WO2006026976A1 - Verfahren zum kalibrieren einer kontrastmittelgestützten perfusionsbildgebung - Google Patents

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angiography
voxels
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Peter Brunecker
Jens Steinbrink
Arno Villringer
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Definitions

  • the invention relates to a method for calibrating a contrast medium-based Perfusi ⁇ onstruck nest.
  • perfusion In medicine, the question of the perfusion state of tissue is increasingly asked, which is also referred to as perfusion. This can be an important piece of information, especially in the case of severe neurological diseases such as stroke, the cause of which is a partial hypofusion of the brain.
  • imaging processes play a special role, since they provide information on the size and the spatial distribution of the perfusion disorder (see Barbier et al .: Methodology of Brain Perfusion Imaging, J.Magn. Reson. Imaging 13 (2001) 496-520). ,
  • Contrast-enhanced perfusion imaging of the human brain with nuclear tomography is a standard clinical diagnosis and is thus in competition with perfusion images with positron emission tomography (PET) and computer tomography (CT).
  • PET positron emission tomography
  • CT computer tomography
  • a paramagnetic contrast agent is administered venously to the patient in a short time interval.
  • the stimulation and discharge behavior in the brain can be determined dynamically with fast T2 * -weighted sequences with a typical time resolution of one second in voxels of approximately 2 ⁇ 2 ⁇ 5 mm 3 .
  • Numerous algorithms have been published which translate measured contrast agent profiles into parameters of cerebral perfusion (cf., for example, Helenius et al., Cerebral modmodynamics in a healthy population measured by dynamic susceptibility contrast MR image, Acta Radiologica, 44 (2003) 538-546).
  • the physical parameter flux as the product of velocity and volume is of particular importance here.
  • a device-specific and patient-specific relationship between measured MR signal change and the corresponding blood volume in a voxel is required for the absolute quantification of the volume.
  • One of the known methods is the dynamic contrast measurement in Kernspintomo ⁇ graphene.
  • a paramagnetic contrast agent is administered intravenously as a bolus and its propagation spatially and temporally detected.
  • the measuring method used here is usually an echo-planar imaging (EPI), which permits a high temporal resolution with a sufficiently large measuring volume.
  • EPI echo-planar imaging
  • This method which belongs to the group of gradient echo sequences, supplies an image weighted with the relaxation time T2 *, whose time-dependent signal intensity S (t) in each voxel is determined by the concentration of the contrast agent C (t)
  • the contrast medium neither reaches the brain in a fixed time nor in the original concentration-time course predefined by the type and duration of the injection.
  • concentration-time profile of each voxel (spatial generalization of the pixel) with the arteries supplying the brain is mathematically unfolded
  • the object of the invention is therefore to provide a method for calibrating a contrast agent-based perfusion imaging, which supports a more accurate determination of perfusion-relevant parameters.
  • the invention provides a method for calibrating contrast agent-based perfusion imaging for a section of a blood vessel circuit of a subject, in which an image representation of contrast agent measurement data of the contrast agent-based perfusion imaging for the section of the blood vessel circuit with an image representation of angiography measurement data of an angiography measurement the coregistration of the section of the blood vessel circulation is effected by forming an optimized overlap of one or more arteries in the section of the blood vessel circulation between the image representation of the contrast agent measurement data and the image representation of the angiography measurement data, whereby image elements of the image representation of the contrast medium measurement data and Picture elements of the image representation of the angiographic measurement data can be assigned to one another; and subsequently determining a calibration measure for the relationship between a signal intensity of voxels in the image representation of the contrast agent measurement data and a blood volume respectively associated with the voxels, by geometric parameters derived from the angiography measurement data for
  • FIG. 1 is a schematic representation for explaining the measuring methods used;
  • FIG. 2A shows an MR angiography of a head as an MIP representation;
  • FIG. 2A shows an MR angiography of a head as an MIP representation;
  • FIG. 2A shows an MR angiography of a head as an MIP representation;
  • FIG. 2B shows a co-registration of an image representation of the measurement data of the MR angiography according to FIG. 2A with an image representation of a slice from a T2 * -weighted imaging
  • FIG. 2C shows a representation limited to the volume of the T2 * -weighted layer, here represented by means of a superimposed, black-represented local MIP representation
  • Figure 3A shows a rectangular selection from the T2 * weighted layer after marching cube reconstruction
  • FIG. 3B shows the same rectangular selection as in FIG. 3A, but in isometric projection perpendicular to the layer
  • FIG. 3C shows the result of a classification in which noise-related artifacts are removed
  • Fig. 3D shows the selection of a single arterial segment for further analysis
  • FIG. 4A shows the division of an arterial segment into voxel groups perpendicular to the layer guide
  • Fig. 4B shows a T2 * weighted image consisting of much larger voxels
  • FIG. 4C shows the superposition of the voxel-subdivided arterial segment with a T2 * -weighted image
  • FIG. 4D shows the result of an optimization of the position with the aim of a maximum correlation coefficient between the relative concentration, calculated from T2 * - Bildera, and the volume fraction of the arterial segment per T2 * -Voxel;
  • CBV cerebral blood volume
  • MR imaging techniques are combined to calibrate the relationship between blood volume and signal intensity in the individual measurement situation and for individuals.
  • large arteries of the brain are recorded with high-resolution MR angiography (resolution currently approx. 0.5 ⁇ 0.5 ⁇ 1 mm 3 ) and coregistered (superimposed) with rapid T2 * -weighted imaging.
  • the spatial position of one or more arteries is changed on the contrast medium image until the greatest possible agreement between the two measured data representations consists.
