweiten
Ausführungsbeispiel ;
Fig. 4 ein exemplarisches Verfahren gemäß einem dritten
Ausführungsbeispiel ;
Fig. 5a eine erste exemplarische Darstellung der Berechnung einer Unterbildraummaske gemäß einem vierten
Ausführungsbeispiel ; Fig. 5b eine zweite exemplarische Darstellung der
Berechnung einer Unterbildraummaske gemäß dem vierten Ausführungsbeispiel;
Fig. 6a ein exemplarisches Verfahren gemäß einem fünften
Ausführungsbeispiel ;
Fig. 6b ein exemplarisches Verfahren gemäß einem sechsten
Ausführungsbeispiel; und
Fig. 7 ein exemplarisches Verfahren gemäß einem siebten
Ausführungsbeispiel.
Figur 2 zeigt ein exemplarisches Verfahren 200 gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel.
Das Verfahren 200 umfasst in einem Schritt 210 das Auswählen einer Untermenge von Daten aus einem ersten Datensatz, wobei der erste Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k-Raumes einer ohne Einfluss eines Kontrastmittels aufgenommenen
Magnetresonanzaufnahme umfasst, welcher in einem ersten
Zeitabschnitt aufgenommen worden ist.
Der mehrdimensionale k-Raum kann beispielsweise ein
zweidimensionaler k-Raum entsprechend einer zweidimensionalen MRT-Aufnahme sein, wobei der Datensatz ein zweidimensionales Bild beschreibt, oder der mehrdimensionale k-Raum kann beispielsweise auch ein dreidimensionaler k-Raum entsprechend einer dreidimensionaler MRT-Aufnahme sein, wobei der
Datensatz ein dreidimensionales Bild beschreibt und somit einen Volumenbilddatensatz darstellen kann. Der erste
Datensatz kann ein Rohdatensatz einer MRT-Aufnahme sein. Der mehrdimensionale k-Raum kann beispielsweise in einer ersten Dimension mit einer Vielzahl von Frequenzen
frequenzkodiert sein, wobei diese Vielzahl von Frequenzen eine Vielzahl von unterschiedlichen Frequenzen darstellen können, mit welcher die MRT-Aufnähme aufgenommen wird.
Ferner kann der mehrdimensionale k-Raum beispielsweise in mindestens einer weiteren Richtung mit jeweils einer Vielzahl von Phasenschritten kodiert sind. Die Vielzahl von
Phasenschritten einer jeweiligen Dimension der mindestens einen weiteren Dimension kann beispielsweise eine Vielzahl von verschiedenen Phasenwerten darstellen, wobei diese
Vielzahl von verschiedenen Phasenwerten jeweils
unterschiedlichen Phasenkodierungen in der jeweiligen
weiteren Dimension zugeordnet sind, oder die Vielzahl von Phasenschritten einer jeweiligen Dimension der mindestens einen weiteren Dimension kann auch beispielsweise eine
Vielzahl von verschiedenen Phasenindizes darstellen, wobei ein Phasenindex der Vielzahl von verschiedenen Phasenindizes beispielsweise jeweils genau einem Phasenschritt zugeordnet ist. Somit können beispielsweise bei der Phasenkodierung in einer jeweiligen Dimension der mindestens einen weiteren Dimension beispielsweise alle Phasenindizes der Vielzahl von verschiedenen Phasenindizes dieser jeweiligen Dimension oder eine Auswahl von Phasenindizes der Vielzahl von verschiedenen Phasenindizes dieser jeweiligen Dimensionen durchlaufen werden zur entsprechenden Phasenkodierung.
So kann der k-Raum beispielsweise einen zweidimensionalen k- Raum darstellen, wobei eine erste Richtung im k-Raum
entsprechend der ersten Dimension mit einer Vielzahl von Frequenzen frequenzkodiert ist, und wobei eine zweite
Richtung im k-Raum, die vorzugsweise orthogonal zur ersten Richtung ist, entsprechend der zweiten Dimension mit einer Vielzahl von Phasenschritten kodiert ist.
Der k-Raum kann beispielsweise auch einen dreidimensionalen k-Raum darstellen, wobei eine erste Richtung im k-Raum entsprechend der ersten Dimension mit einer Vielzahl von Frequenzen frequenzkodiert ist, und wobei eine zweite
Richtung im k-Raum, die vorzugsweise orthogonal zur ersten Richtung ist, entsprechend der zweiten Dimension mit einer ersten Vielzahl von Phasenschritten kodiert ist, und wobei eine dritte Richtung im k-Raum, die vorzugsweise orthogonal zur ersten und zweiten Richtung ist, entsprechend einer dritten Dimension mit einer zweiten Vielzahl von
Phasenschritten kodiert ist. Die Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten der zweiten Dimension unterscheiden sich dabei beispielsweise von den Phasenschritten der dritten Dimension .
So können die Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten der zweiten Dimension beispielsweise mit den Phasenschritten der Vielzahl von Phasenschritten der dritten Dimension verschachtelt sein. Es können jedoch auch andere Techniken bezüglich der Vorgabe der Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten der zweiten Dimension und der Vorgabe der Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten der dritten Dimension zur Aufnahme im dreidimensionalen k-Raum verwendet werden .
Während der MRT-Aufnahme werden beispielsweise die
Phasenkodierungs schritte der mindestens einen weiteren Dimension im k-Raum durchlaufen und es kann währenddessen ein
Datensatz U" im entsprechenden k-Raum aufgenommen werden, wobei der Index n für die Nummer des aufgenommenen
Datensatzes steht, d.h. beispielsweise für die Zuordnung, dass der aufgenommene Datensatz der n-te Datensatz darstellt, und wobei der optionale Index a die jeweilige Antenne a e l, . .. , 4j aus einer Anzahl von A Antennen, d.h. mindestens einer Antenne, angibt. Jeder n-te Datensatz U" ist somit einem Zeitabschnitt zugeordnet, in welchem die Daten des jeweiligen Datensatzes U" aufgezeichnet worden sind.
Diese akquirierten k-Raum Daten des Datensatzes U" enthalten beispielsweise die Signalantwort in Bezug auf Amplitude, Frequenz- und Phasenlage während der Akquisition.
Beispielsweise kann die Aufnahme eines Datensatzes U" im k-
Raum derart erfolgen, dass die Aufzeichnung mit einem
Phasenschritt aus der Vielzahl von Phasenschritten einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension beginnt, und für diesen gewählten Phasenschritt die entsprechend im k- Raum zugeordneten Daten aufgezeichnet werden, wobei diese für diesen ausgewählten Phasenschritt aufgezeichneten Daten jeweils den verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von
Frequenzen zugeordnet sind, beispielsweise über den
Aufnahmeindex des von der Empfangsantenne empfangenen
Signals. Beispielsweise ist das in Fig. la für den
exemplarischen 2D-Fall dargestellte Signal 130 einem
ausgewählten Phasenschritt zugeordnet, und es werden in der exemplarisch dargestellte Zeile 1 die diesem Phasenschritt zugeordneten Daten aufgezeichnet, wobei jeder aufgezeichnete Datenwert dieser Daten beispielsweise einer Frequenz der Vielzahl von Frequenzen zugeordnet ist, so dass anschließend beispielsweise die verschiedenen Datenwerte der
aufgezeichneten Daten jeweils verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen zugeordnet sind.
Anschließend kann mit einem weiteren Phasenschritt aus der Vielzahl von Phasenschritten einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension fortgefahren werden, wobei wiederum für diesen gewählten Phasenschritt die entsprechend
zugeordneten Daten im k-Raum aufgezeichnet werden, wobei die für diesen ausgewählten Phasenschritt aufgezeichneten Daten wiederum jeweils den verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von der Frequenzen zugeordnet sind. Somit kann beispielsweise jeder Phasenschritt der Vielzahl von Phasenschritten jeweils einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension durchlaufen werden, wobei die für diesen ausgewählten
Phasenschritt aufgezeichneten Daten verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen zugeordnet sind, so dass
beispielsweise ein Datensatz eines zweidimensionalen oder dreidimensionalen k-Raum aufgezeichnet werden kann. Im zweidimensionalen k-Raum umfasst die mindestens eine weitere Dimension beispielsweise exakt eine weitere Dimension, welche mit einer Vielzahl von Phasenschritten phasenkodiert ist.
Im dreidimensionalen k-Raum umfasst die mindestens eine weitere Dimension beispielsweise exakt zwei weitere
Dimensionen umfassen, wobei eine erste weitere Dimension der zwei weiteren Dimensionen mit einer ersten Vielzahl von Phasenschritten phasenkodiert ist und eine zweite weitere Dimension der zwei weiteren Dimensionen mit einer zweiten Vielzahl von Phasenschritten phasenkodiert ist. In diesem dreidimensionalen Fall wird während einer MRT-Aufnähme jeweils ein erster Phasenschritt aus der ersten Vielzahl von Phasenschritten und ein zweiter Phasenschritt aus der zweiten Vielzahl von Phasenschritten zur Phasenkodierung in den beiden weiteren Dimensionen verwendet, wobei die dann im k- Raum für diesen ersten Phasenschritt der ersten weiteren Dimension und für diesen Phasenschritt der zweiten weiteren Dimension aufgezeichneten Daten wiederum jeweils den
verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen
zugeordnet sind. Das in Fig. la dargestellte Beispiel einer 2D-AufZeichnung kann daher auch auf eine 3D-AufZeichnung übertragen werden, wobei das empfangene Signal 130 einem ersten Phasenschritt aus der ersten Vielzahl von
Phasenschritten und gleichzeitig einem zweiten Phasenschritt aus der zweiten Vielzahl von Phasenschritten zugeordnet ist, und wobei beispielsweise in der exemplarisch dargestellte Zeile 1 die diesem ersten Phasenschritt und dem zweiten Phasenschritt zugeordneten Daten aufgezeichnet, wobei jeder aufgezeichnete Datenwert dieser Daten beispielsweise einer Frequenz der Vielzahl von Frequenzen zugeordnet ist, so dass anschließend beispielsweise die verschiedenen Datenwerte der aufgezeichneten Daten jeweils verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen zugeordnet sind. So lässt sich beispielsweise eine vollständige 3D-Aufnahme erzeugen, in dem sämtliche Phasenschritt der ersten Vielzahl von
Phasenschritten jeweils mit jedem Phasenschritt der zweiten Vielzahl von Phasenschritten zu einem Paar von
Phasenschritten kombiniert werden, und für jede Kombination im k-Raum die Daten aufgezeichnet werden, die wiederum jeweils den verschiedenen Frequenzen der Vielzahl von
Frequenzen zugeordnet sind. Die Daten eines akquirierten Datensatzes U" sind daher einem Zeitabschnitt zugeordnet, in welchem die Aufzeichnung des Datensatzes U" während des Durchlaufens der einzelnen
Phasenschritte bzw. Kombinationen von Paaren von
Phasenschritten der ersten und zweiten weiteren Dimension im k-Raum erfolgt ist, wobei beispielsweise die jeweils für einen Phasenschritt bzw. für ein paar von Phasenschritten aufgezeichneten, den jeweils verschiedenen Frequenzen
zugeordnete Daten beispielsweise dem näherungsweise gleichem Zeitpunkt oder unterschiedlichen Zeitpunkten zugeordnet sein können. Beispielsweise kann ein Datensatz U" insgesamt m im k-Raum aufeinander folgende Datenwerte umfassen, die
beispielsweise während der MRT-AufZeichnung durch Sampling erfasst werden:
..,u (3)
Beispielsweise kann ein jeweiliger Datenwert u"t (mit
/e{l,...,m}) der Vielzahl von Datenwerte U" = («",,.··,«",„,) im 2D- Fall genau einem Phasenschritt und genau einer Frequenz zugeordnet sein, oder im 3D-Fall kann beispielsweise ein jeweiliger Datenwert u", (mit l e{l,...,m ) der Vielzahl von
Datenwerte U" = (u"l,---,u"m) genau einem ersten Phasenschritt aus der ersten Vielzahl von Phasenschritten, genau zweiten
Phasenschritt aus der zweiten Vielzahl von Phasenschritten, d.h. einem Paar von Phasenschritten der ersten und zweiten weiteren Dimension, und genau einer Frequenz zugeordnet sein. Ferner kann beispielsweise ein jeweiliger Datenwert u"t der
Vielzahl von Datenwerte U" =(u" ...,u"m) genau einem Aufnahmezeitpunkt innerhalb des Zeitabschnitts des Datensatzes mit / e {l,... ,wj zugeordnet sein.
