WO2020229243A1 - Magnetresonanz-fingerprinting-verfahren - Google Patents

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Stephan Kannengiesser
Thomas Kluge
Gregor Körzdörfer
Mathias Nittka
Josef Pfeuffer
Peter Speier
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Siemens Healthcare GmbH
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    • G01R33/5659—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities caused by a distortion of the RF magnetic field, e.g. spatial inhomogeneities of the RF magnetic field

Definitions

  • the invention relates to a magnetic resonance fingerprinting method for the improved determination of local parameter values of an examination subject.
  • Magnetic resonance technology (in the following the abbreviation MR stands for magnetic resonance) is a known technology with which images of the interior of an examination subject can be generated.
  • the examination object is positioned in a magnetic resonance device in a comparatively strong, static, homogeneous basic magnetic field, also known as the B0 field, with field strengths of 0.2 Tesla to 7 Tesla and more, so that its nuclear spins are oriented along the basic magnetic field.
  • RF pulses high-frequency excitation pulses
  • the nuclear magnetic resonances triggered are measured as so-called k-space data and based on them, MR images are reconstructed or spectroscopy data are determined.
  • the gradient fields (with amplitude not equal to zero), for example switched in the three possible gradient directions, in particular for spatial coding or signal manipulation, are referred to for short as "gradients".
  • Various sequence types are known that are sensitive to the parameters describing the substances contained in an examined object (for example, the longitudinal longitudinal relaxation TI, the transverse relaxation T2 and the proton density).
  • the MR images reconstructed from measurement data recorded with a specific sequence type show weighted images of the examination object in accordance with the sensitivities of the sequence type used.
  • Magnetic resonance imaging by means of a magnetic resonance system can serve to determine the presence and / or distribution of a substance which is located in an examination object.
  • the substance can be, for example, a possibly pathological tissue of the examination object, a contrast agent, a marker substance or a metabolic product.
  • Information about the substances present can be obtained from the recorded measurement data in a variety of ways.
  • a relatively simple source of information are e.g. Image data reconstructed from the measurement data.
  • there are also more complex methods which, e.g. determine information about the examined object from image point-time series of image data reconstructed from successively measured measurement data sets.
  • MRF methods magnetic resonance fingerprinting methods
  • measurement data are recorded one after the other with different recording parameters.
  • a series of image data is reconstructed from the measurement data recorded one after the other.
  • a signal curve of one of the image points of the series of image data is considered as a pixel-time series.
  • the signal profile can be examined for all or at least for pixels of interest in the image data.
  • Such a signal curve of a pixel-time series is here often referred to as a “fingerprint” of the location of the examination object shown in the respective pixel.
  • a signal curve can be used to determine the parameters present during the measurement in the location of the examination object represented by the image point.
  • these signal profiles are compared by means of pattern recognition processes ("pattern recognition") with signal profiles from a database of signal profiles that are characteristic of certain substances (the so-called “dictionary").
  • pattern recognition pattern recognition processes
  • the substances represented in the image data reconstructed from the measurement data or the spatial distribution of tissue-specific parameters can be determined in the depicted object to be examined.
  • the signal curves contained in such a dictionary can be measured signal curves, the parameter values of which are known, or they can have been created by simulations.
  • the principle of this method is thus to measure signal curves on an examination object with a large number in advance to compare known signal curves.
  • Signal curves for various combinations of TI and T2 relaxation times as well as other parameters for the dictionary can be determined.
  • the parameter values, for example TI and T2 times, of an image point (pixels / voxels) in the image are then determined in particular by comparing the measured signal curve with all or some of the simulated signal curves. This process is known as "matching".
  • That signal curve of the dictionary which is most similar to the measured signal curve determines the values of the parameters, for example relaxation parameters TI and T2, of the respective pixel in known MRF methods. Such a determination of the parameter values is also referred to as a reconstruction or reconstruction process in connection with MRF techniques.
  • any echo technique in particular spin echo (SE) techniques and gradient echo (GRE) techniques
  • SE spin echo
  • GRE gradient echo
  • N RF excitation pulses are used, which generate the same number of echoes.
  • An individual image is reconstructed from the measurement data of each echo recorded along the respective k-space trajectory. From the n individual images, a signal course is extracted for each pixel, which is compared with the simulated courses.
  • the time interval TR between two successive RF excitation pulses of the n RF excitation pulses can also be varied here, for example pseudorandomized.
  • the invention is based on the object of improving known MRF methods.
  • the object is achieved by a method for determining parameter values in image points of an examination object by means of a magnetic resonance fingerprinting (MRF) technique according to claim 1, a magnetic resonance system according to claim 117, a computer program according to claim 118 and an electronically readable data carrier according to claim 119.
  • MRF magnetic resonance fingerprinting
  • a method according to the invention for determining parameter values (P) in image points of an examination volume of a Examination object in an MR system using magnetic resonance fingerprinting (MRF) technology comprises the steps:
  • comparison signal curves (D) which are respectively assigned to predetermined values of the parameters to be determined, the comparison signal curves (D) being comparison signal curves (D) determined using predetermined recording parameters, and the recording parameters
  • Repetition times that indicate a respective time interval between excitations of successive signal measurements SM include,
  • a magnetic resonance system comprises a magnetic unit, a gradient unit, a radio-frequency unit and a control device designed to carry out a method according to the invention with a parameter value determination unit.
  • a computer program according to the invention implements a method according to the invention on a control device when it is executed on the control device.
  • the computer program can also be in the form of a computer program product, which can be loaded directly into a memory of a control device, with program code means to carry out a method according to the invention when the computer program product is executed in the arithmetic unit of the computer system.
  • An electronically readable data carrier comprises electronically readable control information stored on it, which comprises at least one computer program according to the invention and is designed such that when the data carrier is used in a control device of a magnetic resonance system, it performs a method according to the invention.
  • Fig. 1 is a schematic flow chart of a fiction, contemporary method
  • 2 shows an exemplary profile of repetition times TR to be used as recording parameters for determining comparison signal profiles in successive (possibly simulated) signal measurements
  • Fig. 3 shows an exemplary profile of flip angles to be used as recording parameters for determining comparison signal profiles in successive (possibly simulated) signal measurements
  • Fig. 5 shows a further exemplary course of for a
  • Fig. 6 shows a section of a schematically illustrated exemplary pulse sequence diagram which could be used for recording measurement data in the context of recording image point-time series
  • Fig. 7 shows a schematic representation of a magnetic resonance system according to the invention.
  • FIG. 1 is a schematic flow chart of an MRF method according to the invention.
  • recording parameters are predetermined (block 101) which, together with parameters to be determined, characterize a signal curve.
  • a signal recorded by means of MR technology depends on the recording parameters used in the measurement of the signal, for example on the RF pulses used in the measurement, which can be characterized, for example, by their flip angle, and on the repetition times TR used in the measurement, ie in particular the time intervals used between two excitations of the spins in the examination subject in successive signal measurements SM.
  • Another recording parameter that has an influence on a signal recorded by means of MR technology is, for example, the echo time TE, which specifies the time interval used between an RF excitation pulse used and the subsequent recording of a signal thus generated.
  • the echo time TE can indicate the time between the start of the excitation by an RF excitation pulse and the start of the subsequent recording, or also, especially in the case of echo trains, e.g. the time interval between the excitation and the subsequent recording of a scanned k- Specify room central echo signal.
  • the respective dependencies are known from the Bloch equations, for example.
  • the recording parameters can be predetermined in such a way that, for a given question that is to be illuminated in the MRF measurement, the best possible dependencies between the signal curves of the comparison signal curves and those expected in the examination object determining parameters are present, while at the same time the shortest possible total measuring time of the method can be aimed for.
  • Possible criteria for such an optimization are, in particular, criteria that relate to a sensitivity of the signal curves obtained to the parameters expected in the examination object, so that an at least sufficient sensitivity of the signal curves to at least the parameters to be determined, e.g. with the shortest possible signal curves, can be achieved.
  • Another possible recording parameter is the length of the comparison signal curves, which is determined by the number the signal measurements provided for the signal curve to be observed is specified.
  • parameters to be determined and, for each parameter to be determined, desired parameter values, for which comparison signal curves are to be determined, are established (block 103 ').
  • comparison signal curves D and / or D 'are determined block 103.
  • an optimization of this selection can already be carried out, for example with the help of a neural network or also based on heuristic assumptions, which takes into account, for example, the magnetic resonance system to be used, the examination object to be examined and / or the question to be examined, and keeps the overall measurement time required for the MRF measurement as short as possible, and thereby a specified minimum requirement for the quality of the particular Complies with parameter values.
  • the determined comparison signal profiles D and / or D 'can once they have been determined, e.g. be stored in a storage unit. Stored comparison signal curves D and / or D 'can be loaded for further use (block 105)
  • the determination of the comparison signal curves D is an important aspect of MRF techniques that distinguishes them from other quantitative MR methods.
  • the dictionary is often created by precalculating various possible comparison signal curves, for example by simulation, in particular on the basis of the Bloch equations.
  • other quantitative methods use Determination of parameter values by means of MR measurements, usually the measured signals fitted to a model.
  • a simulation of comparison signal curves D which are intended to form an MRF dictionary, only has to be carried out once and not, as with other quantitative methods, a new fit has to be carried out for each measurement.
  • significantly more complex signal models can be used in MRF methods for a simulation of the comparison signal curves D than in other quantitative MR methods and the reconstruction times can nevertheless be kept short.
  • comparison signal curves D and D ' which were determined on the basis of the same recording parameters, are each assigned to a common dictionary.
  • the recording parameter “number of signal measurements SM” defines the “length” of the comparison signal curves for a comparison signal curve.
  • the comparison signal curves of a dictionary differ in the values of the parameters to be determined assigned to them, with a comparison signal curve being assigned exactly one combination of a desired value of each of the parameters to be determined, which (in addition to the recording parameters mentioned) the determination of the comparison signal curve, e.g. by inserting them into the Bloch equations.
  • the size of a dictionary i.e. the number of comparison signal processes that are included in a common dictionary, depends heavily on the desired parameters to be determined. tern and the number of values provided for each of these parameters, for which comparison signal curves are to be determined.
  • the size of a dictionary can be specified by combining each intended value of a parameter to be determined with each intended value of all other parameters to be determined.
  • an exclusion rule can be set up, according to which parameter value combinations are evaluated, so that no comparison signal curve is determined for parameter value combinations that meet the exclusion rule.
  • a dictionary which includes the relaxation times TI and T2 as parameters to be determined those combinations of desired values of TI and T2 can be excluded for which the desired value of T2 is greater than the desired value of TI, if Substances are to be examined for which the associated T2 value is always smaller than the associated T1 value, as is the case, for example, with human tissue.
  • the size of a dictionary which includes, for example, comparison signal curves for the parameters A, B and C as parameters to be determined, the size of n A * n B * n c , with n A being the number of desired values for A, n B equal to the number of desired values for B and n c equal to the number of desired values for C, e.g. reduced to ((n A * n B) - n x) * n c , with n x equal to the number of Excluded values are pairs of parameters A and B that meet an established rule of exclusion.
  • the size of the dictionary which, for example, includes comparative signals for the parameters TI, T2 and the RF transmit field B1 (more on this later) as parameters to be determined
  • the size of N n i * n2 * n Bi with n i equal the number of desired values for TI
  • n2 equals the number of desired values for T2
  • n Bi equals the number of desired values for B1
  • N ((n i * n2) -n x) * n Bi , with n x equal to the number of excluded value pairs of TI and T2, for which the desired T2 value is greater than the desired Tl value.
  • certain combinations could also be excluded, in particular e.g. if it makes sense physically or from conditions known about the examination subject.
  • it can first be determined whether, for example, certain combinations of parameters to be determined can be excluded for a given examination object. This can be especially for tissue-specific parameters to be determined, e.g. can also take place on the basis of parameter values and / or combinations of parameter values of various parameters to be determined that are known from the literature and occur for a respective tissue.
  • the values of at least one of the parameters to be determined, for which comparison signal profiles are to be determined lie in a total value range of this parameter to be determined, ie there is a smallest parameter value and a largest one Parameter value for the parameter to be determined that limit the total value range of the parameter.
  • the total value range can be selected in particular as a function of the values of the respective parameter to be determined of substances suspected in the examination object. In this way it can be avoided that, for example for a given question, unnecessary, superfluous parameter values are taken into account when determining the comparison signal curves, which would unnecessarily enlarge the dictionary.
  • the values for which comparison signal curves are to be determined for a parameter to be determined can thus be made dependent on the examination objects to be examined with the dictionary and the underlying questions that are to be answered by means of the MRF method.
  • the values of the parameters to be determined for the comparison signal profiles can each be determined in a dictionary in such a way that the parameters to be determined, in particular TI and T2, include the parameter values customary for a brain.
  • a selected total value range for parameters to be determined can be subdivided into at least two value range sections which include values with different resolutions. For example, in at least two of the value range Sections a different resolution of the selected values are selected in each case, so that values in a higher resolution are selected in one of the at least two value range sections than in another of the at least two value range sections.
  • the resolution selected for a value range section can be specified, for example, by a step size between adjacent values in a value range section. In this way, a smaller step size (larger resolution) can be selected in one value range section than in at least one other value range section.
  • the resolution of the selected values in value range sections of the total value range that are particularly relevant for a question to be investigated can be selected to be higher than in other value range sections of the total value range.
  • the overall resolution of the dictionary i.e. the the respective total value ranges of the parameters to be determined and the distances between the values selected for the parameters to be determined.
  • a value range section for which a resolution was selected that exceeds a predetermined resolution threshold value can be limited to the smallest possible span of the value range section, in order to steer the number of selected values back into predetermined limits by restricting the value range section.
  • at least a value range section of the total value range can be used with a resolution that is greater than a threshold value, e.g. be kept as small as possible by restricting the span of the value range section.
  • the values for example for the parameters TI, T2 and B1, can be selected as parameters to be determined as follows: for the parameter TI to be determined, the values for which can be selected Comparison signal curve is to be determined, be selected in such a way that comparison signal curves are determined for a total value range of 10 ms to 4500 ms, with a step size of 10 ms in a value range section of 10 ms to 90 ms and a step size of 10 ms in a value range section of 100 ms to 1000 ms a step width of 20 ms, in a value range section from 1040 ms to 2000 ms a step width of 40 ms, in a value range section from 2050 ms to 3000 ms a step width of 100 ms, and in a value range Section from 3100 ms to 4500 ms a step size of 100 ms can be selected. This gives a number n
  • the total range of values covers the possible values for the parameters TI and T2 to be determined for substances and tissues expected in a brain to be examined meaningfully and a resolution is selected in each of the various value ranges that also includes small differences in the relaxation times TI and T2 in the tissue of a brain can be separated more precisely than in known methods. Furthermore Long relaxation times, such as those that occur in cerebral fluid, can also be covered by the enlarged total value range and can thus also be determined with high accuracy.
  • a step size of values to be selected can be selected to be smaller in value range sections with smaller values than in value range sections with larger values. In this way, the resolution of the selected values is greater for smaller relaxation times than for larger relaxation times, so that account can be taken of the exponential course of relaxation times.
  • the value of the parameter to be determined changes in the value range Section linear, ie with constant step size between two selected values. This is advantageous, especially in the case of (non-iterative) reconstructions of the values of the parameters to be determined by means of comparisons that are independent for each pixel, since the
  • Step size and thus the resolution of the values of the parameters to be determined, for which comparative signal courses were determined for a dictionary, is only relevant to a most similar comparative signal course found by means of the signal comparison and only relevant for the respective pixel.
  • this coupling of the results of the certain parameter values of neighboring pixels enables the step width and thus the resolution of the values of the parameters to be determined for which comparison signal curves were determined for a dictionary in order to determine all the most similar comparison signal curves of all be determined by means of the signal comparison sought pixels relevant. Therefore, a dictionary set in connection with such iteratively performed comparisons should map all values of the parameters to be determined that occur in the examination object, in particular all relaxation times that occur, with a high resolution, i.e. the values selected for determining the comparison signal curves must be used the parameters to be determined must be selected with a high resolution.
  • Which resolution is selected in which value range section can in turn be selected as a function of a desired resolution of the parameter to be determined.
  • the resolution in value range sections in which, according to an underlying question, a more precise determination of even smaller differences in a parameter to be determined is important, can be selected to be smaller than in value range sections in which a more coarse determination of the to determining parameter is already sufficient.
  • the resolution of the selected values of a parameter to be determined can be meters can be selected increased in those areas that are of particular interest for a desired application.
  • the recording parameters defining a dictionary can be used with regard to a specific question, e.g. an object to be examined, for example a certain organ of a patient, such as his brain, heart, prostate, etc. or a certain diagnostic question such as e.g. an oncological or an angiographic question is chosen in such a way that the effort for the respective question, in particular when determining the dictionary and / or when recording the associated image point-time series, is kept as small as possible and / or the The parameter values determined by means of the dictionary and the associated pixel-time series are as meaningful as possible.
  • a specific question e.g. an object to be examined, for example a certain organ of a patient, such as his brain, heart, prostate, etc. or a certain diagnostic question such as e.g. an oncological or an angiographic question is chosen in such a way that the effort for the respective question, in particular when determining the dictionary and / or when recording the associated image point-time series, is kept as small as possible and /
  • comparison signal curves when loading the comparison signal curves can be selected from a group of at least two different sets of comparison signal curves D and D '.
  • different dictionaries can be provided for different questions or for specific preferences of a user, from which a desired dictionary can be selected with the comparison signal curves comprised by this, with which an MRF measurement is to be carried out and for which suitable pixel - Time series can be recorded.
  • the different sets of comparison signal curves differ in at least one value from a group of values which have a number of signal measurements SM per comparison signal curve, a curve used in successive measurements to create a pixel-time series Flip angles, a curve of repetition times used in successive measurements to create a pixel time series, a curve of echo times used in successive measurements to create a pixel time series and a sensitivity to at least one parameter to be determined.
  • the different sets of comparison signal curves differ in at least one of the recording parameters on which they are based.
  • a user of an MRF method can be offered a selection of different dictionaries with different properties in such a way that the user can select a dictionary with the associated comparison signal curves that is as suitable as possible for his project. It is also conceivable that a user simply specifies his desired question or other requirement (e.g. also a maximum total measurement time) and, on the basis of this input, possibly taking into account possible hardware specifications of the magnetic resonance system used, automatically, for example using an e.g. also an algorithm based on machine learning, from a plurality of available dictionaries, a dictionary that optimally matches the query is selected with which the MRF method can then be carried out.
  • his desired question or other requirement e.g. also a maximum total measurement time
  • FIG. 2 shows, by way of example, a distribution and the course over time t for successive signal measurements SM for a determination of comparison signal courses (and when acquiring assigned pixel time series) the repetition times to be used, if necessary by means of a simulation TR as a recording parameter.
  • the repetition time TR used in each case influences the contrast of an MR image reconstructed from measurement data recorded using the repetition time. As a result of the variation, different contrasts can thus be passed through in the comparison signal curve.
  • the repetition times TR used vary between a minimum repetition time TR min and a maximum repetition time TR max .
  • repetition times TR also have an influence on the duration of the measurement, in order to save time it can make sense to choose the repetition times TR that are as short as possible, but which should nevertheless exhibit sufficient variation in order to equal signal curves as incoherently as possible in the course of time, so the signal measurements SM to fluctuate.
  • FIGS. 3 and 4 show examples of a distribution of flip angles to be used as recording parameters in successive signal measurements SM for a determination, possibly carried out by means of a simulation, of comparison signal curves (and for the acquisition of ordered pixel time series).
  • the distribution of flip angles to be used as recording parameters in successive signal measurements SM for a determination possibly carried out by means of a simulation, of comparison signal curves (and for the acquisition of ordered pixel time series).
  • FIGS. 3 and 4 each show an exemplary profile of the flip angle to be used for excitation of the spins in an examination subject in the context of an MRF measurement in a number N s of successive signal measurements SM, and thus the profile over time t of the flip angle during the course of the MRF measurement over time.
  • the number N s of the individual signal measurements SM comprised by an MRF measurement is, for example, greater than five hundred, in particular greater than a thousand, for example 1500, as in the example of FIG. 3. However, it can also include several thousand signal measurements SM, for example 3000 such as in the example of Figure 4, or more.
  • N s of the signal measurements SM included in an MRF measurement also increases the total duration of the MRF measurement, which is why the number N s should not be too large.
  • a larger number N s of individual signal measurements SM and thus a larger length of the signal profile generated by them, can increase the robustness of the MRF measurement.
  • a higher level of noise occurs, which in particular can negatively affect the results of parameters to be determined with a rapid decay behavior, such as short relaxation times, such as T2.
  • T2 short relaxation times
  • the exemplary profiles of the flip angles to be used shown in FIGS. 3 and 4 can each be only a section of an MRF measurement comprising further signal measurements SM.
  • an MRF measurement is carried out on the basis of a flip angle distribution shown in FIG. 3 or in FIG. 4, where appropriate as a first RF pulse, as already mentioned in the article by Ma et al. described, an inversion pulse can be radiated, on which possibly initially a few, e.g. two to five RF pulses with the same flip angle follow (not shown).
  • the flip angles shown in Figures 3 and 4 are between a minimum flip angle a min , for example 0 °, ie a minimal flip angle that does not cause any deflection of the spins, and a maximum flip angle a max , for example between 50 ° and 90 ° , preferably between 60 ° and 80 °.
  • the maximum flip angle a max can in particular be 74 °. The larger the maximum flip angle max is selected, the better can shorter relaxation times, such as T2, be resolved with the signal curves generated on the basis of the flip angle curve.
  • the illustrated flip angles to be applied one after the other run in several successive hill-like curves, which divide the flip angle into excitation segments.
  • a hill-like curve can, for example, have a (only positive) sine-like course.
  • one of the excitation segments is explicitly drawn in as an excitation segment AS.
  • An excitation segment corresponds in each case to the duration of flip angles to be applied one after the other, for which the flip angle VO applies, ie a hill-like curve in each case.
  • At least two of the individual hill-like curves of an entire flip angle course can be in at least one of the following values: the height of the hill-like curve, ie the apex of a hill-like curve which indicates the respective maximum flip angle in the excitation segment, and / or in the, eg middle, slope of the hill-like curve. It can be specified that all the excitation segments have the same duration and thus specify the same number of excitations.
  • the maximum flip angles in the excitation segments shown are on average higher than in the flip angle profile shown in FIG. In this way, despite the lower number N s of signal measurements SM in FIG. 3 compared to that shown in FIG. 4, a similarly good resolution is achieved even for short relaxation times, for example T2, as parameters to be determined.
  • the average maximum flip angle of the excitation segments selected to be higher than for the longer flip angle curve in FIG. 4 at least partially compensate for the shortening of the flip angle curve.
  • an MRF method can be carried out that, due to the small number of signal measurements SM, can be carried out for a signal curve in a short time (half the measurement time compared to twice as many signal measurements SM comprehensive flip angle curve of FIG. 4), but at the same time, due to the choice of the maximum flip angle in the excitation segments, this results in little or no loss in the quality of the specific parameter values.
  • FIG. 5 another example of a section from a distribution of successive signal measurements SM is to be used for a determination of comparison signal curves (and when acquiring assigned pixel time series), possibly carried out by means of a simulation
  • Flip angles are shown as recording parameters in order to describe some possible details on the basis of these.
  • the curves shown in FIG. 5 also specify the recording parameter flip angle used when determining comparison signal curves for a respective signal measurement SM to be applied to RF pulses, with at least one signal measurement of the comparison signal curve for the flip angle specifying the value zero as recording parameter.
  • a comparison signal curve can be designed in such a way that relaxation phases are provided in which a magnetization of spins in the examination subject, in particular a longitudinal magnetization of the spins, can relax.
  • the value zero can be specified as the recording parameter for signal measurements of a comparison signal profile for the flip angle, in particular during a relaxation phase.
  • Such a relaxation phase can e.g. be realized by a relaxation segment shown in Figure JDW3.
  • a relaxation phase can, in addition or as an alternative to specifying the flip angle as a zero-valued flip angle, provide a circuit for a destroyer gradient, which destroyer gradient destroys a magnetization of the spins present in the examination object, in particular a longitudinal magnetization of the spins.
  • a destroyer gradient can be switched in particular in the layer direction.
  • Such relaxation phases improve the dependence of the comparison signal curve on relaxation times, in particular TI, due to their influence on the, in particular longitudinal, magnetization of the spins in the examination object, and can thus improve the quality of the results of the determination, in particular the Tl values, through the signal comparison .
  • the flip angle (a> 0) to be used in successive signal measurements can in principle be varied freely, but excessive jumps in the flip angle used in successive signal measurements can lead to undesirable oscillations in the echo signals generated. It is therefore advantageous to change the flip angle as gently as possible for successive signal measurements, which creates the hill-like curves shown, for example, which increase the flip angle relatively slowly up to a maximum value and then descend again without large jumps.
  • this rule of gentle variation can be deviated from, as shown in the example in FIG. 5 at the beginning and at the end of the illustrated excitation segments.
  • the flip angle to be used is first raised in a larger jump to a starting value s , ot S 'of the respective excitation segment, and at the end of the respective excitation segment jumps back from an end value a E , a E' to the minima len value min . This increases the time that would otherwise be required for a slower increase or decrease in the flip angle.
  • a signal-to-noise ratio (SNR) to be expected in the signal generated by the excitation is rather low, so that a somewhat increased flip angle to the Start of an excitation segment for a better SNR and thus for provides a better signal.
  • SNR signal-to-noise ratio
  • Such a jump from min to s or ct S 'or from a E or E' back to ⁇ h can, for example, be chosen to be less than 5 °.
  • an actual recording of measurement data can only be done a few, e.g. two to five signal measurements are carried out after such a jump in the flip angles to be used in successive signal measurements or the few signal measurements mentioned after such a jump are not taken into account in a subsequent signal comparison.
  • echo time TE is the time interval between an RF excitation pulse used and the subsequent recording of a signal generated in this way, in particular in the case of echo trains, e.g. of a central echo signal in the sampled k-space.
  • Echo time TE varies.
  • a fixed echo time can also be specified as the recording parameter for all signal measurements SM, so that signals are recorded within all signal measurements SM of an MRF method at the same time after the previous excitation of the signal measurement.
  • the influence of a T2 * decay on the recorded signal can be minimized.
  • the recording parameter echo time TE is chosen to be constant, the T2 * decay of the spins acts mainly as a scaling of the whole Waveform. With varying TE, the T2 * decay would have a stronger or weaker effect depending on the assigned echo time TE at a signal measurement point in time and not only scale the signal course, but also change the course itself. This can be avoided by choosing a constant echo time TE.
  • the echo time can advantageously be chosen to be as small as possible.
  • the recording of the signals within each signal measurement of an MRF method thus starts at a fixed time at the earliest possible point in time after the associated excitation at the beginning of the repetition time TR interval.
  • the echo time TE is limited downwards, in particular, by limitation of the pulse sequence used for recording specific to the recording sequence and / or by limitations of the hardware, in particular the gradient system, of the magnetic resonance system used.
  • At least one pixel time series BZS of the examination subject is recorded (block 109) in such a way that recorded pixel time series BZS can be compared with the ascertained and loadable comparison signal curves D or D '.
  • the comparison signal curves and the signal curves of the image points of the captured pixel-time series are all the better comparable, the more similar the conditions under which the signal curves of the comparison signal curves on the one hand and the signal curves of the pixel-time series on the other hand were determined or recorded .
  • the image point time series can be recorded using analog recording parameters, in particular in an analog time sequence and analog recording parameter values of the recording parameters on the basis of which the comparison signal courses D and D 'are determined.
  • comparison signal curves determined by means of simulations for example correlate or even match the underlying recording parameters with the recording parameters actually used in the acquisition of the pixel-time series for the signal curve sections to be compared, the better the (sections of the) signal curves of the comparison signal curves on the one hand and the On the other hand, pixel-time series comparable.
  • a magnetic resonance system, with which an MRF method is to be carried out, is therefore controlled during the acquisition of the image point-time series as far as possible in such a way that the acquisition parameters actually used in the acquisition of the image point-time series correspond as well as possible with the the recording parameters used to determine the loaded comparison signal curves match.
  • the acquisition of the desired pixel-time series to be acquired can be optimized (block 107), the aim of this optimization being, for example, high quality of the measurement data recorded for acquiring the pixel-time series, for example with the shortest possible measurement time and As low a load as possible on the magnetic resonance system used can be aimed for.
  • Such an optimization can include, for example, a correction of the applied flip angles.
  • a correction of the applied flip angles can include, for example, a correction of the applied flip angles.
  • a waiting time to be adhered to can, for example, also be established before a pixel-time series is acquired, for example automatically, in which waiting time spins in the examination object can relax.
  • the waiting time can in particular be selected to be sufficiently long to allow the affected spins in the object under investigation to relax to a sufficient extent.
  • a predominant relaxation can be regarded as sufficient relaxation of the spins, in which case, for example, a degree of desired relaxation can be used as the basis, for example a degree of relaxation of at least 70%, preferably of at least 90%.
  • the waiting time can be selected depending on the relaxation properties of the spins present in the examination subject. On the basis of the relaxation properties, e.g. be calculated, at what point in time which degree of relaxation should be reached.
  • the waiting time can be selected as short as possible. For example, a maximum waiting time can be set that must not be exceeded.
  • the (maximum) waiting time can be set to six seconds for MRF examinations of brains, for example. After six seconds, spins in tissue or substances with short relaxation times are already relaxed and spins with longer relaxation times, such as in cerebral fluid, are largely relaxed, so that overall a predominant relaxation of the spins has occurred after this waiting time.
  • the waiting time is only enforced if it is deemed necessary, ie if a previous excitation of spins in the examination subject could disrupt the intended acquisition of a pixel time series.
  • Another possibility of an optimization that can be carried out in block 107 is to switch neutralization gradients Gn, which neutralize a possibly existing magnetization of the spins in the examination subject as far as possible, before the excitation of spins for recording measurement data to create a pixel-time series.
  • Such neutralization gradients Gn can be switched in particular after a recording of measurement data has already taken place in order to create the created image point time series in order to neutralize any residual magnetization caused by this recording.
  • the neutralization gradients mentioned here have a similar effect to the destroyer gradients already mentioned above, namely a forced reduction in the magnetization of spins in the examination subject, a different name is used here to avoid confusing the relaxation phases Destroyer gradients with the ones mentioned here directly between two successive signal measurements for recording measurement data when recording the pixel-time series, and to avoid the possibly very different requirements for the destroyer gradients on the one hand and the neutralization gradients on the other.
  • FIG. 6 shows a section of a schematically illustrated exemplary pulse sequence diagram which could be used for recording measurement data in the context of recording image point-time series.
  • the RF be irradiated excitation pulses RF-A _i n, RF n-A are shown in the top line.
  • two RF excitation pulses RF-A ni and RF-A n are shown.
  • the relatively small amplitude of the illustrated RF excitation pulses RF-A n _i and RF-An is intended to make it clear that the associated flip angles achieved with the RF excitation pulses RF-A n _i and RF-A n are also small.
  • the gradients Gz to be switched in the slice direction are shown, with between the shown RF excitation pulses RF-A n _i and RF-A n and after a readout block indicated in the bottom line ADC, which indicates the duration of a recording of measurement data which were excited by the RF excitation pulse RF-A ni , indicates a neutralization gradient Gn.
  • each slice selection gradient Gs for the selection of a to the target layer in the examination subject who switched to a plateau, ie a non-changing amplitude, at least for the duration of an associated, simultaneously radiated RF excitation pulse RF-A n _i, RF-A n .
  • a switched neutralization gradient Gn and a switched slice selection gradient Gs are in particular switched in the same gradient direction.
  • Slice selection gradient Gs and a neutralization gradient Gn switched before this can preferably be switched in such a way that they merge into one another and, in particular, overlap.
  • the transition region UG of a neutralization gradient Gn and the subsequent slice selection gradient Gs is marked by an oval drawn in dotted lines.
  • the duration which the two gradients together can be reduced. This can be used to reduce the measurement time of the entire MRF measurement.
  • a reduction in the time duration required together for the neutralization gradient Gn and the subsequent slice selection gradient Gs has a particularly advantageous effect on the measurement time of the entire MRF measurement, since the effect can be used with every signal measurement.