  • a partial volume fraction of the artery (s) at each voxel can be determined for each voxel that passes through the artery (s) (volumetry).
  • volumetry volumetry
  • the method automatically processes measured raw data.
  • a conventional computer device is used, which has sufficient computing capacity to process the image data.
  • an application program is installed on the used computer device, for example a personal computer, in order to process the acquired measurement data of the imaging techniques, as will be explained in detail below.
  • an overlapping measurement at the level of a layer 10 according to FIG. 1 is carried out.
  • Angiographic data are measured so that a plurality of branches of the middle cerebral artery are within the measurement volume.
  • MEP maximum intensity projection
  • Time-of-flight MR angiography (Example: T E 6.5 ms, T R 39 ms, matrix 128 ⁇ 128, 8 layers, field-of-view 256 mm, slice thickness 0.875 mm, field-of-view 200 ⁇ 200 ⁇ 56 mm ).
  • Fig. 2A shows an MR angiography of a head in an MEP representation.
  • the direction of projection here is perpendicular to the T2 * -weighted layers over the full volume of MR angiography.
  • 2B a co-registration of an image representation of the measurement data of the MR angiography (cf., FIG. 2A) with an image representation of the slice 10 from the T2 * -weighted imaging is carried out, which means that the Image representations of the determined using the two measurement methods raw data are stacked.
  • the position information contained in the measured raw data from the nuclear spin tomography measurement define an affine transformation, which converts the data space (voxel space) into a Cartesian coordinate system.
  • a local MIP map (MIP map) is determined, which is limited to the selected T2 * -weighted slice 10 in order to select suitable arterial segments (see FIG. 2C) for a subsequent 3D reconstruction. This is done by selecting a rectangular area which further includes segments to be used.
  • FIG. 2C shows a representation limited to the volume of the T2 * -weighted layer 10, represented here by means of a superimposed, black-represented local MIP map. This representation later serves to select regions for 3D segmentation.
  • FIGS. 3A, 3B show a three-dimensional reconstruction of the surface of the arteries from the volume data obtained with MR angiography using a Marchmg Cube algorithm.
  • Figure 3 A shows a rectangular selection from the T2 * weighted layer 10 after marching cube reconstruction. The shortest side length here is the layer thickness.
  • FIG. 3B shows the same rectangular selection as in FIG. 3A, but in an isometric projection perpendicular to the layer 10.
  • a threshold value for the signal intensity of the volume data is determined under visual inspection of the reconstruction in real time. The threshold is preferably set so that noise-related reconstruction artifacts in the vicinity of the vessels are just beginning to emerge.
  • the entire three-dimensional reconstruction takes place in a congruent to the T2 * data space, which was higher in the slice direction by an integer factor (Example: factor 5, horizontal resolution of T2 * imaging: 2mm, resolution of the reconstruction space: 0.4mm) and to which the angiographic data set was linearly interpolated.
  • the 3D-reconstructed data is divided into clusters according to identity and surface content.
  • the goal is to distinguish between real objects and noise-related ones
  • FIG. 3C shows the result of a classification according to the size of the segments where noise-induced artifacts are removed.
  • FIG. 3D shows a representation of a selected arterial segment 30, with which the further analysis is carried out.
  • FIG. 4A shows the subdivision of an arterial segment in voxel groups perpendicular to the layer guide. For each of these groups, the volume fraction of the vessel is determined on the total volume. The volume fraction is thus mapped in two dimensions with high resolution.
  • this volume distribution which has a high resolution in the slice direction, is superimposed with a representation of T2 * measurement data at an early point in time at which the applied contrast agent has just reached the arteries and the capillary bed as a rule does not yet contain any contrast agent.
  • 4B shows a T2 * weighted image consisting of much larger voxels. The common feature at this time with the MR angiography of the exclusive representation of the arteries is used for the position correction of the angiographic reconstruction with the T2 * -weighted image data.
  • the position of the 3D reconstructed vessel is varied with the goal of maximum linear correlation between concentration and volume fraction in the slice direction.
  • Fig. 4C shows the T2 * weighted image of Fig. 4B superimposed with the volume distribution of the arterial segment.
  • Fig. 4D shows the result of optimizing the position.
  • the aim here is a maximum correlation coefficient between the relative concentration calculated from T2 * images and the volume fraction of the arterial segment per T2 * voxel.
  • the determined Lü ⁇ optimum is used in the following for the calibration of the blood volume. For this purpose, concentration and volume are evaluated at a late point in time in which the concentration of the contrast agent is completely balanced.
  • the measured concentration is proportional to the blood volume within a voxel. Outside the reconstructed segment, it is in the form of small vessels up to the capillary bed. This portion is not accessible to measurement by MR angiography and provides a random contribution to each voxel. This compensates itself with the observable blood volume located in the reconstructed vessel segment to form a total blood volume per voxel.
  • the T2 * voxels penetrated by the selected arterial segment with different volume fractions serve in the final step of the analysis to calibrate the blood volume.
  • the calculated volume fractions per T2 * voxel in the vicinity of the arterial segment 30 are plotted against the relative concentration per T2 * voxel.
  • FIG. 5 shows a relationship between the relative concentration and the calculated volume fractions per T2 * voxel in the case of balanced contrast agent concentration within the blood vessels.
  • Each circle of the graph marks a voxel.
  • the measured concentration is composed of indeterminate portions outside the arterial segment modulated with the volume fractions of the segment varying between the voxels.
  • the base of the line is represented by the T2 * voxels in which no part of the segment lies.