Je nach eingesetzten MRT-Verfahren können beispielsweise auch mehrere verschiedene Datenwerte u", der Vielzahl von
Datenwerte U" = [un a X, ... ,un ^ dem gleichen Zeitpunkt bzw. im wesentlichen dem gleichen Zeitpunkt zugeordnet sein.
Beispielsweise können Datenwerte u"t , welche dem gleichen
Phasenschritt bzw. dem gleichen Paar von Phasenschritten und jeweils verschiedenen Frequenzen zugeordnet sein, dem
gleichen bzw. im wesentlichen gleichen Zeitpunkt zugeordnet sein, während Datenwerte u", , welche unterschiedlichen
Phasenschritten bzw. unterschiedlichen Paaren von
Phasenschritten zugeordnet sind, jeweils verschiedenen
Zeitpunkten entsprechend dem zeitlichen Auftreten des jeweiligen Phasenschritts bzw. des jeweiligen Paars von Phasenschritten zugeordnet sein können.
Es können jedoch auch sämtliche Datenwerte u", eines Datensatzes U" jeweils verschiedenen Zeitpunkten im
Zeitabschnitt zugeordnet sein, wobei der zeitliche Abstand zwischen den aufgezeichneten Datenwerten jeweils gleich sein kann, oder wobei der zeitliche Abstand auch allerdings, je nach dem eingesetzten MRT-Verfahren, zwischen verschiedenen benachbarten Datenwerten unterschiedlich sein. Jeder der
Datenwerte ist einem Zeitpunkt innerhalb des Zeitabschnitts des Datensatzes U" zugeordnet. Die Darstellung der Datenwerte des Datensatz U" kann auch abweichend von (3) erfolgen, beispielsweise durch eine zwei- oder mehrdimensionale Matrix, in welcher die Datenwerte beispielsweise in Spalten und Zeilen abgelegt werden, d.h. ein jeweiliger Datenwert u"t (mit l e {l, ... , m} ) der Vielzahl von Datenwerte U" = (w"13...,w"w) kann beispielsweise einer Spalte und einer Zeile zugeordnet werden. Die Vielzahl von Datenwerte U" = u"x, ... , "m ^ können daher auch betrachtet werden als
spezielle Darstellung eines mehrdimensionalen, wie
beispielsweise zwei- oder dreidimensionalen, k-Raumes.
So kann dieser Zeitabschnitt beispielsweise bei einer
dreidimensionalen Gradientenechosequenz für eine MRT- Mammographie zum Beispiel zwischen ca. 40s und 120s betragen, wobei der Zeitabschnitt auch hiervon abweichende Werte aufweisen kann.
Der in Schritt 210 verwendete erste Datensatz, welcher ohne Einfluss eines Kontrastmittels aufgezeichnet wurde und welcher einem ersten Zeitabschnitt zugeordnet ist, kann beispielsweise als U" dargestellt werden.
Im Schritt 210 wird eine Untermenge von Daten aus diesem ersten Datensatz U" ausgewählt, wobei die Daten der
Untermenge einem Unterzeitabschnitt des ersten Zeitabschnitts zugeordnet sind. Die Untermenge von Daten enthält somit weniger Datenwerte als der gesamte erste Datensatz U" , d.h, der Unterzeitabschnitt stellt einen Ausschnitt des ersten Zeitabschnitts dar. Beispielsweise kann die Untermenge von Daten diejenigen Datenwerte u", mit / e {l, . .. , m} umfassen, deren Zeitpunkte innerhalb des Unterzeitabschnitts liegen. Es können beispielsweise sämtliche Datenwerte aus dem erstem Datensatz U" , welche in dem Unterzeitabschnitt liegen, als Untermenge von Daten ausgewählt werden, oder es kann eine Auswahl von Datenwerten aus der Gesamtheit der Datenwerte des ersten Datensatzes, welche in dem Unterzeitabschnitt liegen, als Untermenge von Daten ausgewählt werden.
So kann die Untermenge von Daten beispielsweise insgesamt k ausgewählte Datenwerte des ersten Datensatzes U" mit k < m umfassen, deren Zeitpunkte innerhalb des Unterzeitabschnitts liegen, wobei beispielweise die ausgewählten Datenwerte durch eine Menge von k Indizes ix e |l, .. . , m} mit x e {\,... ,k angegeben werden können, so dass beispielsweise ein jeweiliger x-ter Index ix einem der Datenwerte aus den insgesamt k
ausgewählten Datenwerte des ersten Datensatzes U" eindeutig zugeordnet ist, so dass der Datenwert u"f diesem Datenwert entspricht. Somit stellen die Datenwerte η^ ,. , .,υ"^ die k ausgewählten Datenwerte des ersten Datensatzes U" dar, wobei die Auswahl der Datenwerte des ersten Datensatzes U" durch die entsprechende Zuordnung der k Indizes ix zu den
entsprechenden Indizes |l, .. . , m} im k-Raum vorgenommen werden kann . Das Verfahren 200 umfasst in einem Schritt 220 ferner das Auswählen einer Untermenge von Daten aus einem zweiten
Datensatz, wobei der zweite Datensatz Daten eines
mehrdimensionalen k-Raumes einer mit Einfluss eines
Kontrastmittels aufgenommenen Magnetresonanzaufnahme umfasst, welcher in einem zweiten Zeitabschnitt aufgenommen worden ist. Diese zweite Datensatz kann beispielsweise als
bezeichnet werden, wobei die MRT-Aufnähme im k-Raum analog zu der zuvor allgemein beschriebenen Vorgehensweise erfolgen kann.
Dieser zweite Zeitabschnitt kann beispielsweise zeitlich nach dem ersten Zeitabschnitt liegen. So kann beispielsweise der erste Datensatz die MRT-Aufnahme eines Patienten ohne Nutzung von Kontrastmittel sein, wobei nach dieser MRT-Aufnahme dem Patienten ein Kontrastmittel injiziert wird, und nach
Injektion des Kontrastmittels eine zweite MRT-Aufnahme desselben Patienten, vorzugsweise in der selben Position wie während der ersten MRT-Aufnahme, zur Aufnahme des zweiten Datensatzes erfolgt.
Beispielsweise kann jedoch auch der zweite Datensatz zeitlich vor dem ersten Datensatz aufgenommen werden, d.h. der erste Zeitabschnitt kann beispielsweise auch zeitlich nach dem zweiten Zeitabschnitt liegen. So kann beispielsweise zunächst einem Patienten ein Kontrastmittel injiziert werden, und nach Injektion des Kontrastmittels erfolgt eine MRT-Aufnahme des Patienten zur Aufnahme des zweiten Datensatzes. Anschließend wird beispielsweise so lange abgewartet, bis das zugeführte Kontrastmittel keinen wesentlichen Einfluss mehr auf eine MRT-Aufnahme hat, so dass dann eine weitere MRT-Aufnahme desselben Patienten, möglichst in gleicher Position, zur Aufnahme des ersten Datensatzes. Die Aufnahme des ersten Datensatzes ohne Einfluss von Kontrastmittel kann daher beispielsweise auch so verstanden werden, dann der Einfluss des Kontrastmittel vergleichsweise sehr gering ist zum frisch injizierten Kontrastmittel. Die Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U"
enthält weniger Datenwerte als der gesamte zweite Datensatz U" f d.h, der Unterzeitabschnitt stellt einen Ausschnitt des zweiten Zeitabschnitts dar. Beispielsweise kann die
Untermenge von Daten diejenigen Datenwerte u", mit
umfassen, deren Zeitpunkte innerhalb des Unterzeitabschnitts des zweiten Zeitabschnitts liegen. Es können beispielsweise sämtliche Datenwerte aus dem zweiten Datensatz U" , welche in dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts liegen, als Untermenge von Daten ausgewählt werden, oder es kann eine Auswahl von Datenwerten aus der Gesamtheit der Datenwerte des zweiten Datensatzes, welche in dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts liegen, als Untermenge von Daten ausgewählt werden.
Die relative zeitliche Lage des Unterzeitabschnitts des zweiten Zeitabschnitts kann daher der relativen zeitlichen Lage des Unterzeitabschnitts des ersten Zeitabschnitts entsprechen.