  • the time that the neutralization gradient Gn takes can also be selected to be as small as possible.
  • the course of the amplitudes from the neutralization gradient Gn to the subsequent slice selection gradient Gs can also be designed in such a way that this course, in particular in the transition area UG, has no jumps or at least only negligibly small jumps.
  • the transition from a neutralization gradient Gn to its subsequent slice selection gradient Gs can therefore be designed to be as soft as possible. In this way, eddy current effects caused by the switched gradients and also a development of noise caused by the switched gradients can be avoided.
  • the neutralization gradient Gn can also have a plateau.
  • the transition between the two plateaus from the neutralization gradient Gn to the subsequent layer selection gradient Gs can be made as soft as possible.
  • a transition area UG between a neutralization gradient Gn and a subsequent slice selection gradient Gs in particular a transition between the respective plateau of the two gradients Gn and Gs, can be designed in such a way that the (shutdown) time it takes to shutdown a Neutralization gradient Gn (ramp-down), in particular from its plateau, is equal to the (up) time that the upward of the associated subsequent slice selection gradient Gs from an end point of the neutralization gradient Gn, in particular special to a plateau of the slice selection gradient Gs.
  • Another possibility of an optimization that can be carried out in block 107 is to optimize the read-out gradients to be switched for recording measurement data within the scope of recording a pixel-time series.
  • the readout gradient has a different shape.
  • the readout gradients are recorded during the acquisition of measurement data, i. during the readout of signals, switched in at least one readout gradient direction for the creation of the pixel-time series and are used for spatial coding of the readout signals, and determine the readout trajectory along which the measurement data in k-space are scanned.
  • the gradients switched in a readout gradient direction are designed in such a way that their zeroth moment disappears within a repetition time TR (i.e. the integral over gradients switched in each readout gradient direction within each repetition time TR must be zero), as little as possible To have an influence on the magnetization in the following repetition time TR.
  • the gradients switched in a readout gradient direction are usually added. at least two parts and consist of a first part, the readout gradient, which controls the aforementioned location coding during the recording of the measurement data, and at least a second part, at least one compensation gradient, which is used to return the zeroth gradient moment to the Value zero in the participating readout gradient directions ensures.
  • such a compensation gradient can be switched in the at least one readout gradient direction, in particular after the reading out of signals has ended, that is to say after a readout gradient.
  • the echo time TE can be kept short, since in the course of the gradients within a repetition time TR, temporal "space" is only required for the compensation gradient after the echo time has elapsed.
  • compensation gradients can be used directly after a readout gradient, i.e. can be switched directly after a readout process.
  • Compensation gradients can be designed following directly preceding readout gradients in such a way that a start amplitude of the compensation gradient is equal to the end amplitude of the previous readout gradient present at the end of a readout process, in particular such that a The transition from readout gradient to compensation gradient is made as soft as possible. It is useful here to design the compensation gradient in such a way that its start amplitude is not equal to zero.
  • the compensation gradient is switched such that it forms a unit with the preceding readout gradient.
  • Such a design of the compensation gradient avoids the otherwise often usual lowering of a readout gradient to the value zero in order to then increase the compensation gradient again from the value zero, and thus saves measurement time.
  • Compensation gradients can be switched in such a way that the duration of a compensation gradient and / or the load on the gradient system of a magnetic resonance system used by the compensation gradient is as low as possible.
  • the course of the compensation gradient in one of the readout gradient directions can be designed depending on the course of the compensation gradient in another readout gradient direction.
  • greater freedom can be gained if the compensation gradient in the other readout gradient direction, in particular with reference to a duration necessary for the compensation gradient, dominates, because then the duration predetermined by the dominant compensation gradient in one readout gradient direction can also be used for the compensation gradient to be switched in the other readout gradient direction, whereby eg Gradient rise rates and / or gradient descent rates (slew rates) can be slowed down, which in turn relieves the load on the gradient system used, since unnecessary gradient ramps (slew rates) can be avoided and, instead, less steep gradient ramps can be used the generation of noise (noise) caused by the gradients to be switched and the risk of PNS stimulation (muscle twitching) of a patient as an examination subject are also reduced.
  • noise noise
  • a special feature of the MRF method is that the measurement data do not necessarily completely scan the k-space to be read out in accordance with Nyquist, but are generally recorded in a highly undersampled manner, which saves measurement time.
  • unacceptable losses (in particular artifacts) in image data reconstructed from undersampled measurement data lose weight in the context of MRF methods due to the large number of signal measurements, so that despite The artifacts contained in the individual image data of a signal measurement of a pixel-time series are possible to determine the parameter values for the pixels.
  • spiral-shaped readout trajectories which are particularly suitable for fast, subsampled recording of measurement data.
  • the fourth line shows the gradients Gx to be switched in the x direction and the fifth line shows the gradients Gy to be switched in the y direction.
  • FIG. 6 shows, by way of example, typical readout gradients G ⁇ , switched ADC during a readout process, which ensure the acquisition of measurement data along a different spiral-shaped readout trajectory lying in the xy plane.
  • the read out gradients G ⁇ are thus switched in two readout gradient directions, namely in the x-direction and in the y-direction.
  • the readout gradients G ⁇ and the compensation gradients G K are framed by boxes drawn in with dots.
  • the compensation gradients G K form a unit with the readout gradients G ⁇ that precede them, in that the compensation gradients G K directly and immediately follow where the readout gradients G ⁇ that precedes them end.
  • the readout gradient directions (gradient axes X and Y) were considered together so that, for example, the compensation gradient G K after the RF excitation pulse RF-A n- i in the x direction (on the Gx axis) could also be designed to be slowed down (flatter), since after the RF excitation pulse RF-A ni the compensation gradient G K in the y direction (on the Gy axis) specifies the minimum duration of the compensation.
  • the compensation gradient G K dominates in the x direction, so that it specifies the minimum duration of the compensation, and the compensation gradient G K here in the y direction can fully utilize this duration, and thus could be designed more slowly.
  • Another possibility of an optimization that can be carried out in block 107 is to optimize the readout trajectories to be used for recording measurement data.
  • a measurement data set of a repetition, from which image data are reconstructed, is thus sub-sampled 48 times. Therefore show the reconstructed image data from which the data to be compared with the database Pixel-time series are created, strong undersampling artifacts.
  • Jiang et al. conclude in the article that these undersampling artifacts average out overall and should therefore not have any influence on the parameter cards that are obtained as results of the signal comparison with the database, since spatially erroneous deviations / shifts ("spatial bias”), which also are referred to as shading artifacts that occur in the parameter cards.
  • the parameter values determined by means of the MRF method are not based directly on recorded measurement data, but on, e.g. a pattern recognition comprehensive, signal comparisons with comparison signal curves. It was therefore expected that the results of the determination of the parameter values thus obtained would be less susceptible, if at all, to artifacts contained in the measured data.
  • the more incoherent the recording parameters used to determine the comparison signal curves and the acquisition of the pixel-time series and the reading trajectories selected for the acquisition of the pixel-time series the less pronounced the influence of the individual images recorded in and thus artifacts contained in the captured image point time series on the result of the signal comparison with the comparison signal curves.
  • the ability to distinguish between the signal curves of various tissues and substances increases, on the one hand, and also the ability to distinguish between the signal curves of the recorded pixel time series on the other.
  • the inventors have recognized that with a recording of measurement data that is subsampled according to Nyquist in several repetitions along varied k-space trajectories, the order of the k-space trajectories along which measurement data are recorded in the successive repetitions influences the contained in the measurement data ten artifacts, in particular the sub-sampling artifacts and folding artifacts contained therein.
  • a sequence of the readout trajectories used for capturing the pixel-time series which defines the readout trajectory along which measurement data for a pixel-time series are recorded in successive measurements, can be optimized.
  • the aim of the optimization is to determine the order in which the readout trajectories are used in successive measurements during the acquisition of the image point-time series in such a way that in the recorded from the Artifacts contained in the reconstructed image data actually have as little influence as possible on the results of the determination of the parameter values.
  • iterative optimization can be used, for example, which minimizes the occurrence of influences from artifacts.
  • the various readout gradients must be matching compensation gradients (see above) and, if necessary, correction terms to be determined for the various readout gradients (e.g.
  • N tr of different compensation gradients and / or correction terms are also limited to this number N tr of different compensation gradients and / or correction terms, which on the one hand results in computing power for the Calculation of this and on the other hand the memory requirement for the retrievable storage of this is limited.
  • N tr of the different readout trajectories to be used thus also facilitates the processing of the data necessary for the MRF measurement.
  • the total number of readout trajectories would turn out to be enormously larger, which would lead to difficulties in the calculation and Processing of the associated compensation gradients and the calculation and processing of correction terms, in particular for the correction of eddy current effects, leads.
  • the different readout trajectories to be used in different repetition times can be obtained, e.g. for spiral-shaped readout trajectories, by specifying a start trajectory and selecting the desired number N tr of different readout trajectories by rotating the start trajectory in steps of 360 ° / N tr in order to obtain the total of N tr readout trajectories.
  • the number N tr can in particular be selected such that the scanned k-space can be sufficiently scanned with a desired scanning criterion, for example, fulfillment of the Nyquist criterion in at least one desired area of the scanned k-space, with the N tr readout trajectories.
  • This order corresponds to a step size of 11, i.e. From a consecutive arrangement of the 48 readout trajectories, the next eleventh readout trajectory is always used in successive signal measurements. For this sequence, a particularly small influence of the artifacts contained in the image data of the pixel-time series on the specific parameter values was found.
  • Another possibility of an optimization that can be carried out in block 107 is to correct the gradients and / or RF excitation pulses to be used for recording measurement data.
  • readout parameters of the readout trajectory e.g. the plane in which the readout trajectory lies, a field of view (FOV) covered by the readout trajectory, a resolution with which measurement data are to be recorded, and / or a coverage density in k-space, can be specified by a user.
  • FOV field of view
  • the readout parameters can be freely selected, e.g. "Inclined" (not exactly in one of the three gradient planes) slices are examined in the examination subject. Depending on the examined anatomy, this is often helpful, e.g. by less overall
  • Correction terms can also be determined for reading trajectories that are largely freely determined by a user in this way and can be used if necessary.
  • Correction methods include, for example, a delay correction to correct delays and / or a distortion correction to correct (eddy current-related) distortions, which the readout trajectories actually achieved with the switched readout gradients Correct so that the actual readout trajectories correspond to the desired / planned readout trajectories.
  • a delay correction and / or a distortion correction can be determined and stored for each readout gradient to be switched for a readout trajectory to be used. In this way, imperfections in the magnetic resonance system used can be compensated for.
  • the determination of a delay correction and / or a distortion correction can include a separation into factors attributable to inhomogeneities in the applied fields (e.g. B1 and B0) on the one hand and factors attributable to Maxwell fields ("concomitant field terms") on the other hand BI card can be loaded and used for the correction (see also below).
  • the determination of the correction terms to be used for a delay correction and / or a distortion correction can, in particular, be a determination of a phase due to inhomogeneities in the applied fields (e.g. B1 and B0). se on the one hand and a phase traceable to Maxwell fields (English, "concomitant field terms") on the other hand.
  • a phase due to inhomogeneities in the applied fields e.g. B1 and B0
  • Maxwell fields English, "concomitant field terms”
  • anisotropic correction terms and eddy current correction terms can be determined separately from one another.
  • correction terms can be calculated in k-space in such a way that a read-out trajectory desired for the acquisition of a pixel-time series can actually be achieved.
  • Correction terms determined for readout trajectories and the associated readout gradients, and possibly associated RF excitation pulses, can e.g. are stored in a memory unit, and are called up and used when necessary during acquisition of a pixel-time series.
  • measurement-specific parameters such as the local distribution of the field strengths of the applied magnetic fields, in particular the basic magnetic field B0, or the local distribution of the strength of an irradiated high-frequency field Bl, also RF -Transmit field called, (and variables derived therefrom such as a local change in the BI field or a relative local change in the BI field, in each case e.g. from a setpoint, also referred to as B1 + or BI *, or absolute BI- Values), since signals recorded by means of MR techniques can depend on the tissue-specific parameters present in an examined object as well as on measurement-specific parameters that do not describe an examined tissue but rather the measurement conditions present during the measurement.
  • the recording parameters used can in turn be selected in such a way that the recorded measurement data show a dependence on the desired parameters to be determined.
  • sequence types can be used for the MRF method that are sensitive to the desired parameters to be determined. Due to the dependencies and the variation of the recording parameters and their consideration in the comparison signal curves, the desired parameters can be determined from such recorded image point-time series.
  • a parameter (Bl; Bl *; Bl ') describing the RF transmission field of the MR system can be taken into account as a measurement-specific parameter to be determined if the signal measurements SM included in the MRF method are sensitive to changes in the RF transmit field.
  • Maps of the measurement-specific parameters created in such a conventional manner can be used in order to reduce the effort involved in a signal comparison of the measurement-specific parameters taking into account comparison signal curves with captured image-time series.
  • a map K of a measurement-specific parameter taken into account when determining the comparison signal curves e.g. a BI map of the examination volume to be examined of the examination subject can be loaded (block 113).
  • the measurement-specific parameter can therefore be a parameter describing the RF transmit field of the magnetic resonance system used, and a BI card can be loaded.
  • Such a map K of a measurement-specific parameter taken into account when determining the comparison signal curves can be measured for the examination volume to be examined before the MRF measurement, for example as part of a so-called pre-scan, and stored, for example in a separate file .
  • a map K of the measurement-specific parameter can, for example, on the basis of image data created from MR measurements of the examination volume, which, for example, as part of a pre-scan also include a position tioning of the examination subject in the magnetic resonance system enable to be determined.
  • maps of measurement-specific parameters are also used in conventional (in particular also non-quantitative) MR measurements, for example for a wide variety of corrections, it is already common practice to also create B0 maps and / or BI maps as part of the aforementioned pre-scans (So-called “field mapping”). Such maps K can be loaded for the method described herein.
  • a stored map K of a measurement-specific parameter can be taken into account when performing signal comparisons of at least two different captured image point time series. I.e. a map created once.
  • No measurement-specific parameter can be used for several MRF measurements, e.g. with different loaded comparison signals or even just repetitions of an MRF measurement, can be reused and does not have to be created again, provided that the measurement conditions described by the measurement-specific parameter have not changed. It can thus be sufficient for the card K to be used once, possibly e.g. with ver different desired positions of the examination subject, once for each desired position of the examination subject in the magnetic resonance system, is measured.
  • the effort involved in a signal comparison can be reduced by such a loaded map K of a measurement-specific parameter, for example by restricting the comparison signal curves D used in the signal comparison on the basis of the map K.
  • the signal comparison for this pixel can be limited to those comparison signal curves that are assigned to a value of the measurement-specific parameter that deviates from the stated value of map K by at most a specified threshold .
  • the signal comparison for a pixel can only be carried out with those comparison signal profiles D, which deviate least from the value of the map K (possibly interpolated to the exact pixel).
  • the number of comparison signal profiles D to be compared can be significantly reduced.
  • the signal comparison can be reduced by a whole dimension d (the dimension that is spanned by the measurement-specific parameter) if the comparison signal curves D used in the signal comparison are restricted to comparison signal curves that only have one through the loaded card K is assigned a specific value of the measurement-specific parameter.
  • the creation of a map K of a measurement-specific parameter of the examination object can also be initiated manually by a user, in particular if the creation of such a map K is not already provided in a prescan.
  • At least one recording parameter used in the measurement of the data can be adapted to the measurement to be carried out on the examination object.
  • the resolution with which the data for the card K are measured and / or the measuring time in which the data for the card are to be measured can be adapted, e.g. To ensure a sufficiently high resolution of the map K of the measurement-specific parameter for the MRF measurement to be carried out (below) and / or the measurement time for the data, on the basis of which a map of a measurement-specific parameter can be created, as short as possible in order not to impair the efficiency of the MRF measurement and its acceptance by users and patients to be examined.
  • a measurement time for a measurement of data for the creation of a BI map can be, for example, 20 seconds.
  • a check 115 can be carried out, which determines whether a valid map K of the measurement-specific parameter is present for the examination object at the desired positions to be measured. If a valid card K is already available (query 115, y), it can be loaded (block 113).
  • a valid card K is not yet available (query 115, n)
  • such a card K can be created (block 113 ').
  • a result of the check can be displayed so that a user can cause the non-existent card K to be created.
  • a map K of the measurement-specific parameter is automatically created at least for the affected positions of the examination object.
  • a loaded map K of the measurement-specific parameter has a lower resolution than the image points for which the image point-time series are recorded.
  • Such a map can be carried out in a short time for an entire desired field of view (FOV).
  • FOV field of view
  • the layer thickness of the measurement of the data on the basis of which map K is created can be selected to be larger than the slice thickness that is used in the MRF measurement for the acquisition of the pixel-time series.
  • acquisition of parameter maps with a lower resolution is in the article by Chung et al., "Rapid B1 + Mapping Using a Preconditioning RF Pulse with TurboFLASH Readout ", MRM 64: pp.
  • values of the measurement-specific parameter to be assigned to pixels for which the pixel-time series are recorded can also be interpolated.
  • at least one further map of the measurement-specific parameter can be used (not shown) can be loaded with a further associated slice position that differs from the slice position of the first loaded card K.
  • the value of the measurement-specific parameter for the corresponding can then, for example, according to the respective slice positions assuming a linear course of the parameter value in the course of the position Pixel of the pixel-time series can be interpolated.
  • such a card K in particular a BI card, can be used to correct at least one recording parameter, in particular a correction of the flip angle that is used in the acquisition of pixel-time series.
  • the flip angle actually achieved in an examination object depends on the actual (local) RF transmit field, which can be subject to large local fluctuations due to dielectric effects.
  • the quality of the parameter values determined by the signal comparison can thus be improved, because in this way the recording parameters used in determining the comparison signal curves (in particular the flip angle) are those used in the acquisition of the image point time.
  • Series used recording parameters as similar as possible, which means that the signal curves to be compared captured image point-time series and the comparison signal curves are particularly easy to compare.
  • Stored and loaded maps of measurement-specific parameters can be subjected to a check, which possibly detects faulty pixels.
  • the check can include, for example, a threshold test that compares the values of the measurement-specific parameter contained in the map with a parameter threshold value, and detects pixels on the map that have a value that is smaller than the parameter threshold value as faulty. Image points recognized as defective can, for example, be excluded from further use.
  • At least one signal comparison of at least one section of the respective signal curve of the captured pixel-time series BZS with a corresponding section of the loaded comparison signal curves D is performed carried out (block 111).
  • the scope of the data to be compared in the context of the signal comparison can first be reduced (block 111 ') / whereby the loaded comparison signal curves D appear data-reduced comparison signal curves d and captured image point-time series are reduced to data-reduced image point-time series bzs.
  • signal values of the compared signal curve can be discriminated which (signal values) signal measurements when determining the respective comparison signal. correspond to the signal curve for which (signal measurements) the value zero is specified as the recording parameter flip angle.
  • the signal value corresponding to this signal measurement of the comparison signal curve in the signal curve of the captured pixel time series can be used.
  • the signal comparison to be carried out is discriminated. For signal measurements without excitation (flip angle equal to zero), it is to be expected that the signal measurement does not have a signal value, i.e. have the signal value equal to zero.
  • at least one noise signal is always measured, which should be set to zero here in order to correspond to the corresponding signal value of the comparison signal course.
  • the stability of the parameter values determined by means of the signal comparison can thus be increased, even with a low SNR.
  • a signal value of a signal curve to be compared of a captured pixel-time series can be discriminated, for example, in that the signal value of the captured pixel-time series is set from a measured value to the value zero.
  • a signal value of a signal curve to be compared of a captured pixel-time series can also be discriminated, for example, in that no signal comparison is carried out for this signal value. In this way, signal values can be discriminated by excluding them from the signal comparison. Which reduces the effort of the signal comparison.
  • signal values of a captured pixel-time series which correspond to a series of successive signal measurements, which signal measurements of the series have a flip angle with the value zero as the associated recording parameter can also be discriminated for the signal comparison.
  • Signal values of captured pixel time series, which correspond to signal values of signal measurements of a relaxation segment RS, as described with reference to FIG. 5, can be discriminated.
  • At least one signal value of the captured pixel-time series which corresponds to a signal measurement of a loaded comparison signal course, which signal measurement can be assigned a flip angle with the value as the assigned recording parameter Zero, cannot be measured within the scope of the acquisition of the pixel-time series, ie in this case there is no need to record measurement data for this signal measurement.
  • the scope of the data to be compared within the scope of the signal comparison can be reduced in block 111 'by comparing only real-valued components of the signals of the signal profiles to be compared, whereby the loaded comparison signal profiles D are converted to data-reduced comparison signal profiles d and captured image points. Time series are reduced to data-reduced pixel time series or the.
  • the pixel-time series BZS can be detected in such a way that a phase of the respective signals of a pixel in the pixel-time series BZS is known.
  • the detection of the pixel-time series takes place in such a way that a phase difference between the phase of the respective signals of a signal curve to be compared of a pixel in the pixel-time series and the phase of at least one other signal of the signal curve of the Pixel of the pixel-time series is known.
  • the detection of the pixel-time series takes place in such a way that a phase of the respective signals of a pixel in the pixel-time series is constant. This is the case to a good approximation, for example, for slowly varying FISP-based MRF methods.
  • the known phases or phase differences are taken into account in a signal comparison or if the phase is constant, the signal comparison can be reduced to the real-valued portion of the signals without any loss of quality.
  • the phases or phase differences can be taken into account here, for example, by carrying out a phase correction of the measured signals based on the known phases or phase differences, which changes the main information of the measured signals to the real-valued portion that is recorded with a dedicated channel can, concentrated.
  • the imaginary-valued component (channel) can be ignored when comparing signals (the successful application of "lossy" low-rank techniques in MRF along the time direction suggests that such a "compression” along the phase dimension will be successful should) .
  • the pixel-time series BZS can be recorded using techniques to avoid oscillations in the real-valued signal components. Such oscillations could lead to a loss in the quality of a signal comparison carried out only on the basis of real-valued signal components. This risk can be reduced again by a combination with techniques to avoid these oscillations.
  • the echo times TE to be kept in the signal measurements can be set constant, or certain changes in the flip angle in successive signal measurements (flip angle changes) can be avoided.
  • flip angle changes to be avoided can be changes in the absolute flip angles in successive measurements by specified angles and / or flip angle change speeds. For example, in successive signal measurements, flip angle changes that exceed a threshold value (eg in degrees) can be avoided.
  • flip angle change speeds to be avoided that apply between a previous signal measurement and the subsequent signal measurement can be determined as a function of the flip angle used in the previous signal measurement when capturing the image point time series. In this context, it can for example apply that the smaller a flip angle used in a signal measurement, the lower the rate of flip angle change must be, which specifies the flip angle to be used in the subsequent signal measurement.
  • a limit for a permissible flip angle change speed can in particular be smaller, the smaller the flip angle that is to be changed with the permissible flip angle change speed.
  • Such a barrier can be designed in such a way that it only allows "adiabatic" flip angle change speeds.
  • the scope of the data to be compared within the scope of the signal comparison can be reduced in block 111 'by compressing the data, which in turn converts the loaded comparison signal curves D to data-reduced comparison signal curves d and captured pixel-time series to data-reduced ones Pixel time series ors can be reduced.
  • the signal comparison 111 can include at least one section of the respective signal curve of the captured image point time series BZS with a corresponding section of loaded comparison signal curves D a singular value breakdown of the signal curves to be compared.
  • the similarity value V can be determined here on the basis of the singular values determined as part of the singular value decomposition.
  • a main component analysis of the data of the signal curves to be compared can also be carried out.
  • the similarity value V can be determined here on the basis of the main components determined in the course of the main component analysis.
  • the data of the signal curves to be compared within the scope of the signal comparison can be drastically reduced by using only a greatly reduced number of in the time dimension compared to the number of signal measurements (which corresponds to a number of data points per signal curve to be compared)
  • Main components determined within the framework of the main component analysis are compared with one another. For example, signal curves comprising 3000 signal measurements can be reduced to 200, or even only 50, or even fewer main components.
  • a threshold value is determined that defines how many of the principal components determined in the principal component analysis can be discarded after compression, or in other words, how many of the certain principal components the signal comparison can be reduced to.
  • the energy of certain skin components can be calculated and the energy of the certain main components compared with the energy of the first main component. If the ratio of the energy of a tested main component to the energy of the first main component is below a specified threshold value, all main components from this tested main component can be discarded with the subliminal ratio.
  • a signal comparison 111 can further include sorting out the comparison signal curves D or d (block 111 ′′), as a result of which the number of the comparison signal curves D or d to be compared is reduced.
  • each comparison signal curve of the dictionary was compared with the recorded pixel-time series ("exhaustive search"). This method is time-consuming and can be accelerated by appropriately sorting out using a known structure of the comparison signal curves contained in a dictionary.
  • a signal comparison carried out can include a readout technique (English, "pruning technique"), which compares the number of the at least one section of the respective signal curve of the captured pixel time series with a corresponding section of the comparison signal curves to be compared against the total number
  • the sorting out should reduce the number of the comparison signal curves remaining to be compared without losing the actually most similar comparison signal curves.
  • the comparison signal curves can be divided into groups with similar properties, and a signal comparison can initially be carried out with one representative from each group.
  • FGM Fast Group Matching
  • Correlation values and / or dependency values in particular a (linear) dependency ("(linear) dependency") of the comparison signal curves among one another can be calculated.
  • the comparison signal curves can then be divided into groups such that the comparison signal curves in one group have a higher correlation value and / or dependency value among one another than with comparison signal curves which are assigned to another group.
  • a first comparison signal curve for example randomly, is selected and the correlation values and / or similarity values of this first comparison signal curve with all other comparison signal curves is determined.
  • the N G comparison signal curves to which the N G largest calculated correlation values and / or calculated similarity values are assigned, come into a group with the first comparison signal curve.
  • the process can now be repeated with the other comparison signal curves until all comparison signal curves are assigned to a group.
  • the number N G can be selected accordingly to a desired group size. For example, if 9000 comparison signal curves are to be divided evenly into 450 groups, the group size is 20. N G would be 19 in this example.
  • the number of different groups is preferably significantly smaller than the number of different loaded comparison signal profiles.
  • the number of groups can be a factor smaller than the number of different loaded comparison signal curves, the factor being in a range between one sixteenth and one hundred and fiftieth, preferably between one thirtieth and one hundredth, particularly preferably between one fortieth and one sixtieth.
  • the smaller the number of groups the fewer signal comparisons have to be carried out overall. It should be noted, however, that as the number of groups decreases, the probability of an accidental rejection of similar comparison signal profiles increases.
  • comparison signal curves As a first comparison signal curve that determines the members of his group, those comparison signal curves can also be selected, provided the information required for this is available, which are assigned parameter values that correspond to parameter values that are to be expected in a tissue expected in the examination object.
  • the similarity threshold can be a relative or an absolute similarity threshold.
  • a representative of a group can be the comparison signal curve of the group, but it is also possible to determine the representative of a group from the members of the group, that is to say the comparison signal curves assigned to the group. In this way it can be achieved that the representative of a group has all of the comparison signal profiles assigned to the group represented at least to some extent.
  • a representative of a group can reproduce an average signal profile of the comparison signal profiles of the group. Which type of averaging (arithmetic mean, median, geometric mean, ...) is selected here can be adapted to requirements.
  • Another possibility to keep the effort to be driven in the reconstruction low is to use an "approximate nearest neighbor" search, at which points in time of measured MRF- Signal curves (ie signal curves of captured pixel-time series) are compared with the corresponding points in time of the comparison signal curves contained in the dictionary, and the results of this signal comparison are used to decide which points in time should be compared next. This is also in, e.g. possible by reducing the dimensions to the main components.
  • each point in time of a signal profile under consideration (in the compressed or time domain) is understood as a separate dimension and tested separately.
  • the value at a predetermined point in time can now be compared with a predetermined threshold value, depending on the result of this threshold value comparison, another point in time of the signal curve is selected for comparison.
  • a decision tree is run through, which ultimately leads to a group of comparison signal profiles belonging to this path through the decision tree.
  • a described division into groups that is to say a sorting out of comparison signal curves in a dimension (p) given by the parameters to be determined, can also be combined with an ANN method.
  • an ANN search can be carried out in the comparison signal curves left over in dimension p after the sorting out to reduce the data to be compared in the time dimension t.
  • ANN methods can be accessed, for example, via the open source library FLANN (Fast library for ANN).
  • FLANN Full source library for ANN
  • the FLANN library only supports real-valued data, and not complex-valued data such as occur with MR measurements, but this can be compensated for by the fact that the complex data is twice as long (since the imaginary part is more real-valued as a "further" Part of the vector is considered) can be understood as real-valued vectors.
  • Such an apparently real-valued vector is supported by the FLANN library like the.
  • a similarity value V is determined as part of the signal comparison (block 111 ''').
  • the determination of a similarity value V as part of a signal comparison of at least one section of the respective signal curve of the captured image point-time series BZS or bzs with a corresponding section of possibly sorted out loaded comparison signal curves D or d can include scalar product formation of the signal curves to be compared, and the scalar product determined in the context of scalar product formation is determined as a similarity value.
  • the n most similar comparison signal curves which have the best similarity values V are determined.
  • the values P of the parameters to be determined are determined on the basis of the n most similar comparison signal curves (block 117).
  • the number n is a natural number, and can in particular be the number one, with which the most similar comparison signal curve (the comparison signal curve with the best similarity value V) is determined, and the value of the parameter to be determined assigned to this most similar comparison signal curve as the parameter value P des parameter to be determined is determined. It is also conceivable that more than one most similar comparison signal course is determined (n> 1).
  • the parameter value P of a parameter to be determined can be determined from the n parameter values of the parameter to be determined that are assigned to the n most similar comparison signal profiles, for example by interpolation.
  • the determination of the parameter values P of the parameters to be determined can be subjected to a check, for example by the determination of the values P of the parameters to be determined comprises a threshold value test (query 119).
  • threshold test 119 different threshold values S for different applications and / or for different parameters to be determined can be defined and retrieved, e.g. in a configuration file (block 121).
  • a threshold value S used for the threshold value test 119 can e.g. by a user of the MRF method, e.g. if a preset threshold value S is felt to be too restrictive or insufficiently selective, or if no threshold value S has yet been stored for a specific application.
  • threshold value check 119 for a pixel shows that at least one of the determined n best similarity values for the pixel is below the stored threshold value S (query 119, n), an invalid value is determined as value P for the parameter to be determined. It can also be stipulated that all the best similarity values V determined, that is to say in particular also the best similarity value V, must fall below the threshold value S so that the invalid value is assigned. The number of best similarity values to be checked by means of the threshold value test to be used here for n can be stored together with the threshold value S.
  • the invalid value shows a user that no suitable parameter value P of the parameter to be determined could be found for this pixel.
  • the invalid value determined for a pixel can ensure that the pixel is hidden in a parameter map made up of the parameter values P determined for the parameters to be determined.
  • the value zero can be determined as the invalid value.
  • Threshold value ranges can be masked out in the parameter cards built up from the specific parameter values P for different pixels, for the the signal comparison carried out, no good match could be found with a comparison signal curve of the dictionary. If the most similar similarity value attests only a weak similarity to the most similar comparison signal curve, it can be assumed that a parameter value assigned to this most similar comparison signal curve does not represent a reliable result for determining the parameters to be determined. This can occur, for example, in areas of the examination subject which have a very low SNR and / or could not be measured consistently during the course of the acquisition of the pixel-time series due to a movement (including e.g. the flow of liquids within) the examination Etc.
  • the pixel is assigned a value P of the determining parameters as described above on the basis of the n most similar comparison signal curves certainly.
  • the values (P) of the parameters to be determined determined in this way for the respective pixel can be stored and / or output, in particular in the form of a named parameter map.
  • Figure 7 schematically shows a magnetic resonance system 1 according to the invention.
  • This comprises a magnet unit 3 for generating the basic magnetic field, a gradient unit 5 for generating the gradient fields, a high-frequency unit 7 for irradiating and receiving high-frequency signals and a control device designed to carry out a method according to the invention 9.
  • the high-frequency unit 7 can consist of several sub-units, for example of several coils such as those shown schematically Coils 7.1 and 7.2 or more coils exist that can be designed either only for sending high-frequency signals or only for receiving the triggered high-frequency signals or for both.