  • the increase in the straight line represents the conversion factor between the measured, relative concentration of the contrast agent at a late time of the measurement and the blood volume (without consideration of hematocrit corrections or the like) and can subsequently be applied globally to the entire T2 * -weighted data set for calibration become.
  • the method has been described in detail with reference to a T2 * weighted imaging method and measurement data from an MR angiography measurement.
  • the method for calibration can be used for any contrast agent-assisted perfusion imaging, it also being possible to use image representations of measured data from other measuring methods for determining the geometric parameters of the arteries if these allow coregistration.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Kalibrieren einer kontrastmittelbasierten Perfusionsbildgebung für einen Abschnitt einer Blutgefäßkreislaufes eines Probanden, bei dem eine Bilddarstellung von Kontrastmittel-Meßdaten der kontrastmittelbasierten Perfusionsbildgebung für den Abschnitt des Blutgefäßkreislaufes mit einer Bilddarstellung von Angiographie- Meßdaten einer Angiographie-Messung des Abschnitt des Blutgefäßkreislaufes koregistriert wird, indem zwischen der Bilddarstellung der Kontrastmittel-Meßdaten und der Bilddarstellung der Angiographie-Meßdaten eine optimierte Überlappung einer oder mehrerer Arterien in dem Abschnitt des Blutgefäßkreislaufes gebildet wird, wodurch Bildelemente der Bilddarstellung der Kontrastmittel-Meßdaten und Bildelemente der Bilddarstellung der Angiographie-Meßdaten einander zuordbar sind; und anschließend ein Kalibrierungsmaß für den Zusammenhang zwischen einer Signalintensität von Voxeln in der Bilddarstellung der Kontrastmittel-Meßdaten und einem den Voxeln jeweils zugehörigen Blutvolumen ermittelt wird, indem aus den Angiographie-Meßdaten abgeleitete, geometrische Parameter für eine oder alle Arterien in dem Abschnitt des Blutgefäßkreislaufes den Voxeln aus den Kontrastmittel-Meßdaten der kontrastmittelbasierten Perfusionsbildgebung zugeordnet werden.

Description

Verfahren zum Kalibrieren einer kontrastmittelgestützten Perfusionsbildgebung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Kalibrieren einer kontrastmittelgestützen Perfusi¬ onsbildgebung.
In der Medizin wird in zunehmendem Maße die Frage nach dem Durchblutungszustand von Gewebe gestellt, welcher auch als Perfusion bezeichnet wird. Insbesondere bei schweren neu¬ rologischen Erkrankungen wie dem Schlaganfall, dessen Ursache in einer teilweisen Minder- perfusion des Gehirns liegt, kann dies eine wichtige Information darstellen.
Bildgebenden Verfahren kommt hierbei eine besondere Rolle zu, da diese Angaben zur Größe und zur räumlichen Verteilung der Perfusionsstörung liefern (vgl. Barbier et al.: Methodology of Brain Perfusion Imaging, J. Magn. Reson. Imaging 13(2001)496-520).
Die kontrastmittelgestützte Perfusionsbildgebung des menschlichen Gehirns mit der Kerns¬ pintomographie ist eine klinische Standarddiagnostik und steht damit in Konkurrenz zu Perfü- sionsdarstellungen mit der Positron-Emissions-Tomographie (PET) und der Computertomo¬ graphie (CT). Von Bedeutung sind diese Methoden zur Diagnose neurologischer Erkrankun- gen, die mit einer gestörten Blutversorgung einhergehen, zum Beispiel einem Schlaganfall.
Bei einer kontrastmittelgestützten Perfusionsbildung wird dem Patienten ein paramagneti¬ sches Kontrastmittel in einem kurzen Zeitintervall venös appliziert. Das An- und Abflutver¬ halten im Gehirn kann mit schnellen T2*-gewichteten Sequenzen mit einer typischen Zeitauf¬ lösung von einer Sekunde in Voxeln von ca. 2 x 2 x 5 mm3 dynamisch bestimmt werden. Es sind eine Vielzahl von Algorithmen publiziert, die gemessene Kontrastmittelverläufe in Pa¬ rameter der zerebralen Perfusion übersetzen (vgl. zum Beispiel Helenius et al., Cerebral he- modynamics in a healthy population measured by dynamic susceptibility contrast MR ima¬ ging, Acta Radiologica, 44(2003) 538-546). Insbesondere der physikalische Parameter Fluß als das Produkt aus Geschwindigkeit und Volumen ist hier von besonderer Bedeutung. Für die Absolutquantifizierung des Volumens wird allerdings eine gerate- und patientenspezifischer Zusammenhang zwischen gemessener MR-Signalveränderung und dem entsprechenden Blut¬ volumen in einem Voxel benötigt.
Eines der bekannten Verfahren ist die dynamische Kontrastmittermessung im Kernspintomo¬ graphen. Hierbei wird ein paramagnetisches Kontrastmittel intravenös als Bolus appliziert und dessen Ausbreitung räumlich und zeitlich detektiert. Die hierbei zum Einsatz kommende Meßmethode ist zumeist eine echo-planare Bildgebung (EPI), die eine hohe zeitliche Auflö¬ sung bei hinreichend großem Meßvolumen zuläßt. Dieses zur Gruppe der Gradienten-Echo- Sequenzen gehörende Verfahren liefert ein mit der Relaxationszeit T2* gewichtetes Bild, des- sen zeitabhängige Signalintensität S(t) in jedem Voxel durch die Konzentration des Kon¬ trastmittel C(t) gemäß
C(t) ~ -log(S(t)/S(0)) (1)
bestimmt ist. Dieses Verhalten gilt allerdings nur im Grenzfall niedriger Konzentration bzw. geringer Kapillardichte. In großen Arterien beispielsweise zerstören Sättigungs- und Partial- volumeneffekte sowie lokale Feldinhomogenitäten diesen Zusammenhang.