Die im Schritt 210 ausgewählten Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" und die im Schritt 220 ausgewählten Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" sind dabei derart ausgewählt, dass die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" im wesentlichen dem gleichen Bereich im k-Raum zugeordnet sind wie die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten
Datensatz U" . Stellt z.B. ein Datenwert der in Schritt 220 ausgewählten
Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" den
Datenwert u"/ mit /e{l,...,#?} dar, dann kann beispielsweise der entsprechend gleich im k-Raum liegende Datenwert der
Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz durch den entsprechenden Datenwert ausgewählt werden, da der gleiche
Index / den jeweils gleichen Punkt im k-Raum darstellt. Somit kann beispielsweise die Untermenge von Daten des ersten
Datensatz für jeden Datenwert u", der in Schritt 220
ausgewählten Untermenge von Daten jeweils einen im gleichen oder im wesentlich gleichen Punkt k-Raum liegenden Datenwert u", aufweisen.
Umfasst die Untermenge von Daten des ersten Datensatzes beispielsweise insgesamt k ausgewählte Datenwerte des ersten Datensatzes U" mit k < m , wobei die Datenwerte w",. ,..., u"^ die k ausgewählten Datenwerte des ersten Datensatzes U"
darstellen, so können die ausgewählten Datenwerte des zweiten Datensatzes U" beispielsweise durch die bereits für die Untermenge von Daten des ersten Datensatzes verwendete Menge von k Indizes ix e {l, ... ,m} mit x e {l,... ,k} angegeben werden, so dass w"i5. die k ausgewählten Datenwerte des zweiten
Datensatzes U" darstellen. Die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" können mehrere Datenwerte umfassen und die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" können mehrere Datenwerte umfassen. Somit kann k > 2 gelten, und/oder, wenn beispielsweise sämtliche Datenwerte aus dem ersten Datensatz U" , welche in dem Unterzeitabschnitt liegen, die Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" darstellen, und wenn beispielsweise sämtliche Datenwerte aus dem zweiten Datensatz U" , welche in dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts liegen, die Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" darstellen, so kann m > 2 gelten . Die Reihenfolge der Schritte 210 und 220 ist austauschbar. So können auch zuerst die Untermenge von Daten des zweiten
Datensatzes ausgewählt werden (Schritt 220) und nachfolgend beispielsweise die Untermenge von Daten des ersten
Datensatzes ausgewählt werden (Schritt 210) . Stellen
beispielsweise die Datenwerte u" ... , u" it die k Datenwerte der
Untermenge des zweiten Datensatzes U" dar, beispielsweise ausgewählt in Schritt 220, so können die Datenwerte der Untermenge des ersten Datensatzes U" beispielsweise durch eine bereits für die Untermenge von Daten des zweiten
Datensatzes verwendete Menge von k Indizes ix e |l, .. . , m} mit x e , ... , u"h die k Datenwerte des ersten Datensatzes U" darstellen, die in Schritt 210 ausgewählt werden. Das Auswählen der Untermenge von Daten des zweiten
Datensatzes und das Auswählen der Untermenge von Daten des ersten Datensatzes in den Schritten 220 und 210 kann
beispielsweise auch zusammenhängend erfolgen, wobei für einen ausgewählten Datenwert der Untermenge des ersten bzw. zweiten Datensatzes direkt der entsprechend zugeordnete Datenwert der Untermenge des zweiten bzw. ersten Datensatzes ausgewählt wird .
Anschließend umfasst das Verfahren in einem Schritt 230 das Ermitteln eines dem Unterzeitabschnitt des zweiten
Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" und basierend auf
Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U"■ Somit können beispielsweise die mehreren Datenwerte der ersten Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" und die mehreren Datenwerte der zweiten Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" zur Ermittlung des dem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung verwendet werden .
Hierbei wird beispielsweise ein einziger Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung für den Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts, im folgenden stets als zweiter
Unterzeitabschnitts bezeichnet, ermittelt, wobei die
Information ausgenutzt wird, dass die MRT-Aufnahme des ersten Datensatzes ohne Kontrastmittel erfolgt ist und die MRT- Aufnahme des zweiten Datensatzes unter Einfluss des
Kontrastmittels erfolgt ist.
Da zur Ermittlung des Werts einer relativen
Kontrastmittelanreicherung ausschließlich Daten aus dem zweiten Datensatz verwendet werden, die während des zweiten Unterzeitabschnitts aufgezeichnet worden sind, d.h., es werden keine Daten aus dem zweiten Datensatz verwendet, die zwar im zweiten Zeitabschnitt, allerdings außerhalb des zweiten Unterzeitabschnitts liegen, verwendet werden, hat primär die im Körper des Patienten während dieses zweiten Unterzeitabschnitts vorliegende Kontrastmittelanreicherung Einfluss auf die Ermittlung des Werts einer relativen
Kontrastmittelanreicherung.
Somit kann mit dem vorliegenden Verfahren die zeitliche
Auflösung des in Schritt 230 ermittelten Werts einer
relativen Kontrastmittelanreicherung gegenüber herkömmlichen Verfahren verbessert werden, die den Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung basierend auf sämtlichen im k-Raum akquirierten Daten durchführen.
Die Ermittlung des dem zweiten Unterzeitabschnitt
zugeordneten Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung in Schritt 230 kann durch
unterschiedliche Verfahren durchgeführt werden.
So können beispielsweise Differenzwerte zwischen Daten der Untermenge des zweiten Datensatzes U" und Daten der
Untermenge des ersten Datensatzes U" gebildet werden, wobei ein jeweiliger Differenzwert d" basierend auf der Differenz eines Datenwerts ", der Daten der Untermenge des zweiten Datensatzes U" und des diesem Datenwerts u"j im k-Raum zugeordneten Datenwert u", der Daten der Untermenge des ersten Datensatzes U" gebildet wird, beispielsweise durch
d"— u"i—u"t Enthält beispielsweise die Untermenge des ersten Datensatzes U" und die Untermenge des zweiten Datensatzes U" jeweils k ausgewählte Datenwerte und werden die zuvor erläuterten k Indizes ixe{l,...,m] verwendet, so kann ein x-ter Differenzwert
(mit der insgesamt k Differenzwerte durch
berechnet werden.
Der jeweilige Datenwert der Daten der Untermenge des ersten Datensatzes U" enthält beispielsweise die
Signalantwort in Bezug auf Amplitude, Frequenz- und
Phasenlage während der Akquisition im dem den Datenwert uf. zugeordneten Punkt im k-Raum, wobei die Signalantwort keinen durch ein Kontrastmittel bedingten Anteil aufweist. Im
Vergleich zum jeweiligen Datenwert «,". der Daten der
Untermenge des ersten Datensatzes U" enthält der zugeordnete Differenzwert w . der Daten der Untermenge des zweiten
Datensatzes U" einen zusätzlichen Signalanteil A" , welcher proportional zur relativen Kontrastmittelanreicherung ist bzw. einen Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt : Dieser zusätzliche Signalanteil Δ" kann beispielsweise durch die Bildung des Differenzwertes d" ermittelt werden und kann beispielsweise als eine Schätzung der relativen
Kontrastmittelanreicherung für den dem Differenzwert da zugeordneten Punkt im k-Raum betrachtet werden.
Jeder der ermittelten Differenzwerte d kann daher als
Schätzung der relativen Kontrastmittelanreicherung im
jeweiligen Punkt im k-Raum betrachtet werden, so dass
beispielsweise basierend auf einer Mittelung der ermittelten Differenzwerte (oder der Beträge der ermittelten
Differenzwerte) der dem zweiten Unterzeitabschnitt
zugeordnete Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung ermittelt werden kann. Falls nur ein einziger Differenzwert ermittelt wird, so kann beispielsweise dieser Differenzwert oder der Betrag dieses Differenzwertes der dem zweiten
Unterzeitabschnitt zugeordnete Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung betrachtet werden. Es können jedoch auch andere Verfahren zur Ermittlung des dem zweiten Unterzeitabschnitts zugeordneten Werts einer
relativen Kontrastmittelanreicherung verwendet werden.
Figur 3 zeigt ein exemplarisches Verfahren 300 gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiels.
Dieses Verfahren 300 kann beispielsweise zur Ermittlung eines dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts
zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz in Schritt 230 des Verfahrens 200 gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel verwendet werden.
Das Verfahren 300 verwendet zur Ermittlung des dem zweiten Unterzeitabschnitts zugeordneten Werts einer relativen
Kontrastmittelanreicherung in Schritt 230 die Berechnung einer Metrik basierend auf den ermittelten Differenzwerten, wobei die Metrik ein Abweichungsmaß zwischen den
Differenzwerten und einem Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung darstellt. Diese Differenzwerte stellen beispielsweise die zuvor beschriebenen Differenzwerte zwischen Daten der Untermenge des zweiten Datensatzes U" und
Daten der Untermenge des ersten Datensatzes U" dar. In Schritt 310 wird ein Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung ausgewählt. So kann hier zu Beginn des Verfahrens 300 beispielsweise ein geeigneter Startwert für die Schätzung des Werts einer relativen
Kontrastmittelanreichung verwendet werden.
Nachfolgend wird in Schritt 320 für diesen ausgewählten Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung die Metrik
bestimmt, welche ein Abweichungsmaß zwischen den
Differenzwerten und dem ausgewählten Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung, im Folgenden stets als μ"
bezeichnet darstellt. Der Index t des Werts einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" ist ein Indikator für den Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts. Beispielsweise kann die Metrik dadurch berechnet werden, dass für jeden der ermittelten Differenzwerte d ein Metrikdifferenzwert berechnet wird, welcher basierend auf der Differenz zwischen dem jeweiligen Differenzwert d" und dem ausgewählten Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung μ" berechnet wird. Beispielsweise kann für jeden der ermittelten Differenzwerte d" ein
Metrikdifferenzwert berechnet werden, wobei die optionale Konstante cl auf den
Wert eins gesetzt werden kann oder aber auch hiervon
abweichende Werte aufweisen kann.
Enthält beispielsweise die Untermenge des ersten Datensatzes U" und die Untermenge des zweiten Datensatzes U" jeweils k ausgewählte Datenwerte und werden die zuvor erläuterten k Indizes ix e .. . , m} verwendet, so kann beispielsweise für jeden der k ermittelten Differenzwerte da ein Metrikdifferenzwert berechnet werden.
Basierend auf den derart berechneten Metrikdifferenzwerten m'a kann in Schritt 320 die Metrik me bestimmt werden. So kann die Metrik beispielsweise die Summe der Beträge der Metrikdifferenzwerte oder die Summe der Quadrate der
Metrikdifferenzwerte oder jegliche andere geeignete Summe basierend auf den Metrikdifferenzwerten darstellen, welche ein Abweichungsmaß zwischen den Differenzwerten da und dem ausgewählten Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" darstellt.