  • the slice S represents an exemplary target volume of the examination subject from which measurement data are to be recorded.
  • the control device 9 is used to control the magnetic resonance system and can, in particular, control the gradient unit 5 by means of a gradient controller 5 'and the high-frequency unit 7 by means of a high-frequency transmit / receive controller 7'.
  • the high-frequency unit 7 can include several channels on which signals can be sent or received.
  • the high-frequency unit 7, together with its high-frequency transmit / receive controller 7 ', is used to generate and radiate (transmit) a high-frequency alternating field for manipulating the spins in an area to be manipulated (for example in slices S to be measured) of the examination object U is responsible.
  • the center frequency of the high-frequency alternating field also referred to as the BI field
  • the BI field is usually set as far as possible so that it is close to the resonance frequency of the spins to be manipulated. Deviations from the center frequency from the resonance frequency are referred to as off-resonance.
  • controlled currents are applied to the RF coils in the high-frequency unit 7 by means of the high-frequency transmit / receive controller 7 '.
  • control device 9 comprises a parameter value determination unit 15 with which, in particular, signal comparisons according to the invention are used to determine parameter values can be carried out.
  • the control device 9 is designed overall to carry out a method according to the invention.
  • a computing unit 13 comprised by the control device 9 is designed to carry out all of the computing operations required for the necessary measurements and determinations. Intermediate results and results which are required for this or which are determined in the process can be stored in a memory unit S of the control device 9.
  • the units shown here are not necessarily to be understood as physically separate units, but merely represent a subdivision into units of meaning, which can also be used e.g. can be implemented in less or in just a single physical unit.
  • control commands are sent to the magnetic resonance system and / or results of the control device 9, e.g. Image data are displayed.
  • a method described herein can also be in the form of a computer program product which comprises a program and implements the described method on a control device 9 when it is executed on the control device 9.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Magnetresonanz-Fingerprinting-Verfahren zur verbesserten Bestimmung von lokalen Parameterwerten eines Untersuchungsobjektes. Ausführungsformen betreffen etwa Wertebereiche mit unterschiedlichen Auflösungen im Fingerprinting- Wörterbuch, das Schalten eines Kompensationsgradienten um das nullte Moment eines Auslesegradienten auf den Wert Null zu führen, die Ermittlung von Korrekturtermen für bei der Aufnahme der Magnetresonanzfingerprintingdaten verwendete Auslesetrajektorien, das Schalten von Gradienten zur Neutralisierung der Magnetisierung der Spins im Untersuchungsobjekt vor einer Anregung von Spins für die Aufnahme von Magnetresonanzfingerprintingdaten, der Einsatz von Flipwinkeln mit einem Wert von Null während der Aufnahme der Magnetresonanzfingerprintingdaten, ein Signalvergleich wobei nur reell-wertige Anteile der Signale von zu vergleichenden Signalverläufen verglichen werden, die Berücksichtigung von B1 Daten bei der Ermittlung von Vergleichssignalverläufen, der Einsatz eines Schwellwertes bei der Datenrekonstruktion, der Einsatz eines fast-group-matching-Verfahrens bei der Datenrekonstruktion, oder die Optimierung der Abfolge der Auslesetrajektorien bei der Aufnahme der Magnetresonanzfingerprintingdaten.

Description

Beschreibung
Magnetresonanz-Fingerprinting-Verfahren
Die Erfindung betrifft ein Magnetresonanz-Fingerprinting- Verfahren zur verbesserten Bestimmung von lokalen Parameter werten eines Untersuchungsobjektes.
Die Magnetresonanz-Technik (im Folgenden steht die Abkürzung MR für Magnetresonanz) ist eine bekannte Technik, mit der Bilder vom Inneren eines Untersuchungsobjektes erzeugt werden können. Vereinfacht ausgedrückt wird hierzu das Untersu chungsobjekt in einem Magnetresonanzgerät in einem ver gleichsweise starken statischen, homogenen Grundmagnetfeld, auch B0-Feld genannt, mit Feldstärken von 0,2 Tesla bis 7 Tesla und mehr positioniert, so dass sich dessen Kernspins entlang des Grundmagnetfeldes orientieren. Zum Auslösen von Kernspinresonanzen werden hochfrequente Anregungspulse (RF- Pulse) in das Untersuchungsobjekt eingestrahlt, die ausgelös ten Kernspinresonanzen als sogenannte k-Raumdaten gemessen und auf deren Basis MR-Bilder rekonstruiert oder Spektrosko piedaten ermittelt. Zur Ortskodierung der Messdaten werden dem Grundmagnetfeld schnell geschaltete magnetische Gradien tenfelder überlagert, die die Trajektorien festlegen, entlang derer die Messdaten im k-Raum ausgelesen werden. Die aufge zeichneten Messdaten werden digitalisiert und als komplexe Zahlenwerte in einer k-Raum-Matrix abgelegt. Aus der mit Wer ten belegten k-Raum-Matrix ist z.B. mittels einer mehrdimen sionalen Fourier-Transformation ein zugehöriges MR-Bild re konstruierbar. Eine hierzu verwendete auf bestimmte Art und Weise geordnete Folge von einzustrahlenden RF-Pulsen, zu schaltenden Gradienten und Auslesevorgängen wird als Sequenz bezeichnet. Die, z.B. in den drei möglichen Gradientenrich tungen geschalteten, Gradientenfelder (mit Amplitude ungleich Null), insbesondere zur Ortskodierung oder Signalmanipulati on, werden kurz als „Gradienten" bezeichnet. Es sind verschiedene Sequenztypen bekannt, die unterschied lich sensitiv auf die in einem untersuchten Untersuchungsob jekt enthaltenen Stoffe beschreibenden Parameter (z.B. die longitudinale Longitudinalrelaxation TI, die Transversalre laxation T2 und die Protonendichte) sind. Die aus mit einem bestimmten Sequenztypen aufgenommenen Messdaten rekonstruier ten MR-Bilder zeigen entsprechend der Sensitivitäten des ver wendeten Sequenztyps gewichtete Abbildungen des Untersu- chungsobj ektes .
Eine Magnetresonanz-Bildgebung mittels einer Magnetresonanz anlage kann dazu dienen, eine Anwesenheit und/oder eine Ver teilung eines Stoffs, welcher sich in einem Untersuchungsob jekt befindet, zu bestimmen. Der Stoff kann dabei beispiels weise ein, möglicherweise pathologisches, Gewebe des Untersu chungsobjekts, ein Kontrastmittel, eine Markierungssubstanz oder ein Stoffwechselprodukt sein.
Informationen über die vorliegenden Stoffe können dabei auf vielfältige Weise aus den aufgenommenen Messdaten gewonnen werden. Eine relativ einfache Informationsquelle sind z.B. aus den Messdaten rekonstruierte Bilddaten. Es gibt jedoch auch komplexere Verfahren, die, z.B. aus Bildpunkt-Zeit- Serien von aus sukzessive gemessenen Messdatensätzen rekon struierten Bilddaten, Informationen über das untersuchte Un tersuchungsobjekt ermitteln.
Mit Hilfe von quantitativen MR-Bildgebungstechniken lassen sich absolute Eigenschaften des gemessenen Objekts bestimmen, z.B. die gewebespezifische TI- und T2-Relaxation am Menschen. Im Gegensatz dazu erzeugen die in der klinischen Routine meist verwendeten konventionellen Sequenzen lediglich eine relative Signalintensität unterschiedlicher Gewebetypen (so genannte Wichtungen) , so dass die diagnostische Interpretati on in hohem Maße der subjektiven Einschätzung des Radiologen unterliegt. Quantitative Techniken bieten somit den offen sichtlichen Vorteil einer objektiven Vergleichbarkeit, finden aber aufgrund langer Messzeiten derzeit in der Routine kaum Verwendung .
Neuere quantitative Messverfahren wie Magnetresonanz- Fingerprinting-Verfahren (MRF-Verfahren) , könnten den genann ten Nachteil der langen Messzeiten auf ein akzeptables Maß senken. Bei MRF-Verfahren werden zeitlich nacheinander mit verschiedenen Aufnahmeparametern Messdaten aufgenommenen . Aus den zeitlich nacheinander aufgenommenen Messdaten wird eine Serie von Bilddaten rekonstruiert. Ein Signalverlauf jeweils eines der Bildpunkte der Serien von Bilddaten wird als Bild- punkt-Zeit-Serie betrachtet. Hierbei kann der Signalverlauf für alle oder zumindest für interessierende Bildpunkte der Bilddaten untersucht werden. Ein solcher Signalverlauf einer Bildpunkt-Zeit-Serie wird hierbei oft als "Fingerabdruck" (engl. " fingerprint" ) des in dem jeweiligen Bildpunkt darge stellten Ortes des Untersuchungsobjektes bezeichnet. Ein der artiger Signalverlauf kann genutzt werden, um die während der Messung in dem durch den Bildpunkt dargestellten Ort des Un tersuchungsobjekts vorliegenden Parameter zu bestimmen.
Dazu werden diese Signalverläufe mittels Mustererkennungsver fahren ("pattern recognition" ) mit Signalverläufen einer zu vor ermittelten Datenbank von für bestimmte Stoffe charakte ristischen Signalverläufen (dem sogenannten "Dictionary") verglichen. Somit können die in den aus den Messdaten rekon struierten Bilddaten repräsentierten Stoffe bzw. die räumli che Verteilung von gewebespezifischen Parametern (wie z.B. die Transversalrelaxation T2, die effektive Transversalre laxation T2* oder die Longitudinalrelaxation TI; sogenannte T2, T2*- und Tl-Karten) in dem abgebildeten Untersuchungsob jekt ermittelt werden. Die in einem derartigen Dictionary enthaltenen Signalverläufe können hierbei gemessene Signal verläufe sein, deren Parameterwerte bekannt sind, oder sie können durch Simulationen erstellt worden sein.
Das Prinzip dieser Methode ist somit, an einem Untersuchungs objekt gemessene Signalverläufe mit einer Vielzahl im Voraus bekannter Signalverläufe zu vergleichen. Dabei können Signal verläufe für verschiedene Kombinationen aus TI- und T2- Relaxationszeiten sowie auch anderen Parametern für das Dic tionary ermittelt worden sein. Man spricht von je einer "Di mension" des Dictionarys für jeden zu bestimmenden Parameter, in der verschiedene Parameterwerte des jeweiligen Parameters umfasst sind, um verschiedene Vergleichswerte zur Verfügung zu stellen. Die Parameterwerte, z.B. TI- und T2-Zeiten, eines Bildpunktes ( Pixels/Voxels ) im Bild werden dann insbesondere bestimmt, indem der gemessene Signalverlauf mit allen oder einem Teil der simulierten Signalverläufe verglichen wird. Dieser Vorgang wird als "Matching" bezeichnet. Derjenige Sig nalverlauf des Dictionarys, der dem gemessenen Signalverlauf am ähnlichsten ist, determiniert in bekannten MRF-Verfahren die Werte der Parameter, z.B. Relaxationsparameter TI und T2, des jeweiligen Bildpunktes. Eine derartige Bestimmung der Pa rameterwerte wird im Zusammenhang mit MRF-Techniken auch als Rekonstruktion bzw. Rekonstruktionsprozess bezeichnet.
Für MRF-Verfahren kann grundsätzlich jede Echotechnik (insbe sondere Spinecho ( SE ) -Techniken und Gradientenecho (GRE) - Techniken) in Kombination mit jeglichen Verfahren zur k- Raumabtastung (z.B. kartesisch, spiralförmig, radial) benutzt werden .
Ein MRF-Verfahren, das die gewebespezifischen Parameter TI und T2 in dem verwendeten Dictionary berücksichtigt und in gemessenen Bildpunkt-Zeit-Serien bestimmt, ist beispielsweise in dem Artikel von Ma et al . , "Magnetic Resonance Fingerprin- ting", Nature, 495: S. 187-192 (2013) beschrieben. Dort wird eine TrueFISP ("true fast imaging with steady-state free pre- cession") basierte Sequenz in Kombination mit einer spiral förmigen k-Raumabtastung benutzt.
Eine andere MRF-Implementierung wird von Jiang et al . in dem Artikel "MR Fingerprinting Using Fast Imaging with Steady State Precession (FISP) with Spiral Readout", Magnetic Reso nance in Medicine 74: S. 1621-1631, 2015, beschrieben. Dort wird eine FISP-Sequenz ("Fast Imaging with Steady State Pre- cession") in Kombination mit einer Spiral-Abtastung verwen det: Nach einem adiabatischen 180° RF-Inversionspuls zur ge zielten Störung des Gleichgewichtzustandes der Spins wird ei ne Folge von RF-Anregungspulsen mit pseudorandomisierten Flipwinkeln appliziert, und jedes jeweils nach einem der RF- Anregungspulse resultierende Echo mit einer einzelnen spiral förmigen k-Raumtraj ektorie ausgelesen. Es werden n RF- Anregungspulse benutzt, die ebenso viele Echos erzeugen. Aus den entlang der jeweiligen k-Raumtraj ektorie aufgenommenen Messdaten jedes Echos wird ein Einzelbild rekonstruiert. Aus den n Einzelbildern wird für jeden Bildpunkt ein Signalver lauf extrahiert, der mit den simulierten Verläufen verglichen wird. Der zeitliche Abstand TR zwischen zwei aufeinanderfol genden RF-Anregungspulsen der n RF-Anregungspulse kann hier bei ebenfalls, z.B. pseudorandomisiert, variiert werden.
Weitere MRF-Verfahren sind beispielsweise in dem Artikel von Cauley S et al, "Fast group matching for MR fingerprinting reconstruction", Magnetic Resonance in Medicine 74:523-528 (2015) , und dem Artikel von Cline C et al, "AIR-MRF: Accele- rated iterative reconstruction for magnetic resonance finger- printing", Magnetic Resonance Imaging 41:29-40, 2017, be schrieben, der die Parameterwerte zusätzlich mittels eines iterativ durchgeführten Signalvergleichs bestimmt.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, bekannte MRF- Verfahren zu verbessern.
Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zur Bestimmung von Parameterwerten in Bildpunkten eines Untersuchungsobjek tes mittels einer Magnetresonanz-Fingerprinting (MRF) -Technik gemäß Anspruch 1, eine Magnetresonanzanlage gemäß Anspruch 117, ein Computerprogramm gemäß Anspruch 118 sowie einen elektronisch lesbaren Datenträger gemäß Anspruch 119.
Ein erfindungsgemäßes Verfahren zur Bestimmung von Parameter werten (P) in Bildpunkten eines Untersuchungsvolumens eines Untersuchungsobjektes in einer MR-Anlage mittels einer Mag- netresonanz-Fingerprinting (MRF) -Technik umfasst die Schrit te :
- Laden von einer Anzahl N an Vergleichssignalverläufen (D) , die jeweils vorgegebenen Werten der zu bestimmenden Parameter zugeordnet sind, wobei die Vergleichssignalverläufe (D) unter Anwendung von vorbestimmten Aufnahme-Parametern ermittelte Vergleichssignalverläufe (D) sind, und wobei die Aufnahme- Parameter
eine Anzahl an Signalmessungen SM,
Aufnahme-Parameter, die für eine jeweilige Signalmes sung anzuwendende RF-Pulse charakterisieren, und
Wiederholzeiten, die einen jeweiligen zeitlichen Ab stand zwischen Anregungen aufeinanderfolgender Signalmessun gen SM angeben, umfassen,
- Erfassen mindestens einer Bildpunkt-Zeit-Serie (BZS) des Untersuchungsobjekts mit Hilfe eines MRF-Aufnahmeverfahrens , derart, dass erfasste Bildpunkt-Zeit-Serien (BZS) mit den ge ladenen Vergleichssignalverläufen vergleichbar sind,
- Durchführen eines Signalvergleichs mindestens eines Ab schnitts des jeweiligen Signalverlaufs der erfassten Bild- punkt-Zeit-Serien (BZS) mit einem entsprechenden Abschnitt von geladenen Vergleichssignalverläufen (D) zur Ermittlung von Ähnlichkeitswerten (V) der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie (BZS) mit den jeweiligen Vergleichssignalverläufen (D) ,
- Bestimmen der Werte (P) der zu bestimmenden Parameter auf Basis der n bestimmten ähnlichsten Vergleichssignalverläufe (d) , wobei n eine vorgegebene natürliche Zahl ist,
- Speichern und/oder Ausgeben der für den jeweiligen Bild punkt bestimmten Werte (P) der zu bestimmenden Parameter.
Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt mittels des durchge führten Signalvergleichs eine Bestimmung der Werte von in dem Untersuchungsobjekt vorliegenden Parametern in deutlich kür zerer Zeit als Verfahren, die versuchen, Parameterwerte über ein Fitten von Messdaten an Signalmodelle zu bestimmen. Eine erfindungsgemäße Magnetresonanzanlage umfasst eine Mag neteinheit, eine Gradienteneinheit, eine Hochfrequenzeinheit und eine zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildete Steuereinrichtung mit einer Parameterwertbestim mungseinheit .
Ein erfindungsgemäßes Computerprogramm implementiert ein er findungsgemäßes Verfahren auf einer Steuereinrichtung, wenn es auf der Steuereinrichtung ausgeführt wird.
Das Computerprogramm kann hierbei auch in Form eines Compu terprogrammprodukts vorliegen, welches direkt in einen Spei cher einer Steuereinrichtung ladbar ist, mit Programmcode- Mitteln, um ein erfindungsgemäßes Verfahren auszuführen, wenn das Computerprogrammprodukt in der Recheneinheit des Rechen systems ausgeführt wird.
Ein erfindungsgemäßer elektronisch lesbarer Datenträger um fasst darauf gespeicherte elektronisch lesbare Steuerinforma tionen, welche zumindest ein erfindungsgemäßes Computerpro gramm umfassen und derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Steuereinrichtung einer Magnetresonanzanlage ein erfindungsgemäßes Verfahren durch führen .
Die in Bezug auf das Verfahren angegebenen Vorteile und Aus führungen gelten analog auch für die Magnetresonanzanlage, das Computerprogramm und den elektronisch lesbaren Datenträ ger .
Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungs beispielen sowie anhand der Zeichnungen. Die aufgeführten Beispiele stellen keine Beschränkung der Erfindung dar. Es zeigen :
Fig. 1 ein schematisches Ablaufdiagramm eines erfindungs gemäßen Verfahrens, Fig. 2 einen beispielhaften Verlauf von für eine Ermitt lung von Vergleichssignalverläufen in aufeinander folgenden (ggf. simulierten) Signalmessungen anzu wendenden Wiederholzeiten TR als Aufnahme- Parameter,
Fig . 3 einen beispielhaften Verlauf von für eine Ermitt lung von Vergleichssignalverläufen in aufeinander folgenden (ggf. simulierten) Signalmessungen anzu wendenden Flipwinkeln als Aufnahme-Parameter,
Fig. 4 einen weiteren beispielhaften Verlauf von für eine
Ermittlung von Vergleichssignalverläufen in aufei nanderfolgenden (ggf. simulierten) Signalmessungen anzuwendenden Flipwinkeln als Aufnahme-Parameter,
Fig . 5 einen weiteren beispielhaften Verlauf von für eine
Ermittlung von Vergleichssignalverläufen in aufei nanderfolgenden (ggf. simulierten) Signalmessungen anzuwendenden Flipwinkeln als Aufnahme-Parameter,
Fig . 6 einen Ausschnitt eines schematisch dargestellten beispielhaften Pulssequenzdiagramms, welches zur Aufnahme von Messdaten im Rahmen einer Erfassung von Bildpunkt-Zeit-Serien eingesetzt werden könnte,
Fig . 7 eine schematische Darstellung einer erfindungsgemä ßen Magnetresonanzanlage.
Figur 1 ist ein schematisches Ablaufdiagramm eines erfin dungsgemäßen MRF-Verfahrens .
Für das MRF-Verfahren werden Aufnahme-Parameter vorbestimmt (Block 101), die zusammen mit zu bestimmenden Parametern ei nen Signalverlauf charakterisieren. Ein mittels MR-Technik aufgenommenes Signal hängt von den bei der Messung des Signals verwendeten Aufnahme-Parametern, bei spielsweise von bei der Messung verwendeten RF-Pulsen, die z.B. über ihren Flipwinkel charakterisiert sein können, und von bei der Messung verwendeten Wiederholzeiten TR, d.h. ins besondere den verwendeten zeitlichen Abständen zwischen zwei Anregungen der Spins in dem Untersuchungsobjekt in aufeinan derfolgender Signalmessungen SM, ab. Ein weiterer Aufnahme- Parameter, der einen Einfluss auf ein mittels MR-Technik auf genommenes Signal hat, ist z.B. die Echozeit TE, die einen verwendeten zeitlichen Abstand zwischen einem verwendeten RF- Anregungspuls und der nachfolgenden Aufnahme eines somit er zeugten Signals angibt. Dabei kann die Echozeit TE den Zeit raum zwischen Start der Anregung durch einen RF-Anregungspuls und Start der nachfolgenden Aufnahme angeben, oder auch, ins besondere im Falle von Echozügen, z.B. den zeitlichen Abstand der Anregung und der nachfolgenden Aufnahme eines im abgetas teten k-Raum zentralen Echosignals angeben. Die jeweiligen Abhängigkeiten sind z.B. aus den Bloch-Gleichungen bekannt.
Bei dem hier vorgeschlagenen MRF-Verfahren können die Aufnah me-Parameter derart vorbestimmt sein, dass für eine gegebene Fragestellung, die in der MRF-Messung beleuchtet werden soll, möglichst optimale Abhängigkeiten der Signalverläufe der Ver gleichssignalverläufe von den in dem Untersuchungsobjekt er warteten und zu bestimmenden Parametern vorliegen, wobei gleichzeitig eine möglichst kurze Gesamtmesszeit des Verfah rens angestrebt werden kann. Als mögliche Kriterien für eine solche Optimierung kommen insbesondere Kriterien in Betracht, eine Sensitivität der erhaltenen Signalverläufe auf in dem Untersuchungsobjekt erwartete Parameter betreffen, sodass ei ne zumindest ausreichende Sensitivität der Signalverläufe zu mindest auf die zu bestimmenden Parameter z.B. mit möglichst kurzen Signalverläufen, erreicht werden kann.
Für MRF-Verfahren, die eine ganze Serie von Signalmessungen SM vorsehen, ist ein weiterer möglicher Aufnahme-Parameter die Länge der Vergleichssignalverläufe, die durch die Anzahl der für den zu betrachtenden Signalverlauf vorgesehenen Sig nalmessungen festgelegt ist.
Weiterhin werden zu bestimmende Parameter und für jeden zu bestimmenden Parameter gewünschte Parameterwerte, zu welchen Vergleichssignalverläufe ermittelt werden sollen, festgelegt (Block 103 ') .
Auf Basis der vorbestimmten Aufnahme-Parameter und der zu be stimmenden Parameter und ihrer jeweils zugehörigen Parameter werte werden Vergleichssignalverläufe D und/oder D' ermittelt (Block 103) . Bei der Auswahl der vorbestimmten Aufnahme- Parameter und/oder der zu bestimmenden Parameter und/oder ih rer zugehörigen Parameterwerte kann bereits (je) eine Opti mierung dieser Auswahl, beispielsweise auch mit Hilfe eines neuronalen Netzwerks oder auch basierend auf heuristischen Annahmen, durchgeführt werden, die beispielsweise die zu ver wendende Magnetresonanzanlage, das zu untersuchenden Untersu chungsobjekt und/oder die zu untersuchende Fragestellung be rücksichtigt, und die für die MRF-Messung benötigte Messzeit insgesamt so kurz wie möglich hält, und dabei eine vorgegebe ne Mindestanforderung an die Güte der bestimmten Parameter werte einhält.
Die ermittelten Vergleichssignalverläufe D und/oder D' kön nen, wenn sie einmal ermittelt sind, z.B. in einer Speicher einheit gespeichert werden. Gespeicherte Vergleichssignalver läufe D und/oder D' können für eine weitere Verwendung gela den werden (Block 105)
Die Ermittlung der Vergleichssignalverläufe D, und damit ein Bestimmen von bereits genannten Dictionarys, ist ein wichti ger Aspekt bei MRF-Techniken, der diese von anderen quantita tiven MR-Verfahren unterscheidet. Wie bereits erwähnt, wird der Dictionary häufig erstellt, indem verschiedene mögliche Vergleichssignalverläufe, z.B. durch Simulation, insbesondere auf Basis der Bloch-Gleichungen, vorberechnet werden. Im Ge gensatz dazu werden bei anderen quantitativen Methoden zur Bestimmung von Parameterwerten mittels MR-Messungen in der Regel die gemessenen Signale an ein Modell gefittet. Eine Si mulation von Vergleichssignalverläufen D, die einen MRF- Dictionary bilden sollen, muss nur einmalig durchgeführt wer den und nicht, wie bei anderen quantitativen Methoden bei je der Messung ein erneuter Fit durchgeführt werden. Dadurch können bei MRF-Verfahren deutlich komplexere Signalmodelle für eine Simulation der Vergleichssignalverläufe D benutzt werden als bei anderen quantitativen MR-Verfahren und dennoch die Rekonstruktionszeiten klein gehalten werden.
Mit zunehmender Komplexität der Simulation von Vergleichssig nalverläufen (z.B. bezüglich der Anzahl der einbezogenen Pa rameter und/oder bezüglich der Auflösung der möglichen Werte der Parameter) steigt jedoch die Zeit, die für die Simulation eines Dictionarys benötigt wird. Ähnliches gilt für die Re konstruktion, da der Zeitaufwand für das Matching, also den für die Bestimmung der gesuchten Parameterwerte durchzufüh renden Signalvergleich, ebenfalls mit der Anzahl der in einem Dictionary enthaltenen Vergleichssignalverläufe steigt.
Alle Vergleichssignalverläufe D bzw. D', die auf Basis der selben Aufnahme-Parameter ermittelt wurden, sind zu je einem gemeinsamen Dictionary zugeordnet. Wie bereits ausgeführt, wird durch den Aufnahme-Parameter „Anzahl der Signalmessungen SM" für einen Vergleichssignalverlauf die „Länge" der Ver gleichssignalverläufe festgelegt. Die Vergleichssignalverläu fe eines Dictionarys unterscheiden sich in den ihnen zugeord neten Werten der zu bestimmenden Parameter, wobei einem Ver gleichssignalverlauf genau eine Kombination von je einem ge wünschten Wert jedes der zu bestimmenden Parameters zugeord net ist, die (neben den genannten Aufnahme-Parametern) bei der Ermittlung des Vergleichssignalverlaufs, z.B. durch Ein setzten in die Bloch-Gleichungen, zu Grunde gelegt sind.
Die Größe eines Dictionarys, d.h. die Anzahl an Vergleichs signalverläufen, die von einem gemeinsamen Dictionary umfasst sind, hängt stark von den gewünschten zu bestimmenden Parame- tern und den für jeden dieser Parameter jeweils vorgesehene Anzahl an Werten, für welche Vergleichssignalverläufe ermit telt werden sollen, ab.
Dabei kann in einem einfachen Fall die Größe eines Dictiona- rys durch Kombination jedes vorgesehenen Wertes eines zu be stimmenden Parameters mit jedem vorgesehenen Wert aller ande ren zu bestimmenden Parameter vorgegeben sein. Beispielsweise würde ein Dictionary der nA Werte eines zu bestimmenden Para meters PA und nB Werte eines zu bestimmenden Parameters PB so wie nc Werte eines zu bestimmenden Parameters Pc enthalten soll eine Größe von N = nA*nB*nc erreichen, wenn jede mögliche Kombination der für jeden zu bestimmenden Parameter möglichen Werte untereinander in dem Dictionary enthalten sein soll. Somit ist ersichtlich, dass die Größe eines Dictionarys schnell mit der Anzahl an unterschiedlichen zu bestimmenden Parametern steigt. Es kann aber durch, z.B. physikalisch be gründetes oder auf heuristischen Erfahrungen basierende, Aus schließen bestimmter Parameterwerte-Kombinationen der zu be stimmenden Parameter eine Reduzierung der Größe eines Dictio narys erreicht werden, ohne dass die Qualität der unter Ver wendung dieses Dictionarys bestimmten Parameterwerte redu ziert ist.
Für ein derartiges Ausschließen kann eine Ausschlussregel aufgestellt werden, gemäß derer Parameterwerte-Kombinationen bewertet werden, sodass für Parameterwerte-Kombinationen, welche die Ausschlussregel erfüllen, kein Vergleichssignal verlauf ermittelt wird. Beispielsweise können bei einem Dic tionary, der als zu bestimmende Parameter die Relaxationszei ten TI und T2 umfasst, diejenigen Kombinationen von gewünsch ten Werten von TI und T2 ausgeschlossen werden, für die der gewünschte Wert von T2 größer ist als der gewünschte Wert von TI, wenn Stoffe untersucht werden sollen, für welche der zu gehörige T2-Wert stets kleiner ist als der zugehörige Tl- Wert, wie es beispielsweise bei menschlichem Gewebe der Fall ist . Somit kann die Größe eines Dictionarys, der z.B. Vergleichs signalverläufe für die Parameter A, B und C als zu bestimmen de Parameter umfasst, die Größe von nA*nB*nc, mit nA gleich der Anzahl der gewünschten Werte für A, nB gleich der Anzahl der gewünschten Werte für B und nc gleich der Anzahl der ge wünschten Werte für C, z.B. reduziert werden auf ( (nA*nB) - nx) *nc, mit nx gleich der Anzahl der ausgeschlossenen Werte paare der Parameter A und B, die eine aufgestellte Aus schlussregel erfüllen.
Somit kann die Größe des Dictionarys, der z.B. Vergleichssig nalverläufe für die Parameter TI, T2 und das RF-Transmitfeld Bl (hierzu später mehr) als zu bestimmende Parameter umfasst, die Größe von N = ni*n2*nBi mit ni gleich der Anzahl der ge wünschten Werte für TI, n2 gleich der Anzahl der gewünschten Werte für T2 und nBi gleich der Anzahl der gewünschten Werte für Bl, reduziert werden auf N = ( (ni*n2 ) -nx) *nBi, mit nx gleich der Anzahl der ausgeschlossenen Wertepaare von TI und T2, für die der gewünschte T2-Wert größer ist als der ge wünschte Tl-Wert.
Um die Größe des Dictionarys zu reduzieren könnten aber auch gewisse Kombinationen ausgenommen werden, insbesondere z.B. wenn es physikalisch oder aus über das Untersuchungsobjekt bekannten Bedingungen heraus, Sinn ergibt. Dazu kann zunächst ermittelt werden, ob beispielsweise bestimmte Kombinationen von zu bestimmenden Parametern bei einem gegebenen Untersu chungsobjekt ausgeschlossen werden können. Dies kann insbe sondere für gewebespezifische zu bestimmende Parameter z.B. auch auf Basis von aus der Literatur bekannten für ein jewei liges Gewebe vorkommenden Parameterwerten und/oder Kombinati onen von Parameterwerten verschiedener zu bestimmender Para meter erfolgen.
Die Werte mindestens eines der zu bestimmenden Parameter, zu denen Vergleichssignalverläufe zu ermitteln sind, liegen in einem Gesamtwertebereich dieses zu bestimmenden Parameters, d.h. es existiert ein kleinster Parameterwert und ein größter Parameterwert für den zu bestimmenden Parameter, die den Ge samtwertebereich des Parameters eingrenzen. Der Gesamtwer tebereich kann insbesondere in Abhängigkeit von Werten des jeweiligen zu bestimmenden Parameters von in dem Untersu chungsobjekt vermuteten Stoffen gewählt werden. Auf diese Weise kann vermieden werden, dass, z.B. für eine gegebene Fragestellung unnötige, überflüssige Parameterwerte bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläufe berücksichtigt wer den, was den Dictionary unnötig vergrößern würde. Zu welchen Werten für einen zu bestimmenden Parameter Vergleichssignal verläufe ermittelt werden sollen kann somit von den mit dem Dictionary zu untersuchenden Untersuchungsobjekten und den zu Grunde liegenden Fragestellungen, die mittels des MRF- Verfahrens beantwortet werden sollen, abhängig gemacht wer den .