Aufgrund der physiologischen Variabilität des Körperkreislaufes in den das Blut transportie¬ renden Gefäßen und des Auftretens von Dispersionseffekten erreicht das Kontrastmittel weder in einer festen Zeit noch in dem ursprünglichen, durch Art und Dauer der Injektion vorgege¬ benen Konzentrations-Zeit- Verlauf das Gehirn. Um die Quantifizierung von dieser stark vari- ierenden Größe unabhängig zu machen, wird der Konzentrations-Zeit-Verlauf jedes Voxels (räumliche Verallgemeinerung des Pixels) mit dem in den hirnversorgenden Arterien mathe¬ matisch entfaltet
C(t) = CArterie(t) X R(t). (2)
Als Quelle des arteriellen Signalverlaufs dienen hierbei ausgewählte Voxel, die in ihrer Si- gnalcharakteristik (schneller, früher Anstieg der Konzentration auf hohen Wert) auf das Vor¬ handensein von Arterien im Inneren schließen lassen. Das Ergebnis der mathematischen Ent¬ faltung beschreibt dann die Perfusion, d.h. den Durchblutungszustand in jedem Voxel mittels einer Residuumsfünktion R(t), die über die Parameter zerebrales Blutvolumen (CBV), zere¬ braler Blutfluß (CBF) und „Mean Transit Time" (MTT) charakterisiert wird. Nachteilig ist, daß die Parameter CBV und CBF hierbei von der Wahl des arteriellen Voxels und damit von CArterie(t) direkt abhängig sind. Für die Quantifizierung der Perfusionsparameter werden daher arterielle Voxel mit reproduzierbarem Signalverhalten benötigt.
Zweckmäßig erscheint deshalb die Auswertung auf Basis von Voxeln, die sich vollständig innerhalb einer Arterie befinden. Sie können zur Kalibrierung des zerebralen Blutvolumens (CBV) verwendet werden, indem ein globaler Kalibrationskoeffizient so bestimmt wird, daß das CBV dieses Voxels 100% erreicht und alle anderen Voxel der Messung entsprechend ska¬ liert werden. Allerdings sprechen die bereits oben angegebenen Störfaktoren wie Sättigungs¬ und Partialvolumeneffekte sowie lokale Feldinhomogenitäten gegen die Verwendung der hierfür notwendigen großen Arterien. In der Praxis dienen daher meist kleinere, in das Voxel eingebettete Gefäße des Blutkreislaufes als Quelle für das gemessene arterielle Signal. Diese eingebetteten Gefäße füllen also nur ein Teilvolumen des betrachteten Voxels aus. Hier fehlt dann aber die Möglichkeit zur Kalibrierung des CBV, da der Volumenanteil dieser eingebet¬ teten Gefäße am Voxel als auch der Beitrag des ebenfalls vom Kontrastmittel erreichbaren Restvolumens des Voxels nicht bekannt sind.
Für den Fall von Studien, die mit Gruppen von Probanden oder Patienten arbeiten, wird dieses Problem durch die Festlegung eines Gruppenmittels des CBV auf physiologisch sinnvolle Normwerte erreicht. Diese Normwerte werden entweder der Literatur entnommen oder in einer parallel durchgeführten Vergleichsstudie mit einem Goldstandard, wie z.B. dem PET (PET - Positron-Emissions-Tomographie), ermittelt. Dieser Ansatz erlaubt jedoch keine Er¬ mittlung von Parametern, aus denen Rückschlüsse über den Perfusionsstatus eines einzelnen Individuums ableitbar sind. Auch ist die Anwendung von Normwerten auf Patienten proble¬ matisch, da deren Krankheit diese potentiell beeinflussen kann.
Über die Bestimmung des Blutvolumens hinausgehend greift die Frage nach einer Kalibrie- rang von CBV auch direkt auf die Quantifizierung des CBF durch, da sich diese Größe aus dem Maximum der Residuumsfunktion bestimmt und daher mit dem CBV, dem Flächeninhalt der Residuumsfunktion, linear skaliert. Für die meisten Anwendungen in der Medizin ist aber der CBF die entscheidende Größe, da sie im Gegensatz zum CBV in der Lage ist, den Versor¬ gungszustand von Gewebe zu beurteilen.
Aufgabe der Erfindung ist es deshalb, ein Verfahren zum Kalibrieren einer kontrastmittelge- stützen Perfusionsbildgebung zu schaffen, welches eine genauere Bestimmung von perfusi- onsrelevanten Parametern unterstützt.
Diese Aufgabe wird erfϊndungsgemäß durch eine Verfahren nach dem unabhängigen An¬ spruch 1 gelöst. Die Erfindung sieht ein Verfahren zum Kalibrieren einer kontrastmittelbasierten Perfüsions- bildgebung für einen Abschnitt eines Blutgefäßkreislaufes eines Probanden vor, bei dem eine Bilddarstellung von Kontrastmittel-Meßdaten der kontrastmittelbasierten Perfusionsbildge- bung für den Abschnitt des Blutgefaßkreislaufes mit einer Bilddarstellung von Angiographie- Meßdaten einer Angiographie-Messung des Abschnitt des Blutgefäßkreislaufes koregistriert wird, indem zwischen der Bilddarstellung der Kontrastmittel-Meßdaten und der Bilddarstel¬ lung der Angiographie-Meßdaten eine optimierte Überlappung einer oder mehrerer Arterien in dem Abschnitt des Blutgefaßkreislaufes gebildet wird, wodurch Bildelemente der Bilddar¬ stellung der Kontrastmittel-Meßdaten und Bildelemente der Bilddarstellung der Angio- graphie-Meßdaten einander zuordbar sind; und anschließend ein Kalibrierungsmaß für den Zusammenhang zwischen einer Signalintensität von Voxeln in der Bilddarstellung der Kon¬ trastmittel-Meßdaten und einem den Voxeln jeweils zugehörigen Blutvolumen ermittelt wird, indem aus den Angiographie-Meßdaten abgeleitete, geometrische Parameter für eine oder alle Arterien in dem Abschnitt des Blutgefaßkreislaufes den Voxeln aus den Kontrastmittel- Meßdaten der kontrastmittelbasierten Perfusionsbildgebung zugeordnet werden.