Beispielsweise kann die Metrik m" als Summe der Quadrate der Metrikdifferenzwerte basierend auf folgender
Berechnungsvorschrift berechnet werden:
In Schritt 330 kann dann beispielsweise geprüft werden, ob die in Schritt 320 berechnete Metrik mea eine
Abbruchbedingung erfüllt, d.h., ob das von der berechneten
Metrik mea dargestellte Abweichungsmaß unterhalb einem vorgegeben Grenzwert liegt.
Ist die Abbruchbedingung nicht erfüllt, d.h., wenn Metrik ein zu schlechtes Abweichungsmaß zwischen den Differenzwerten und dem in Schritt 310 ausgewählten Wert einer relativen
Kontrastmittelanreichung μ" darstellt, so genügt der in
Schritt 310 ausgewählte Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung μ" nicht als endgültig ermittelter
Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung und das
Verfahren beginnt wieder in Schritt 310 mit der Wahl eines neuen, anderen Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung .
So kann das Verfahren 300 beispielsweise solange iterativ durchlaufen werden, bis ein in Schritt 310 einer Wert einer relativen Kontrastmittelanreichung μ" ausgewählt wird, dessen in Schritt 320 berechneter Metrik die Abbruchbedingung in Schritt 330 erfüllt. Das in Fig. 3 dargestellte Verfahren kann auch derart
abgewandelt werden, dass für eine Vielzahl von verschiedenen Werten einer relativen Kontrastmittelanreicherung jeweils die zugeordnete Metrik bestimmt, analog zur Berechung in Schritt 320, wobei derjenige Wert der Vielzahl von verschiedenen Werten einer relativen Kontrastmittelanreicherung als
endgültig ermittelter Wert einer relativen
Kontrastmittelanreichung ausgewählt wird, dessen Metrik das geringste Abweichungsmaß im Vergleich zu den übrigen Metriken der übrigen Werte der relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt.
Beispielsweise kann die in Schritt 320 berechnete Metrik auch eine optionale Filterfunktion umfassen, wobei die
Filterfunktion dazu eingerichtet ist, Datenwerte aus der ersten Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und
Daten aus der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz derart freguenzselektiv zu gewichten, wobei diese
freguenzselektive Gewichtung beispielsweise durch eine
Bandpassfilterfunktion realisiert werden kann , so dass beispielsweise zumindest einige Daten, welche hohen
Frequenzen zugeordnet sind, und zumindest einige Daten, welche tiefen Frequenzen zugeordnet sind, einen geringeren Einfluss auf die Metrik haben als Daten, welche Frequenzen zwischen den hohen und tiefen Frequenzen zugeordnet sind.
Diese Filterfunktion kann beispielsweise durch eine
entsprechende Gewichtung der einzelnen Metrikdifferenzwerte τηζ' durch jeweilige Filterkoeffizienten fx (mit x e l,...,k ) vorgenommen werden, wie beispielweise wie folgt:
Hierbei werden die Filterkoeffizienten fx beispielsweise derart ausgewählt, dass ein erster Differenzwert d" , welcher über den Index ixl im k-Raum einer höheren Freguenz zugeordnet ist als die einem zweiten Differenzwert d" im k-Raum
zugeordnete Frequenz (entsprechend dem Index ix2 ) , durch den Filterkoeffizienten fxl stärker gedämpft wird als der zweite Differenzwert d" durch den diesem zweiten Differenzwert d" zugeordneten Filterkoeffizienten fx2, und dass ein dritter Differenzwert d" .welcher über den Index z", im k-Raum einer tieferen Frequenz zugeordnet ist als die dem zweiten
Differenzwert d" im k-Raum zugeordnete Frequenz
(entsprechend dem Index ix2 ) , durch den Filterkoeffizienten fx stärker gedämpft wird als der zweite Differenzwert d"^ durch den diesem zweiten Differenzwert d" zugeordneten
Filterkoeffizienten fx2 , .
Die Filterfunktion kann somit eine Bandpassfilterfunktion darstellen. Somit können in den höheren Frequenzbereichen zunehmend auftretende Störungen, beispielsweise Rauschen, verringert werden und damit die in Schritt 230 durchgeführte Ermittlung der Wertes der relativen
Kontrastmittelanreicherung für den zweiten Unterzeitabschnitt verbessert werden. Alternativ kann beispielsweise auch eine Tiefpassfilterfunktion verwendet werden.
Fig. 4 zeigt ein exemplarisches Verfahren 400 gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel. Dieses Verfahren 400 wird zusammen mit der in Fig. 5a ersten exemplarisch dargestellten Berechnung einer Unterbildraummaske gemäß einem vierten
Ausführungsbeispiel und der in Fig.5b zweiten exemplarisch dargestellten Berechnung einer Unterbildraummaske gemäß einem vierten Ausführungsbeispiel erläutert.
Im Schritt 410 wird der erste Datensatz U" oder der zweite
Datensatz U" vom k-Raum in einen entsprechenden Datensatz im Bildraum transformiert. Im folgenden sei ohne Einschränkung angekommen, dass es sich hierbei um den zweiten Datensatz U" handelt, es kann jedoch auch der erste Datensatz U" sein. In
Fig. 5a bzw. Fig. 5b ist ein solcher beispielhafter Datensatz 510 im k-Raum dargestellt. Dieser Datensatz kann
beispielsweise aus einer Mehrzahl von Zeilen gebildet werden, wobei jeder Zeile einem Phasenschritt oder einem Paar von Phasenschritt zugeordnet ist, wobei die Datenwerte einer Zeile jeweils den verschiedenen Frequenzen aus der Vielzahl der Frequenzen der k-Raums zugeordnet sind. Im beispielhaften 2D-Fall kann beispielweise die Zeile 511 dem ersten
Phasenschritt aus der Vielzahl der Phasenschritte zugeordnet sein, die Zeile 512 dem zweiten Phasenschritt der Vielzahl der Phasenschritte zugeordnet sein, usw.
Der Datensatz 510 kann durch geeignete Transformation F 520, wie beispielsweise durch eine FFT oder IFFT, in einen entsprechenden Datensatz V" = ( ^,.-., ^ im Bildraum konvertiert werden kann:
V2 a = FU2 a
In Schritt 420 wird basierend auf dem transformierten
Datensatz V" mindestens ein Unterbildraumbereich im Bildraum ausgewählt .
Beispielsweise kann dieses Auswählen mindestens eines
Unterbildraumbereichs im Bildraum dadurch erfolgen, dass eine
Unterbildraummaske L in dem mindestens einen
Unterbildraumbereich auf einen vordefinierten Wert q ^ gesetzt wird, während die übrigen Bereiche des Bildraums in der Unterbildraummaske auf Null gesetzt werden:
, v" x ... ausgewählt
, v"x■■■ nicht - ausgewählt
Der vordefinierte Wert q kann beispielsweise auf eins gesetzt werden oder auf einen anderen konstanten und von Null
abweichenden Wert gesetzt werden.
Dieses Auswählen des mindestens einen Unterbildraumbereichs im Bildraum kann beispielsweise zum Auswählen von mindestens einer interessanten Region („region of interest"), welche z.B. Blutgefäße, Läsionen, potentiell entzündliche Herde oder Organe umfassen, verwendet werden. Die kleinstmögliche
Auswahl eines Unterbildraumbereichs ist beispielsweise ein einzelner Pixel oder ein einzelner Voxel. In Fig. 5a bzw. Fig. 5b ist ein in den Bildraum
transformierter beispielhafter Datensatz V" dargestellt (siehe Bezugszeichen 530), wobei in Fig. 5a basierend auf diesem transformierten Datensatz V" im Bildraum 550 ein Unterbildraumbereich 551 ausgewählt bzw. in Fig. 5b basierend auf diesem transformierten Datensatz V" im Bildraum 550 ein Unterbildraumbereich 551' zur Erzeugung einer
Unterbildraummaske ausgewählt wird, wie zuvor exemplarisch beschrieben .
Dieses Auswählen kann beispielsweise durch einen Benutzer geschehen, wobei dem Benutzer der transformierte Datensatz V" im Bildraum angezeigt wird, und der Benutzer durch eine
Benutzerschnittstelle den mindestens einen
Unterbildraumbereich 551 markiert, so dass basierend auf dieser Benutzereingabe die entsprechende Unterbildraummaske
La erzeugt wird. Zum Auswählen dieses mindestens einen
Unterbildraumbereichs 551 können aber auch voll- oder
semiautomatische Bildsegmentierungsalgorithmen verwendet werden, welche basierend auf dem transformierten Datensatz V" mindestens eine interessante Region als mindestens einen Unterbildraumbereich 551 markieren.
Mathematisch gesehen kann beispielsweise der k-Raum als einer Zeitdomäne zugeordnet betrachtet werden, da hier das zeitlich empfangene Signal der Aufnahmeantenne abgetastet wird und somit bestimmten Zeitpunkten zugeordnete Datenwerte
aufgenommen werden, wie bereits ausführlich dargelegt, auch wenn diese Datenwerte jeweils einem Phasenschritt oder einem Paar von Phasenwerten und jeweils einer Freguenz im k-Raum zugeordnet sind. Durch die Transformation 520 wird beispielsweise mathematische betrachtet eine Transformation von der Zeitdomäne in eine Frequenzdomäne durchgeführt, wobei diese Transformation beispielsweise für jede der im k-Raum dargestellten Zeilen (wie beispielsweise 511, 512)
durchgeführt wird. Eine entsprechende transformierte Zeile im Bildraum 530 kann daher einem echten Frequenzspektrum, welches nicht mit den Frequenzen des k-Raums zusammenhängt, zugeordnet werden. Daher kann der Bildraum 530, beispielweise wie in Fig. 5b exemplarisch eingezeichnet, einem
Frequenzspektrum 555 zugeordnet sein, wobei Datenwerte des Bildraums einer Frequenz aus diesem Frequenzspektrum
zugeordnet sind.
Daher kann beispielweise gemäß einem Ausführungsbeispiel das Auswählen des mindestens einen Unterbildraumbereichs im
Bildraum in Schritt 420 derart erfolgen, dass der mindestens eine Unterbildraumbereich mindestens einem
Frequenzunterspektrum des Frequenzspektrums des Bildraums nicht zugeordnet ist, d.h., dass die Frequenzen des
mindestens einen Unterbildraumbereichs aus dem
Frequenzspektrum nicht dem mindesteins einem
Frequenzunterspektrum zugeordnet sind. Wie im Bildraum 550' in Fig. 5b beispielhaft dargestellt ist, könnte beispielweise ein erstes Frequenzunterspektrum zwischen fo und fi des beispielhaft zwischen f0 und f3 liegenden Freguenzspektrums liegen und ein zweites Frequenzunterspektrum zwischen f2 und f3 liegen kann , wobei ein Unterbildraumbereich 551' so ausgewählt ist, dass dieser nicht in dem ersten
Frequenzunterspektrum und dem zweiten Frequenzunterspektrum liegt . Beispielsweise kann ein Frequenzunterspektrum derart gewählt werden, dass die Frequenz eines von außen einstrahlenden die MRT-Aufnahme störenden Störers in diesem
Frequenzunterspektrum liegt, so dass dieser Störung für die anschließende Ermittlung des relativen Wertes einer
Kontrastmittelanreicherung ausgeblendet werden kann.