Beispielsweise können für MRF-Untersuchungen des Gehirns die Werte der zu bestimmenden Parameter für die Vergleichssignal verläufe jeweils eines Dictionarys derart ermittelt werden, dass die zu bestimmenden Parameter, insbesondere TI und T2, die für ein Gehirn üblichen Parameterwerte umfasst.
Es kann aber sinnvoll sein die für eine Ermittlung von Ver gleichssignalverläufen gewählten Werte von zu bestimmenden Parametern derart zu wählen, dass diese Werte umfassen, die größer und/oder kleiner sind als die Werte der in Untersu chungsobjekten vermuteten Stoffe. Auf diese Weise wird der Gesamtwertebereich derart erweitert, dass auch Abweichungen von bekannten Normwerten noch ermittelt werden können. In wie weit eine derartige Erweiterung des Gesamtwertebereichs sinn voll ist, hängt von der (medizinischen) Fragestellung ab, und muss gegen die damit einhergehende Vergrößerung des Dictiona rys abgewogen werden.
Ein gewählter Gesamtwertebereich für zu bestimmende Parameter kann in zumindest zwei Wertebereichs-Abschnitte unterteilt werden, die Werte in unterschiedlicher Auflösung umfassen. Beispielsweise kann in zumindest zwei der Wertebereichs- Abschnitte jeweils eine unterschiedliche Auflösungen der ge wählten Werte gewählt werden, sodass in einem der zumindest zwei Wertebereichs-Abschnitte Werte in einer höheren Auflö sung gewählt werden als in einen anderen der zumindest zwei wertebereichs-Abschnitte. Die für einen Wertebereichs- Abschnitt gewählte Auflösung kann z.B. durch eine Schrittwei te zwischen benachbarten Werten in einem Wertebereichs- Abschnitt vorgegeben sein. Auf diese Weise kann in einem Wer- tebereichs-Abschnitt eine kleinere Schrittweite (größere Auf lösung) gewählt werden, als in zumindest einem anderen Wer- tebereichs-Abschnitt .
Um eine möglichst genaue Bestimmung der zu bestimmenden Para meter zu gewährleisten kann die Auflösung der gewählten Werte in für eine zu untersuchende Fragestellung besonders relevan ten Wertebereichs-Abschnitten des Gesamtwertebereichs höher als in anderen Wertebereichs-Abschnitten des Gesamtwertebe reichs gewählt werden.
Um die Berechnungszeit, Speicherbedarf und die Rekonstrukti onszeit, in welcher die zu bestimmenden Parameter mittels ei nes Signalvergleichs der Vergleichssignalverläufe mit Signal verläufen von erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien bestimmt wer den, in Grenzen zu halten, kann die Auflösung des Dictionarys insgesamt (d.h. die jeweiligen Gesamtwertebereiche der zu be stimmenden Parameter und die Abstände der für die zu bestim menden Parameter jeweils gewählten Werte) begrenzt werden.
Auf der anderen Seite kann eine derartige Begrenzung und die damit einhergehende Quantisierung der Werte der zu bestimmen den Parameter, für die Vergleichssignalverläufe ermittelt wurden, in den Ergebnissen der Bestimmung der Werte der zu bestimmenden Parameter deutlich sichtbar sein und unter Um ständen (je nach Anwendungsbereich) einen limitierenden Fak tor darstellen. Daher ist sorgfältig zwischen einer gewünsch ten Auflösung und damit Präzision der bestimmten Werte der zu bestimmenden Parameter einerseits (die eher für eine Vergrö ßerung der verwendeten Dictionarys spricht) und dem Rechen- aufwand und der Rekonstruktionsgeschwindigkeit andererseits abzuwägen .
Um die Rekonstruktionszeit, den Speicherbedarf und die Be rechnungszeit der Vergleichssignalverläufe gering zu halten kann ein Wertebereichs-Abschnitt für den eine Auflösung ge wählt wurde, die einen vorgegebenen Auflösungs-Schwellwert überschreitet, auf eine möglichst kleine Spanne des Wertebe- reichs-Abschnitts beschränkt werden, um die Anzahl der ge wählten Werte durch die Beschränkung des Wertebereichs- Abschnitts wieder in vorgegebene Schranken zu lenken. Mit an deren Worten: es kann zumindest ein Wertebereichs-Abschnitt des Gesamtwertebereichs mit einer Auflösung, die größer als ein Schwellwert ist, z.B. durch eine Beschränkung der Spann weite des Wertebereichs-Abschnitts , möglichst klein gehalten werden .
In einem beispielhaften Ausführungsbeispiel für ein MRF- Verfahren zur Untersuchung von Gehirnen, können die Werte, beispielsweise für die Parameter TI, T2 und Bl als zu bestim mende Parameter wie folgt gewählt werden: für den zu bestim menden Parameter TI können die Werte zu denen ein Vergleichs signalverlauf ermittelt werden soll, derart gewählt werden, dass für einen Gesamtwertebereich von 10 ms bis 4500 ms Ver gleichssignalverläufe ermittelt werden, wobei in einem Wer tebereichs-Abschnitt von 10 ms bis 90 ms eine Schrittweite von 10 ms, in einem Wertebereichs-Abschnitt von 100 ms bis 1000 ms eine Schrittweite von 20 ms, in einem Wertebereichs- Abschnitt von 1040 ms bis 2000 ms eine Schrittweite von 40 ms, in einem Wertebereichs-Abschnitt von 2050 ms bis 3000 ms eine Schrittweite von 100 ms, und in einem Wertebereichs- Abschnitt von 3100 ms bis 4500 ms eine Schrittweite von 100 ms gewählt werden kann. Somit erhält man eine Anzahl ni =
105 verschiedene gewünschte Werte für den Parameter TI.
Für den zu bestimmenden Parameter T2 können die Werte bei spielsweise derart gewählt werden, dass für einen Gesamtwer tebereich von 2 ms bis 3000 ms Vergleichssignalverläufe er- mittelt werden, wobei in einem Wertebereichs-Abschnitt von 2 ms bis 98 ms eine Schrittweite von 2 ms, in einem Wertebe reichs-Abschnitt von 100 ms bis 150 ms eine Schrittweite von 5 ms, in einem Wertebereichs-Abschnitt von 160 ms bis 300 ms eine Schrittweite von 10 ms, in einem Wertebereichs-Abschnitt von 350 ms bis 800 ms eine Schrittweite von 50 ms, in einem Wertebereichs-Abschnitt von 900 ms bis 1600 ms eine Schritt weite von 100 ms, und in einem Wertebereichs-Abschnitt von 1800 ms bis 3000 ms eine Schrittweite von 200 ms gewählt wer den kann. Somit erhält man eine Anzahl n2 = 100 verschiedene gewünschte Werte für den Parameter T2.
Unter Anwendung z.B. der Ausschlussregel, dass nur für Para- meterwerte-Kombinationen der Werte von TI und der Werte von T2 Vergleichssignalverläufe ermittelt werden sollen, für wel che der Wert von T2 kleiner ist als der Wert von TI, kann die Anzahl der nach Ausschluss erlaubten Kombinationen von Tl- Werten und T2-Werten von 105*100 = 10500 auf 8537 reduziert werden .
Für den zu bestimmenden Parameter Bl können die Werte bei spielsweise derart gewählt werden, dass für einen Gesamtwer tebereich von Abweichungsfaktoren von einem Sollwert, der dem Wert 100% entspricht, von 60% bis 140% Vergleichssignalver läufe ermittelt werden, wobei die Abweichungsfaktoren in ei ner Schrittweite von einem Prozentpunkt gewählt werden, so- dass insgesamt nBi = 81 verschiedene den Abweichungsfaktoren 60%; 61%; 62%; ...; 138%; 139%; 140% entsprechende gewünschte Bl-Werte für die Ermittlung von Vergleichssignalverläufen verwendet werden.
Auf diese Weise deckt der Gesamtwertebereich die möglichen Werte für die zu bestimmenden Parameter TI und T2 für in ei nem zu untersuchenden Gehirn erwartete Stoffe und Gewebe sinnvoll ab und es ist in den verschiedenen Wertebereichen jeweils eine Auflösung gewählt, die auch kleine Unterschiede der Relaxationszeiten TI und T2 im Gewebe eines Gehirns ge nauer als in bekannten Verfahren trennen können. Des Weiteren können auch lange Relaxationszeiten, wie sie z.B. in Gehirn flüssigkeit auftreten, durch den vergrößerten Gesamtwertebe- reich abgedeckt und somit ebenfalls mit hoher Genauigkeit be stimmt werden.
Insbesondere für Relaxationszeiten als zu bestimmende Parame ter kann eine Schrittweite zu wählender Werte in Wertebe- reichs-Abschnitten mit kleineren Werten kleiner gewählt wer den als in Wertebereichs-Abschnitten mit größeren Werten. Auf diese Weise ist die Auflösung der gewählten Werte für kleine re Relaxationszeiten größer als für größere Relaxationszei ten, wodurch dem exponentiellen Verlauf von Relaxationszeiten Rechnung getragen werden kann.
Werden die Werte, für welche Vergleichssignalverläufe ermit telt werden sollen, zumindest in einem Wertebereichs- Abschnitt des Gesamtwertebereichs mit konstanter Schrittweite zwischen zwei benachbarten gewählten Werten in dem Wertebe- reichs-Abschnitt gewählt, ändert sich der Wert des zu bestim menden Parameters in dem Wertebereichs-Abschnitt linear, d.h. mit konstanter Schrittweite zwischen zwei gewählten Werten. Dies ist, insbesondere bei (nicht-iterativen) , Rekonstruktio nen der Werte der zu bestimmenden Parameter mittels für jeden Bildpunkt unabhängigen Vergleichen von Vorteil, da die
Schrittweite und damit die Auflösung der Werte der zu bestim menden Parameter, zu denen für ein Dictionary Vergleichssig nalverläufe ermittelt wurden, nur um einen mittels des Sig nalvergleichs gefundenen ähnlichsten Vergleichssignalverlauf und nur für den jeweiligen Bildpunkt relevant ist.
Es ist auch möglich, die Werte eines zu bestimmenden Parame ters, für welche Vergleichssignalverläufe ermittelt werden sollen, zumindest in einem Wertebereich des Gesamtwertebe reichs gemäß einer logarithmischen Auflösung zu wählen.
Bei dem bereichsweise linearen Dictionary schwankt die rela tive Auflösung drastisch innerhalb und zwischen den Wertebe reichs-Abschnitten. Ein auf einem logarithmischen Raster dis- kretisiertes Dictionary hingegen erzeugt eine konstante rela tive Auflösung. Somit hat eine logarithmisch gewählte Auflö sung den Vorteil, dass es bei einer geforderten Mindestauflö sung speichereffizienter als eine lineare Auflösung ist. Dies ist insbesondere bei iterativ durchgeführten Vergleichen zur Bestimmung der Werte der zu bestimmenden Parameter von Vor teil, bei der die für die verschiedenen Bildpunkte zu bestim menden Werte über eine Kostenfunktion gekoppelt sind. In die sem Fall ist durch diese Koppelung der Ergebnisse der be stimmten Parameterwerte benachbarter Bildpunkte die Schritt weite und damit die Auflösung der Werte der zu bestimmenden Parameter, zu denen für ein Dictionary Vergleichssignalver läufe ermittelt wurden, um alle mittels des Signalvergleichs bestimmten ähnlichsten Vergleichssignalverläufe aller be trachteten Bildpunkte relevant. Daher sollte ein in Verbin dung mit derartigen iterativ durchgeführten Vergleichen ein gesetztes Dictionary alle in dem Untersuchungsobjekt vorkom menden Werte der zu bestimmenden Parameter, insbesondere al ler vorkommender Relaxationszeiten, mit einer hohen Auflösung abbilden, d.h. es müssen die für die Ermittlung der Ver gleichssignalverläufe gewählten Werte der zu bestimmenden Pa rameter mit einer hohen Auflösung gewählt sein. Ansonsten kann es Vorkommen, dass verbleibende Diskrepanzen der be stimmten ähnlichsten Vergleichssignalverläufe (sogenannte „residuals" ) , durch eine somit mangelnde Diskretisierung der möglichen Werte, den Wert der verwendeten Kostenfunktion nahe dem gesuchten Optimum dominieren und damit verfälschen.
Welche Auflösung in welchen Wertebereichs-Abschnitt gewählt wird kann wiederum von einer gewünschten Auflösung des zu be stimmenden Parameters abhängig gewählt werden. Beispielsweise kann die Auflösung in Wertebereichs-Abschnitten, in denen es gemäß einer zu Grunde liegenden Fragestellung auf eine genau ere Bestimmung auch kleinerer Unterschiede eines zu bestim menden Parameters ankommt, kleiner gewählt werden als in Wer tebereichs-Abschnitten, in denen eine gröbere Bestimmung des zu bestimmenden Parameters bereits ausreichend ist. So kann die Auflösung der gewählten Werte eines zu bestimmenden Para- meters in denjenigen Bereichen erhöht gewählt werden, die für eine gewünschte Anwendung von besonderem Interesse sind.
Wie bereits erwähnt, können die einen Dictionary festlegenden Aufnahme-Parameter im Hinblick auf eine bestimmte Fragestel lung, z.B. ein zu untersuchendes Untersuchungsobjekt, bei spielsweise ein bestimmtes Organ eines Patienten, wie sein Gehirn, sein Herz, die Prostata, usw. oder auch eine bestimm te diagnostische Fragestellung wie z.B. eine onkologische o- der eine angiographische Fragestellung, derart gewählt wer den, dass für die jeweilige Fragestellung der Aufwand, insbe sondere bei der Ermittlung des Dictionarys und/oder bei der Erfassung zugehöriger Bildpunkt-Zeit-Serien, möglichst klein gehalten wird und/oder die mittels des Dictionarys und der zugehörigen Bildpunkt-Zeit-Serien bestimmten Parameterwerte möglichst aussagekräftig sind.
Es ist daher denkbar, dass beim Laden der Vergleichssignal verläufe aus einer Gruppe von zumindest zwei verschiedenen Sätzen an Vergleichssignalverläufen D und D' gewählt werden kann. Damit können insbesondere verschiedene Dictionarys für verschiedene Fragestellungen oder auch für bestimmte Vorlie ben eines Nutzers vorgesehen sein, aus denen ein gewünschter Dictionary mit den von diesem umfassten Vergleichssignalver läufen ausgewählt werden kann, mit welchen eine MRF-Messung durchgeführt werden soll, und zu welchen passende Bildpunkt- Zeit-Serien erfasst werden können.
Die verschiedenen Sätze an Vergleichssignalverläufen, z.B. die verschiedenen Dictionarys, unterscheiden sich hierbei in mindestens einem Wert aus einer Gruppe von Werten, welche ei ne Anzahl an Signalmessungen SM pro Vergleichssignalverlauf, einen Verlauf von in aufeinanderfolgenden Messungen zur Er stellung einer Bildpunkt-Zeit-Serie verwendeten Flipwinkeln, einen Verlauf von in aufeinanderfolgenden Messungen zur Er stellung einer Bildpunkt-Zeit-Serie verwendeten Wiederholzei ten, einen Verlauf von in aufeinanderfolgenden Messungen zur Erstellung einer Bildpunkt-Zeit-Serie verwendeten Echozeiten und eine Sensitivität auf mindestens einen zu bestimmenden Parameter umfasst. Mit anderen Worten die verschiedenen Sätze an Vergleichssignalverläufen unterscheiden sich in zumindest einem der ihnen zu Grunde liegenden Aufnahme-Parameter.
Beispielsweise kann einem Nutzer eines MRF-Verfahrens eine Auswahl an verschiedenen Dictionarys mit unterschiedlichen Eigenschaften in einer Art und Weise angeboten werden, dass der Nutzer einen für sein Vorhaben möglichst gut geeignetes Dictionary mit den zugehörigen Vergleichssignalverläufen aus wählten kann. Es ist auch denkbar, dass ein Nutzer lediglich seine gewünschte Fragestellung oder sonstige Anforderung (z.B. auch eine maximale insgesamte Messzeit) angibt und an hand dieser Eingabe, ggf. unter Berücksichtigung möglicher Hardwarevorgaben der verwendeten Magnetresonanzanlage, auto matisch, beispielsweis unter Verwendung eines z.B. auch auf maschinellem Lernen beruhenden Algorithmus, aus einer Mehr zahl an vorhandenen Dictionarys ein zu der Anfrage optimal passendes Dictionary ausgewählt wird, mit dem das MRF- Verfahren dann durchgeführt werden kann.
Die Figur 2 zeigt beispielhaft einen Verteilung und den Ver lauf über der Zeit t für an aufeinanderfolgenden Signalmes sungen SM für eine, ggf. mittels einer Simulation durchge führten, Bestimmung von Vergleichssignalverläufen (und beim Erfassen von zugeordneten Bildpunkt-Zeit-Serien) anzuwenden den Wiederholzeiten TR als Aufnahme-Parameter. Die jeweils angewendete Wiederholzeit TR hat Einfluss auf den Kontrast eines aus unter Anwendung der Wiederholzeit aufgenommenen Messdaten rekonstruierten MR-Bildes. Durch die Variation kön nen somit im Vergleichssignalverlauf verschiedene Kontraste durchfahren werden. Die verwendeten Wiederholzeiten TR vari ieren zwischen einer minimalen Wiederholzeit TRmin und einer maximalen Wiederholzeit TRmax . Da die Wiederholzeiten TR auch Einfluss auf die Dauer der Messung haben, kann es, um Zeit zu sparen, sinnvoll sein, möglichst kurze Wiederholzeiten TR zu wählen, die aber dennoch eine ausreichende Variation aufwei sen sollten, um die auf ihrer Grundlage ermittelten Ver- gleichssignalverläufe möglichst inkohärent im Verlauf der Zeit, also der Signalmessungen SM, schwanken zu lassen.
Beispielhaft zeigen die Figuren 3 und 4 Beispiele für eine Verteilung von in aufeinanderfolgenden Signalmessungen SM für eine, ggf. mittels einer Simulation durchgeführten, Bestim mung von Vergleichssignalverläufen (und beim Erfassen von zu geordneten Bildpunkt-Zeit-Serien) anzuwendenden Flipwinkeln als Aufnahme-Parameter. Wie allgemein bekannt, gibt der
Flipwinkel für jede Messung an, um welchen Winkel die in dem Untersuchungsobjekt befindlichen Spins durch einen RF-Puls gekippt werden sollen. Mit anderen Worten zeigen die Figuren 3 und 4 jeweils einen beispielhaften Verlauf der für Anregun gen der Spins in einem Untersuchungsobjekt im Rahmen einer MRF-Messung in einer Anzahl Ns aufeinanderfolgenden Signal messungen SM anzuwendenden Flipwinkel, und damit den Verlauf über die Zeit t der Flipwinkel während des zeitlichen Ver laufs der MRF-Messung. Die Anzahl Ns der von einer MRF- Messung umfassten einzelnen Signalmessungen SM ist beispiels weise größer als fünfhundert, insbesondere größer als tau send, beispielsweise 1500, wie im Beispiel von Figur 3. Sie kann aber auch mehrere tausend Signalmessungen SM umfassen, z.B. 3000 wie im Beispiel von Figur 4, oder auch mehr. Dabei lässt eine steigende Anzahl Ns der von einer MRF-Messung um fassten Signalmessungen SM die Gesamtdauer der MRF-Messung ebenfalls steigen, weshalb die Anzahl Ns nicht zu groß ge wählt werden sollte. Auf der anderen Seite kann, wie bereits erwähnt, eine größere Anzahl Ns an einzelnen Signalmessungen SM, und damit eine größere Länge des durch diese erzeugten Signalverlaufs, die Robustheit der MRF-Messung erhöhen. Ins besondere ist zu erwarten, dass bei geringeren Anzahlen an einzelnen Signalmessungen SM einer MRF-Messung ein höheres Rauschen auftreten, das insbesondere die Ergebnisse von zu bestimmenden Parametern mit schnellem Abklingverhalten, wie z.B. kurzen Relaxationszeiten, etwa T2, negativ beeinflussen kann. So wurde beispielsweise beobachtet, dass MRF-Verfahren mit weniger langen Signalverläufen, also einer geringeren An zahl an einzelnen Signalmessungen SM, insbesondere für den zu bestimmenden Parameter T2 zu gegenüber MRF-Verfahren mit län geren Signalverläufen schlechteren Ergebnissen führt.
Die in den Figuren 3 und 4 gezeigten beispielhaften Verläufe anzuwendender Flipwinkel kann jeweils nur einen Ausschnitt einer weitere Signalmessungen SM umfassenden MRF-Messung sein. Es ist jedoch auch denkbar, dass eine MRF-Messung auf Basis einer in Figur 3 oder in Figur 4 gezeigten Flipwinkel verteilung durchgeführt wird, wobei ggf. als ein erster RF- Puls, wie schon in dem bereits genannten Artikel von Ma et al . beschrieben, ein Inversionspuls eingestrahlt werden kann, auf welchen ggf. zunächst wenige, z.B. zwei bis fünf, RF- Pulse mit gleich großem Flipwinkel folgen (nicht darge stellt) .
Die in den Figuren 3 und 4 gezeigten Flipwinkel liegen zwi schen einem minimalen Flipwinkel amin, z.B. 0°, d.h. einem mi nimalen Flipwinkel, der keine Auslenkung der Spins bewirkt, und einem maximalen Flipwinkel amax, der z.B. zwischen 50° und 90°, bevorzugt zwischen 60° und 80°, liegt. Der maximale Flipwinkel amax kann insbesondere 74° betragen. Je größer der maximale Flipwinkel max gewählt wird, desto besser lassen sich kürzere Relaxationszeiten, wie z.B. T2, mit den auf Ba sis des Flipwinkelverlaufs erzeugten Signalverläufen auflö- sen .
Wie in den Figuren 3 und 4 zu sehen ist, verlaufen die darge stellten nacheinander anzuwendenden Flipwinkel in mehreren aufeinanderfolgenden hügelartigen Kurven, die den Flipwinkel verlauf in Anregungssegmente einteilen. Eine derartige hügel artige Kurve kann beispielsweise einen (nur positiven) Sinus artigen Verlauf haben. In Figur 3 ist beispielhaft eines der Anregungssegmente explizit als Anregungssegment AS einge zeichnet. Ein Anregungssegment entspricht jeweils der Dauer von nacheinander anzuwendenden Flipwinkeln, für die gilt Flipwinkel VO, d.h. in der Darstellung je einer hügelartigen Kurve . Mindestens zwei der einzelnen hügelartigen Kurven eines ge samten Flipwinkelverlaufs können sich hierbei in mindestens einem der folgenden Werte: der Höhe der hügelartigen Kurve, d.h. dem Scheitelpunkt einer hügelartigen Kurve, der den je weiligen maximalen Flipwinkel in dem Anregungssegment angibt, und/oder in der, z.B. mittleren, Steigung der hügelartigen Kurve. Es kann dabei vorgegeben sein, dass alle Anregungsseg mente eine gleiche zeitliche Dauer haben und somit eine glei che Anzahl an Anregungen vorgeben.
Bei dem in Figur 3 dargestellten Flipwinkelverlauf sind die maximalen Flipwinkel in den gezeigten Anregungssegmenten durchschnittlich höher als in dem in Figur 4 dargestellten Flipwinkelverlauf. Auf diese Weise wird trotz der geringeren Anzahl Ns an Signalmessungen SM in Figur 3 im Vergleich zu dem in Figur 4 gezeigten, eine ähnlich gute Auflösung auch von kurzen Relaxationszeiten, z.B. T2, als zu bestimmenden Parametern erreicht. Die höher als bei dem längeren Flipwin kelverlauf der Figur 4 gewählten durchschnittlichen maximalen Flipwinkel der Anregungssegmente kompensieren zumindest teil weise die Verkürzung des Flipwinkelverlaufs. Somit kann ba sierend auf einem Flipwinkelverlauf wie in Figur 3 gezeigt ein MRF-Verfahren durchgeführt werden, dass durch die geringe Anzahl an Signalmessungen SM für einen Signalverlauf in kur zer Zeit durchgeführt werden kann (halbe Messzeit im Ver gleich zu dem doppelt so viele Signalmessungen SM umfassenden Flipwinkelverlauf der Figur 4), das aber dabei gleichzeitig durch die Wahl der maximalen Flipwinkel in den Anregungsseg menten keine oder nur geringe Einbußen in der Qualität der bestimmten Parameterwerte mit sich bringt.
In Figur 5 ist ein weiteres Beispiel für einen Ausschnitt aus einer Verteilung von in aufeinanderfolgenden Signalmessungen SM für eine, ggf. mittels einer Simulation durchgeführten, Bestimmung von Vergleichssignalverläufen (und beim Erfassen von zugeordneten Bildpunkt-Zeit-Serien) anzuwendenden
Flipwinkeln als Aufnahme-Parameter gezeigt, um anhand dieser einige mögliche Details zu beschreiben. Auch die in Figur 5 gezeigten Kurven geben den bei einer Er mittlung von Vergleichssignalverläufen angewandten Aufnahme- Parameter Flipwinkel für eine jeweilige Signalmessung SM an zuwendende RF-Pulse vor, wobei mindestens eine Signalmessung des Vergleichssignalverlaufs für den Flipwinkel als Aufnahme- Parameter den Wert Null vorgibt. Dies ist beispielsweise in dem dargestellten Relaxierungssegment RS, der Fall, in wel chem in einer Reihe von mindestens zwei aufeinanderfolgenden Signalmessungen des Vergleichssignalverlaufs für den Aufnah me-Parameter Flipwinkel der Wert Null ( = 0) vorgegeben ist. In dem gezeigten Beispiel ist somit zwischen zwei aufeinan derfolgenden Aufnahmesegmenten AS ein Relaxierungssegment RS eingefügt, in welchem keine Anregung der Spins stattfindet (da dort a = 0 = min) · Dies erlaubt den Spins somit in einem solchen Relaxierungssegment zu relaxieren.
Ein Vergleichssignalverlauf kann derart gestaltet werden, dass Relaxationsphasen vorgesehen sind, in welchen eine Mag netisierung von Spins in dem Untersuchungsobjekt, insbesonde re eine longitudinale Magnetisierung der Spins, relaxieren kann. Dazu kann insbesondere während einer Relaxationsphase für Signalmessungen eines Vergleichssignalverlaufs für den Flipwinkel als Aufnahme-Parameter der Wert Null vorgegeben sein .
Eine derartige Relaxationsphase kann z.B. durch ein in Figur JDW3 dargestelltes Relaxierungssegment verwirklicht sein.
Eine Relaxationsphase kann zusätzlich oder alternativ zu ei ner Vorgabe des Flipwinkels als einen nullwertigen Flipwinkel eine Schaltung eines Zerstörer-Gradienten vorsehen, welcher Zerstörer-Gradient eine in dem Untersuchungsobjekt vorhandene Magnetisierung der Spins, insbesondere eine longitudinale Magnetisierung der Spins, zerstört. Ein derartiger Zerstörer- Gradient kann insbesondere in Schichtrichtung zu schalten sein. Durch Einsatz derartiger Zerstörer-Gradienten kann die Dauer einer Relaxationsphase verkürzt werden, da die Magneti- sierung der Spins durch diese aktiv zerstört wird und nicht, wie z.B. durch einen Verzicht auf eine Anregung (d.h.
Flipwinkel gleich Null), rein natürlich zerfällt.
Derartige Relaxationsphasen verbessern durch ihren Einfluss auf die, insbesondere longitudinale, Magnetisierung der Spins in dem Untersuchungsobjekt die Abhängigkeit des Vergleichs signalverlaufs von Relaxationszeiten, insbesondere TI, und können somit die Qualität der Ergebnisse der Bestimmung, ins besondere der Tl-Werte, durch den Signalvergleich verbessern.
Innerhalb eines Anregungssegmente AS kann der in aufeinander folgenden Signalmessungen anzuwendende Flipwinkel (a > 0) zwar im Grunde frei variiert werden, durch zu große Sprünge in den in aufeinanderfolgenden Signalmessungen angewandten Flipwinkel kann es allerdings zu unerwünschten Oszillationen der erzeugten Echosignale kommen. Daher ist es von Vorteil die Flipwinkel für aufeinanderfolgende Signalmessungen mög lichst sanft zu ändern, wodurch beispielsweise die gezeigten hügelartigen Kurven entstehen, die den Flipwinkel bis zu ei nem maximalen Wert relativ langsam ansteigen und dann auch wieder ohne große Sprünge absteigen lassen.
Um die Dauer eines Anregungssegments möglichst kurz zu ge stalten kann von dieser Regel der sanften Variation abgewi chen werden, wie es in dem Beispiel der Figur 5 am Anfang und am Ende der dargestellten Anregungssegmente gezeigt ist. Dort wird der zu verwendende Flipwinkel in einem größeren Sprung zunächst auf einen Startwert s, otS' des jeweiligen Anregungs segments gehoben, und springt am Ende des jeweiligen Anre gungssegments von einem Endwert aE, aE' wieder auf den minima len Wert min zurück. Dadurch wird die Zeit, die für eine langsamere Steigerung bzw. Senkung des Flipwinkels ansonsten nötig wäre. Darüber hinaus ist für sehr kleine Flipwinkel ein in dem durch die Anregung erzeugten Signal zu erwartende Sig- nal-Rausch-Verhältnis (SNR, engl . "signal-to-noise ratio") e- her gering, so dass ein etwas erhöhter Flipwinkel zum Start eines Anregungssegments für eine besseres SNR und damit für ein besseres Signal sorgt. Ein derartiger Sprung von min auf s bzw. ctS' oder von aE bzw. E' zurück auf ^h kann beispiels weise als weniger als 5° betragend gewählt werden.
Um die angesprochenen Oszillationseffekte zu vermeiden kann eine tatsächliche Aufnahme von Messdaten erst wenige, z.B. zwei bis fünf, Signalmessungen nach einem solchen Sprung in den in aufeinanderfolgenden Signalmessungen anzuwendenden Flipwinkeln durchgeführt werden bzw. die genannten wenigen Signalmessungen nach einem derartigen Sprung nicht bei einem späteren Signalvergleich berücksichtigt werden.
Wie bereits erwähnt, ist ein weiterer möglicher für die Er mittlung der Vergleichssignalverläufe vorgebbarer Aufnahme- Parameter die Echozeit TE welche den zeitlichen Abstand zwi schen einem verwendeten RF-Anregungspuls und der nachfolgen den Aufnahme eines somit erzeugten Signals, insbesondere im Falle von Echozügen, z.B. eines im abgetasteten k-Raum zent ralen Echosignals, angibt.
Beispielsweise in dem bereits genannten Artikel von Ma et al . wird durch die Variation der in aufeinanderfolgenden Signal messungen SM anzuwendenden Wiederholzeiten TR und die immer zentriert gewählte Positionierung der Aufnahme von erzeugten Echo-Signalen mit der Wiederholzeit TR auch die, hier als Zeitraum zwischen der Anregung der Signalaufnahme und dem Start der Aufnahme des Echosignals definierten, Echozeit TE variiert .
Im Gegensatz dazu kann jedoch für alle Signalmessungen SM als Aufnahme-Parameter auch eine feste Echozeit vorgegeben wer den, sodass eine Aufnahme von Signalen innerhalb aller Sig nalmessungen SM eines MRF-Verfahrens zu einem gleichen Zeit punkt nach der vorangehenden Anregung der Signalmessung er folgt. Auf diese Weise kann ein Einfluss eines T2*-Zerfalls auf das aufgenommene Signal minimiert werden. Bei konstant gewähltem Aufnahme-Parameter Echozeit TE wirkt sich der T2*- Zerfall der Spins hauptsächlich als Skalierung des gesamten Signalverlaufs aus. Bei variierendem TE würde sich der T2*- Zerfall je nach zugeordneter Echozeit TE bei einem Signal- mess-Zeitpunkt stärker oder schwächer auswirken und den Sig nalverlauf nicht nur skalieren, sondern den Verlauf somit an sich verändern. Dies lässt sich durch eine Wahl einer kon stanten Echozeit TE vermeiden.
Dabei kann die Echozeit vorteilhaft so klein wie möglich ge wählt werden. Die Aufnahme der Signale innerhalb jeder Sig nalmessung eines MRF-Verfahrens startet somit zu einer festen Zeit zum frühsten möglichen Zeitpunkt nach der zugehörigen Anregung zu Beginn des Wiederholzeit-TR-Intervalls .