Mit Hilfe der Koregistrierung der Meßergebnisse verschiedener Verfahren, die einerseits den Verlauf der Verteilung des Kontrastmittels und andererseits eine Angiographie eines Ab¬ schnitts des Blutkreislaufes betreffen, wird eine für den Probanden individuelle Meßwertaus¬ wertung der kontrastmittelbasierten Perfusionsbildgebung ermöglicht. Hierdurch werden Feh- lerquellen ausgeschlossen, die bei einer Kalibrierung der kontrastmittelbasierten Perfusions¬ bildgebung auf Basis von Mittelwerten für Gruppen von Probanden auftreten können, ausge¬ schlossen. Insgesamt wird die Auswertegenauigkeit der ermittelten Meßwerte des Probanden für die kontrastmittelbasierte Perfusionsbildgebung erhöht.
Die Erfindung wird im folgenden anhand von Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf eine Zeichnung näher erläutert. Hierbei zeigen:
Fig. 1 eine schematische Darstellung zur Erläuterung der genutzten Meßverfahren; Fig. 2A eine MR- Angiographie eines Kopfes als MIP-Darstellung;
Fig. 2B eine Ko-Registrierung einer Bilddarstellung der Meßdaten der MR-Angiographie gemäß Fig. 2A mit einer Bilddarstellung einer Schicht aus einer T2*-gewichteten Bildgebung; Fig. 2C eine auf das Volumen der T2*-gewichteten Schicht beschränkte Darstellung, hier dargestellt mit Hilfe einer überlagerten, schwarz dargestellten lokalen MIP- Dar¬ stellung;
Fig. 3A eine rechteckige Auswahl aus der T2*-gewichteten Schicht nach Anwendung der Marching-Cube-Rekonstruktion;
Fig. 3B die gleiche rechteckige Auswahl wie in Fig. 3A, jedoch in isometrischer Projekti¬ on senkrecht zu der Schicht;
Fig. 3C das Ergebnis einer Klassifikation, bei der rauschbedingte Artefakte entfernt sind; Fig. 3D die Auswahl eines einzelnen arteriellen Segments zur weiteren Analyse; Fig. 4A die Unterteilung eines arteriellen Segments in Voxelgruppen senkrecht zur Schichtführung;
Fig. 4B ein T2*-gewichtetes Bild bestehend aus wesentlich größeren Voxeln;
Fig. 4C die Überlagerung des in Voxelgruppen unterteilten arteriellen Segments mit einem T2*-gewichteten Bild; Fig. 4D das Ergebnis einer Optimierung der Position mit dem Ziel eines maximalen Korre¬ lationskoeffizienten zwischen der relativen Konzentration, berechnet aus T2*- Bildera, und dem Volumenanteil des arteriellen Segments je T2*-Voxel; und
Fig. 5 einen Zusammenhang zwischen relativer Konzentration und berechneten Volu¬ menanteilen je T2*-Voxel im Falle ausgeglichener Kontrastmittelkonzentration innerhalb der Blutgefäße.
Nachfolgend wird unter Bezugnahme auf die Fig. 1 bis 5 ein Verfahren zum Kalibrieren einer kontrastmittelgestützen Perfusionsbildgebung erläutert. Wesentliches Element des Ausfüh¬ rungsbeispiels ist es, daß das zerebrale Blutvolumen (CBV) mit Hilfe einer MR-Bildgebungs- technik (MR - Magnetresonanz), der MR- Angiographie, kalibriert wird.
Bei dem Verfahren werden MR-Bildungstechniken, die als solche bekannt sind, kombiniert, um den Zusammenhang zwischen Blutvolumen und Signalintensität in der individuellen Meßsituation und für Individuen zu kalibrieren. Dazu werden große Arterien des Gehirns mit einer hochaufgelösten MR-Angiographie (Auflösung derzeit ca. 0,5 x 0,5 x 1 mm3) aufge¬ nommen und mit einer schnellen T2*-gewichteten Bildgebung koregistriert (aufeinanderge- legt). Die räumliche Lage einer oder mehrerer Arterien wird auf dem Kontrastmittelbild ver¬ ändert, bis eine möglichst große Übereinstimmung zwischen beiden Meßdatendarstellungen besteht. Nachdem die optimale Übereinstimmung ermittelt wurde, kann für jedes Voxel, das die Arterie(n) passiert, ein Partialvolumentanteil der Arterie(n) am jeweiligen Voxel ermittelt werden (Volumetrie). Mittels des Betrachten mehrerer Voxel ergibt sich ein Zusammenhang zwischen der Signalintensität in der T2*-gewichteten Bildgebung und dem Blutvolumen in den Voxel. Eine individuelle Kalibrierung wird so ermöglicht.