Beispielsweise kann somit eine Region des Interesses im
Bildraum 550' als Unterbildraummaske ausgewählt werden, wobei diejenigen Punkte im Bildraum 550', die in einem des
mindestens einem Frequenzunterspektrums liegen, nicht in der Unterbildraummaske 550' ausgewählt werden.
In Schritt 430 wird der mindestens eine ausgewählte
Unterbildraumbereich, d.h. z.B. die diese Auswahlinformation umfassende Unterbildraummaske L , vom Bildraum in den k-Raum durch eine entsprechende Transformation 560, beispielsweise eine IFFT oder FFT, welche eine inverse Transformation _1 zur Transformation 520 darstellt, zur Berechnung einer dem k-
Raum zugeordneten Unterbildraummaske Ma = ^m" ,... , m^
transformiert :
Anschließend kann diese dem k-Raum zugeordnete
Unterbildraummaske Ma , in Fig. 5 exemplarisch durch
Bezugszeichen 570 dargestellt, beispielsweise in Schritt 230 des in Fig. 2 dargestellten Verfahrens 200 zur Ermittlung des dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts
zugeordneten Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung μ" basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz U" und
basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" .
Beispielsweise wird hierfür die Ermittlung des Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" im zumindest
teilweise oder gänzlich mit der dem k-Raum zugeordneten
Unterbildraummaske Ma gefilterten k-Raum durchgeführt. Dies bedeutet beispielsweise, dass Anteile der Information des ersten und des zweiten Datensatzes, welche einem
Bildraumbereich zugeordnet sind, der nicht in dem mindestens einen ausgewählten Unterbildraumbereich liegt, nicht oder nur sehr schwach einfließen in die Ermittlung des Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" .
Somit kann der Einfluss von Bereichen der MRT-Datensätze, in denen das Kontrastmittel keine oder nur sehr schwache Wirkung entfaltet, durch Abgrenzung dieser Bereiche mittels des ausgewählten mindestens einen Unterbildraumbereichs und der entsprechenden dem k-Raum zugeordneten Unterbildraummaske Ma für die Ermittlung des Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung μ" reduziert bzw. ausgeschaltet werden, so dass die Ermittlung des Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung μ" verbessert werden kann.
Beispielsweise kann die dem k-Raum zugeordnete
Unterbildraummaske Ma für die Berechnung der Metrik me , welche ein Abweichungsmaß zwischen den Differenzwerten und einem Wert der relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt verwendet werden, so dass beispielsweise die in Schritt 320 des Verfahrens 300 berechnete Metrik nie" zumindest teilweise basierend auf der dem k-Raum zugeordnete Unterbildraummaske Ma berechnet wird. Enthält beispielsweise die Untermenge des ersten Datensatzes U" und die Untermenge des zweiten Datensatzes U" jeweils k ausgewählte Datenwerte und werden die zuvor erläuterten k Indizes ix e [l, . .. , m (mit x e {l, ... , £} ) verwendet, so können die im k-Raum entsprechend zugeordneten Maskierungsdatenwerte m" , ... , m" der dem k-Raum zugeordnete Unterbildraummaske Ma zur Berechnung der jeweiligen Differenzwerte verwendet werden, beispielsweise kann für jeden der k ermittelten
Differenzwerte d" ein Metrikdifferenzwert berechnet werden.
Ist somit für einen Punkt ix im k-Raum eine starke
Filterwirkung durch den entsprechenden Maskierungsdatenwert ma gegeben, so wird der Einfluss des diesem Punkt im k-Raum zugeordneten Differenzwert m'd" vermindert.
Die Metrik mea kann dann wie zuvor beschrieben basierend auf den Differenzwerten m " , welche basierend auf der dem k-Raum zugeordneten Unterbildraummaske Ma berechnet wurden, berechnet werden. Fig. 6a zeigt ein exemplarisches Verfahren 600 gemäß einem fünften Ausführungsbeispiel.
Dieses Verfahren 600 kann beispielsweise zum Auswählen einer Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz gemäß Schritt 210 aus in Fig. 2 gezeigten Verfahrens 200 und zum Auswählen einer Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz gemäß Schritt 220 und zur Ermittlung eines dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer
relativen Kontrastmittelanreicherung gemäß Schritt 230 dienen .
Dem exemplarischen Verfahren 600 wird die beispielhafte
Annahme zugrunde gelegt, dass die Aufnahme eines Datensatzes U" im k-Raum derart erfolgt, dass die Aufzeichnung mit einem Phasenschritt aus der Vielzahl von Phasenschritten einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension beginnt, wobei beispielsweise im 3D-Fall dieser Phasenschritt ein Phasenschritt eines Paars von Phasenschritten der ersten weiteren und der zweiten weiteren Dimension sein kann, und für diesen gewählten Phasenschritt (bzw. im 3D-Fall
ausgewähltem Paar von Phasenschritten) die den einzelnen Freguenzen der Vielzahl von der Freguenzen zugeordneten Daten im k-Raum aufgezeichnet werden. Anschließend kann mit einem weiteren Phasenschritt aus der Vielzahl von Phasenschritten einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension fortgefahren werden, wobei im 3D-Fall dieser weitere
Phasenschritt ein Phasenschritt eines weiteren Paars von Phasenschritten der ersten weiteren und der zweiten weiteren Dimension sein kann, wobei wiederum für diesen gewählten Phasenschritt (bzw. im 3D-Fall ausgewähltem Paar von
Phasenschritten) die den einzelnen Freguenzen der Vielzahl von der Frequenzen zugeordneten Daten im k-Raum aufgezeichnet werden. Somit kann beispielsweise für jeden einzelnen
Phasenschritte der Vielzahl von Phasenschritten der
mindestens einen weiteren Dimension bzw. im 3D-Fall für jedes Paar von Phasenschritten die entsprechenden im k-Raum den verschiedenen Frequenzen zugeordneten Daten ausgezeichnet werden, so dass beispielsweise ein Datensatz eines
zweidimensionalen oder dreidimensionalen k-Raum aufgezeichnet werden kann.
Die Schritte 610 bis 660 des Verfahrens 600 umfassen das Auswählen einer Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz
U" sowie das Auswählen einer Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz U" .
Im Schritt 610 wird ein Phasenschritt ps mit s e {l,..., w] der Vielzahl von w Phasenschritten pl, ... , pw ausgewählt. Im
beispielhaften 3D-Fall umfasst dieser Schritt 610 das
Auswählen eines Paars von Phasenschritte ps mit
wobei der Phasenschritt ps beispielsweise der ausgewählte erste Phasenschritt der ersten Vielzahl von w
Phasenschritten pl, ... , pw und ein ausgewählter Phasenschritt pq' der ausgewählten zweite Phasenschritt der zweiten Vielzahl von w2 Phasenschritten p2' , .. . , p' darstellt, womit das den ersten Phasenschritt ps und den zweiten Phasenschritt pq' umfassende Paar von Phasenschritten p definiert sein kann.
Anschließend wird in Schritt 620 eine Frequenz fj mit )e{l,...,v] der Vielzahl von v Frequenzen f . .. , fv ausgewählt. Die Frequenz f. kann beispielsweise einem Aufnahmeindex zugeordnet welche, welcher dem entsprechenden Datenwert aus der Vielzahl von im k-Raum dem ausgewählten Phasenschritt bzw. dem ausgewählten Paar von Phasenschritten aufgenommenen Datenwerten zugeordnet ist.
Basierend auf der Wahl des Phasenschrittes ps (bzw. der Wahl des Paars von Phasenschritten p ) und der Wahl der Frequenz f. kann in Schritt 630 ein diesem Phasenschritt ps (bzw. dem Paars von Phasenschritten ps/) nd dieser Frequenz fj im k-
Raum zugeordneter Datenwert u"t aus dem zweiten Datensatz U" ausgewählt werden. Hierbei ist der in Schritt 610 ausgewählte Phasenschritt ps (bzw. das ausgewählte Paars von
Phasenschritten ? ) und die in Schritt 620 ausgewählte
Frequenz f derart ausgewählt, dass der diesem Phasenschritt ps (bzw. diesem Paars von Phasenschritten ? ) und dieser
Frequenz f im k-Raum zugeordnete Datenwert u", im
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts liegt, für welchen der Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung zu ermitteln ist, wobei der Index / den entsprechenden Punkt im k-Raum in Abhängigkeit von /. und ps (bzw. psq) angibt.
Beispielsweise kann der Aufnahmezeitpunkt T(s) beim Start jedes Phasenschritts ps einer Aufzeichnung eines n-ten
Datensatzes U" wie folgt bestimmt werden: ns, n) = (s - l)TR + TE + t„ So stellt TR beispielsweise die Repetitionszeit zwischen zwei benachbarten Phasenschritten dar, TE stellt beispielsweise die Zeit dar, nach deren Ablauf die Antennen mit der
Aufzeichnung beginnen, und tn stellt beispielsweise den
Zeitpunkt des Beginns des ersten Phasenschritts s = \ des n- ten Datensatzes U" dar. Im 3D-Fall kann der
Aufnahmezeitpunkt T(s, q, n) beispielweise wie folgt bestimmt werden : T(s, q, n) = T'(TR, s, q) + TE + t„t wobei T'(TR, s, q) die aufsummierte Zeit sämtlicher
Repetitionszeiten für sämtliche Kombinationen von Paaren von Phasenschritten, die vor dem Einstellen des Paars p bei der MRT-AufZeichnung durchlaufen wurden, darstellen kann.