Durch eine möglichst kurze Wahl der Echozeit TE wird der T2 Kontrast in dem aufgenommenen Signal erhöht. Die Echozeit TE ist hierbei insbesondere durch aufnahmesequenzspezifische Li mitierungen der zur Aufnahme verwendeten Pulssequenz und/oder durch Limitierungen der Hardware, insbesondere des Gradien tensystems, der verwendeten Magnetresonanzanlage nach unten begrenzt .
Für das MRF-Verfahren wird mindestens eine Bildpunkt-Zeit- Serie BZS des Untersuchungsobjekts derart erfasst (Block 109) , dass erfasste Bildpunkt-Zeit-Serien BZS mit den ermit telten und ladbaren Vergleichssignalverläufen D oder D' ver gleichbar sind.
Die Vergleichssignalverläufe und die Signalverläufe der Bild punkte der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien sind umso besser vergleichbar, desto ähnlicher die Bedingungen sind, unter welchen die Signalverläufe der Vergleichssignalverläufe ei nerseits und die Signalverläufe der Bildpunkt-Zeit-Serien an dererseits ermittelt bzw. erfasst wurden. Dazu kann das Er fassen der Bildpunkt-Zeit-Serien unter Anwendung von analogen Aufnahme-Parametern erfolgen, insbesondere in einer analogen zeitlichen Reihenfolge und analogen Aufnahme-Parameterwerten der Aufnahme-Parameter, auf Basis derer die Vergleichssignal verläufe D bzw. D' ermittelt sind. Je besser die z.B. bei mittels Simulationen ermittelten Vergleichssignalverläufen zugrunde gelegten Aufnahme-Parameter mit den bei der Erfas sung der Bildpunkt-Zeit-Serien tatsächlich angewandten Auf nahme-Parametern für zu vergleichende Signalverlaufsabschnit te korrelieren, oder sogar übereinstimmen, desto besser sind die zu vergleichenden (Abschnitte der) Signalverläufe der Vergleichssignalverläufe einerseits und der Bildpunkt-Zeit- Serien andererseits vergleichbar. Eine Magnetresonanzanlage, mit welcher ein MRF-Verfahren durchgeführt werden soll, wird daher bei dem Erfassen der Bildpunkt-Zeit-Serien möglichst derart gesteuert, dass die bei dem Erfassen der Bildpunkt- Zeit-Serien tatsächlich angewandten Aufnahme-Parameter so gut wie möglich mit den zur Ermittlung der geladenen Vergleichs signalverläufe verwendeten Aufnahme-Parametern übereinstimmt.
Es kann eine Optimierung der Erfassung der gewünschten zu er fassenden Bildpunkt-Zeit-Serien durchgeführt werden (Block 107), wobei als Ziel dieser Optimierung beispielsweise eine hohe Qualität der für die Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serien aufgenommenen Messdaten beispielsweise bei möglichst geringer Messzeit und möglichst geringer Belastung der verwendeten Magnetresonanzanlage angestrebt werden kann.
Eine derartige Optimierung kann beispielsweise eine Korrektur der angewandten Flipwinkel umfassen. Hierzu wird weiter unten mit Bezug auf eine Verwendung von Karten messungsspezifischer Parameter weiter eingegangen.
Im Rahmen einer Optimierung der Erfassung der Bildpunkt-Zeit- Serien kann beispielsweise auch bereits vor einem Erfassen einer Bildpunkt-Zeit-Serie, z.B. automatisch, eine einzuhal tende Wartezeit festgelegt sein, in welcher Wartezeit Spins in dem Untersuchungsobjekt relaxieren können. In dieser War tezeit werden bevorzugt keine das mit dem MRF-Verfahren zu untersuchende Untersuchungsvolumen, z.B. Schichten, des Un tersuchungsobjektes beeinflussende RF-Pulse appliziert und auch möglichst keine Gradientenfelder geschaltet, die auf das Untersuchungsobjekt wirken. Die Wartezeit kann hierbei insbesondere ausreichend lange ge wählt sein, um die betroffenen Spins in dem Untersuchungsob jekt in einem ausreichenden Maße relaxieren zu lassen. Als eine ausreichende Relaxierung der Spins kann hierbei bereits eine überwiegende Relaxierung angesehen werden, wobei bei spielsweise ein Grad einer gewünschten Relaxierung als Maß zu Grunde gelegt werden kann, z.B. ein Relaxations-Grad von min destens 70%, bevorzugt von mindestens 90%.
Die Wartezeit kann hierbei in Abhängigkeit von Relaxationsei genschaften der im Untersuchungsobjekt vorhandenen Spins ge wählt sein. Anhand der Relaxationseigenschaften kann z.B. be rechnet werden, zu welchem Zeitpunkt welcher Relaxations-Grad erreicht sein müsste.
Um die Messzeit nicht unnötig auszudehnen, kann die Wartezeit so kurz wie möglich gewählt sein. Beispielsweise kann eine maximale Wartezeit festgelegt werden, die nicht überschritten werden darf.
Die (maximale) Wartezeit kann beispielsweise für MRF- Untersuchungen von Gehirnen auf sechs Sekunden festgelegt sein. Nach sechs Sekunden sind Spins in Gewebe bzw. Stoffen mit kurzen Relaxationszeiten bereits relaxiert und auch Spins mit längeren Relaxationszeiten, wie beispielsweise in Gehirn flüssigkeit, sind weitgehend relaxiert, sodass insgesamt eine überwiegende Relaxation der Spins nach dieser Wartezeit ein getreten ist.
Durch ein derartiges Erzwingen einer Einhaltung einer vorge gebenen Wartezeit wird eine hohe Robustheit der Ergebnisse der Bestimmung der zu bestimmenden Parameter auch bei ver schiedenen MRF-Messungen erreicht.
Es ist hierbei auch denkbar, dass zunächst geprüft wird, ob vor dem Start einer Erfassung einer Bildpunkt-Zeit-Serie überhaupt eine, bzw. eine das für die zu startende Erfassung einer Bildpunkt-Zeit-Serie betroffene Untersuchungsvolumen relevante, Anregung von Spins in dem Untersuchungsobjekt stattgefunden hat, und die Wartezeit nur dann erzwungen wird, wenn die Überprüfung einen der genannten Fälle feststellt o- der den Eintritt eines der genannten Fälle als zu erwartend einschätzt. Mit anderen Worten kann eine derartige Wartezeit nur in solchen Fällen vorgesehen sein, in denen bereits eine Magnetisierung der Spins in einem für die zu startende Erfas sung einer Bildpunkt-Zeit-Serie vorgesehenen Untersuchungsvo lumen, z.B. durch eine vorhergehenden MR-Messung oder eine MR-Messung in einem benachbarten Untersuchungsvolumen, die auch eine Anregung von Spins in dem gewünschten Untersu chungsvolumen bewirkt haben kann, festgestellt oder zumindest zu erwarten ist. Auf diese Weise wird die Wartezeit nur er zwungen, wenn sie als nötig erachtet wird, d.h. wenn eine vo rangehende Anregung von Spins in dem Untersuchungsobjekt eine Störung der beabsichtigten Erfassung einer Bildpunkt-Zeit- Serie bewirken konnte.
Eine weitere Möglichkeit einer in Block 107 durchführbaren Optimierung ist es, vor einer Anregung von Spins für eine Aufnahme von Messdaten zur Erstellung einer Bildpunkt-Zeit- Serie Neutralisierungs-Gradienten Gn zu schalten, die eine möglicherweise vorhandene Magnetisierung der Spins im Unter suchungsobjekt möglichst neutralisieren.
Derartige Neutralisierungs-Gradienten Gn können insbesondere nach einer bereits erfolgten Aufnahme von Messdaten zur Er stellung der erstellten Bildpunkt-Zeit-Serien geschaltet wer den, um eine durch diese Aufnahme verursachte restliche Mag netisierung zu neutralisieren. Obwohl die hier genannten Neutralisierungs-Gradienten eine ähnliche Wirkung haben, wie die weiter oben bereits genannten Zerstörer-Gradienten, näm lich eine gezwungene Verringerung einer Magnetisierung von Spins in dem Untersuchungsobjekt, wird hier ein anderer Name verwendet, um eine Verwechslung der in Relaxationsphasen vor gesehenen Zerstörer-Gradienten mit den hier genannten direkt zwischen zwei aufeinanderfolgenden Signalmessungen zu Aufnah me von Messdaten bei der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serien, und die damit ggf. doch sehr unterschiedlichen Anforderungen an die Zerstörer-Gradienten einerseits und die Neutralisie rungs-Gradienten andererseits, zu vermeiden.
Figur 6 zeigt einen Ausschnitt eines schematisch dargestell ten beispielhaften Pulssequenzdiagramms, welches zur Aufnahme von Messdaten im Rahmen einer Erfassung von Bildpunkt-Zeit- Serien eingesetzt werden könnte. Dabei sind in der obersten Zeile die einzustrahlenden RF-Anregungspulse RF-An_i, RF-An aufgeführt. In dem dargestellten Ausschnitt sind zwei RF- Anregungspulse RF-An-i und RF-An gezeigt. Die relativ kleine Amplitude der dargestellten RF-Anregungspulse RF-An_i und RF- An soll verdeutlichen, dass die zugehörigen mit den RF- Anregungspulsen RF-An_i und RF-An erreichten Flipwinkel eben falls klein sind.
In der zweiten Zeile sind die in Schichtrichtung zu schalten den Gradienten Gz abgebildet, wobei zwischen den gezeigten RF-Anregungspulsen RF-An_i und RF-An und nach einem in der un tersten Zeile ADC angegebenen Ausleseblock, der die Dauer ei ner Aufnahme von Messdaten, welche durch den RF-Anregungspuls RF-An-i angeregt wurden, angibt, ein Neutralisierungs-Gradient Gn eingezeichnet.
Für eine schichtweise Untersuchung eines Untersuchungsobjek tes können während einer Anregung von Spins mittels mindes tens eines RF-Anregungspulses RF-An_i, RF-An für eine Aufnahme von Messdaten zur Erstellung von Bildpunkt-Zeit-Serien je weils Schichtselektionsgradienten Gs zur Selektion einer an zuregenden Schicht in dem Untersuchungsobjekt geschaltet wer den, welche zumindest für die Dauer eines zugehörigen, gleichzeitig eingestrahlten RF-Anregungspulses RF-An_i, RF-An ein Plateau, d.h. eine sich nicht ändernde Amplitude, aufwei sen. Ein geschalteter Neutralisierungs-Gradient Gn und ein geschalteter Schichtselektionsgradient Gs werden hierbei ins besondere in eine selbe Gradientenrichtung geschaltet. Ein während einem RF-Anregungspuls RF-An geschalteter
Schichtselektionsgradient Gs und ein zeitlich vor diesem ge schalteter Neutralisierungs-Gradient Gn können bevorzugt der art geschaltet werden, dass sie ineinander übergehen und da bei insbesondere überlappen. In Figur 6 ist der Übergangsbe reich UG eines Neutralisierungs-Gradienten Gn und des nach folgenden Schichtselektionsgradienten Gs durch ein gepunktet eingezeichnetes Oval markiert.
Durch einen Überlapp des Neutralisierungs-Gradienten Gn mit einem nachfolgenden Schichtselektionsgradienten Gs kann die Dauer, die die beiden Gradienten zusammen in Anspruch nehmen, reduziert werden. Dies kann für eine Reduzierung der Messzeit der gesamten MRF-Messung genutzt werden. Für MRF-Verfahren, bei welchen eine Vielzahl an Signalmessungen durchgeführt werden müssen, hat eine derartige Reduzierung der für den Neutralisierungs-Gradienten Gn und den nachfolgenden Schicht selektionsgradienten Gs zusammen benötigte zeitliche Dauer einen besonders vorteilhaften Effekt auf die Messzeit der ge samten MRF-Messung, da der Effekt bei jeder Signalmessung ge nutzt werden kann. Dabei kann auch die Zeit, die der Neutra lisierungs-Gradient Gn in Anspruch nimmt, möglichst klein ge wählt werden.
Auch kann der Verlauf der Amplituden von Neutralisierungs- Gradient Gn zu dem nachfolgenden Schichtselektionsgradienten Gs derart gestaltet werden, dass dieser Verlauf, insbesondere im Übergangsbereich UG, möglichst keine Sprünge, oder zumin dest nur vernachlässigbar kleine Sprünge, aufweist. Mithin kann der Übergang von einem Neutralisierungs-Gradienten Gn zu seinem nachfolgenden Schichtselektionsgradienten Gs möglichst weich gestaltet sein. Auf diese Weise können durch die ge schalteten Gradienten verursachte Wirbelstromeffekte und auch eine durch die geschalteten Gradienten verursachte Lärment wicklung vermieden werden.
Auch der Neutralisierungs-Gradient Gn kann ein Plateau auf weisen. Hier kann der Übergang zwischen den beiden Plateaus von Neutralisierungs-Gradient Gn zu nachfolgendem Schichtse lektionsgradienten Gs möglichst weich gestaltet werden.
Ein Übergansbereich UG zwischen einen Neutralisierungs- Gradienten Gn und einem nachfolgenden Schichtselektionsgradi- enten Gs, insbesondere ein Übergang zwischen jeweiligen Pla teaus der beiden Gradienten Gn und Gs, kann hierbei derart gestaltet sein, dass die (Herunterfahr- ) Zeit, die ein Herun terfahren eines Neutralisierungs-Gradienten Gn (Ramp-Down) , insbesondere von seinem Plateau aus, in Anspruch nimmt, gleich der (Herauffahr- ) Zeit ist, die das Herauffahren des zugehörigen nachfolgenden Schichtselektionsgradienten Gs von einem Endpunkt des Neutralisierungs-Gradienten Gn aus, insbe sondere zu einem Plateau des Schichtselektionsgradienten Gs, in Anspruch nimmt .
Eine weitere Möglichkeit einer in Block 107 durchführbaren Optimierung ist es, die für eine Aufnahme von Messdaten im Rahmen eines Erfassens einer Bildpunkt-Zeit-Serie zu Schal tenden Auslese-Gradienten zu optimieren. Je nachdem entlang welcher Auslesetraj ektorie die Messdaten aufgenommen werden, hat der Auslese-Gradient eine andere Form. Die Auslese- Gradienten werden während der Aufnahme von Messdaten, d.h. während des Auslesens von Signalen, für die Erstellung der Bildpunkt-Zeit-Serien in mindestens einer Auslese- Gradientenrichtung geschaltet und dienen zur Ortskodierung der ausgelesenen Signale, und legen die Auslesetraj ektorie fest, entlang derer die Messdaten im k-Raum abgetastet wer den .
Dabei sind die in einer Auslese-Gradientenrichtung geschalte ten Gradienten so gestaltet, dass ihr nulltes Moment inner halb einer Wiederholzeit TR verschwindet (d.h. das Integral über in jede Auslese-Gradientenrichtung geschaltete Gradien ten innerhalb jeder Wiederholzeit TR muss Null sein), um mög lichst keinen Einfluss auf die Magnetisierung in der folgen den Wiederholzeit TR zu haben. Dazu sind die in eine Auslese- Gradientenrichtung geschalteten Gradienten in der Regel zu- mindest zweiteilig aufgebaut und bestehen aus einem ersten Teil, dem Auslese-Gradienten, der die bereits genannte Orts kodierung während der Aufnahme der Messdaten steuert, und mindestens einem zweiten Teil, zumindest einem Kompensations- Gradienten, der für die Rückführung des nullten Gradientenmo mentes auf den Wert Null in den beteiligten Auslese- Gradientenrichtungen sorgt. Hierzu kann ein derartiger Kom pensations-Gradient insbesondere nach Beenden des Auslesens von Signalen, also nach einem Auslese-Gradient in der mindes tens einen Auslese-Gradientenrichtung geschaltet werden.
Durch das Schalten der Kompensations-Gradienten nach den Aus lese-Gradienten kann die Echozeit TE kurz gehalten werden, da im zeitlichen Ablauf der Gradienten innerhalb einer Wieder holzeit TR somit erst nach Ablauf der Echozeit zeitlicher „Platz" für den Kompensations-Gradienten benötigt wird.
Insbesondere können Kompensations-Gradienten direkt im An schluss an einen Auslese-Gradienten, d.h. direkt im Anschluss an einen Auslesevorgang, geschaltet werden.
Hierbei können Kompensations-Gradienten derart an jeweils di rekt vorhergehende Auslese-Gradienten anschließend gestaltet sein, dass eine Start-Amplitude des Kompensations-Gradienten gleich der am Ende eines Auslesevorgangs vorliegenden End- Amplitude des vorangegangenen Auslese-Gradientens ist, insbe sondere derart, dass ein Übergang von Auslese-Gradient zu Kompensations-Gradient möglichst weich gestaltet wird. Hier bei ist es geschickt, den Kompensations-Gradienten derart zu gestalten, dass seine Start-Amplitude ungleich Null ist.
Insbesondere ist der Kompensations-Gradient derart geschal tet, dass er mit dem vorangehenden Auslese-Gradienten eine Einheit bildet. Eine derartige Gestaltung des Kompensations- Gradienten vermeidet ein sonst häufig übliches Herunterfahren eines Auslese-Gradienten auf den Wert Null, um anschließend den Kompensations-Gradienten wiederum von dem Wert Null aus hochzufahren, und spart damit Messzeit.
Kompensations-Gradienten können hierbei derart geschaltet werden, dass die Dauer eines Kompensations-Gradienten und/oder die Belastung des Gradientensystems einer verwende ten Magnetresonanzanlage durch die Kompensations-Gradienten möglichst gering ist.
Wird der verwendete Auslese-Gradient in mindestens zwei Aus lese-Gradientenrichtungen geschaltet, kann der Verlauf des Kompensations-Gradienten in einer der Auslese-Gradienten richtungen in Abhängigkeit des Verlaufs des Kompensations- Gradienten in einer anderen Auslese-Gradientenrichtung ge staltet werden. Hierbei kann für die Gestaltung eines Kompen sations-Gradienten in einer Auslese-Gradientenrichtung bei spielsweise eine größere Freiheit gewonnen werden, wenn der Kompensations-Gradient in die andere Auslese-Gradienten richtung, insbesondere mit Bezug auf eine für den Kompensati ons-Gradienten nötige Dauer, dominiert, denn dann kann die durch den dominanten Kompensations-Gradienten in der einen Auslese-Gradientenrichtung vorgegebene Dauer auch für den in der anderen Auslese-Gradientenrichtung zu schaltenden Kompen sations-Gradienten genutzt werden, wodurch z.B. Gradientenan stiegsraten und/oder Gradientenabstiegsraten (engl, „slew ra- tes") verlangsamt werden können, wodurch wiederum das verwen dete Gradientensystem entlastet wird, da unnötige Gradienten rampen (slew rates) vermieden werden können und stattdessen weniger steiler Gradientenrampen verwendet werden können. Dadurch werden auch eine durch die zu schaltenden Gradienten verursachte Geräuschbildung (Lärm) sowie ein Risiko von PNS- Stimulation (Muskelzuckungen) eines Patienten als Untersu chungsobjektes reduziert.
Bei MRF-Verfahren ist eine Besonderheit, dass die Messdaten nicht unbedingt gemäß Nyquist vollständig den auszulesenden k-Raum abtasten, sondern in aller Regel stark unterabgetastet aufgenommen werden, wodurch Messzeit gespart werden kann. Für eine konventionelle, nicht-quantitative MR-Messung durch die Unterabtastung bedingte nicht akzeptable Einbußen (insbeson dere Artefakte) in aus unterabgetasteten Messdaten rekonstru ierten Bilddaten verlieren im Rahmen von MRF-Verfahren durch die Vielzahl an Signalmessungen an Gewicht, sodass es trotz der in den einzelnen Bilddaten jeweils einer Signalmessung einer Bildpunkt-Zeit-Serie enthaltenen Artefakte möglich ist, die Parameterwerte für die Bildpunkte zu bestimmen. Hierzu, und zu hierfür weiter zu beachtenden Bedingungen, wird weiter unten in Verbindung mit für eine schnelle unterabgetastete Aufnahme von Messdaten besonders geeigneten spiralförmigen Auslesetraj ektorien noch weiter eingegangen.
In Figur 6 sind in der vierten Zeile die in x-Richtung zu schaltenden Gradienten Gx und in der fünften Zeile die in y- Richtung zu schaltenden Gradienten Gy dargestellt. In Figur 6 sind beispielhaft typische, während eines Auslesevorgangs ADC geschaltete, Auslese-Gradienten GÄ gezeigt, die für eine Auf nahme von Messdaten entlang je einer anderen in der x-y-Ebene liegenden spiralförmigen Auslesetraj ektorie sorgen. Die Aus lese-Gradienten GÄ sind hier also in zwei Auslese-Gradienten richtungen, nämlich in x-Richtung und in y-Richtung geschal tet .
Zur leichteren Kenntlichkeit sind die Auslese-Gradienten GÄ und die Kompensations-Gradienten GK durch gepunktet einge zeichnete Kästchen eingerahmt.
Wie in Figur 6 erkenntlich, bilden die Kompensations- Gradienten GK mit den ihnen vorangehenden Auslese-Gradienten GÄ eine Einheit, indem die Kompensations-Gradienten GK direkt und unmittelbar dort anschließen, wo die ihnen vorangehenden Auslese-Gradienten GÄ enden.
Insbesondere für Auslese-Gradienten GÄ für (spiralförmige) Auslesetraj ektorien, die sich für jede Wiederholzeit TR än dern, ist eine Berechnung derartig ausgestalteter Kompensati ons-Gradienten komplizierter als die Berechnung von Kompensa tions-Gradienten, welche von Null starten. Gerade wenn, spi ralförmige Auslesetraj ektorien eingesetzt werden, die im Ver lauf der Signalmessungen rotiert werden, ändert sich für jede Wiederholzeit mit einer anders rotierten Auslesetraj ektorie die Momente und (End- ) Amplituden der Auslese-Gradienten. Wie man in Figur 6 sieht, sind die Kompensations-Gradienten GK nach den verschiedenen RF-Anregungspulsen RF-An_i und RF-An unterschiedlich ausgestaltet. Bei der Optimierung der Kompen sations-Gradienten GK wurden die Auslese-Gradientenrichtungen (Gradientenachsen X und Y) zusammen betrachtet, sodass z.B. der Kompensations-Gradient GK nach dem RF-Anregungspuls RF-An- i in x-Richtung (auf der Gx-Achse) mit verlangsamt (flacher verlaufend) gestaltet werden konnte, da nach dem RF- Anregungspuls RF-An-i der Kompensations-Gradient GK in y- Richtung (auf der Gy-Achse) die minimale Dauer der Kompensa tion vorgibt. Hingegen dominiert nach dem RF-Anregungspuls RF-An der Kompensations-Gradient GK in x-Richtung, sodass dieser die minimale Dauer der Kompensation vorgibt, und der Kompensations-Gradient GK hier in y-Richtung diese Dauer voll ausnutzen kann, und damit verlangsamt ausgestaltet werden konnte .
Eine weitere Möglichkeit einer in Block 107 durchführbaren Optimierung ist es, die für eine Aufnahme von Messdaten zu verwendenden Auslesetraj ektorien zu optimieren.
In dem bereits genannten Artikel von Jiang et al . werden spi ralförmige Auslesetraj ektorien verwendet, um die Messdaten für eine Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serien aufzunehmen. Ge nauer, werden 48 jeweils schrittweise um 360°/48 = 7,5° ro tierte spiralförmige Auslesetraj ektorien verwendet, die die Eigenschaft haben, dass bereits die Hälfte, also 24, insbe sondere jede zweite, dieser Auslesetraj ektorien ausreichend ist, um das k-Raum-Zentrum mit diesen Auslesetraj ektorien ge mäß Nyquist vollständig abzutasten, und alle 48 Wiederholun gen unter Verwendung von jeweils einer der genannten 48 Aus lesetraj ektorien, um insgesamt eine Auflösung von 256*256 zu erreichen, bei der auch der periphere k-Raumbereich gemäß Nyquist vollständig abgetastet ist. Ein Messdatensatz einer Wiederholung, aus dem Bilddaten rekonstruiert werden, ist so mit 48-fach unterabgetastet . Daher weisen die rekonstruierten Bilddaten, aus denen die mit der Datenbank zu vergleichenden Bildpunkt-Zeit-Serien erstellt werden, starke Unterabtas- tungs-Artefakte auf. Obwohl Jiang et al . in dem Artikel schließen, dass diese Unterabtastungsartefakte sich insgesamt herausmitteln und daher keinen Einfluss auf die Parameterkar ten haben sollten, die als Ergebnisse des Signalvergleichs mit der Datenbank erhalten werden, können doch räumlich feh lerhafte Abweichungen /Verschiebungen ("spatial bias"), die auch als Shading-Artefakte bezeichnet werden, in den Parame terkarten auftreten.
Die mittels MRF-Verfahren bestimmten Parameterwerte basieren, im Gegensatz zu herkömmlichen Rekonstruktionsverfahren, nicht direkt auf aufgenommenen Messdaten, sondern auf, z.B. eine Mustererkennung umfassenden, Signalvergleichen mit Ver gleichssignalverläufen. Daher wurde erwartet, dass die so er haltenen Ergebnisse der Bestimmung der Parameterwerte, wenn überhaupt, wenig anfällig auf in den gemessenen Daten enthal tenen Artefakten sein. Je inkohärenter die für die Ermittlung der Vergleichssignalverläufe und der Erfassung der Bildpunkt- Zeit-Serien verwendeten Aufnahme-Parameter sowie die für die Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie gewählten Auslesetraj ekto- rien gewählt werden, desto weniger stark ist der Einfluss der in aufgenommenen Einzelbildern und damit in den erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien enthaltenen Artefakte auf das Ergebnis des Signalvergleichs mit den Vergleichssignalverläufen. Mit einer für die verwendeten Aufnahme-Parameter und/oder die verwendeten Auslesetraj ektorien erreichten Inkohärenz steigt einerseits eine Unterscheidbarkeit der Signalverläufe ver schiedener Gewebe/Stoffe, aber andererseits auch eine Unter scheidbarkeit zwischen den Signalverläufen der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien .
Tatsächlich haben die Erfinder erkannt, dass bei einer je weils gemäß Nyquist unterabgetasteten Aufnahme von Messdaten in mehreren Wiederholungen entlang variierter k-Raum- Traj ektorien die Reihenfolge der k-Raum-Traj ektorien entlang derer in den aufeinanderfolgenden Wiederholungen Messdaten aufgenommen werden, Einfluss auf die in den Messdaten enthal- tenen Artefakte, insbesondere die enthaltenen Unterabtas tungsartefakte und Einfaltungsartefakte, hat.
Diese sind nicht allein durch den Grad der Unterabtastung be stimmt, sondern hängen auch z.B. von Hardware-Komponenten der verwendeten Magnetresonanzanlage ab, wie z.B. der Gradienten leistung. Dies ist insbesondere durch gewisse gerätespezifi sche Inhomogenitäten und Soll-Abweichungen, d.h. Abweichungen von einem Soll-Wert, bedingt. Durch derartige Inhomogenitäten und Soll-Abweichungen ist es möglich, dass die angestrebten, geplanten k-Raum-Traj ektorien tatsächlich nicht exakt einge halten werden. Dadurch können Rest-Momente der geschalteten Gradienten erhalten bleiben, die nachfolgende Messungen be einflussen können. Diese Rest-Momente unterscheiden sich je nachdem welche Gradienten, z.B. für das Auslesen der Messda ten, geschaltet werden. Somit können für verschiedene k-Raum- Trajektorien jeweils verschiedene Rest-Momente bestehen blei ben, was zu (weiteren) Artefakten führt.
Weitere Gründe, warum tatsächlich gemessene k-Raum-Traj ekto rien von den geplanten k-Raum-Traj ektorien abweichen können und damit, warum Artefakte auftreten können, sind beispiels weise unkompensierte, verbleibende durch die geschalteten Gradienten auftretende Wirbelströme und Wechselwirkungen/- Interferenzen („cross terms"), Inhomogenitäten im Bl-Feld o- der auch Fehler in der Zeiteinteilung der Sequenz.
Um derartigte Artefalte zu vermeiden, kann eine Reihenfolge der für die Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serien verwendeten Auslesetraj ektorien, die festlegt, entlang welcher Auslese- trajektorie Messdaten für eine Bildpunkt-Zeit-Serie in aufei nanderfolgenden Messungen aufgenommen werden, optimiert wer den .
Hierbei ist das Ziel der Optimierung, die Reihenfolge, in der die Auslesetraj ektorien in aufeinanderfolgenden Messungen während der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serien verwendet werden, derart festzulegen, dass in den aus den aufgenommenen Messdaten rekonstruierten Bilddaten enthaltene Artefakte tat sächlich möglichst keinen Einfluss auf die Ergebnisse der Be stimmung der Parameterwerte haben.
Dazu kann beispielsweise eine iterative Optimierung verwendet werden, die ein Auftreten von Einflüssen von Artefakten mini miert. Es ist jedoch auch denkbar, verschiedene vorab erzeug te Reihenfolgen zu vergleichen, um diejenige Reihenfolge zu bestimmen, welche eine geringste Beeinflussung der Ergebnisse der Bestimmung der Parameterwerte durch die Artefakte mit sich bringt.
Insbesondere bei einer derartigen Optimierung durch verglei chen kann es von Vorteil sein, eine Reihenfolge, in welcher die verschiedenen anzuwendenden Auslesetraj ektorien in aufei nanderfolgenden Messungen in einer als konsekutiv von einem kleinsten Wert zu einem größten Wert aufsteigend oder von ei nem größten Wert zu einem kleinsten Wert absteigend (z.B. im Bezug auf einen Drehwinkel oder eine Verschiebung) , bezei- chenbaren Folge auftreten, von vornherein auszuschließen, da diese bereits als anfällig bekannt ist.
Es ist denkbar, derartige verschiedene Reichenfolgen für eine Optimierung durch vergleichen durch eine "sprunghafte" Verän derung einer Start-Auslesetraj ektorie (z.B. Verschiebung oder Rotation) , um eine Schrittweite, die größer als die kleinst- mögliche Schrittweite ist, zu erzeugen.
Insbesondere bei spiralförmigen Auslesetraj ektorien ist es von Vorteil, eine feste Anzahl Ntr an Variationen der Ausle setraj ektorie zu verwenden. Bei einer derartigen festen An zahl Ntr an verschiedenen Auslesetraj ektorien sind beispiels weise auch die für die verschiedenen Auslesetraj ektorien je weils zu schaltenden Auslese-Gradienten ebenfalls auf eben die vorgegebene Anzahl Ntr beschränkt. Damit ist der Aufwand für eine Berechnung und Speicherung der Verläufe der nötigen Auslese-Gradienten beschränkt werden. Somit sind z.B. auch die zu den verschiedenen Auslese-Gradienten jeweils zu be- stimmenden Kompensations-Gradienten (siehe oben) und ggf. zu den verschiedenen Auslese-Gradienten jeweils zu bestimmende Korrekturterme (z.B. für eine Wirbelstromkompensation) auch auf diese Anzahl Ntr an verschiedenen Kompensations- Gradienten und/oder Korrekturtermen beschränkt, wodurch ei nerseits Rechenleistung für die Berechnung dieser und ande rerseits der Speicherbedarf für die abrufbare Speicherung dieser beschränkt ist. Eine derartige Beschränkung der Anzahl Ntr der verschiedenen zu verwendenden Auslesetraj ektorien er leichtert somit auch die Verarbeitung der für die MRF-Messung notwendigen Daten.
Beispielsweise bei einer Erzeugung der in aufeinanderfolgen den Signalmessungen anzuwendenden Auslesetraj ektorien durch jeweils eine Rotation um den sogenannten „Goldenen Winkel" (~137.5°) würde die Anzahl der insgesamt entstandenen Ausle setraj ektorien enorm viel größer ausfallen, was zu Schwierig keiten bei der Berechnung und Verarbeitung der jeweils zuge hörigen Kompensations-Gradienten und der Berechnung und Ver arbeitung von Korrekturtermen, insbesondere zur Korrektur von Wirbelstromeffekten, führt.