Bei dem Verfahren werden gemessene Rohdaten automatisch verarbeitet. Hierzu wird eine übliche Computervorrichtung genutzt, die über eine ausreichende Rechenkapazität verfügt, um die Bilddaten zu verarbeiten. Zum Ausführen des Verfahrens ist auf der genutzten Com¬ putervorrichtung, beispielsweise ein Personalcomputer, ein Anwendungsprogramm installiert, um die erfaßten Meßdaten der Bildgebungstechniken zu verarbeiten, wie dies im folgenden detailliert erläutert wird.
Bei der Messung der Rohdaten wird eine überlappende Messung auf Höhe einer Schicht 10 gemäß Fig. 1 ausgeführt. Angiographie-Daten werden so gemessen, daß eine Vielzahl von Ästen der Arteria cerebri media sich innerhalb des Meßvolumens befindet. Zur Evaluierung kann die Berechnung eines MEP (MEP - „maximum intensity projection")-Maps erfolgen.
Bei der Messung der Rohdaten werden beispielsweise die folgenden Meßverfahren verwen¬ det:
(i) Dynamische T2*-gewichtete Bildgebung (Beispiel: TE 54 ms; TR 0.8 s; TA 60 s; Ma¬ trix 128x128; 8 Schichten; Field-of-View 256 mm, Schichtdicke 6 mm) mit paramagneti- schem Kontrastmittel (Beispiel: 20 ml 0.5 M Gd-DTPA und nachfolgend 20 ml physio¬ logische Kochsalzlösung, Förderrate 4 ml/s); und
(ii) Time-of-flight MR-Angiographie (Beispiel: TE 6,5 ms; TR 39 ms; Matrix 128x128; 8 Schichten; Field-of-View 256 mm, Schichtdicke 0,875 mm, Field-of-View 200x200x56mm).
Fig. 2A zeigt eine MR-Angiographie eines Kopfes in einer Darstellung als MEP -Darstellung. Die Projektionsrichtung steht hierbei senkrecht auf den T2*-gewichteten Schichten über das volle Volumen der MR-Angiographie. Zur Auswertung der Meßdaten wird gemäß Fig. 2B eine Ko-Registrierung einer Bilddarstel¬ lung der Meßdaten der MR- Angiographie (vgl. Fig. 2A) mit einer Bilddarstellung der Schicht 10 aus der T2*-gewichteten Bildgebung ausgeführt, was bedeutet, daß die Bilddarstellungen der mit Hilfe der beiden Meßverfahren ermittelten Rohdaten aufeinandergelegt werden. Die in den gemessenen Rohdaten von der Kernspintomographie-Messung enthaltenen Lageinforma¬ tionen definieren eine affine Transformation, die den Datenraum (Voxelraum) in ein kartesi- sches Koordinatensystem überführt.
Im nächsten Schritt wird eine lokale MIP-Darstellung (MIP-Map) ermittelt, die auf die aus¬ gewählte T2*-gewichtete Schicht 10 beschränkt ist, um geeignete arterielle Segmente (vgl. Fig. 2C) für eine anschließende 3D-Rekonstruktion auszuwählen. Dies geschieht mittels Auswahl eines rechteckigen Areals, das im weiteren zu verwendende Segmente einschließt. Fig. 2C zeigt eine auf das Volumen der T2*-gewichteten Schicht 10 beschränkte Darstellung, hier dargestellt mit Hilfe einer überlagerten, schwarz dargestellten lokalen MIP-Map. Diese Darstellung dient später der Auswahl von Regionen für die 3D-Segmentierung.
Es folgt in dem dargestellten Ausführungsbeispiel innerhalb des ausgewählten rechteckigen Areals eine dreidimensionale Rekonstruktion der Oberfläche der Arterien aus den mit der MR-Angiographie erhobenen Volumendaten mittels eines Marchmg-Cube-Algorithmus' (vgl. Fig. 3 A, 3B). Fig. 3 A zeigt eine rechteckige Auswahl aus der T2*-gewichteten Schicht 10 nach Anwendung der Marching-Cube-Rekonstruktion. Die kürzeste Seitenlänge ist hier die Schichtdicke. Fig. 3B zeigt die gleiche rechteckige Auswahl wie in Fig. 3A, jedoch in isome¬ trischer Projektion senkrecht zu der Schicht 10. Es wird ein Schwellenwert für die Signalin¬ tensität der Volumendaten bestimmt unter visueller Inspektion der Rekonstruktion in Echtzeit. Der Schwellenwert wird bevorzugt so gesetzt, daß rauschbedingte Rekonstruktionsartefakte in der Umgebung der Gefäße gerade im Entstehen begriffen sind. Die gesamte dreidimensionale Rekonstruktion erfolgt in einem zu den T2*-Daten kongruenten Raum, der in Schichtrichtung um einen ganzzahligen Faktor höher aufgelöst war (Beispiel: Faktor 5, horizontale Auflösung der T2*-Bildgebung: 2mm, Auflösung des Rekonstruktionraumes: 0.4mm) und auf den der angiographischer Datensatz linear interpoliert wurde.