Je nach Aufzeichnungsart kann die Zeit der Aufzeichnung der Datenwerte für die verschiedenen Freguenzen während eines Phasenschritts vernachlässigbar klein sein, so dass die aufgezeichneten Datenwerte für diesen einen Phasenschritt ps und die verschiedenen Frequenzen zumindest näherungsweise oder auch exakt dem gleichen Zeitpunkt T(s) zugeordnet werden können . Falls beispielsweise zwischen den einzelnen Frequenzen ein zur Akquise eines Frequenzspektrums als Impulsantwort signifikanter Zeitraum liegt, der beispielsweise durch Tf definiert sei, so kann der Zeitpunkt für einen bestimmten Phasenschritt ps und einen bestimmten Frequenzschritt f.
beispielsweise wie folgt bestimmt werden: T(s, j, n) = (s - l)TR + (j - f + TE + tn , bzw. für ein bestimmtes Paar von Phasenschritten p wie folgt bestimmt werden:
T(s, q, j, n) = T'(TR , s, q) + (j - 1)2} + TE + 1„
Der dem ausgewählten Phasenschritt ps (bzw. ausgewählten Paar von Phasenschritten psq) und der ausgewählten Frequenz f. im k-Raum zugeordneten Datenwert u", wird in Schritt 630 der
Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz zugeordnet, beispielsweise durch Verwendung des zuvor beschriebenen
Indizes ix e [l,...,m , wobei beispielsweise ein Zähler die
Variable x des Indizes ix von einem Startwert, wie
beispielsweise 0 oder 1, pro Durchlauf der Schleife im
Verfahren 600 durch Schritt 630 inkrementiert . Somit kann in Schritt 630 der Index ix auf den entsprechend dem ausgewählten Phasenschritt ps und der ausgewählten Frequenz f. zugeordneten Index l = f ps,f^) r bzw. dem ausgewählten Paar von Phasenschritten p und der ausgewählten Frequenz fj zugeordneten Index l = f psi],fj) des k-Raums gesetzt werden:
ix=l. Somit entspricht beispielsweise u"t. dem x-ten Datenwert der
Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz, der im x-ten Durchlauf der Schleife des Verfahrens 600 in Schritt 630 ausgewählt und der Untermenge von Daten aus dem zweiten
Datensatz zugeordnet worden ist.
Ähnlich zur Vorgehensweise in Schritt 630 kann in Schritt 640 basierend auf der Wahl des Phasenschrittes ps (bzw. des Paars von Phasenschritten p ) und der Wahl des Frequenzschrittes fj ein diesem Phasenschritt ps (bzw. diesem Paar von
Phasenschritten p ) und dieser Frequenz /. im k-Raum zuqeordneter Datenwert u"t aus dem ersten Datensatz U"
ausgewählt werden. Da der Phasenschritt p (bzw. dem Paar von Phasenschritten p cj) und der Frequenz f} gleich dem in
Schritt 630 zugrunde gelegtem Phasenschritt ps (bzw. Paar von Phasenschritten psq) und der zugrunde gelegten Frequenz f} ist, kann zur Auswahl des Datenwert ", der bereits in Schritt 630 ausgewählte Index / verwendet werd, da der in Schritt 630 ausgewählte Datenwert u"t des zweiten Datensatzes im gleichen Punkt im k-Raum wie der in Schritt 640 ausgewählte Datenwert u", des ersten Datensatzes liegt. Der derart ausgewählte
Datenwert u"t aus dem ersten Datensatz U" liegt somit
automatisch im Unterzeitabschnitt des ersten Zeitabschnitts.
Beispielsweise kann der der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz zugeordnete Datenwert ", unter Verwendung des in Schritt 630 definierten Indizes i =l durch u"
ausgedrückt werden.
Somit werden in Schritt 630 und Schritt 640 jeweils ein
Datenwert u", des zweiten Datensatzes und ein Datenwert «" des ersten Datensatzes liegen, die durch entsprechende Wahl des Phasenschrittes bzw. des Paars von Phasenschritten in Schritt 610 und der Frequenz in Schritt 620 jeweils im
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts bzw. ersten Zeitabschnitts liegen.
Die Reihenfolge der Schritte 630 und 640 kann beliebig vertauscht werden, die beiden Schritten 630 und 640 können auch gemeinsam durchgeführt werden.
In Schritt 650 kann überprüft werden, ob eine weiterer
Frequenz im k-Raum zur Ermittlung des Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung verwendet werden soll. Falls ja, so springt das Verfahren wieder zu Schritt 620 und wählt diese weitere Frequenz als neue Frequenz aus.
Dementsprechend wird in Schritt 630 ein dem bereits zuvor in Schritt 610 ausgewählten Phasenschritt ps (bzw. Paar von
Phasenschritten psq) und der in Schritt 620 neu ausgewählten Frequenz fj im k-Raum zugeordneter Datenwert w"/ aus dem zweiten Datensatz ausgewählt, wobei der Index / den
entsprechenden Punkt im k-Raum in Abhängigkeit von fj und ps angibt. Beispielsweise kann der Zähler x des Indizes ix inkrementiert werden und ix=l gesetzt werden.
Analog hierzu wird in Schritt 640 ein dem bereits zuvor in Schritt 610 ausgewählten Phasenschritt ps (bzw. Paar von Phasenschritten psq) und der in Schritt 620 neu ausgewählten Frequenz . im k-Raum zugeordneter Datenwert u"t aus dem ersten Datensatz ausgewählt, wobei dieser Datenwert durch ausgedrückt werden kann.
Somit kann in Schritt 630 der Untermenge der von Daten aus dem zweiten Datensatz der in Schritt 630 ausgewählte
Datenwert u"t zugefügt werden und in Schritt 640 der
Untermenge der von Daten aus dem ersten Datensatz der in
Schritt 640 ausgewählte Datenwert w",. zugefügt werden.
Beispielsweise kann die Schleife zwischen den Schritten 620 und 650 solange durchlaufen werden, bis sämtliche Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen in Schritt 620 ausgewählt worden sind, wodurch für einen jeweils in Schritt 610 ausgewählten Phasenschritt (bzw. Paar von Phasenschritten) die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz in der ersten Dimension sämtlichen Frequenzen zugeordnet sind und analog hierzu die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz in der ersten Dimension ebenfalls sämtlichen
Frequenzen zugeordnet sind. Es kann beispielsweise durch die Schleife zwischen den Schritten 620 und 650 auch nur eine Untermenge von mehreren Frequenzen aus der Vielzahl von Frequenzen ausgewählt werden, oder diese Schleife kann auch gar nicht bzw. nur einmal durchlaufen werden, so dass nur eine einzige Frequenz ausgewählt wird und somit für den jeweiligen in Schritt 610 ausgewählten Phasenschritt (bzw. Paar von Phasenschritten) die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz in der ersten Dimension nur dieser einzigen Frequenz zugeordnet sind, wobei der Schritt 650 entfallen kann. ■ Wird in Schritt 650 festgestellt, dass keine weiterer
Frequenz mehr auszuwählen ist, so kann im optionalen Schritt 660 geprüft werden, ob noch ein weiterer Phasenschritt (bzw. Paar von Phasenschritten) auszuwählen ist.
Ist dies der Fall, d.h. die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz und dementsprechend die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz sollen noch mindestens einem weiteren Phasenschritt der Vielzahl von Phasenschritten zugeordnet werden, so springt das Verfahren zu Schritt 610 und wählt dort diesen Phasenschritt aus (bzw. einen entsprechendes neues Paar von Phasenschritten) und das Verfahren führt fort in Schritt 620 mit dem Auswählen einer Frequenz. Beispielsweise kann die Schleife zwischen den
Schritten 620 und 650 genau die gleichen mindestens einen
Frequenz, bzw. die Untermenge von Frequenzen aus der Vielzahl von Frequenzen oder sämtliche Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen auswählen. Somit kann das Verfahren 600 beispielsweise für eine
Untermenge von Phasenschritten der Vielzahl von
Phasenschritten einer der weiteren Dimension durchgeführt werden, wobei die Untermenge von Phasenschritten vorzugsweise direkt aufeinanderfolgende Phasenschritte umfasst, wie beispielsweise bei der MRT-AufZeichnung in dieser weiteren Dimension zeitlich unmittelbar aufeinanderfolgende
Phasenschritte. Beispielsweise kann im 3D-Fall der zweite Phasenschritt p' konstant bzw. gleich ausgewählt gehalten werden, und der in Schritt 610 neu ausgewählte Phasenschritt p wird aus der Untermenge von Phasenschritten der Vielzahl von Phasenschritten den einen weiteren Dimensionen
ausgewählt, so dass durch die Auswahl des jeweils neuen Phasenschritts ps in Schritt 610 entsprechend jeweils neue
Paare von Phasenschritten ps ausgewählt werden.
Bei der 3D-Aufnähme werden somit jeweils ein Phasenschritt der ersten Vielzahl von Phasenschritten zur Phasenkodierung in der ersten weiteren Dimension und jeweils ein
Phasenschritt der zweiten Vielzahl von Phasenschritten zur Phasenkodierung in der zweiten weiteren Dimension ausgewählt, wobei dieser ausgewählte Phasenschritt in der ersten weiteren Dimension und der jeweils ausgewählte Phasenschritt in der zweiten weiteren Dimension als jeweiliges Paar von
Phasenschritten zusammengefasst werden kann, wobei die
Phasenkodierung in der ersten weiteren Dimension und die Phasenkodierung in der zweiten weiteren Dimension
gleichzeitig entsprechend dem jeweiligen Paar von
Phasenschritten vorgenommen werden kann. Dies kann
beispielsweise dadurch realisiert sein, dass in der
Raumrichtung der ersten weiteren Dimension ein Gradientenfeld entsprechend der Phasenkodierung der ersten weiteren
Dimension und gleichzeitig in der Raumrichtung der zweiten weiteren Dimension ein Gradientenfeld entsprechend der
Phasenkodierung der zweiten weiteren Dimension beaufschlagt wird, und vor dem Auslesen des Empfangssignals diese
Gradientenfelder wieder abgeschaltet werden.
Die äußere Schleife des Verfahrens 610, d.h. das optionale Überprüfen in Schritt 660, ob eine weiterer Phasenschritt 660 (bzw. Paar von Phasenschritten) auszuwählen ist, kann jedoch auch entfallen und ist daher nur als optional zu betrachten, so dass das Verfahren 600 beispielsweise nur genau einen einzigen Phasenschritt (bzw. einem einzigen Paar von
Phasenschritten) in Schritt 610 auswählt und nachfolgend von Schritt 650 direkt zum Ermitteln des dem Unterzeitabschnitts des zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer
relativen Kontrastmittelanreicherung springt.