Die verschiedenen in verschiedenen Wiederholzeiten anzuwen denden Auslesetraj ektorien können, z.B. für spiralförmige Auslesetraj ektorien durch Vorgabe einer Starttraj ektorie und Auswahl der gewünschten Anzahl Ntr an verschiedenen Auslese- trajektorien erhalten werden, indem die Starttraj ektorie in Schritten von 360°/ Ntr rotiert wird, um die insgesamt Ntr Auslesetraj ektorien zu erhalten.
Die Anzahl Ntr kann insbesondere derart gewählt werden, dass mit den Ntr Auslesetraj ektorien der abgetastete k-Raum einem gewünschten Abtastkriterium, beispielsweise einer Erfüllung des Nyquist-Kriteriums in zumindest einem gewünschten Bereich des abgetasteten k-Raums, genügend abgetastet werden kann.
Beispielsweise können die 48 in dem bereits genannten Artikel von Jiang et al . beschriebenen, den k-Raum auch in der Peri- pherie zusammen vollständig abtastenden, (dual-density) spi ralförmigen Auslesetraj ektorien, die sich voneinander durch sukzessive Rotation um einen Winkel von 360°/48 = 7,5° unter scheiden, in aufeinanderfolgenden Signalmessungen derart in einer Reihenfolge angeordnet sein, dass in aufeinanderfolgen den Signalmessungen verwendete Auslesetraj ektorien jeweils um einen Winkel von 82,5° (=11*7,5°) gegeneinander gedreht sind.
Diese Reihenfolge entspricht einer Schrittweite von 11, d.h. aus einer konsekutiven Anordnung der 48 Auslesetraj ektorien wird in aufeinanderfolgenden Signalmessungen immer die elft- nächste Auslesetraj ektorie verwendet. Für diese Reihenfolge wurde ein besonders geringer Einfluss der in den Bilddaten der Bildpunkt-Zeit-Serien enthaltenen Artefakte auf die be stimmten Parameterwerte festgestellt.
Eine weitere Möglichkeit einer in Block 107 durchführbaren Optimierung ist es, die für eine Aufnahme von Messdaten zu verwendenden Gradienten und/oder RF-Anregungspulse zu korri gieren .
Sollen die Messdaten für eine Erfassung einer Bildpunkt-Zeit- Serie entlang von spiralförmigen Auslesetraj ektorien aufge nommen werden, können Ausleseparameter der Auslesetraj ekto rie, wie z.B. die Ebene, in welcher die Auslesetraj ektorie liegt, ein durch die Auslesetraj ektorie abgedecktes Sichtfeld (FOV, engl, „field of view"), eine Auflösung mit welcher Messdaten aufgenommen werden sollen, und/oder eine Dichte der Abdeckung im k-Raum, von einem Anwender vorgegeben werden.
Dadurch, dass die Ausleseparameter frei gewählt werden kön nen, können auch z.B. „schräge" (nicht genau in einer der drei Gradientenebenen liegende) Schichten in dem Untersu chungsobjekt untersucht werden. Dies ist, je nach untersuch ter Anatomie, oft hilfreich, z.B. um insgesamt weniger
Schichten aufnehmen zu müssen, um einen interessierenden Be reich des Untersuchungsobjektes komplett abdecken zu können. Ein Beispiel wie auf Grundlage derartiger Ausleseparameter ein Auslese-Gradient bestimmt werden kann, der eine entspre chende Auslesetraj ektorie erzeugt, ist in dem Artikel von Meyer et al . „Dual-Density and Parallel Spiral ASL for Motion Artifact Reduction" Proc. Intl. Soc. Mag. Reson. Med. 19, S.3986 (2011), beschrieben.
Auch für auf diese Weise weitgehend frei durch einen Anwender festgelegte Auslesetraj ektorien können jeweils Korrekturterme bestimmt werden, die bei Bedarf eingesetzt werden können.
Als Korrekturverfahren, insbesondere mit Bezug auf zu schal tende Gradienten kommen beispielsweise eine Verzögerungskor rektur zur Korrektur von Verzögerungen und/oder eine Verzer rungskorrektur zur Korrektur von (wirbelstrombedingten) Ver zerrungen in Betracht, welche die mit den geschalteten Ausle se-Gradienten tatsächlich erzielten Auslesetraj ektorien kor rigieren, sodass die tatsächlichen Auslesetraj ektorien ge wünschten/geplanten Auslesetraj ektorien entsprechen.
Hierbei kann insbesondere für jeden für eine zu verwendende Auslesetraj ektorie zu schaltenden Auslese-Gradienten jeweils eine Verzögerungskorrektur und/oder eine Verzerrungskorrektur ermittelt und gespeichert werden. Damit können Imperfektionen der verwendeten Magnetresonanzanlage ausgeglichen werden.
Die Ermittlung einer Verzögerungskorrektur und/oder einer Verzerrungskorrektur kann eine Trennung in auf Inhomogenitä ten der angewandten Felder (z.B. Bl und B0) zurückzuführende Faktoren einerseits und auf Maxwellfelder (engl, „concomitant field terms") zurückzuführende Faktoren andererseits umfas sen. Dazu kann insbesondere eine Bl-Karte geladen und für die Korrektur verwendet werden (siehe auch weiter unten) .
Die Ermittlung der für eine Verzögerungskorrektur und/oder einer Verzerrungskorrektur zu verwendenden Korrekturterme kann insbesondere eine Bestimmung einer auf Inhomogenitäten der angewandten Felder (z.B. Bl und B0) zurückzuführende Pha- se einerseits und eine auf Maxwellfelder (engl, „concomitant field terms") zurückzuführende Phase andererseits umfassen. Ein solches Vorgehen ist beispielsweise in dem Artikel von Tan et al . „Estimation of k-Space Trajectories in Spiral MR", MRM 61: S. 1396 - 1404 (2009) für spiralförmige Auslese- trajektorien beschrieben.
Bei der Ermittlung der Korrekturterme können anisotropische Korrekturterme und Wirbelstrom-Korrekturterme getrennt vonei nander bestimmt werden.
Die Korrekturterme können auf diese Weise derart im k-Raum berechnet werden, dass eine für eine Erfassung einer Bild- punkt-Zeit-Serie gewünschte Auslesetraj ektorie tatsächlich erreicht werden kann. Für Auslesetraj ektorien und die zugehö rigen Auslese-Gradienten, und ggf. zugehörige RF- Anregungspulse, ermittelte Korrekturterme können z.B. in ei ner Speichereinheit gespeichert werden, und bei Bedarf wäh rend einer Erfassung einer Bildpunkt-Zeit-Serie abgerufen und angewandt werden.
Auf diese Weise wird somit einerseits über die wählbaren Aus leseparameter eine freie Rotation der Schichten möglich, und FOV und Auflösung können vom Anwender wunschgemäß eingestellt werden, andererseits können weiterhin Magnetresonanzanlagen spezifische Störquellen (Verzögerungen, Wirbelströme) über die Korrekturterme korrigiert werden.
Grundsätzlich können mittels MRF-Verfahren neben gewebespezi fischen Parametern eines untersuchten Untersuchungsobjektes auch messungsspezifische Parameter, die z.B. die lokale Ver teilung der Feldstärken der applizierten Magnetfelder, insbe sondere des Grundmagnetfeld B0, oder auch die lokale Vertei lung der Stärke eines eingestrahlten Hochfrequenzfeldes Bl, auch RF-Transmitfeld genannt, (und davon abgeleitete Größen wie z.B. eine lokale Änderungen des Bl-Feldes oder relative lokale Änderung des Bl-Feldes, jeweils z.B. von einem Soll wert, auch als B1+ oder Bl* bezeichnet, oder absolute Bl- Werte) beschreiben, ermittelt werden, da mittels MR-Techniken aufgenommene Signale von den in einem untersuchten Objekt vorliegenden gewebespezifischen Parametern sowie von mes sungsspezifischen Parametern, die nicht ein untersuchtes Ge webe, sondern die während der Messung vorliegenden Messbedin gungen beschreiben, abhängen können.
Die verwendeten Aufnahmeparameter können hierzu wiederum der art gewählt werden, dass die aufgenommenen Messdaten eine Ab hängigkeit von den gewünschten zu bestimmenden Parametern zeigen. Beispielsweise können Sequenztypen für das MRF- Verfahren eingesetzt werden, die sensitiv auf die gewünschten zu bestimmenden Parameter sind. Durch die Abhängigkeiten und die Variation der Aufnahmeparameter und deren Berücksichti gung in den Vergleichssignalverläufen sind die gewünschten Parameter aus derartig aufgenommenen Bildpunkt-Zeit-Serien bestimmbar .
Werden derartige messungsspezifischen Parameter bei Ermitt lung der Vergleichssignalverläufe berücksichtigt, können Ef fekte, die z.B. durch Inhomogenitäten, d.h. lokale Änderungen oder auch Änderungen über der Zeit der als zu bestimmende Pa rameter bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläufe be rücksichtigten messungsspezifischen Parameter in den Signal verläufen auftreten können, diesen berücksichtigten Parame tern zugeordnet werden, und damit die Bestimmung anderer zu bestimmender Parameter von diesen Effekten unabhängig gemacht und somit genauer gemacht werden. Werden messungsspezifische Parameter bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläufe nicht berücksichtigt, die aber einen Einfluss auf den Signal verlauf der im Rahmen der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serien erfassten Signale haben, kann dies zu Verfälschungen der Er gebnisse des durchgeführten Signalvergleichs führen.
Da, wie erwähnt, die Anzahl an zu ermittelnden Vergleichssig nalverläufen jedoch mit der Anzahl der berücksichtigten zu bestimmenden Parametern steigt, ist es von Vorteil nur solche messungsspezifischen Parameter zu berücksichtigen, die er- wartbar einen oben genannten Effekt auf die erfassten Bild- punkt-Zeit-Serien haben.
Beispielsweise kann bei der Ermittlung der Vergleichssignal verläufe als messungsspezifischer zu bestimmender Parameter ein RF-Transmitfeld der MR-Anlage beschreibender Parameter (Bl; Bl*; Bl') berücksichtigt werden, wenn die von dem MRF- Verfahren umfassten Signalmessungen SM sensitiv auf Änderun gen des RF-Transmitfeldes sind.
Für messungsspezifische Parameter, die auch mit herkömmlichen MR-Verfahren bereits quantitativ bestimmt werden können, wie z.B. die lokalen Werte für das Grundmagnetfeld BO und das eingestrahlte Hochfrequenzfeld Bl, können, z.B. auf eine der artige herkömmliche Weise erstellte, Karten des messungsspe zifischen Parameters eingesetzt werden, um den Aufwand eines Signalvergleichs von den messungsspezifischen Parameter be rücksichtigende Vergleichssignalverläufen mit Erfassten Bil- punkt-Zeit-Serien zu reduzieren.
Dazu kann vor dem Signalvergleich eine Karte K eines bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläufe berücksichtigten mes sungsspezifischen Parameters, z.B. eine Bl-Karte, des zu un tersuchenden Untersuchungsvolumens des Untersuchungsobjekts geladen werden (Block 113) . Der messungsspezifische Parameter kann mithin ein das RF-Transmitfeld der verwendeten Magnetre sonanzanlage beschreibender Parameter sein, und eine Bl-Karte geladen werden kann.
Eine derartige Karte K eines bei der Ermittlung der Ver gleichssignalverläufe berücksichtigten messungsspezifischen Parameters kann hierfür für das zu untersuchende Untersu chungsvolumen bereits vor der MRF-Messung, beispielsweise im Rahmen eines sogenannte Pre-scans, gemessen und, z.B. in ei ner separaten Datei, gespeichert werden. Eine Karte K des messungsspezifischen Parameters kann z.B. auf Basis von aus MR-Messungen des Untersuchungsvolumens erstellten Bilddaten, die beispielsweise im Rahmen eines Pre-scans auch eine Posi- tionierung des Untersuchungsobjektes in der Magnetresonanzan lage ermöglichen, bestimmt werden. Da Karten von messungsspe zifischen Parametern auch in herkömmlichen (insbesondere auch nicht-quantitativen) MR-Messungen z.B. für verschiedenste Korrekturen eingesetzt werden, ist es bereits üblich im Rah men der genannten Pre-scans auch B0-Karten und/oder Bl-Karten zu erstellen (sogenanntes „field mapping") . Derartige Karten K können für das hierin beschriebene Verfahren geladen wer den .
Eine gespeicherte Karte K eines messungsspezifischen Parame ters kann bei der Durchführung von Signalvergleichen von zu mindest zwei verschiedenen erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien berücksichtigt werden. D.h. eine einmal erstellte Karte K ei nes messungsspezifischen Parameters kann für mehrere MRF- Messungen, z.B. mit verschiedenen geladenen Vergleichssignal verläufen oder auch nur Wiederholungen einer MRF-Messung, wiederverwendet werden und muss nicht erneut erstellt werden, sofern sich die durch den messungsspezifischen Parameter be schriebenen Messbedingungen nicht geändert haben. Somit kann es genügen, dass die Karte K einmalig, ggf. z.B. bei ver schiedenen gewünschten Positionen des Untersuchungsobjekts, einmal je gewünschter Position des Untersuchungsobjektes in der Magnetresonanzanlage, gemessen wird.
Der bei einem Signalvergleich zu treibende Aufwand lässt sich durch eine derartige geladene Karte K eines messungsspezifi schen Parameters reduzieren, indem z.B. die bei dem Signal vergleich verwendeten Vergleichssignalverläufe D auf Basis der Karte K eingeschränkt werden. Hierzu kann beispielsweise auf Basis des für einen Bildpunkt in der Karte K ermittelten Werts des messungsspezifischen Parameters der Signalvergleich für diesen Bildpunkt auf diejenigen Vergleichssignalverläufe beschränkt werden, die einem höchstens um eine vorgegebene Schwelle von dem genannten Wert der Karte K abweichenden Wert des messungsspezifischen Parameters zugeordnet sind. Insbe sondere kann der Signalvergleich für einen Bildpunkt nur mit denjenigen Vergleichssignalverläufen D durchgeführt werden, die von dem (ggf. auf den genauen Bildpunkt interpolierten) Wert der Karte K am wenigsten abweichen. Dadurch kann die An zahl der zu vergleichenden Vergleichssignalverläufe D signi fikant reduziert werden. Insbesondere kann der Signalver gleich um eine ganze Dimension d (die Dimension, die durch den messungsspezifischen Parameter aufgespannt wird, ) redu ziert werden, wenn die bei dem Signalvergleich verwendeten Vergleichssignalverläufe D durch die Verwendung der Karte K auf Vergleichssignalverläufe eingeschränkt wird, denen nur ein durch die geladene Karte K bestimmter Wert des messungs spezifischen Parameters zugeordnet ist.
Eine Erstellung einer Karte K eines messungsspezifischen Pa rameters des Untersuchungsobjekts kann auch manuell von einem Anwender veranlasst werden, insbesondere, falls eine Erstel lung einer derartigen Karte K nicht bereits in einem Pre-scan vorgesehen ist.
Zumindest ein bei der Messung der Daten, auf deren Basis eine Karte K eines messungsspezifischen Parameters erstellt werden kann, verwendeter Aufnahmeparameter kann an die an dem Unter suchungsobjekt durchzuführende Messung angepasst sein. Insbe sondere kann die Auflösung mit welcher die Daten für die Kar te K gemessen werden und/oder die Messzeit, in welcher die Daten für die Karte gemessen werden sollen, angepasst werden, um z.B. eine ausreichend hohe Auflösung der Karte K des mes sungsspezifischen Parameters für die (nachfolgend) durchzu führende MRF-Messung sicherzustellen und/oder die Messzeit für die Daten, auf deren Basis eine Karte eines messungsspe zifischen Parameters erstellt werden kann, so kurz wie mög lich zu halten, um die Effizienz der MRF-Messung und die Ak zeptanz dieser von Nutzern und zu untersuchenden Patienten nicht zu beeinträchtigen. Eine Messzeit für eine Messung von Daten für eine Erstellung einer Bl-Karte kann beispielsweise 20 Sekunden betragen.
Insbesondere für verschiedene (mittels gewünschter MRF- Messung) zu messende Positionen des Untersuchungsobjekts kann eine Überprüfung 115 durchgeführt werden, die bestimmt, ob für das Untersuchungsobjekt an den gewünschten zu messenden Positionen eine gültige Karte K des messungsspezifischen Pa rameters vorliegt. Liegt bereits eine gültige Karte K vor (Abfrage 115, y) , kann diese geladen werden (Block 113) .
Liegt noch keine gültige Karte K vor (Abfrage 115, n) kann eine solche Karte K erstellt werden (Block 113') . Ein Ergeb nis der Überprüfung kann angezeigt werden, damit ein Nutzer eine Erstellung der nicht vorhandenen Karte K veranlassen kann. Es ist jedoch auch denkbar, dass bei Fehlen einer gül tigen Karte K des messungsspezifischen Parameters für eine gewünschte Position eine Erstellung einer Karte K des mes sungsspezifischen Parameters zumindest für betroffene Positi onen des Untersuchungsobjektes automatisch durchgeführt wird.
Es ist möglich, dass eine geladene Karte K des messungsspezi fischen Parameters eine geringere Auflösung hat als die Bild punkte, für die die Bildpunkt-Zeit-Serien erfasst werden. Ei ne derartige Karte kann in kurzer Zeit für ein gesamtes ge wünschtes Sichtfeld (FOV, engl, „field of view") durchgeführt werden. Dazu kann beispielsweise die Schichtdicke der Messung der Daten, auf deren Basis die Karte K erstellt wird, größer gewählt werden als die Schichtdicke, die bei der MRF-Messung für die Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serien verwendet wird. Ein Beispiel für eine derartige Erfassung von Parameter- Karten mit einer geringeren Auflösung ist in dem Artikel von Chung et al . „Rapid B1+ Mapping Using a Preconditioning RF Pulse with TurboFLASH Readout", MRM 64: S. 439-446 (2010), am Beispiel einer Bl (+) -Karte beschrieben. Die Verwendung eines Pre-scans zur Erstellung einer Bl-Karte ist beispielsweise in dem Artikel von Chen et al . , „MR Fingerprinting for Rapid Quantitative Abdominal Imaging", Radiology; Vol. 279 (2016) beschrieben .
Auf Basis einer geladenen Karte K des messungsspezifischen Parameters können Bildpunkten, für die Bildpunkt-Zeit-Serien erfasst werden, zuzuordnende Werte des messungsspezifischen Parameters auch interpoliert werden. Beispielsweise, in dem Fall, dass eine bei der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie verwendete Schichtposition nicht genau mit einer bei der Mes sung der Daten, auf Basis derer die geladene Karte K des mes sungsspezifischen Parameters erstellt wurde, übereinstimmt, kann zumindest eine weitere Karte des messungsspezifischen Parameters (nicht dargestellt) mit einer weiteren zugehörigen Schichtposition, die sich von der Schichtposition der ersten geladenen Karte K unterscheidet, geladen werden. Aus den für einen entsprechenden Bildpunkt in den genannten zumindest zwei Karten vorliegenden Werten des messungsspezifischen Pa rameters kann dann, z.B. gemäß der jeweiligen Schichtpositio nen unter Annahme eines im einfachsten Fall linearen Verlaufs des Parameterwertes im Verlauf der Position, der Wert des messungsspezifischen Parameters für den entsprechenden Bild punkt der Bildpunkt-Zeit-Serie interpoliert werden.
Darüber hinaus kann eine derartige Karte K, insbesondere eine Bl-Karte, verwendet werden, um eine Korrektur zumindest eines Aufnahme-Parameters, insbesondere eine Korrektur des Flipwin kels, der bei der Erfassung von Bildpunkt-Zeit-Serien verwen det wird, durchzuführen. Der tatsächlich in einem Untersu chungsobjekt erreichte Flipwinkel hängt von dem tatsächlichen (lokalen) RF-Transmitfeld ab, das durch dielektrische Effekte aber großen lokalen Schwankungen unterliegen kann.
Durch eine derartige Korrektur kann erreicht werden, dass bei der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serien tatsächlich der ge wünschte, auch bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläu fe verwendete, Flipwinkel verwendet wird, und nicht ein
(durch Schwankungen im RF-Transmitfeld) verfälschter Flipwin kel. Wie bereits erwähnt kann die Qualität der durch den Sig nalvergleich bestimmten Parameterwerte somit verbessert wer den, denn auf diese Weise sind die bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläufe verwendeten Aufnahme-Parameter (ins besondere der Flipwinkel) den bei der Erfassung der Bild- punkt-Zeit-Serie verwendeten Aufnahme-Parametern so ähnlich wie möglich, wodurch die zu vergleichenden Signalverläufe der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien und der Vergleichssignalver läufe besonders gut vergleichbar sind.
Gespeicherte und geladene Karten messungsspezifischer Parame ter können einer Überprüfung unterworfen werden, die möglich erweise fehlerhafte Bildpunkte erkennt. Die Überprüfung kann beispielsweise einen Schwellwerttest umfassen, der die in der Karte enthaltenen Werte des messungsspezifischen Parameters mit einem Parameter-Schwellwert vergleicht, und Bildpunkte der Karte, die einen Wert haben, der kleiner als der Parame ter-Schwellwert ist, als fehlerhaft erkennt. Als fehlerhaft erkannte Bildpunkte können beispielsweise von einer weiteren Verwendung ausgeschlossen werden.
Zur Ermittlung von Ähnlichkeitswerten V der erfassten Bild- punkt-Zeit-Serie BZS mit den geladenen jeweiligen Vergleichs signalverläufen D, wird mindestens ein Signalvergleich min destens eines Abschnitts des jeweiligen Signalverlaufs der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien BZS mit einem entsprechenden Abschnitt der geladenen Vergleichssignalverläufen D durchge führt (Block 111) .
Bei einer erfindungsgemäßen Durchführung eines Signalver gleichs eines Signalverlaufs einer erfassten Bildpunkt-Zeit- Serie mit einem entsprechenden Signalverlauf eines Ver gleichssignalverlaufs, kann zunächst der Umfang der im Rahmen des Signalvergleichs zu vergleichenden Daten reduziert werden (Block 111')/ wodurch die geladenen Vergleichssignalverläufe D auf datenreduzierte Vergleichssignalverläufe d und erfasste Bildpunkt-Zeit-Serien auf datenreduzierte Bildpunkt-Zeit- Serien bzs reduziert werden.
Hierzu können bei einer erfindungsgemäßen Durchführung eines Signalvergleichs eines Signalverlaufs einer erfassten Bild- punkt-Zeit-Serie mit einem entsprechenden Signalverlauf eines Vergleichssignalverlaufs, Signalwerte des verglichenen Sig nalverlaufs diskriminiert werden, welche (Signalwerte) Sig nalmessungen bei der Ermittlung des jeweiligen Vergleichssig- nalverlaufs entsprechen, an welchen (Signalmessungen) als Aufnahme-Parameter Flipwinkel der Wert Null vorgegeben ist.
In anderen Worten, war bei einer Ermittlung eines Vergleichs signalverlaufs als Aufnahme-Parameter der Flipwinkel gleich Null für zumindest eine Signalmessung des Vergleichssignal verlaufs zugeordnet, kann der dieser Signalmessung des Ver gleichssignalverlaufs im Signalverlauf der erfassten Bild- punkt-Zeit-Serie entsprechende Signalwert bei dem durchzufüh renden Signalvergleich diskriminiert werden. Für den Ver gleichssignalverlauf ist für Signalmessungen ohne Anregung (Flipwinkel gleich Null) zu erwarten, dass diese keinen Sig nalwert, d.h. den Signalwert gleich Null haben. Bei einer re alen Aufnahme von Messdaten im Rahmen einer Erfassung einer Bildpunkt-Zeit-Serie wird jedoch zumindest immer ein Rausch signal gemessen, das hier auf null gesetzt werden soll, um dem korrespondierenden Signalwert des Vergleichssignalver laufs zu entsprechen. Damit kann die Stabilität der mittels des Signalvergleichs bestimmten Parameterwerte, auch bei ge ringem SNR, erhöht werden.
Ein Signalwert eines zu vergleichenden Signalverlaufs einer erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie kann beispielsweise diskrimi niert werden, indem der Signalwert der erfassten Bildpunkt- Zeit-Serie von einem gemessenen Wert auf den Wert Null ge setzt wird. Ein Signalwert eines zu vergleichenden Signalver laufs einer erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie kann beispielswei se auch diskriminiert werden, indem für diesen Signalwert kein Signalvergleich durchgeführt wird. Auf diese Weise kön nen Signalwerte diskriminiert werden, indem diese von dem Signalvergleich ausgeschlossen werden. Was den Aufwand des Signalvergleichs reduziert.
Bei einem Signalvergleich können auch Signalwerte einer er fassten Bildpunkt-Zeit-Serie, die mit einer Reihe von aufei nanderfolgenden Signalmessungen korrespondieren, welche Sig nalmessungen der Reihe jeweils als zugeordneten Aufnahme- Parameter einen Flipwinkel mit dem Wert Null haben, für den Signalvergleich diskriminiert werden. Beispielsweise können Signalwerte von erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien, die Signal werten von Signalmessungen eines Relaxierungssegments RS, wie es mit Bezug auf Figur 5 beschrieben ist, korrespondieren, diskriminiert werden.
Es ist auch möglich, derartige Signalwerte, die mit einer Reihe aufeinanderfolgender Signalmessungen mit Flipwinkel Null korrespondieren, also beispielsweise mit Signalmessungen eines Relaxierungssegments, erst nach einer, einer vorgegebe nen Anzahl an Signalmessungen entsprechenden Abklingzeit nach einem Start einer Reihe von aufeinanderfolgenden Signalmes sungen mit zugeordnetem Null-wertigem Flipwinkel zu diskrimi nieren. Auf diese Weise können Abklingeffekte der Spins doch noch bei dem Signalvergleich berücksichtigt werden.
Zusätzlich oder alternativ zu einer Diskriminierung eines Signalwerts einer erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie kann mindes tens ein Signalwert der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie, der mit einer Signalmessung eines geladenen Vergleichssignalver laufs korrespondiert, welche Signalmessung als zugeordneten Aufnahme-Parameter einen Flipwinkel mit dem Wert Null hat, im Rahmen der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie nicht gemessen werden, d.h. es kann in diesem Fall auf eine Aufnahme von Messdaten für diese Signalmessung verzichtet werden. Dadurch liegt kein vergleichbarer Signalwert für die mindestens eine zu einer Signalmessung eines geladenen Vergleichssignalver laufs mit Flipwinkel gleich Null korrespondierenden Signal messung der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie vor. Auf diese Weise kann einerseits Speicherbedarf gespart werden, der an sonsten für diese Signalwerte benötigt würde (somit wird das Datenvolumen reduziert) , auf der anderen Seite kann sogar auf ein Schalten von ansonsten für eine Aufnahme von Messdaten zu schaltenden Auslese-Gradienten verzichtet werden. Durch ein Verzichten auf ein Schalten von Auslese-Gradienten wird das Gradientensystem der verwendeten Magnetresonanzanlage ge schont, da das Gradientensystem somit weniger belastet wird. Insbesondere die für spiralförmige Auslesetraj ektorien zu schaltenden Auslese-Gradienten können eine hohe Belastung auf das Gradientensystem mit sich bringen. Es ist auch denkbar, trotz eines Verzichts auf eine Aufnahme von Messdaten weiter hin die für die (nicht durchgeführte) Aufnahme eigentlich nö tigen Auslese-Gradienten zu schalten. Insbesondere kann dies dazu dienen einen eingeschwungenen durch die regelmäßige Schaltung der Auslese-Gradienten erzeugten Wirbelstromzustand nicht zu verlassen, wodurch eine Kompensierung des (somit gleichbleibenden) Wirbelstromzustandes erleichtert werden kann .
Zusätzlich oder alternativ kann in Block 111' der Umfang der im Rahmen des Signalvergleichs zu vergleichenden Daten redu ziert werden, indem nur reell-wertige Anteile der Signale der zu vergleichenden Signalverläufe verglichen werden, wodurch die geladenen Vergleichssignalverläufe D auf datenreduzierte Vergleichssignalverläufe d und erfasste Bildpunkt-Zeit-Serien auf datenreduzierte Bildpunkt-Zeit-Serien bzs reduziert wer den .
Eine Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serien BZS kann hierfür derart erfolgen, dass eine Phase der jeweiligen Signale eines Bildpunktes in der Bildpunkt-Zeit-Serie BZS jeweils bekannt ist .
Es ist auch möglich, dass die Erfassung der Bildpunkt-Zeit- Serie derart erfolgt, dass ein Phasenunterschied zwischen der Phase der jeweiligen Signale eines zu vergleichenden Signal verlaufs eines Bildpunktes in der Bildpunkt-Zeit-Serie zu der Phase mindestens eines anderen Signals des Signalverlaufs des Bildpunktes der Bildpunkt-Zeit-Serie bekannt ist.
Weiterhin ist es denkbar, dass die Erfassung der Bildpunkt- Zeit-Serie derart erfolgt, dass eine Phase der jeweiligen Signale eines Bildpunktes in der Bildpunkt-Zeit-Serie jeweils konstant ist. Dies ist beispielsweise für langsam variierende FISP-basierte MRF-Verfahren in guter Näherung der Fall. Werden die bekannten Phasen bzw. Phasenunterschiede bei einem Signalvergleich berücksichtigt oder ist die Phase konstant, kann der Signalvergleich ohne Qualitätseinbußen auf den re ell-wertigen Anteil der Signale reduziert werden. Die Phasen bzw. Phasenunterschiede können hierbei beispielsweise dadurch berücksichtigt werden, dass auf Basis der bekannten Phasen bzw. Phasenunterschiede eine Phasenkorrektur der gemessenen Signale durchgeführt wird, die die Hauptinformation der ge messenen Signale auf den reell-wertigen Anteil, der mit einem eigenen Kanal aufgenommen werden kann, konzentriert. So kann in komfortabler Näherung der imaginär-wertige Anteil (Kanal) bei Signalvergleichen ignoriert werden (die erfolgreiche An wendung von „lossy" low-rank Techniken bei MRF entlang der Zeitrichtung legt nahe, dass eine solche „Kompression" ent lang der Phasendimension erfolgreich sein sollte) .
Die Bildpunkt-Zeit-Serien BZS können unter Anwendung von Techniken zur Vermeidung von Oszillationen in den reell wertigen Signalanteilen erfasst werden. Derartige Oszillatio nen könnten doch zu Einbußen der Qualität eines nur auf Basis von reell-wertigen Signalanteilen durchgeführten Signalver gleichs führen. Durch eine Kombination mit Techniken zur Ver meidung dieser Oszillationen kann dieses Risiko wieder einge dämmt werden.
Als Techniken zur Vermeidung der Oszillationen können insbe sondere bestimmte Bedingungen an die anzuwendenden Aufnahme- Parameter gestellt werden. Zur Vermeidung derartiger Oszilla tionen können beispielsweise die in den Signalmessungen ein zuhaltenden Echozeiten TE konstant gesetzt sein, oder be stimmte Änderungen der Flipwinkel in aufeinanderfolgenden Signalmessungen (Flipwinkeländerungen) vermieden werden.
Hierbei können zu vermeidende Flipwinkeländerungen Änderungen der absoluten Flipwinkel in aufeinanderfolgenden Messungen um vorgegebene Winkel und/oder Flipwinkeländerungsgeschwindig keiten sein. Beispielsweise können in aufeinanderfolgenden Signalmessungen Flipwinkeländerungen, die einen Schwellwert (z.B. in Grad) überschreiten zu vermeiden sein. Hierbei können zu vermeidende Flipwinkeländerungsgeschwindig keiten, die zwischen einer vorhergehenden Signalmessung und der darauffolgenden Signalmessung gelten, in Abhängigkeit von dem in der vorhergehenden Signalmessung bei der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie verwendeten Flipwinkel bestimmt werden. Hierbei kann beispielsweise gelten, dass je kleiner ein bei einer Signalmessung angewandter Flipwinkel ist, desto kleiner muss die Flipwinkeländerungsgeschwindigkeit sein, die den bei der nachfolgenden Signalmessung anzuwendenden Flipwinkel vor gibt .