Die 3D-rekonstruierten Daten werden nach Zusammengehörigkeit und Oberflächeninhalt in Cluster eingeteilt. Ziel ist die Unterscheidung zwischen realen Objekten und rauschbedingten
Artefakten. Dazu wird die vom Marching-Cube-Algorithmus zurückgegebene Triangulation der Oberfläche verwendet und daraus eine eindeutige Vertexliste generiert. Beginnend mit einem beliebig ausgewählen Vertex kann die Erreichbarkeit anderer Vertices über das Drei¬ ecksnetz geprüft werden, bis die Auswahl an noch nicht erreichten Vertices erschöpft und damit ein Cluster generiert ist. Das Verfahren wird auf die Vertices, die noch zu keinem Clu¬ ster gehören, solange angewendet, bis alle Vertices einem Cluster zugeordnet sind. Die CIu- ster werden nach Oberflächeninhalt sortiert und aus den größten Vertretern erfolgt die Aus¬ wahl eines arteriellen Segments 30. Fig. 3C zeigt das Ergebnis einer Klassifikation nach der Größe der Segmente, bei der rauschbedingte Artefakte entfernt sind. Fig. 3D zeigt eine Dar¬ stellung eines ausgewählten arteriellen Segments 30, mit dem die weitere Analyse durchge¬ führt wird.
Für das Segment 30 erfolgt dann die Bestimmung des Volumenanteils je Voxel des Rekon¬ struktionraumes anhand der Lagebeziehung zum Cluster (innen/außen) und anschließend de¬ ren Zusammenfassung in Voxelgruppen senkrecht zur Schichtebene. Fig. 4A zeigt die Unter¬ teilung eines arteriellen Segments in Voxelgruppen senkrecht zur Schichtführung. Für jeden dieser Gruppen wird der Volumenanteil des Gefäßes am Gesamtvolumen bestimmt. Der Vo- lumenanteil wird damit zweidimensional hochaufgelöst kartiert.
Anschließend wird diese in Schichtrichtung hochaufgelöste Volumenverteilung mit einer Dar¬ stellung von T2*-Meßdaten zu einem frühen Zeitpunkt überlagert, bei dem das applizierte Kontrastmittel die Arterien gerade erreicht hat und das Kapillarbett in der Regel noch kein Kontrastmittel enthält. Fig. 4B zeigt ein T2*-gewichtetes Bild bestehend aus wesentlich grö- ßeren Voxeln. Die zu diesem Zeitpunkt mit der MR-Angiographie Gemeinsamkeit der aus¬ schließlichen Darstellung der Arterien wird zur Lagekorrektur der angiographischen Rekon¬ struktion mit den T2*-gewichteten Bilddaten benutzt.
Dazu wird die Position des 3D-rekonstruierten Gefäßes mit dem Ziel maximaler linearer Kor¬ relation zwischen Konzentration und Volumenanteil in Schichtrichtung variiert. Fig. 4C zeigt das T2*-gewichtete Bild nach Fig. 4B überlagert mit der Volumenverteilung des arteriellen Segments. Fig. 4D zeigt das Ergebnis einer Optimierung der Position. Ziel ist hierbei ein ma¬ ximaler Korrelationskoeffizient zwischen der relativen Konzentration, berechnet aus T2*- Bildern, und dem Volumenanteil des arteriellen Segments je T2*-Voxel. Das ermittelte Lage¬ optimum wird im folgenden für die Kalibrierung des Blutvolumens verwendet. Dazu werden Konzentration und Volumen zu einem späten Zeitpunkt, bei dem die Konzentration des Kon¬ trastmittels vollständig ausgeglichen ist, ausgewertet. Unter den Annahme, daß sich die Kontrastmittelkonzentration zu diesem Zeitpunkt überall im Blutkreislauf ausgeglichen hat, ist die gemessene Konzentration proportional zum Blutvolu¬ men innerhalb eines Voxels. Außerhalb des rekonstruierten Segments liegt es in Form kleine¬ rer Gefäße bis hin zum Kapillarbett vor. Dieser Anteil ist der Messung durch die MR- Angiographie nicht zugänglich und liefert zu jedem Voxel einen zufälligen Beitrag. Dieser rechnet sich mit dem beobachtbaren, im rekonstruierten Gefäßsegment befindlichen Blutvo¬ lumen zu einem Gesamtblutvolumen je Voxel zusammen. Die vom ausgewählten arteriellen Segment mit unterschiedlichen Volumenanteilen durchdrungenen T2*-Voxel dienen im letz¬ ten Schritt der Analyse zur Kalibrierung des Blutvolumens.
Dazu werden die berechneten Volumenanteile je T2*- Voxel in der Umgebung des arteriellen Segments 30 gegen die relative Konzentration je T2*-Voxel aufgetragen. Fig. 5 zeigt einen Zusammenhang zwischen relativer Konzentration und den berechneten Volumenanteilen je T2*-Voxel im Falle ausgeglichener Kontrastmittelkonzentration innerhalb der Blutgefäße. Jeder Kreis der grafischen Darstellung markiert ein Voxel. Die gemessene Konzentration setzt sich zusammen aus unbestimmten Anteilen außerhalb des arteriellen Segments moduliert mit den zwischen den Voxeln untereinander variierenden Volumenanteilen des Segments. Den Fußpunkt der Geraden stellen die T2*-Voxel dar, in denen kein Teil des Segments liegt. Der Anstieg der Geraden stellt den Umrechnungsfaktor zwischen gemessener, relativer Konzen¬ tration des Kontrastmittels zu einem späten Zeitpunkt der Messung und dem Blutvolumen (ohne Berücksichtigung von Hämatokrit-Korrekturen o.a.) dar und kann nachfolgend global auf den gesamten T2*-gewichteten Datensatz zur Kalibrierung angewendet werden.
Das Verfahren wurde unter Bezugnahme auf ein T2*-gewichtetes Bildgebungsverfahren und Meßdaten von einer MR-Angiographie-Messung näher beschrieben. Grundsätzlich ist das Verfahren zur Kalibrierung für beliebige kontrastmittelgestützte Perfusionsbildgebung nutz- bar, wobei zur Ermittlung der geometrischen Parameter der Arterien auch Bilddarstellungen von Meßdaten anderer Meßverfahren nutzbar sind, wenn diese eine Koregistrierung erlauben.