Somit kann mit dem Verfahren 600 die Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes ausgewählt werden, wobei beim k-maligen Durchlaufen von Schritt 630 insgesamt k Datenwerte u" (i , ... , u" , des zweiten Datensatzes U" mit \ < k < m die ausgewählten
Datenwerte der Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes darstellen, und mit dem Verfahren 600 kann die Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes ausgewählt werden, wobei beim k-maligen Durchlaufen von Schritt 640 insgesamt k Datenwerte «?,,...,« , des zweiten Datensatzes U? mit \ < k < m die
ausgewählten Datenwerte der Untermenge von Daten des ersten Datensatzes darstellen.
Basierend auf dieser ausgewählten Untermenge von Daten des ersten Datensatzes und auf dieser ausgewählten Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes kann in Schritt 670 ein dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneter Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung ermittelt werden, wobei dieser Schritt beispielsweise wie in Schritt 230 der Fig. 2 und sämtlichen zuvor beschriebenen Verfahren durchgeführt werden kann. Wichtig in diesem Zusammenhang ist, dass für jeden der
Phasenschritte (bzw. jedes Paar von Phasenschritten) alle in 5* lokalisierten Spins zum aufgezeichneten Signal beitragen. Jeder Eintrag im aufgezeichneten k-Raum beinhaltet also Informationen aus dem gesamten Bereich und nicht nur aus räumlich lokalisierten Teilen von . Soll der Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts ein relativ kurzer Zeitabschnitt darstellen, d.h. soll die zeitliche Auflösung des in Schritt 670 ermittelten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung relativ klein sein, so kann im Verfahren 600 vorzugsweise nur ein einziger
Phasenschritt (bzw. ein einziges Paar von Phasenschritten) ausgewählt werden, so dass sämtliche Datenwerte der
Untermenge von Daten des ersten Datensatzes und der
Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes nur diesem einen ausgewählten Phasenschritt (bzw. einzigem Paar von
Phasenschritten) zugeordnet sind.
Sind daher die Datenwerte der Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes genau einem Phasenschritt ps (bzw. genau einem Paar von Phasenschritten ps q ) zugeordnet, so liegt der entsprechende Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts beispielsweise im Zeitabschnitt zwischen T(s, n) und T(s + \, ri) , und wenn die für diesen Phasenschritt ps (bzw. Paar von
Phasenschritten p ) durchlaufenen Freguenzen während der
Aufzeichnung in einer sehr kurzen Zeit durchlaufen werden, so kann der Unterzeitabschnitt näherungsweise als sehr kleiner Zeitabschnitt betrachtet werden, der bei T(s, n) beginnt und sehr kurz danach endet, d.h. der Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts kann als näherungsweiser Zeitpunkt betrachtet werden.
Soll der Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts beispielsweise ein etwas längerer Zeitabschnitt darstellen, d.h. soll die zeitliche Auflösung des in Schritt 670
ermittelten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung größer sein als beim zuvor genannten Beispiel, bei dem nur ein einziger Phasenschritt (bzw. ein einziges Paar von
Phasenschritten) ausgewählt wird, so können im Verfahren 600 vorzugsweise mehrere Phasenschritte der Vielzahl von
Phasenschritten (bzw. mehrere Paare von Phasenschritten) ausgewählt, wobei diese mehreren Phasenschritte (bzw. mehrere Paare von Phasenschritten) vorzugsweise unmittelbar
benachbart sind, so dass die ausgewählte Untermenge von Daten des ersten Datensatzes und der Untermenge von Daten des zweiten Datensatzes diesen mehreren ausgewählten
Phasenschritten (bzw. mehreren ausgewählten Paaren von
Phasenschritten) zugeordnet sind.
Für die Ermittlung eines dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Werts einer relativen
Kontrastmittelanreicherung kann das Verfahren beispielsweise zwischen dem Schritt 640 und dem Schritt 650 einen optionalen Schritt enthalten (nicht in Fig. 6 gezeigt), in welchem der Differenzwert zwischen dem unmittelbar zuvor in Schritt 630 ausgewähltem Datenwert u"f des zweiten Datensatzes und dem unmittelbar zuvor in Schritt 640 ausgewählten Datenwert u"t des ersten Datensatzes berechnet wird, beispielsweise wie folgt :
Diese Differenzwerte können beispielsweise auch erst nach
Durchlaufen der Schleife bzw. Schleifen des Verfahrens 600 ermittelt werden, beispielsweise wie zuvor beschrieben.
Anschließend können die berechneten Differenzwerte
beispielsweise als Grundlage für die Berechnung mindestens einer Metrik im in Fig. 3 dargestellten Verfahren 300 zur Ermittlung eines Wertes einer relativen
Kontrastmittelanreicherung oder jedes der anderen zu vor beschriebene Verfahren verwendet werden.
Beispielsweise können aber auch die Differenzwerte zwischen den Datenwerten des zweiten Datensatzes und den Datenwerten des ersten Datensatzes vorab berechnet werden. So können beispielsweise vorab sämtliche Differenzwerte D" zwischen den Datenwerten der Daten des zweiten Datensatzes und den Datenwerten der Daten des ersten Datensatzes gebildet werden, wie beispielsweise durch Da = U - U? ,
mit D" - ( d" , ... , dm a ) und beispielsweise
Es können jedoch vorab auch nur Untermengen von
Differenzwerten zwischen einer Untermenge von Datenwerten der Daten des zweiten Datensatzes und einer entsprechenden
Untermenge von Datenwerten der Daten des ersten Datensatzes gebildet werden.
Fig. 6b stellt ein exemplarisches Verfahren 600' gemäß einem sechsten Ausführungsbeispiel, welches auf dem in Fig. 6a dargestellten exemplarischen Verfahren 600 gemäß einem fünften Ausführungsbeispiel basiert. Somit können die
bezüglich des Verfahrens 600 ausgeführten Erläuterungen gleichermaßen, falls möglich, auf das Verfahren 600' gemäß einem sechsten Ausführungsbeispiels übertragen werden, wobei dies insbesondere für die Schritte 610, 620, 650 (optional) und 660 (optional) gilt.
In Schritt 635 wird für den ausgewählten Phasenschritt (bzw. ausgewähltes Paar von Phasenschritten) und für die
ausgewählte Frequenz ein Differenzwert d" ermittelt, welcher eine Differenz zwischen einem dem ausgewählten Phasenschritt (bzw. ausgewählten Paar von Phasenschritten) und der
ausgewählten Frequenz zugeordneten Datenwert u",- des zweiten
Datensatzes und dem ausgewählten Phasenschritt (bzw.
ausgewählten Paar von Phasenschritten) und der ausgewählten
Frequenz zugeordneten Datenwert des ersten Datensatzes darstellt, wo der Differenzwert d" beispielsweise wie folgt definiert sein kann:
Der Differenzwert d" wird somit basierend auf einem dem ausgewählten Phasenschritt (bzw. dem ausgewählten Paar von Phasenschritten) und der ausgewählten Frequenz zugeordneten Datenwert u"i des zweiten Datensatz, wobei dieser zugeordnete
Datenwert Teil der Untermenge von Daten aus einem zweiten
Datensatz darstellt, und basierend auf einem dem ausgewählten Phasenschritt (bzw. dem ausgewählten Paar von
Phasenschritten) und der ausgewählten Frequenz zugeordneten Datenwert u"t des ersten Datensatzes, wobei dieser zugeordnete Datenwert u"f u", Teil der Untermenge von Daten aus einem ersten Datensatz darstellt, berechnet. Somit umfasst der Schritt 635 beispielsweise zumindest implizit das Auswählen eines dem ausgewählten Phasenschritt (bzw. dem ausgewählten Paar von Phasenschritten) und der ausgewählten
Frequenz zugeordneten Datenwert des zweiten Datensatzes
(entsprechend Schritt 630 aus Fig. 6a) und das Auswählen eines dem ausgewählten Phasenschritt (bzw. dem ausgewählten Paar von Phasenschritten) und der ausgewählten Frequenz zugeordneten Datenwert «?, des ersten Datensatzes
(entsprechend Schritt 640 aus Fig. 6a), da der in Schritt 635 ermittelte Differenzwert d" aus diesen ausgewählten
Datenwerten u"t und u"t gebildet wird.
Der Differenzwert d" kann in Schritt 635 berechnet werden, er kann aber auch beispielsweise aus den bereits berechneten Differenzwerten, welche zuvor beschrieben worden sind, ermittelt werden. Hierfür wird beispielsweise der Index ix auf den entsprechend dem ausgewählten Phasenschritt ps (bzw. dem ausgewählten Paar von Phasenschritten p ) und der ausgewählten Frequenz f zugeordneten Index l = f(ps,fj) (bzw. im 3D-Fall 1 = f psq,fj) ) des k-Raums gesetzt werden:
f{Ps j) > und der entsprechende Differenzwert d" aus den vorab
berechneten Differenzwerten ermittelt.
In Schritt 670' des Verfahrens 600' wird ein dem
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneter
Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung basierend auf den in Schritt 635 bzw. den Schritten 635 ermittelten
Differenzwerten ermittelt, wobei dieser Schritt
beispielsweise wie in Schritt 230 der Fig. 2 und sämtlichen zuvor beschriebenen Verfahren durchgeführt werden kann.
In Bezug auf die Verfahren 600 und 600' werden die in den Schritten 610 und 620 ausgewählte Phasenschritte (bzw. Paare von Phasenschritte) und Frequenzen beispielsweise derart ausgewählt, dass der entsprechende Punkt im k-Raum
(beispielsweise zwei- oder dreidimensional) , welcher
beispielsweise durch den Index ix mit ix =f(ps,fj (bzw. = f (ps q'fj) ) ausgedrückt werden kann, in Bezug auf den aufgenommenen zweiten Datensatz im Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts liegt. Somit werden nur Datenwerte aus dem zweiten Datensatz zur Ermittlung des diesem
Unterzeitabschnitt zugeordneten Werts einer relativen
Kontrastmittelanreichung in Schritt 670 oder in Schritt 670' verwendet, welche in diesem Unterzeitabschnitt aufgezeichnet worden sind.
Fig. 7 zeigt ein exemplarisches Verfahren 700 gemäß einem siebten Ausführungsbeispiel. Dieses exemplarische Verfahren 700 gemäß einem siebten
Ausführungsbeispiel kann dazu verwendet werden, eine Mehrzahl von Werten einer relativen Kontrastmittelanreicherung zu ermitteln, wobei jeder der Werte einer relativen
Kontrastmittelanreicherung jeweils einem unterschiedlichen Unterzeitabschnitt des z-weiten Zeitabschnitts zugeordnet ist.
In Schritt 710 wird ein Unterzeitabschnitt aus dem zweiten Zeitabschnitt ausgewählt.