Somit kann eine Schranke für eine zulässige Flipwinkel änderungsgeschwindigkeit insbesondere kleiner sein, je klei ner der Flipwinkel ist, der mit der zulässigen Flipwinkelän derungsgeschwindigkeit geändert werden soll. Eine derartige Schranke kann so ausgestaltet sein, dass sie nur „adiabati sche" Flipwinkelaenderungsgeschwindigkeiten zulässt.
Durch eine derartige Beschränkung auf reell-wertige Signalan teile kann ein Faktor 2 an Speichereffizienz und Signalver gleichsaufwand gewonnen werden.
Zusätzlich oder alternativ können in Block 111' der Umfang der im Rahmen des Signalvergleichs zu vergleichenden Daten reduziert werden, indem eine Kompression der Daten vorgenom men wird, wodurch wiederum die geladenen Vergleichssignalver läufe D auf datenreduzierte Vergleichssignalverläufe d und erfasste Bildpunkt-Zeit-Serien auf datenreduzierte Bildpunkt- Zeit-Serien bzs reduziert werden.
Dazu kann der Signalvergleich 111 mindestens eines Abschnitts des jeweiligen Signalverlaufs der erfassten Bildpunkt-Zeit- Serien BZS mit einem entsprechenden Abschnitt von geladenen Vergleichssignalverläufen D eine SingulärwertZerlegung der zu vergleichenden Signalverläufe umfassen. Der Ähnlichkeitswert V kann hier auf Basis der im Rahmen der SingulärwertZerlegung ermittelten Singulärwerte ermittelt werden. Auf Basis der durchgeführten SingulärwertZerlegung kann wei ter eine Hauptkomponentenanalyse der Daten der zu verglei chenden Signalverläufe durchgeführt werden. Der Ähnlichkeits wert V kann hier auf Basis der im Rahmen der Hauptkomponen- tenanalyse ermittelten Hauptkomponenten ermittelt werden.
Die Daten der im Rahmen des Signalvergleichs zu vergleichen den Signalverläufe können drastisch reduziert werden, indem nur eine gegenüber der Anzahl der Signalmessungen (, die ei ner Anzahl an Datenpunkten pro zu vergleichendem Signalver lauf in der zeitlichen Dimension entspricht, ) stark reduzier te Anzahl an im Rahmen der Hauptkomponentenanalyse ermittel ten Hauptkomponenten miteinander verglichen werden. Bei spielsweise können 3000 Signalmessungen umfassende Signalver läufe auf 200, oder sogar nur 50, oder sogar noch weniger Hauptkomponenten reduziert werden.
Auf diese Weise kann der Speicherbedarf erheblich reduziert werden (Faktor 4) . Darüber hinaus kann Signalvergleich auf Basis der reduzierten Daten schnelleres durchgeführt werden.
Es ist auch denkbar, dass ein Schwellwert bestimmt wird, der definiert, wie viele der in der Hauptkomponentenanalyse be stimmten Hauptkomponenten nach der Kompression verworfen wer den können, oder anders ausgedrückt, auf wie viele der be stimmten Hauptkomponenten der Signalvergleich reduziert wer den kann. Hierbei kann beispielsweise die Energie der be stimmten Hautkomponenten berechnet werden und die Energie der bestimmten Hauptkomponenten mit der Energie der ersten Haupt komponente verglichen werden. Liegt das Verhältnis der Ener gie einer getesteten Hauptkomponente zu der Energie der ers ten Hauptkomponente unterhalb eines vorgegebenen Schwell werts, können alle Hauptkomponenten ab dieser getesteten Hauptkomponente mit dem unterschwelligen Verhältnis verworfen werden. Mit einer derartigen Schwellwertlösung kann der
Speichbedarf weiter minimiert werden bei vergleichbarer Ko- dierfähigkeit auch von verschiedenen MRF-Sequenzen (oder Se quenzlängen) .
Ein Signalvergleich 111 kann weiterhin ein Aussortieren der Vergleichssignalverläufe D bzw. d umfassen (Block 111''), wodurch die Anzahl der zu vergleichenden Vergleichssignalver läufe D bzw. d reduziert wird. In dem bereits genannten Arti kel von Ma et al . wurde jeder Vergleichssignalverlauf des Dictionary mit den erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien verglichen („exhaustive search") . Dieses Verfahren ist zeitaufwändig und kann unter Ausnutzung einer bekannten Struktur der von einem Dictionary umfassten Vergleichssignalveräufe durch entspre chendes Aussortieren beschleunigt werden.
Zum Aussortieren kann ein durchgeführter Signalvergleich eine Auslesetechnik (engl, „pruning technique") umfassen, welche die Anzahl der mit dem mindestens einen Abschnitts des jewei ligen Signalverlaufs der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien mit einem entsprechenden Abschnitt der zu vergleichenden Ver gleichssignalverläufe gegenüber der Gesamtzahl der geladenen Vergleichssignalverläufe reduziert. Das Aussortieren sollte die Anzahl der verbleibend zu vergleichenden Vergleichssig nalverläufe reduzieren, ohne dabei die tatsächlich ähnlichs ten Vergleichssignalverläufe zu verlieren.
Dazu können die Vergleichssignalverläufe in Gruppen mit ähn lichen Eigenschaften eingeteilt werden, und ein Signalver gleich zunächst mit jeweils einem Repräsentanten jeder Gruppe durchgeführt werden. Eine Möglichkeit dies zu erreichen, bie ten sogenannte „Fast-Group-Matching"-Verfahren (FGM) . Durch die Signalvergleiche mit den Repräsentanten kann sicherge stellt werden, dass Gruppen mit den zum Vergleich stehenden Signalverläufen einer erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie ähnli chen Vergleichssignalverläufen nicht verworfen werden, ohne dass alle Vergleichssignalverläufe mit dem zu vergleichenden Signalverlauf verglichen werden müssten. So werden Signalver gleiche von Signalverläufen der erfassten Bildpunkt-Zeit- Serien nur noch mit Vergleichssignalverläufen durchgeführt, die einer Gruppe zugeordnet sind, deren Repräsentant einen geforderten Mindest-Ähnlichkeitswert erreicht hatte.
Es können Korrelationswerte und/oder Abhängigkeitswerte, ins besondere eine (lineare) Abhängigkeit (engl, „(linear) depen- dence") der Vergleichssignalverläufe untereinander berechnet werden .
Die Vergleichssignalverläufe können dann derart in Gruppen eingeteilt werden, dass die Vergleichssignalverläufe in einer Gruppe untereinander einen höheren Korrelationswert und/oder Abhängigkeitswert aufweisen als mit Vergleichssignalverläu fen, die einer anderen Gruppe zugeordnet sind.
Bei der Einteilung in die Gruppen kann folgendermaßen vorge gangen werden: es wird ein erster Vergleichssignalverlauf, z.B. zufällig, gewählt und die Korrelationswerte und/oder Ähnlichkeitswerte dieses ersten Vergleichssignalverlaufs mit allen übrigen Vergleichssignalverläufen wird bestimmt. Die NG Vergleichssignalverläufe, zu welchen die NG größten berechne ten Korrelationswerte und/oder berechneten Ähnlichkeitswerte zugeordnet sind, kommen in eine Gruppe mit dem ersten Ver gleichssignalverlauf. Der Vorgang kann nun mit den übrigen Vergleichssignalverläufen wiederholt werden, bis alle Ver gleichssignalverläufe einer Gruppe zugeordnet sind. Die An zahl NG kann hierbei einer gewünschten Gruppenstärke entspre chend gewählt werden. Sollen beispielsweise 9000 Vergleichs signalverläufe gleichmäßig in 450 Gruppen eingeteilt werden, beträgt die Gruppenstärke 20. NG wäre in diesem Beispiel so mit 19.
Die Anzahl der verschiedenen Gruppen ist bevorzugt deutlich kleiner, als die Anzahl der verschiedenen geladenen Ver gleichssignalVerläufe .
Hierbei kann die Anzahl der Gruppen um einen Faktor kleiner sein als die Anzahl der verschiedenen geladenen Vergleichs signalverläufe, wobei der Faktor in einem Bereich zwischen einem Sechzehntel und einem Hundertfünfzigstel, bevorzugt zwischen einem Dreißigstel und einem Hundertstel, besonders bevorzugt zwischen einem Vierzigstel und einen Sechzigstel, liegt. Je geringer die Anzahl der Gruppen ist, desto weniger Signalvergleiche müssen insgesamt durchgeführt werden. Es ist aber zu beachten, dass mit sinkender Gruppenzahl die Wahr scheinlichkeit einer versehentlichen Verwerfung von ähnlichen Vergleichssignalverlaufen steigt .
Als ein erster Vergleichssignalverlauf, der die Mitglieder seiner Gruppe bestimmt, können auch, soweit die hierfür nöti gen Informationen vorliegen, diejenigen Vergleichssignalver läufe gewählt werden, die Parameterwerten zugeordnet sind, die Parameterwerten entsprechen, die in einem im Untersu chungsobjekt erwarteten Gewebe zu erwarten sind.
Bei einer derartigen Einteilung in Gruppen ist ein Ver gleichssignalverlauf nur genau einer Gruppe zugeordnet. Es sind andere Einteilungen denkbar, die auch eine Zuordnung zu mehreren Gruppen zulassen, dies ist jedoch in aller Regel nicht in gleichem Maße effizient, für die Aussortierung der VergleichssignalVerläufe .
Wird bei einem Signalvergleich des zu vergleichenden Signal verlaufs der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie BZS mit einem Re präsentanten einer Gruppe ein Ähnlichkeitswert ermittelt, der unterhalb einer vorbestimmten Ähnlichkeitsschwelle liegt, werden alle Vergleichssignalverläufe dieser Gruppe für weite re Signalvergleiche verworfen. Hierbei kann die Ähnlichkeits schwelle eine relative oder eine absolute Ähnlichkeitsschwel le sein.
Ein Repräsentant einer Gruppe kann Vergleichssignalverlauf der Gruppe sein, es ist aber auch möglich den Repräsentanten einer Gruppe aus den Mitgliedern der Gruppe, also den der Gruppe zugeordneten Vergleichssignalverläufen, zu bestimmen. Dadurch kann erreicht werden, dass der Repräsentant einer Gruppe alle der Gruppe zugeordneten Vergleichssignalverläufe zumindest zu einem gewissen Grade repräsentiert. Insbesondere kann ein Repräsentant einer Gruppe einen mittleren Signalver lauf der Vergleichssignalverläufe der Gruppe wiedergeben. Welche Art der Mittelung (arithmetisches Mittel, Median, geo metrisches Mittel, ...) hierbei gewählt wird, kann an den Be darf angepasst werden.
Eine weitere Möglichkeit, den bei der Rekonstruktion zu trei benden Aufwand gering zu halten, ist es eine "Annähernd- Nächster-Nachbar"-Suche (ANN; engl, "approximate nearest neighbour" search) zu verwenden, bei welchen Zeitpunkte von gemessenen MRF-Signalverläufen (d.h. Signalverläufe erfasster Bildpunkt-Zeit-Serien) mit entsprechenden Zeitpunkten der im Dictionary enthalten Vergleichssignalverläufe verglichen wer den, und anhand der Ergebnisse dieses Signalvergleichs ent schieden wird, welche Zeitpunkte als nächstes verglichen wer den sollen. Dies ist auch in, z.B. durch eine Reduzierung auf Hauptkomponenten komprimierten Dimension möglich.
Mit anderen Worten wird im Rahmen einer ANN-Methode jeder Zeitpunkt eines betrachteten Signalverlaufs (im komprimierten oder Zeit-Bereich) als eine eigene Dimension aufgefasst und separat getestet. Der Wert an einem vorbestimmten Zeitpunkt kann nun mit einem vorbestimmten Schwellwert verglichen wer den, je nach Ergebnis dieses Schwellwertvergleichs wird ein anderer Zeitpunkt des Signalverlaufs zum Vergleich ausge wählt. So wird ein Entscheidungsbaum durchlaufen, der letzt endlich zu einer Gruppe von zu diesem Pfad durch den Ent scheidungsbaum gehörigen Vergleichssignalverläufen führt. Somit sind nur noch Signalvergleiche mit den der so gefunde nen Gruppe zugehörigen Vergleichssignalverläufen mit dem Sig nalverlauf der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie durchzuführen.
Eine Anwendung einer ANN-Methode wird, allerdings in Kombina tion mit einer iterativen Rekonstruktion, auch in dem bereits genannten Artikel von Cline et al . beschrieben. Ein derartiger Ansatz bewirkt somit ein Aussortieren in der zeitlichen Dimension (t) der Vergleichssignalverläufe. Dazu können sogenannte kd-Bäume (engl, "kd-trees") eingesetzt wer den, die einen Index für eine Nächster-Nachbar-Suche angeben, der den zugrundeliegenden Vektorraum durch eine rekursive Er zeugung von Hyperebenen derart einteilt, dass diese Koordina ten des Vektorraums schneiden, an welchen eine maximale Vari anz in den durchsuchten Daten vorliegt.
Eine beschriebene Einteilung in Gruppen, also ein Aussortie ren von Vergleichssignalverläufen in einer durch die zu be stimmenden Parameter vorgegebenen Dimension (p) kann auch mit einer ANN-Methode kombiniert werden. Hierbei kann beispiels weise in den nach dem Aussortieren in der Dimension p übrig gebliebenen Vergleichssignalverläufen eine ANN-Suche zur Re duzierung der in der zeitlichen Dimension t zu vergleichenden Daten durchgeführt werden.
ANN-Methoden sind beispielsweise über die open source Biblio thek FLANN (Fast library for ANN) zugänglich. Die FLANN Bib liothek unterstützt zwar nur reell-wertige Daten, und keine komplexwertigen, wie sie bei MR-Messungen anfallen, dies kann jedoch dadurch kompensiert werden, dass die komplexen Daten als doppelt langer (da der imaginäre Anteil als „weiterer" reell-wertiger Teil des Vektors betrachtet wird) reell wertigen Vektor aufgefasst werden können. Ein solcher schein bar reell-wertiger Vektor wird von der FLANN Bibliothek wie der unterstützt.
Auch einzeln (ohne Kombination) kann mit diesen Methoden eine deutliche Reduzierung der durchzuführenden Signalvergleiche erreicht werden. Dadurch wird auch der für die Signalverglei che benötigte Zeit deutlich reduziert.
Im Rahmen des Signalvergleichs wird ein Ähnlichkeitswert V bestimmt (Block 111''') . Die Bestimmung eines Ähnlichkeits wertes V im Rahmen eines Signalvergleichs mindestens eines Abschnitts des jeweiligen Signalverlaufs der erfassten Bild- punkt-Zeit-Serien BZS oder bzs mit einem entsprechenden Ab schnitt von ggf. aussortierten geladenen Vergleichssignalver läufen D oder d kann eine Skalarproduktbildung der zu ver gleichenden Signalverläufe umfassen, und das im Rahmen der Skalarproduktbildung ermittelte Skalarprodukt als Ähnlich keitswert bestimmt wird.
Weiterhin gibt es bereits Ideen, die versuchen im Rahmen des Signalvergleichs völlig andere Ähnlichkeitsmessungen für eine Bestimmung eines Ähnlichkeitswertes V zu verwenden, von denen man sich erhofft, dass sie schneller durchgeführt werden kön nen. Ein derartiges Verfahren wird z.B. in dem Artikel von Hoppe E. et al, "Deep Learning for Magnetic Resonance Finger- printing: A New Approach for Predicting Quantitative Parame ter Values from Time Series", Studies in Health Technology and Informatics 243:202-206, 2017, beschrieben.
Auf Basis der mittels der durchgeführten Signalvergleiche er mittelten Ähnlichkeitswerte V werden die, n ähnlichsten Ver gleichssignalverläufe ermittelt, die die besten Ähnlichkeits werte V aufweisen. Auf Basis der n ähnlichsten Vergleichssig nalverläufe werden die Werte P der zu bestimmenden Parameter bestimmt (Block 117) . Die Zahl n ist hierbei eine natürliche Zahl, und kann insbesondere die Zahl Eins sein, womit der ähnlichste Vergleichssignalverlauf (der Vergleichssignalver lauf mit dem besten Ähnlichkeitswert V) bestimmt wird, und der diesem ähnlichsten Vergleichssignalverlauf zugeordnete Wert des zu bestimmenden Parameters als der Parameterwert P des zu bestimmenden Parameters bestimmt wird. Es ist auch denkbar, dass mehr als ein ähnlichster Vergleichssignalver lauf bestimmt wird (n>l) . In diesem Fall kann der Parameter wert P eines zu bestimmenden Parameters aus den n den n ähn lichsten Vergleichssignalverläufen zugeordneten Parameterwer ten des zu bestimmenden Parameters, beispielsweise durch In terpolation, bestimmt werden.
Das Bestimmen der Parameterwerte P der zu bestimmenden Para meter kann einer Überprüfung unterzogen werden, z.B. indem das Bestimmen der Werte P der zu bestimmenden Parameter eine Schwellwertprüfung (Abfrage 119) umfasst.
Für diese Schwellwertprüfung 119 können unterschiedliche Schwellwerte S für unterschiedliche Anwendungen und/oder für verschiedene zu bestimmende Parameter festgelegt und abruf bar, z.B. in einer Konfigurationsdatei, hinterlegt werden (Block 121) . Ein für die Schwellwertprüfung 119 verwendeter Schwellwert S kann, z.B. von einem Nutzer des MRF-Verfahrens , angepasst werden, z.B. wenn ein voreingestellter Schwellwert S als zu sehr einschränkend oder als zu wenig selektiv emp funden wird, oder wenn für eine bestimmte Anwendung noch kein Schwellwert S hinterlegt ist.
Ergibt die Schwellwertprüfung 119 für einen Bildpunkt, dass zumindest einer der ermittelten n besten Ähnlichkeitswerte für den Bildpunkt den hinterlegten Schwellwert S unterschrei ten (Abfrage 119, n) , so wird dem zu bestimmenden Parameter als Wert P ein Ungültigkeitswert bestimmt. Es kann auch fest gelegt sein, dass alle ermittelten besten Ähnlichkeitswerte V, also insbesondere auch der beste Ähnlichkeitswert V den Schwellwert S unterschreiten müssen, damit der Ungültigkeits wert zugeordnet wird. Die hier für n einzusetzende Anzahl an mittels der Schwellwertprüfung zu überprüfenden besten Ähn- lichkeitswerten kann zusammen mit dem Schwellwert S hinter legt sein.
Der Ungültigkeitswert lässt einen Nutzer erkennen, dass für diesen Bildpunkt kein passender Parameterwert P des zu be stimmenden Parameters gefunden werden konnte. Beispielsweise kann der zu einem Bildpunkt bestimmte Ungültigkeitswert für ein Ausblenden des Bildpunkts in einer aus den für die zu be stimmenden Parameter bestimmten Parameterwerten P aufgebauten Parameterkarte sorgen. Insbesondere kann als Ungültigkeits wert der Wert Null bestimmt werden. Durch eine solche
Schwellwertprüfung können Wertebereiche in den aus den be stimmten Parameterwerten P für verschiedene Bildpunkte aufge baute Parameterkarten ausgeblendet werden, für die bei dem durchgeführten Signalvergleich keine gute Übereinstimmung mit einem Vergleichssignalverlauf des Dictionarys gefunden werden konnte. Attestiert der ähnlichste Ähnlichkeitswert dem ähn lichsten Vergleichssignalverlauf nur eine schwache Ähnlich keit, kann vermutet werden, dass ein diesem ähnlichsten Ver gleichssignalverlauf zugeordneter Parameterwert kein zuver lässiges Ergebnis für die Bestimmung der zu bestimmenden Pa rameter darstellt. Dies kann beispielsweise in Bereichen des Untersuchungsobjektes Vorkommen, welche ein sehr geringes SNR aufweisen und/oder von durch eine Bewegung (auch z.B. der Durchfluss von Flüssigkeiten innerhalb) des Untersuchungsob jektes nicht gleichbleibend im Verlauf des Erfassens der Bildpunkt-Zeit-Serie vermessen werden konnten, etc.
Ergibt die Schwellwertprüfung 119 für einen Bildpunkt, dass keiner der ermittelten n besten Ähnlichkeitswerte für den Bildpunkt den hinterlegten Schwellwert S unterschreiten (Ab frage 119, y) , so wird dem Bildpunkt wie oben beschrieben auf Basis der n ähnlichsten Vergleichssignalverläufe ein Wert P der bestimmenden Parameter bestimmt.
Die auf diese Weise für den jeweiligen Bildpunkt bestimmten Werte (P) der zu bestimmenden Parameter können, insbesondere in Form einer genannten Parameterkarte, gespeichert und/oder ausgegeben werden.
Figur 7 stellt schematisch eine erfindungsgemäße Magnetreso nanzanlage 1 dar. Diese umfasst eine Magneteinheit 3 zur Er zeugung des Grundmagnetfeldes, eine Gradienteneinheit 5 zur Erzeugung der Gradientenfelder, eine Hochfrequenzeinheit 7 zur Einstrahlung und zum Empfang von Hochfrequenzsignalen und eine zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens aus gebildete Steuereinrichtung 9.
In der Figur 7 sind diese Teileinheiten der Magnetresonanzan lage 1 nur grob schematisch dargestellt. Insbesondere kann die Hochfrequenzeinheit 7 aus mehreren Untereinheiten, bei spielsweise aus mehreren Spulen wie den schematisch gezeigten Spulen 7.1 und 7.2 oder mehr Spulen bestehen, die entweder nur zum Senden von Hochfrequenzsignalen oder nur zum Empfan gen der ausgelösten Hochfrequenzsignale oder für beides aus gestaltet sein können.
Zur Untersuchung eines Untersuchungsobjektes U, beispielswei se eines Patienten oder auch eines Phantoms, kann dieses auf einer Liege L in die Magnetresonanzanlage 1 in deren Messvo lumen eingebracht werden. Die Schicht S stellt ein exemplari sches Zielvolumen des Untersuchungsobjekts dar, aus dem Mess daten aufgenommen werden sollen.
Die Steuereinrichtung 9 dient der Steuerung der Magnetreso nanzanlage und kann insbesondere die Gradienteneinheit 5 mit tels einer Gradientensteuerung 5' und die Hochfrequenzeinheit 7 mittels einer Hochfrequenz-Sende-/Empfangs-Steuerung 7' steuern. Die Hochfrequenzeinheit 7 kann hierbei mehrere Kanä le umfassen, auf denen Signale gesendet oder empfangen werden können .
Die Hochfrequenzeinheit 7 ist zusammen mit ihrer Hochfre- quenz-Sende-/Empfangs-Steuerung 7' für die Erzeugung und das Einstrahlen (Senden) eines Hochfrequenz-Wechselfeldes zur Ma nipulation der Spins in einem zu manipulierenden Bereich (beispielsweise in zu messenden Schichten S) des Untersu chungsobjekts U zuständig. Dabei wird die Mittenfrequenz des, auch als Bl-Feld bezeichneten, Hochfrequenz-Wechselfeldes in aller Regel möglichst so eingestellt, dass sie nahe der Reso nanzfrequenz der zu manipulierenden Spins liegt. Abweichungen von der Mittenfrequenz von der Resonanzfrequenz werden als Off-Resonanz bezeichnet. Zur Erzeugung des Bl-Feldes werden in der Hochfrequenzeinheit 7 mittels der Hochfrequenz-Sende- /Empfangs-Steuerung 7 ' gesteuerte Ströme an den HF-Spulen an gelegt .
Weiterhin umfasst die Steuereinrichtung 9 eine Parameterwert bestimmungseinheit 15, mit welcher insbesondere erfindungsge mäße Signalvergleiche zur Bestimmung von Parameterwerten durchgeführt werden können. Die Steuereinrichtung 9 ist ins gesamt dazu ausgebildet, ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen .
Eine von der Steuereinrichtung 9 umfasste Recheneinheit 13 ist dazu ausgebildet alle für die nötigen Messungen und Best immungen nötigen Rechenoperationen auszuführen. Hierzu benö tigte oder hierbei ermittelte Zwischenergebnisse und Ergeb nisse können in einer Speichereinheit S der Steuereinrichtung 9 gespeichert werden. Die dargestellten Einheiten sind hier bei nicht unbedingt als physikalisch getrennte Einheiten zu verstehen, sondern stellen lediglich eine Untergliederung in Sinneinheiten dar, die aber auch z.B. in weniger oder auch in nur einer einzigen physikalischen Einheit realisiert sein können .
Über eine Ein-/Ausgabeeinrichtung E/A der Magnetresonanzanla ge 1 können, z.B. durch einen Nutzer, Steuerbefehle an die Magnetresonanzanlage geleitet werden und/oder Ergebnisse der Steuereinrichtung 9 wie z.B. Bilddaten angezeigt werden.
Ein hierin beschriebenes Verfahren kann auch in Form eines Computerprogrammprodukts vorliegen, welches ein Programm um fasst und das beschriebene Verfahren auf einer Steuereinrich tung 9 implementiert, wenn es auf der Steuereinrichtung 9 ausgeführt wird. Ebenso kann ein elektronisch lesbarer Daten träger 26 mit darauf gespeicherten elektronisch lesbaren Steuerinformationen vorliegen, welche zumindest ein solches eben beschriebenes Computerprogrammprodukt umfassen und der art ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträ gers 26 in einer Steuereinrichtung 9 einer Magnetresonanzan lage 1 das beschriebene Verfahren durchführen.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Bestimmung von Parameterwerten (P) in Bild punkten eines Untersuchungsvolumens eines Untersuchungsobjek tes in einer MR-Anlage mittels einer Magnetresonanz- Fingerprinting (MRF) -Technik, umfassend die Schritte:
- Laden von einer Anzahl N an Vergleichssignalverläufen (D) , die jeweils vorgegebenen Werten der zu bestimmenden Parameter zugeordnet sind, wobei die Vergleichssignalverläufe (D) unter Anwendung von vorbestimmten Aufnahme-Parametern ermittelte Vergleichssignalverläufe (D) sind, und wobei die Aufnahme- Parameter
eine Anzahl an Signalmessungen,
Aufnahme-Parameter, die für eine jeweilige Signalmessung an zuwendende RF-Pulse charakterisieren (z.B. deren Flipwinkel), und
Wiederholzeiten, die einen jeweiligen zeitlichen Abstand zwischen Anregungen aufeinanderfolgender Signalmessungen an geben, umfassen,
- Erfassen mindestens einer Bildpunkt-Zeit-Serie (BZS) des Untersuchungsobjekts mit Hilfe eines MRF-Aufnahmeverfahrens , derart, dass erfasste Bildpunkt-Zeit-Serien (BZS) mit den ge ladenen Vergleichssignalverläufen vergleichbar sind,
- Durchführen eines Signalvergleichs mindestens eines Ab schnitts des jeweiligen Signalverlaufs der erfassten Bild- punkt-Zeit-Serien (BZS) mit einem entsprechenden Abschnitt von geladenen Vergleichssignalverläufen (D) zur Ermittlung von Ähnlichkeitswerten (V) der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie (BZS) mit den jeweiligen Vergleichssignalverläufen (D) ,
- Bestimmen der Werte (P) der zu bestimmenden Parameter auf Basis der n bestimmten ähnlichsten Vergleichssignalverläufe (d) , wobei n eine vorgegebene natürliche Zahl ist,
- Speichern und/oder Ausgeben der für den jeweiligen Bild punkt bestimmten Werte (P) der zu bestimmenden Parameter.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Erfassen der Bild- punkt-Zeit-Serien unter Anwendung analoger Aufnahme-Parameter erfolgt, welche bei der Ermittlung der Vergleichssignalver läufe (D) verwendet wurden.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Aufnahme-Parameter, welche bei der Ermittlung der Ver gleichssignalverläufe (D) verwendet werden, eine Echozeit um fassen, welche nach einer Anregung gewartet wird, bis ein Signal aufgenommen wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Werte mindestens eines der zu bestimmenden Parameter, die geladenen Vergleichssignalverläufen (D) zugeordnet sind, in einem Gesamtwertebereich liegen und in Abhängigkeit von Wer ten des jeweiligen zu bestimmenden Parameters von in dem Un tersuchungsobjekt vermuteten Stoffen gewählt werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die für die geladenen Vergleichssignalverläufe gewählten Werte Werte umfassen, die größer und/oder kleiner sind als die Werte der vermuteten Stoffe .
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 oder 5, wobei der Ge samtwertebereich in zumindest zwei Wertebereichs-Abschnitte unterteilt ist, und in zumindest zwei der Wertebereichs- Abschnitte Werte in unterschiedlicher Auflösung vorliegen.
7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei die Werte zumindest in einem Wertebereichs-Abschnitt des Gesamtwertebereichs linear, d.h. mit konstanter Schrittweite zwischen zwei gewählten Wer ten, vorliegen.
8. Verfahren nach Anspruch 7, wobei eine in Wertebereichs- Abschnitten mit kleineren Werten vorliegende Schrittweite kleiner ist als eine Schrittweite in Wertebereichs- Abschnitten mit größeren Werten.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 6, wobei die Wer te zumindest in einem Wertebereichs-Abschnitt des Gesamtwer tebereichs gemäß einer logarithmischen Auflösung gewählt wer den .
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 9, wobei die Auflösung der gewählten Werte in für eine zu untersuchende Fragestellung besonders relevanten Wertebereichs-Abschnitten des Gesamtwertebereichs höher als in anderen Wertebereichs- Abschnitten des Gesamtwertebereichs ist.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 10, wobei zumin dest ein Wertebereichs-Abschnitt des Gesamtwertebereichs mit einer Auflösung, die größer als ein Schwellwert ist, mög lichst klein gehalten wird.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei beim Laden der Vergleichssignalverläufe aus einer Gruppe von zumindest zwei verschiedenen Sätzen an Vergleichssignalver läufen gewählt werden kann.
13. Verfahren nach Anspruch 12, wobei die verschiedenen Sätze an Vergleichssignalverläufen sich in mindestens einem Wert aus einer Gruppe von Werten unterscheiden, welche eine Anzahl an Signalmessungen pro Vergleichssignalverlauf, einen Verlauf von in aufeinanderfolgenden Messungen zur Erstellung einer Bildpunkt-Zeit-Serie verwendeten Flipwinkeln, einen Verlauf von in aufeinanderfolgenden Messungen zur Erstellung einer Bildpunkt-Zeit-Serie verwendeten Wiederholzeiten, einen Ver lauf von in aufeinanderfolgenden Messungen zur Erstellung ei ner Bildpunkt-Zeit-Serie verwendeten Echozeiten und eine Sen- sitivität auf mindestens einen zu bestimmenden Parameter um fasst .
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei für alle Signalmessungen als Aufnahme-Parameter eine feste Echozeit vorgegeben wird.
15. Verfahren nach Anspruch 14, wobei die Echozeit so klein wie möglich gewählt wird.
16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei vor Erfassen einer Bildpunkt-Zeit-Serie automatisch eine War tezeit, in welcher Spins in dem Untersuchungsobjekt relaxie- ren können, eingehalten wird.
17. Verfahren nach Anspruch 16, wobei die Wartezeit ausrei chend lange ist, um die Spins in einem ausreichenden Maße re- laxieren zu lassen.
18. Verfahren nach einem der Ansprüche 16 oder 17, wobei die Wartezeit in Abhängigkeit von Relaxationseigenschaften der im Untersuchungsobjekt vorhandenen Spins gewählt wird.
19. Verfahren nach einem der Ansprüche 16 bis 18, wobei die Wartezeit so kurz wie möglich gewählt wird.
20. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei vor einer Anregung von Spins für eine Aufnahme von Messdaten zur Erstellung der Bildpunkt-Zeit-Serie Neutralisierungs- Gradienten geschaltet werden, die eine möglicherweise vorhan dene Magnetisierung der Spins im Untersuchungsobjekt neutra lisieren .
21. Verfahren nach Anspruch 20, wobei ein Neutralisierungs- Gradient nach einer Aufnahme von Messdaten zur Erstellung der erstellten Bildpunkt-Zeit-Serien geschaltet wird.
22. Verfahren nach einem der Ansprüche 20 oder 21, wobei wäh rend einer Anregung von Spins mittels mindestens eines RF- Anregungspulses für eine Aufnahme von Messdaten zur Erstel lung von Bildpunkt-Zeit-Serien ein Schichtselektionsgradient zur Selektion einer anzuregenden Schicht in dem Untersu chungsobjekt geschaltet wird, und der Neutralisierungs- Gradient und der Schichtselektionsgradient in eine selbe Gra dientenrichtung geschaltet werden.