Die in der vorstehenden Beschreibung, den Ansprüchen und der Zeichnung offenbarten Merkmale der Erfindung können sowohl einzeln als auch in beliebiger Kombination für die Verwirklichung der Erfindung in ihren verschiedenen Ausführungsformen von Bedeutung sein.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zum Kalibrieren einer kontrastmittelbasierten Perfusionsbildgebung für einen Abschnitt einer Blutgefaßkreislaufes eines Probanden, bei dem:
- eine Bilddarstellung von Kontrastmittel-Meßdaten der kontrastmittelbasierten Perfusi- onsbildgebung für den Abschnitt des Blutgefaßkreislaufes mit einer Bilddarstellung von Angiographie-Meßdaten einer Angiographie-Messung des Abschnitt des Blutge¬ fäßkreislaufes koregistriert wird, indem zwischen der Bilddarstellung der Kontrastmit¬ tel-Meßdaten und der Bilddarstellung der Angiographie-Meßdaten eine optimierte Überlappung einer oder mehrerer Arterien in dem Abschnitt des Blutgefäßkreislaufes gebildet wird, wodurch Bildelemente der Bilddarstellung der Kontrastmittel-Meßdaten und Bildelemente der Bilddarstellung der Angiographie-Meßdaten einander zuordbar sind; und
- anschließend ein Kalibrierungsmaß für den Zusammenhang zwischen einer Signalin- tensität von Voxeln in der Bilddarstellung der Kontrastmittel-Meßdaten und einem den Voxeln jeweils zugehörigen Blutvolumen ermittelt wird, indem aus den Angiographie-
Meßdaten abgeleitete, geometrische Parameter für eine oder alle Arterien in dem Ab¬ schnitt des Blutgefäßkreislaufes den Voxeln aus den Kontrastmittel-Meßdaten der kontrastmittelbasierten Perfusionsbildgebung zugeordnet werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch g ek enn z ei chn et, daß Angiographie-Meßdaten einer MR-Angiographie-Messung für die Koregistrierung der Angiographie-Meßdaten und der Kontrastmittel-Meßdaten verwendet werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch g e k ennz e i c hn et, daß Kontrastmittel- Meßdaten einer T2*-gewichteten Bildgebung für die Koregistrierung der Angiographie- Meßdaten und der Kontrastmittel-Meßdaten verwendet werden.
4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch g ek e nnz e i chn et, daß die geometrischen Parameter aus den Angiographie-Meßdaten mittels einer 3D- Rekonstruktion einer oder aller Arterien in dem Abschnitt des Blutgefäßkreislaufes abge¬ leitet werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, daß bei der SD-Rekonstruk¬ tion ein Marching-Cube- Algorithmus verwendet wird.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8023707B2 (en) 2007-03-26 2011-09-20 Siemens Aktiengesellschaft Evaluation method for mapping the myocardium of a patient

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007028901B4 (de) 2007-06-22 2010-07-22 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Bestimmung von Perfusion mittels einer Magnetresonanzanlage

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5190744A (en) * 1990-03-09 1993-03-02 Salutar Methods for detecting blood perfusion variations by magnetic resonance imaging
US5881728A (en) * 1996-07-26 1999-03-16 Wisconsin Alumni Research Foundation Digital subtraction magnetic resonance angiography with image artifact suppression
EP1083437A2 (de) * 1999-09-08 2001-03-14 General Electric Company Verfahren und Gerät zur Aufnahme eines Durchflussbildes mittels magnetischer Resonanz unter Verwendung eines eingekerbten RF-Sättigungspulses
US6230040B1 (en) * 1997-11-21 2001-05-08 Cornell Research Foundation, Inc. Method for performing magnetic resonance angiography with dynamic k-space sampling
US20030062893A1 (en) * 2001-09-28 2003-04-03 The Board Of Trustees Of The Leland Standford Junior University Oscillating dual-equilibrium steady state angiography using magnetic resonance imaging

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1171028B1 (de) * 1999-03-26 2005-11-16 Leif Ostergaard System zur bestimmung hämodynamischer indizes mittels tomographischer daten
IL129226A0 (en) * 1999-03-29 2000-02-17 Talia Technology Ltd A device for self examination of the transparent optical system of the eye and a method for use thereof
FR2866009B1 (fr) 2004-02-06 2006-04-07 Pass Service Proximite Assista Emballage de produit quelconque

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5190744A (en) * 1990-03-09 1993-03-02 Salutar Methods for detecting blood perfusion variations by magnetic resonance imaging
US5881728A (en) * 1996-07-26 1999-03-16 Wisconsin Alumni Research Foundation Digital subtraction magnetic resonance angiography with image artifact suppression
US6230040B1 (en) * 1997-11-21 2001-05-08 Cornell Research Foundation, Inc. Method for performing magnetic resonance angiography with dynamic k-space sampling
EP1083437A2 (de) * 1999-09-08 2001-03-14 General Electric Company Verfahren und Gerät zur Aufnahme eines Durchflussbildes mittels magnetischer Resonanz unter Verwendung eines eingekerbten RF-Sättigungspulses
US20030062893A1 (en) * 2001-09-28 2003-04-03 The Board Of Trustees Of The Leland Standford Junior University Oscillating dual-equilibrium steady state angiography using magnetic resonance imaging

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8023707B2 (en) 2007-03-26 2011-09-20 Siemens Aktiengesellschaft Evaluation method for mapping the myocardium of a patient

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