Anschließend wird in Schritt 720, in Fig. 7 gestrichelt dargestellt, ein diesem Unterzeitabschnitt des zweiten
Zeitabschnitts zugeordneter Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung basierend auf Daten einer
ausgewählten Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und basierend auf Daten einer ausgewählten Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz ermittelt. Dieser Schritt 720 kann durch jedes der zuvor beschriebenen Verfahren
durchgeführt werden, wie beispielsweise durch das in Fig. 2 dargestellte Verfahren, wobei der Schritt 210' in Fig. 7 dem Schritt 210 in Fig. 2 entspricht, der Schritt 220' in Fig. 7 dem Schritt 220 in Fig. 2 entspricht, und der Schritt 230' in Fig. 7 dem Schritt 230 in Fig. 2 entspricht, oder der Schritt 720 kann beispielsweise durch die Schritte 600 bis 670 des in Fig. 6a oder beispielsweise durch die Schritte 610 bis 670' des in Fig. 7a dargestellten Verfahrens 600 bzw. 600'
realisiert werden.
In Schritt 730 wird überprüft, ob es einen weiteren
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts gibt, für welchen ein Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung zu ermitteln ist. Beispielsweise kann geprüft werden, ob für einen Unterzeitabschnitt der Vielzahl von
Unterzeitabschnitten noch kein Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung ermittelt worden ist. Falls ja, dann springt das Verfahren zurück zu Schritt 710 und wählt diesen weiteren Unterzeitabschnitt in Schritt 710, so dass nachfolgend in Schritt 720 der diesem neu ausgewählten
Unterzeitabschnitt zugeordnete Wert einer relativen
Kontrastmittelanreicherung ermittelt wird.
Wird in Schritt 730 festgestellt, dass kein weiterer
Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts vorliegt, für den eine relative Kontrastmittelanreicherung zu ermitteln ist, so kann das Verfahren beispielsweise enden oder, optional, eine Weiterverarbeitung der ermittelten Werte einer relativen Kontrastmittelanreicherung durchführen.
Beispielsweise kann der zweite Zeitabschnitt in eine Vielzahl von Unterzeitabschnitten unterteilt werden, wobei für eden der Unterzeitabschnitte ein entsprechender Wert einer
relativen Kontrastmittelanreicherung ermittelt wird.
Beispielsweise kann die Vielzahl von Unterzeitabschnitte des zweiten Zeitabschnitts auch eine Auswahl von
Unterzeitabschnitten des zweiten Zeitabschnitts darstellen, so dass nur für speziell ausgewählte Unterzeitabschnitte, die nicht dem gesamten zweiten Zeitabschnitt abdecken, jeweilige Werte von relativen Kontrastmittelanreicherungen ermittelt werde .
Beispielsweise können die Unterzeitabschnitte der Vielzahl von Unterzeitabschnitten so gewählt sein, dass mindestens ein Unterzeitabschnitt der Vielzahl von Unterzeitabschnitten jeweils mit genau einem Phasenschritt aus der Vielzahl von Phasenschritten (bzw. genau einem Paar von Phasenschritten) zugeordnet ist, welcher dann beispielsweise in Schritt 610 des Verfahrens 600 oder 600' ausgewählt wird, und/oder dass mindestens ein Unterzeitabschnitt der Vielzahl von
Unterzeitabschnitten jeweils mit mehreren, vorzugsweise benachbarten Phasenschritten aus der Vielzahl von
Phasenschritten (bzw. mehreren, vorzugsweise benachbarten Paaren von Phasenschritten} zugeordnet ist.
Die Unterzeitabschnitte können jeweils die gleiche Länge aufweisen, können aber beispielsweise auch unterschiedliche Längen aufweisen.
Gemäß einem vorteilhaften Ausführungsbeispiel wird
vorgeschlagen, dass das Verfahren das Ermitteln eines Wertes einer absoluten Kontrastmittelanreicherung basierend auf dem ermittelten Wert einer relativen Kontrastmittelanreichung und einer Lookup-Datenbank oder einer Abbildungsfunktion umfasst.
Diese Lookup-Datenbank kann beispielsweise eine nichtlineare Abhängigkeit der Werte einer absoluten
Kontrastmittelanreicherung von den Werten der relativen
Kontrastmittelanreicherung abbilden. Diese nichtlineare
Abhängigkeit lässt sich beispielsweise durch ein
Kalibrationsverfahren unter Nutzung von Kalibrationsphatomen herausrechnen .

Claims

Patentansprüche Verfahren, umfassend: Ermitteln eines einem Unterzeitabschnitt eines zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung basierend auf Daten einer Untermenge von Daten aus einem ersten Datensatz und basierend auf Daten einer Untermenge von Daten aus einem zweiten Datensatz, wobei der erste Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k- Raumes einer ohne Einfluss eines Kontrastmittels aufgenommenen Magnetresonanzaufnahme umfasst und in einem ersten Zeitabschnitt aufgenommen worden ist, wobei der zweite Datensatz Daten eines mehrdimensionalen k- Raumes einer mit Einfluss eines Kontrastmittels aufgenommenen Magnetresonanzaufnahme umfasst und in dem zweiten Zeitabschnitt, welcher unterschiedlich zum ersten Zeitabschnitt ist, aufgenommen worden ist, wobei die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordnet sind und die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz im wesentlichen dem gleichen Bereich im k-Raum zugeordnet sind wie die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz, wobei die Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz mehrere Datenwerte und die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz mehrere Datenwerte umfassen . Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeich mehrdimensionale k-Raum in einer ersten Dimens Vielzahl von Frequenzen frequenzkodiert ist und in mindestens einer weiteren Dimension mit jeweils einer Vielzahl von Phasenschritten phasenkodiert ist. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts derart ist, dass die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz in einer Dimension der mindestens einen weiteren Dimension einem der folgenden zugeordnet sind: genau einem Phasenschritt der Vielzahl von Phasenschritten der Dimension, und mehreren aufeinander folgenden Phasenschritten der Vielzahl von Phasenschritten der Dimension. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts basierend auf Akquisitionsparametern des genau einen Phasenschritts bzw. der mehreren aufeinander folgenden Phasenschritten, der Echozeit und der Repetitionszeit ermittelt wird. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 und 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz in der ersten Dimension einem der folgenden zugeordnet sind: genau einer Frequenz der Vielzahl von Frequenzen, einer Untermenge von mehreren Frequenzen aus der Vielzahl von Frequenzen, und sämtliche Frequenzen der Vielzahl von Frequenzen. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordnete Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung ermittelt wird basierend auf Differenzwerten zwischen den Daten der Untermenge des zweiten Datensatzes und den Daten der Untermenge des ersten Datensatzes, wobei ein jeweiliger Differenzwert der Differenzwerte basierend auf der Differenz eines Datenwerts der Daten der Untermenge der zweiten Untermenge und des diesem Datenwert zugeordneten Datenwerts der Daten der Untermenge des ersten Datensatz gebildet wird. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren das Berechnen einer Metrik basierend auf den ermittelten Differenzwerten umfasst, wobei die Metrik ein Abweichungsmaß zwischen den Differenzwerten und einem Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Berechnen der Metrik für jeden der Differenzwerte das Berechnen eines Metrikdifferenzwertes, welcher die Differenz zwischen dem jeweiligen Differenzwert und einem Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung darstellt, umfasst, und das Berechnen der Metrik das Berechnen des Abweichungsmaßes auf Grundlage der berechneten Metrikdifferenzwerte umfasst. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 und 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren das Berechnen einer Mehrzahl von Metriken umfasst, wobei jeder der Vielzahl von Metriken jeweils einem unterschiedlichen Wert einer relativen Kontrastmittelanreicherung zugeordnet ist, und wobei das Verfahren die Auswahl desjenigen Wertes einer relativen Kontrastmittelanreicherung, welcher derjenigen Metrik mit dem geringsten Abweichungsmaß zugeordnet ist, umfasst . 0. Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Metrik eine Filterfunktion umfasst, wobei die Filterfunktion dazu eingerichtet ist, Daten aus der ersten Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und Daten aus der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz derart frequenzselektiv zu gewichten, so dass zumindest einige Daten, welche höheren Frequenzen zugeordnet sind, einen geringeren Einfluss auf die Metrik haben als Daten, welche geringeren Frequenzen zugeordnet sind .
1. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch
gekennzeichnet, dass basierend auf mindestens einem
Unterbildraum im Bildraum durch Transformation des
mindestens einen Unterbildraums in den k-Raum eine dem k- Raum zugeordnete Unterbildraummaske im k-Raum berechnet wird, wobei das Ermitteln eines dem Unterzeitabschnitt des zweiten Zeitabschnitts zugeordneten Wertes einer relativen Kontrastmittelanreichung basierend auf Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten Datensatz und Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz ferner basierend auf der dem k-Raum zugeordneten Unterbildraummaske durchgeführt wird .
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren das Auswählen des mindestens einen Unterbildraums im Bildraum basierend auf einer Darstellung des ersten oder des zweiten Datensatzes im Bildraum umfasst.
3. Verfahren nach einem der vorangegangen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren das Ermitteln eines Wertes einer absoluten Kontrastmittelanreicherung basierend auf dem ermittelten Wert einer relativen
Kontrastmittelanreichung und einer Lookup-Datenbank oder einer Abbildungsfunktion umfasst.
4. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren das Ermitteln einer Vielzahl von Werten einer relativen
Kontrastmittelanreichung für eine Vielzahl von
Unterzeitabschnitten des zweiten Zeitabschnitts basierend auf den Daten der Untermenge von Daten aus dem ersten
Datensatz und den Daten der Untermenge von Daten aus dem zweiten Datensatz umfasst, wobei jeder der Werte einer relativen Kontrastmittelanreicherung jeweils einem
unterschiedlichen Unterzeitabschnitt der Vielzahl von
Unterzeitabschnitten zugeordnet ist.
5. Computerprogramm umfassend Programmcode zur Ausführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 14, wenn das Computerprogramm durch einen Prozessor ausgeführt wird.
6. Computerlesbares Medium, auf welchem ein Computerprogramm gemäß Anspruch 15 gespeichert ist.
7. Vorrichtung, die dazu eingerichtet ist, das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 14 auszuführen.
8. Vorrichtung, umfassend mindestens einen Prozessor,
mindestens einen Computerprogrammcode enthaltenden
Speicher, wobei der mindestens eine Speicher und der Computerprogrammcode dazu eingerichtet ist zusammen mit dem mindestens einen Prozessor, zumindest das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14 durchzuführen.
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