23. Verfahren nach Anspruch 22, wobei der Schichtselektions- gradient und der Neutralisierungs-Gradient derart geschaltet werden, dass sie überlappen.
24. Verfahren nach einem der Ansprüche 22 oder 23, wobei der Verlauf der Amplituden von Neutralisierungs-Gradient zu
Schichtselektionsgradient möglichst keine Sprünge aufweist.
25. Verfahren nach einem der Ansprüche 22 bis 24, wobei eine (Herunterfahr- ) Zeit , die ein Herunterfahren eines Neutrali sierungsgradienten (Ramp-Down) in Anspruch nimmt, derart ge staltet ist, dass sie gleich der (Herauffahr- ) Zeit ist, die das Herauffahren des zugehörigen Schichtselektionsgradienten in Anspruch nimmt .
26. Verfahren nach einem der Ansprüche 20 bis 25, wobei die Zeit, die der Neutralisierungs-Gradient in Anspruch nimmt, möglichst klein ist.
27. Verfahren nach einem der Ansprüche 20 bis 26, wobei ein Übergang von einem Neutralisierungs-Gradienten zu seinem nachfolgenden Schichtselektionsgradienten möglichst weich ge staltet ist.
28. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei während des Auslesens von Signalen für die Erstellung der Bildpunkt-Zeit-Serien Auslese-Gradienten in mindestens einer Auslese-Gradientenrichtung geschaltet werden, die zur Ortsko dierung der ausgelesenen Signale dienen.
29. Verfahren nach Anspruch 28, wobei nach Beenden eines Aus lesens der Signale Kompensations-Gradienten in der mindestens einen Auslese-Gradientenrichtung geschaltet werden, die das nullte Moment des Auslese-Gradienten auf den Wert Null füh- ren .
30. Verfahren nach Anspruch 29, wobei die Kompensations- Gradienten direkt im Anschluss an einen Auslesevorgang ge schaltet werden.
31. Verfahren nach einem der Ansprüche 29 oder 30, wobei Kom pensations-Gradienten derart an die vorhergehenden Auslese- Gradienten anschließen, dass eine Start-Amplitude des Kompen sations-Gradienten gleich der End-Amplitude der am Ende eines Auslesevorgangs vorliegenden Amplitude des Auslese- Gradientens ist.
32. Verfahren nach einem der Ansprüche 30 oder 31, wobei ein Übergang zwischen einem Auslese-Gradienten und einem nachfol genden Kompensations-Gradienten möglichst weich gestaltet ist .
33. Verfahren nach einem der Ansprüche 29 bis 32, wobei die Start-Amplitude des Kompensations-Gradienten ungleich Null ist .
34. Verfahren nach einem der Ansprüche 29 bis 33, wobei der Kompensations-Gradient derart geschaltet wird, dass die Dauer des Kompensations-Gradienten möglichst gering ist.
35. Verfahren nach einem der Ansprüche 29 bis 34, wobei der Kompensations-Gradient derart geschaltet wird, dass die Be lastung des Gradientensystems durch den Kompensations- Gradienten möglichst gering ist.
36. Verfahren nach einem der Ansprüche 29 bis 35, wobei der Auslese-Gradient in mindestens zwei Auslese-Gradienten richtungen geschaltet wird, und der Verlauf des Kompensati ons-Gradienten in einer der Auslese-Gradientenrichtungen in Abhängigkeit des Verlaufs des Kompensations-Gradienten in ei ner anderen Auslese-Gradientenrichtung gestaltet wird.
37. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine Reihenfolge der für die Erfassung der Bildpunkt-Zeit- Serien verwendeten Auslesetraj ektorien, die festlegt, entlang welcher Auslesetraj ektorie Messdaten für eine Bildpunkt-Zeit- Serie in aufeinanderfolgenden Messungen aufgenommen werden, optimiert wird.
38. Verfahren nach Anspruch 38, wobei die Reihenfolge derart festgelegt ist, dass in den, aus den im Rahmen der Erfassung von Bildpunkt-Zeit-Serien aufgenommenen Messdaten rekonstru ierten, Bilddaten enthaltene Artefakte möglichst keinen Ein fluss auf die Ergebnisse der Bestimmung der Parameterwerte haben .
39. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Erfassen der Bildpunkt-Zeit-Serien unter Verwendung von einer festen Anzahl an verschiedenen Auslesetraj ektorien er folgt.
40. Verfahren nach einem der Ansprüche 37 bis 39, wobei die verschiedenen Auslesetraj ektorien in aufeinanderfolgenden Signalmessungen nicht in einer als konsekutiv, z.B. in einem Bezug auf einen Drehwinkel oder eine Verschiebung, bezeichen- baren Folge angewendet werden.
41. Verfahren nach einem der Ansprüche 37 bis 40, wobei die verschiedenen Auslesetraj ektorien in einer konsekutiven Rei henfolge angeordnet werden können, von welcher ausgehend eine für aufeinanderfolgende Signalmessungen anzuwendende Reihen folge durch eine schrittweise Anwendung mit einer vorgegebe nen Schrittweite (ungleich Eins) bestimmt wird.
42. Verfahren nach einem der Ansprüche 37 bis 41, wobei das Erfassen der Bildpunkt-Zeit-Serie unter Verwendung von 48 spiralförmigen „dual-density" Auslesetraj ektorien erfolgt, welche sich voneinander durch eine sukzessive Rotation um je weils 7,5° unterscheiden, und in aufeinanderfolgenden Signal messungen die verwendeten spiralförmigen Auslesetraj ektorien jeweils um 82,5° rotiert sind.
43. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Erfassen der Bildpunkt-Zeit-Serien unter Verwendung von spiralförmigen Auslesetraj ektorien erfolgt.
44. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine feste Anzahl an unterschiedlichen Auslesetraj ektorien für Signalmessungen im Rahmen des Erfassens von Bildpunkt- Zeit-Serien verwendet wird.
45. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine Verzögerungskorrektur zur Korrektur von Verzögerungen angewandt wird, welche die verwendeten Auslesetraj ektorien korrigieren .
46. Verfahren nach Anspruch 45, wobei für die für die Ausle setraj ektorien zu schaltenden Gradienten jeweils Verzöge rungskorrekturterme ermittelt und gespeichert werden.
47. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine Verzerrungskorrektur zur Korrektur von Verzerrungen an gewandt wird, welche die verwendeten Auslesetraj ektorien kor rigieren .
48. Verfahren nach Anspruch 45, wobei für die für die Ausle setraj ektorien zu schaltenden Gradienten jeweils Verzerrungs korrekturterme ermittelt und gespeichert werden.
49. Verfahren nach einem der Ansprüche 45 bis 48, wobei für eine Ermittlung von Korrekturen eine auf Inhomogenitäten zu rückzuführende und eine auf Maxwellfelder zurückzuführende Phase bestimmt wird.
50. Verfahren nach einem der Ansprüche 45 bis 49, wobei für eine Ermittlung von Korrekturen anisotropische Korrekturterme und Wirbelstrom-Korrekturterme getrennt voneinander bestimmt werden .
51. Verfahren nach einem der Ansprüche 45 bis 50, wobei Kor rekturterme im k-berechnet werden.
52. Verfahren nach einem der Ansprüche 45 bis 51, wobei Kor rekturterme für Auslesetraj ektorien und die zugehörigen Aus lese-Gradienten, und ggf. zugehörige RF-Anregungspulse, be rechnet und gespeichert werden.
53. Verfahren nach einem der Ansprüche 37 bis 52, wobei ver wendete Auslesetraj ektorien in einer beliebigen Ebene im k- Raum liegen können.
54. Verfahren nach einem der Ansprüche 37 bis 53, wobei ein Nutzer des MRF-Verfahrens zumindest einen der Ausleseparame ter Blickfeld, aus welchem ausgelesen wird, Auflösung der ausgelesenen Daten und Ebene, in der die Auslesetraj ektorien liegen, insbesondere auch für spiralförmige Auslesetraj ekto rien vorgibt.
55. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläufe angewand ten Aufnahme-Parameter, Flipwinkel für eine jeweilige Signal messung anzuwendende RF-Pulse vorgeben, wobei mindestens eine Signalmessung des Vergleichssignalverlaufs für den Flipwinkel als Aufnahme-Parameter den Wert Null vorgibt.
56. Verfahren nach Anspruch 55, wobei für eine Reihe von min destens zwei aufeinanderfolgenden Signalmessungen des Ver gleichssignalverlaufs für den Aufnahme-Parameter Flipwinkel der Wert Null vorgegeben wird.
57. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei dem Signalvergleich mindestens ein Signalwert einer er fassten Bildpunkt-Zeit-Serie, der mit einer Signalmessung ei nes geladenen Vergleichssignalverlaufs korrespondiert, welche Signalmessung als zugeordneten Aufnahme-Parameter einen
Flipwinkel mit dem Wert Null hat, für den Signalvergleich diskriminiert wird.
58. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei dem Signalvergleich Signalwerte einer erfassten Bild- punkt-Zeit-Serie, die mit einer Reihe von aufeinanderfolgen den Signalmessungen korrespondieren, welche Signalmessungen der Reihe jeweils als zugeordneten Aufnahme-Parameter einen Flipwinkel mit dem Wert Null haben, für den Signalvergleich diskriminiert werden.
59. Verfahren nach einem der Ansprüche 57 oder 58, wobei Sig nalwerte erst nach einer, einer vorgegebenen Anzahl an Sig nalmessungen entsprechenden Abklingzeit nach einem Start ei ner Reihe von aufeinanderfolgenden Signalmessungen mit zuge ordnetem Null-wertigem Flipwinkel diskriminiert werden.
60. Verfahren nach einem der Ansprüche 57 bis 59, wobei ein Signalwert diskriminiert wird indem der Signalwert auf den Wert Null gesetzt wird.
61. Verfahren nach einem der Ansprüche 57 bis 60, wobei ein Signalwert diskriminiert wird indem für diesen Signalwert kein Signalvergleich durchgeführt wird.
62. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei dem Erfassen einer Bildpunkt-Zeit-Serie mindestens ein Signalwert einer erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie, der mit ei ner Signalmessung eines geladenen Vergleichssignalverlaufs korrespondiert, welche Signalmessung als zugeordneten Aufnah me-Parameter einen Flipwinkel mit dem Wert Null hat, im Rah men der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie aufgenommen wird.
63. Verfahren nach Anspruch 62, wobei nicht-aufgenommenen Signalwerten zugeordnete Auslese-Gradienten nicht geschaltet werden .
64. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei ein Vergleichssignalverlauf Relaxationsphasen vorsieht, in welchem eine Magnetisierung von Spins in dem Untersuchungsob- jekt, insbesondere eine longitudinale Magnetisierung der Spins, relaxieren kann.
65. Verfahren nach Anspruch 64, wobei während einer Relaxati onsphase für Signalmessungen für den Flipwinkel als Aufnahme- Parameter der Wert Null vorgegeben wird.
66. Verfahren nach einem der Ansprüche 64 oder 65, wobei eine Relaxationsphase eine Schaltung eines Zerstörer-Gradienten vorgibt, welcher Zerstörer-Gradient eine in dem Untersu chungsobjekt vorhandene Magnetisierung der Spins, insbesonde re eine longitudinale Magnetisierung der Spins, zerstört.
67. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei ein durchgeführter Signalvergleich mindestens eines Ab schnitts des jeweiligen Signalverlaufs der erfassten Bild- punkt-Zeit-Serien (BZS) mit einem entsprechenden Abschnitt von geladenen Vergleichssignalverläufen eine SingulärwertZer legung der zu vergleichenden Signalverläufe umfasst.
68. Verfahren nach Anspruch 67, wobei der Ähnlichkeitswert auf Basis der im Rahmen der SingulärwertZerlegung ermittelten Singulärwerte ermittelt wird.
69. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei ein durchgeführter Signalvergleich mindestens eines Ab schnitts des jeweiligen Signalverlaufs der erfassten Bild- punkt-Zeit-Serien (BZS) mit einem entsprechenden Abschnitt von geladenen Vergleichssignalverläufen eine Hauptkomponen- tenanalyse der zu vergleichenden Signalverläufe umfasst.
70. Verfahren nach Anspruch 69, wobei der Ähnlichkeitswert auf Basis der im Rahmen der Hauptkomponentenanalyse ermittel ten Hauptkomponenten ermittelt wird.
71. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei einem Signalvergleich nur reell-wertige Anteile der Sig nale der zu vergleichenden Signalverläufe verglichen werden.
72. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie derart erfolgt, dass eine Phase der jeweiligen Signale eines Bildpunktes in der Bildpunkt-Zeit-Serie jeweils bekannt ist.
73. Verfahren nach Anspruch 72, wobei bekannte Phasen bei ei nem Signalvergleich berücksichtigt werden.
74. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei wobei die Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie derart erfolgt, dass ein Phasenunterschied zwischen der Phase der jeweiligen Signale eines zu vergleichenden Signalverlaufs eines Bild punktes in der Bildpunkt-Zeit-Serie zu der Phase mindestens eines anderen Signals des Signalverlaufs des Bildpunktes der Bildpunkt-Zeit-Serie bekannt ist.
75. Verfahren nach Anspruch 74, wobei bekannte Phasenunter schiede bei einem Signalvergleich berücksichtigt werden.
76. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie derart erfolgt, dass eine Phase der jeweiligen Signale eines Bildpunktes in der Bildpunkt-Zeit-Serie jeweils konstant ist.
77. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Bildpunkt-Zeit-Serien unter Anwendung von Techniken zur Vermeidung von Oszillationen in den reell-wertigen Signalan teilen erfasst werden.
78. Verfahren nach Anspruch 77, wobei als Technik zur Vermei dung von Oszillationen bestimmte Flipwikeiänderungen vermie den werden.
79. Verfahren nach Anspruch 78, wobei zu vermeidende Flipwin keländerungen Änderungen der Flipwinkel in aufeinanderfolgen den Messungen um vorgegebene Winkel und/oder Flipwinkelände rungsgeschwindigkeiten sein können.
80. Verfahren nach Anspruch 79, wobei zu vermeidende Flipwin keländerungsgeschwindigkeiten, die zwischen einer vorherge henden Signalmessung und der darauffolgenden Signalmessung gelten, in Abhängigkeit von dem in der vorhergehenden Signal messung bei der Erfassung der Bildpunkt-Zeit-Serie verwende ten Flipwinkel bestimmt werden.
81. Verfahren nach einem der Ansprüche 79 oder 80, wobei eine Schranke für ein geltende Flipwinkeländerungsgeschwindigkeit kleiner ist, je kleiner der Flipwinkel ist, der mit der
Flipwinkeländerungsgeschwindigkeit mit der Schranke geändert werden soll.
82. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei ein durchgeführter Signalvergleich eine Auslesetechnik um fasst, welche die Anzahl der mit den mindestens einen Ab schnitts des jeweiligen Signalverlaufs der erfassten Bild- punkt-Zeit-Serien mit einem entsprechenden Abschitt der zu vergleichenden Vergleichssignalverläufe gegenüber der Gesamt zahl der geladenen Vergleichssignalverläufe reduziert.
83. Verfahren nach Anspruch 82, wobei die Auslesetechnik eine „Fast-Group-Matching"-Technik ist .
84. Verfahren nach einem der Ansprüche 82 oder 83, wobei die Vergleichssignalverläufe in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaf ten eingeteilt werden, und ein Signalvergleich eines Signal verlaufs einer erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie (BZS) zunächst mit jeweils einem Repräsentanten jeder Gruppe durchgeführt wird .
85. Verfahren nach Anspruch 84, wobei wenn bei einem Signal vergleich des zu vergleichenden Signalverlaufs der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serie (BZS) mit einem Repräsentanten einer Gruppe ein Ähnlichkeitswert ermittelt wird, der unterhalb ei ner vorbestimmten Ähnlichkeitsschwelle liegt, alle Ver- gleichssignalverläufe dieser Gruppe für weitere Signalver gleiche verworfen werden.
86. Verfahren nach Anspruch 85, wobei die Ähnlichkeitsschwel le eine relative oder eine absolute Ähnlichkeitsschwelle ist.
87. Verfahren nach einem der Ansprüche 84 bis 86, wobei die Vergleichssignalverläufe derart in Gruppen eingeteilt werden, dass die Vergleichssignalverläufe in einer Gruppe untereinan der einen höheren Korrelationswert und/oder Abhängigkeitswert aufweisen als mit Vergleichssignalverläufen, die einer ande ren Gruppe zugeordnet sind.
88. Verfahren nach einem der Ansprüche 84 bis 87, wobei ein Repräsentant einer Gruppe einen mittleren Signalverlauf der Vergleichssignalverläufe der Gruppe wiedergibt.
89. Verfahren nach einem der Ansprüche 84 bis 88, wobei ein Vergleichssignalverlauf nur genau einer Gruppe zugeordnet ist .
90. Verfahren nach einem der Ansprüche 84 bis 89, wobei die Anzahl der Gruppen deutlich kleiner ist, als die Anzahl der verschiedenen geladenen Vergleichssignalverläufe.
91. Verfahren nach einem der Ansprüche 84 bis 90, wobei die Anzahl der Gruppen um einen Faktor kleiner ist als die Anzahl der verschiedenen geladenen Vergleichssignalverläufe, und der Faktor in einem Bereich zwischen einem Sechzehntel und einem Hundertfünfzigstel, bevorzugt zwischen einem Dreißigstel und einem Hundertstel, besonders bevorzugt zwischen einem Vier zigstel und einen Sechzigstel, liegt.
92. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine Bestimmung eines Ähnlichkeitswertes (V) im Rahmen eines Signalvergleich mindestens eines Abschnitts des jeweiligen Signalverlaufs der erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien (BZS, bzs) mit einem entsprechenden Abschnitt von (ggf. aussortierten) geladenen Vergleichssignalverläufen (D, d) eine Skalarpro duktbildung der zu vergleichenden Signalverläufe umfasst.
93. Verfahren nach Anspruch 92, wobei das im Rahmen der Ska larproduktbildung ermittelte Skalarprodukt als Ähnlichkeits wert verwendet wird.
94. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläufe messungsspe zifische Parameter als zu bestimmende Parameter berücksich tigt sind.
95. Verfahren nach Anspruch 94, wobei bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläufe (D) als messungsspezifischer zu be stimmender Parameter ein RF-Transmitfeld (Bl; Bl*; Bl') der MR-Anlage beschreibender Parameter berücksichtigt wird.
96. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei vor dem Signalvergleich eine Karte eines messungsspezifischen Parameters geladen wird.
97. Verfahren nach Anspruch 96, wobei eine Bl-Karte des Un tersuchungsvolumens geladen wird.
98. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei für das zu untersuchende Untersuchungsvolumen eine Karte ei nes bei der Ermittlung der Vergleichssignalverläufe berück sichtigten messungsspezifischen Parameters gemessen und ge speichert wird.
99. Verfahren nach einem der Ansprüche 96 bis 98, wobei eine gespeicherte Karte eines messungsspezifischen Parameters bei der Durchführung von Signalvergleichen von zumindest zwei verschiedenen erfassten Bildpunkt-Zeit-Serien berücksichtigt wird .
100. Verfahren nach einem der Ansprüche 96 bis 99, wobei die geladene Karte berücksichtigt wird, indem die bei dem Signal- vergleich verwendeten Vergleichssignalverläufe auf Basis der Karte eingeschränkt werden.
101. Verfahren nach Anspruch 98, wobei die Karte einmalig (, ggf. einmal pro Position des Untersuchungsobjektes in der MR- Anlage, ) gemessen wird.
102. Verfahren nach Anspruch 98 oder 101, wobei die Aufnahme einer Karte eines messungsspezifischen Parameters des Unter suchungsobjekts manuell von einem Anwender veranlasst wird.
103. Verfahren nach einem der Ansprüche 98 oder 101 oder 102, wobei zumindest ein Aufnahmeparameter der Aufnahme der Karte des messungsspezifischen Parameters an die an dem Untersu chungsobjekt durchzuführende Messung angepasst ist.
104. Verfahren nach Anspruch 103, wobei der zumindest eine angepasste Aufnahmeparameter der Aufnahme der Karte zumindest ein Aufnahmeparameter aus der Gruppe umfassend die Auflösung und die Messzeit ist.
105. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei für im Rahmen des MRF-Verfahrens für eine Erfassung einer Bildpunkt-Zeit-Serie zu messende Positionen des Untersu chungsobjekts eine Überprüfung durchgeführt wird, die be stimmt, ob für das Untersuchungsobjekt an zu messenden Posi tionen eine gültige Karte des messungsspezifischen Parameters vorliegt, und das Ergebnis der Überprüfung angezeigt wird.
106. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei für im Rahmen des MRF-Verfahrens für eine Erfassung einer Bildpunkt-Zeit-Serie zu messende Positionen des Untersu chungsobjekts eine Überprüfung durchgeführt wird, die be stimmt, ob für das Untersuchungsobjekt an zu messenden Posi tionen eine gültige Karte des messungsspezifischen Parameters vorliegt, und bei Fehlen einer gültigen Karte des messungs spezifischen Parameters eine Erstellung einer Karte des mes- sungsspezifischen Parameters zumindest für betroffene Positi onen des Untersuchungsobjektes automatisch durchgeführt wird.
107. Verfahren nach einem der Ansprüche 96 bis 106, wobei die Karte des messungsspezifischen Parameters eine geringere Auf lösung hat als die Bildpunkte, für die die Bildpunkt-Zeit- Serien erfasst werden.
108. Verfahren nach einem der Ansprüche 96 bis 107, wobei auf Basis der geladenen Karte des messungsspezifischen Parameters Bildpunkten, für die Bildpunkt-Zeit-Serien erfasst werden, zuzuordnende Werte des messungsspezifischen Parameters inter poliert werden.
109. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei eine Karte eines messungsspezifischen Parameters auf Basis von aus MR-Messungen des Untersuchungsvolumens erstellten Bilddaten bestimmt wird.
110. Verfahren nach einem der Ansprüche 94 bis 109, wobei der messungsspezifische Parameter ein das RF-Transmitfeld der verwendeten Magnetresonanzanlage beschreibender Parameter ist .
111. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Bestimmen der Werte (P) der zu bestimmenden Parameter für einen Bildpunkt eine Schwellwertprüfung umfasst.
112. Verfahren nach Anspruch 111, wobei für einen Bildpunkt, für den zumindest einer der ermittelten n besten Ähnlich keitswerte einen vorgegebenen Schwellwert unterschreiten, ein Ungültigkeitswert als Wert des zu bestimmenden Parameters (P) bestimmt wird.
113. Verfahren nach Anspruch 112, wobei der Ungültigkeitswert der Wert null ist.
114. Verfahren nach einem der Ansprüche 112 oder 113, wobei der Schwellwert in einer Konfigurationsdatei abrufbar hinter legt ist.
115. Verfahren nach einem der Ansprüche 112 bis 114, wobei der Schwellwert für verschiedene Anwendungen unterschiedlich sein kann.
116. Verfahren nach einem der Ansprüche 112 bis 115, wobei der Schwellwert (von einem Anwender) angepasst werden kann.
117. Magnetresonanzanlage (1) umfassend, eine Magneteinheit (3), eine Gradienteneinheit (5), eine Hochfrequenzeinheit (7) und eine Steuereinrichtung (9) mit einer Hochfrequenz-Sende- /Empfangs-Steuerung (7') und einer Parameterwertbestimmungs einheit (15), wobei die Steuereinrichtung (9) dazu ausgebil det ist, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 116 auf der Magnetresonanzanlage (1) auszuführen.
118. Computerprogramm, welches direkt in einen Speicher einer Steuereinrichtung (9) einer Magnetresonanzanlage (1) ladbar ist, mit Programm-Mitteln, um die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 116 auszuführen, wenn das Pro gramm in der Steuereinrichtung (9) der Magnetresonanzanlage (1) ausgeführt wird.
119. Elektronisch lesbarer Datenträger mit darauf gespeicher ten elektronisch lesbaren Steuerinformationen, welche zumin dest ein Computerprogramm nach Anspruch 118 umfassen und der art ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträ gers in einer Steuereinrichtung (9) einer Magnetresonanzanla ge (1) ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 116 durchführen .
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023108423A1 (zh) * 2021-12-14 2023-06-22 中国科学院深圳先进技术研究院 基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11693078B2 (en) * 2021-02-08 2023-07-04 Purdue Research Foundation Hybrid spatial and circuit optimization for targeted performance of MRI coils
US11860258B2 (en) * 2021-04-28 2024-01-02 University Of Virginia Patent Foundation Methods and systems for Maxwell compensation for spin-echo train imaging
US11921179B2 (en) * 2021-04-28 2024-03-05 University Of Virginia Patent Foundation Methods and systems for spin-echo train imaging using spiral rings with retraced trajectories
EP4354168A1 (de) 2022-10-13 2024-04-17 Siemens Healthineers AG Verfahren zum nachweis eines vorgegebenen nachzuweisenden stoffes in einem untersuchungsobjekt, steuereinrichtung, magnetresonanzvorrichtung, computerprogramm und elektronisch lesbarer datenträger

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10118194A1 (de) 2001-04-11 2002-12-05 Siemens Ag Verfahren zur Vorbereitung einer Magnetresonanzaufnahme unter Verwendung bereits erfolgter Aufnahmen sowie Kernspintomographievorrichtung, die das Verfahren verwendet
DE102012212983B3 (de) * 2012-07-24 2014-01-23 Siemens Aktiengesellschaft Vermeidung von Einfaltungsartefakten bei der Aufnahme von Magnetresonanzdaten
US9568579B2 (en) 2012-12-19 2017-02-14 Case Western Reserve University Magnetic resonance fingerprinting (MRF) with echo splitting
DE102014220776B4 (de) * 2014-10-14 2016-06-30 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Magnetresonanz-Bildgebung
DE102015205693A1 (de) * 2015-03-30 2016-10-06 Siemens Healthcare Gmbh Geschwindigkeitskompensierte diffusionssensibilisierte Diffusionsbildgebung
WO2016166119A1 (en) 2015-04-14 2016-10-20 Koninklijke Philips N.V. Magnetic resonance fingerprinting with reduced sensitivity to inhomogeneities in the main magnetic field
EP3414584B1 (de) * 2016-02-09 2023-08-23 Koninklijke Philips N.V. Magnetresonanzfingerabdruckbildgebung im stationären zustand
DE102016217675A1 (de) 2016-09-15 2018-03-15 Siemens Healthcare Gmbh Verbesserte Erzeugung von Bildpunkt-Zeit-Serien eines Untersuchungsobjektes mittels Magnetresonanztechnik
EP3351956B1 (de) * 2017-01-19 2022-03-16 Siemens Healthcare GmbH Verfahren zur klassifikation von mittels einer magnetresonanz- fingerprinting methode von einem untersuchungsobjekt erfassten magnetresonanz-messdaten
CN108375747B (zh) * 2018-03-22 2020-05-26 复旦大学 一种基于磁共振指纹的动态增强磁共振成像方法

Non-Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BHAIRAV BIPIN MEHTA ET AL: "Magnetic resonance fingerprinting: a technical review", MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE., vol. 81, no. 1, 14 September 2018 (2018-09-14), US, pages 25 - 46, XP055562942, ISSN: 0740-3194, DOI: 10.1002/mrm.27403 *
BO ZHAO ET AL: "Optimal Experiment Design for Magnetic Resonance Fingerprinting: Cramer-Rao Bound Meets Spin Dynamics", ARXIV.ORG, CORNELL UNIVERSITY LIBRARY, 201 OLIN LIBRARY CORNELL UNIVERSITY ITHACA, NY 14853, 23 October 2017 (2017-10-23), XP081419661, DOI: 10.1109/TMI.2018.2873704 *
CAULEY S ET AL.: "Fast group matching for MR fingerprinting reconstruction", MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE, vol. 74, 2015, pages 523 - 528, XP055417887, DOI: 10.1002/mrm.25439
CHEN ET AL.: "MR Fingerprinting for Rapid Quantitative Abdominal Imaging", RADIOLOGY, vol. 279, 2016
CHUNG ET AL.: "Rapid B1+ Mapping Using a Preconditioning RF Pulse with TurboFLASH Readout", MRM, vol. 64, 2010, pages 439 - 446
CLINE C ET AL.: "AIR-MRF: Accelerated iterative reconstruction for magnetic resonance fingerprinting", MAGNETIC RESONANCE IMAGING, vol. 41, 2017, pages 29 - 40
GREGOR KÖRZDÖRFER ET AL.: "Description of the off-resonance dependency in slice-selective FISP MRF", PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SOCIETY FOR MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE, ISMRM, 24TH ANNUAL MEETING AND EXHIBITION, SINGAPORE, 07 MAY - 13 MAY 2016, no. 4232, 1 June 2018 (2018-06-01), XP040703440 *
GREGOR KÖRZDÖRFER ET AL: "Magnetic resonance field fingerprinting", MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE., 15 October 2018 (2018-10-15), US, XP055516998, ISSN: 0740-3194, DOI: 10.1002/mrm.27558 *
HAO TAN ET AL: "Estimation of k -space trajectories in spiral MRI", MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE., vol. 61, no. 6, 7 April 2009 (2009-04-07), US, pages 1396 - 1404, XP055720086, ISSN: 0740-3194, DOI: 10.1002/mrm.21813 *
HOPPE E. ET AL.: "Deep Learning for Magnetic Resonance Fingerprinting: A New Approach for Predicting Quantitative Parameter Values from Time Series", STUDIES IN HEALTH TECHNOLOGY AND INFORMATICS, vol. 243, 2017, pages 202 - 206, XP055533026, DOI: 10.3233/978-1-61499-808-2-202
JIANG ET AL.: "MR Fingerprinting Using Fast Imaging with Steady State Precession (FISP) with Spiral Readout", MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE, vol. 74, 2015, pages 1621 - 1631, XP055417885, DOI: 10.1002/mrm.25559
JOSHUA KAGGIE ET AL.: "Magnetic Resonance Fingerprinting of the Normal Pancreas", PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SOCIETY FOR MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE, ISMRM, 27TH ANNUAL MEETING AND EXHIBITION, MONTRÉAL, QUÉBEC, CANADA, 11 MAY - 16 MAY 2019, no. 644, 26 April 2019 (2019-04-26), XP040708031 *
KÖRZDÖRFER GREGOR ET AL: "Effect of spiral undersampling patterns on FISP MRF parameter maps", MAGNETIC RESONANCE IMAGING, ELSEVIER SCIENCE, TARRYTOWN, NY, US, vol. 62, 15 January 2019 (2019-01-15), pages 174 - 180, XP085758389, ISSN: 0730-725X, [retrieved on 20190115], DOI: 10.1016/J.MRI.2019.01.011 *
MA ET AL.: "Magnetic Resonance Fingerprinting", NATURE, vol. 495, 2013, pages 187 - 192
MEYER ET AL.: "Dual-Density and Parallel Spiral ASL for Motion Artifact Reduction", PROC. INTL. SOC. MAG. RESON. MED., vol. 19, 2011, pages 3986
RICCARDO LATTANZI ET AL: "Phase unwinding for dictionary compression with multiple channel transmission in magnetic resonance fingerprinting", MAGNETIC RESONANCE IMAGING, vol. 49, 24 December 2017 (2017-12-24), TARRYTOWN, NY, US, pages 32 - 38, XP055518025, ISSN: 0730-725X, DOI: 10.1016/j.mri.2017.12.015 *
STEPHEN F. CAULEY ET AL: "Fast group matching for MR fingerprinting reconstruction : Fast Group Matching for MRF Reconstruction", MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE., vol. 74, no. 2, 1 August 2015 (2015-08-01), US, pages 523 - 528, XP055417887, ISSN: 0740-3194, DOI: 10.1002/mrm.25439 *
TAN ET AL.: "Estimation of k-Space Trajectories in Spiral MR", MRM, vol. 61, 2009, pages 1396 - 1404

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023108423A1 (zh) * 2021-12-14 2023-06-22 中国科学院深圳先进技术研究院 基于图像结构以及物理弛豫先验的磁共振定量成像方法

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