Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Werbung
Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Entwicklung und Erprobung von Phasenkontrast-Methoden
zur Darstellung und Beurteilung von Bewegungsabläufen am
menschlichen Herzen.
INAUGURAL-DISSERTATION
zur
Erlangung des Doktorgrades
der
Fakultät für Physik
der
Albert-Ludwigs-Universität
Freiburg im Breisgau
vorgelegt von
Michael Markl
aus Stuttgart
September 2000
Dekan:
Prof. Dr. K. Königsmann
Leiter der Arbeit:
Prof. Dr. J. Hennig
Referent:
Prof. Dr. J. Hennig
Koreferent:
Prof. Dr. G. Strobl
Tag der Verkündigung des Prüfungsergebnisses: 24.10.2000
Inhalt
1. Einleitung......................................................................................................................1
2 Grundlagen....................................................................................................................5
2.1. Die Kernspinresonanz.............................................................................................5
2.1.1 Quantenmechanische Beschreibung ...............................................................6
2.1.2 Semiklassische Beschreibung und Blochsche Gleichungen............................11
2.1.3. Relaxationsphänomene................................................................................14
2.2. Bildgebung............................................................................................................17
2.2.1. Schichtselektion..........................................................................................18
2.2.2. Ortskodierung, k-Raum und Bildrekonstruktion...........................................19
2.2.3. Diskretisierung und Fast-Fouriertransformation............................................22
2.3. Pulssequenzen.......................................................................................................24
2.3.1. Spinecho-Sequenz.....................................................................................24
2.3.2. Gradientenecho-Sequenz ...........................................................................26
2.3.3. Echo-Planare-Bildgebung...........................................................................30
2.3.4. Signal-zu-Rausch Verhältnis (SNR)............................................................31
2.4. Phase des MR-Signals ..........................................................................................32
2.4.1. Geschwindigkeitskodierung........................................................................34
2.5. Abbildungseigenschaften und Point-Spread-Function.............................................35
3. Experimentelle Ausstattung ......................................................................................41
3.1. Hauptfeldmagnet...................................................................................................41
3.2. Gradientensystem..................................................................................................42
3.3. HF-Elektronik und Spulen.....................................................................................42
3.3.1. HF-Sendespule..........................................................................................43
3.3.2. Empfangsspule...........................................................................................43
3.4. Computersystem...................................................................................................45
3.4.1. Sequenz-Entwicklungsumgebung................................................................45
4. Bildgebung am Herzen ..............................................................................................47
4.1. Anatomie und Funktion des Herzens......................................................................47
4.1.1 Elektrokardiographie (EKG) .......................................................................48
4.2. Klinische Fragestellungen ......................................................................................49
4.3. Alternative bildgebende Verfahren.........................................................................50
4.3.1. Echokardiographie / Ultraschall..................................................................50
4.3.2. Nuklearmedizinische Verfahren..................................................................51
4.3.3. Computer-Tomographie.............................................................................52
4.4. Rolle der MRT .....................................................................................................53
5. Morphologische und funktionelle Herzbildgebung mit MRT..................................57
5.1. Physiologische Steuerung der Bildgebung...............................................................57
5.1.1. Atmung......................................................................................................57
5.1.2. EKG-Triggerung........................................................................................60
5.2. Positionierung .......................................................................................................61
5.3. k-Raum segmentierte Datenaufnahme (CINE Bildgebung)......................................62
5.4. Tagging-Verfahren................................................................................................64
5.5. Phasenkontrast-Verfahren.....................................................................................66
5.6. Limitationen..........................................................................................................70
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT ............................................................71
6.1. Signalphase, Kodier- und Kompensationsverfahren...............................................72
6.1.1. Fluss- und Bewegungskompensation..........................................................73
6.1.2. Geschwindigkeitskodierung........................................................................75
6.2. Pulssequenzen.......................................................................................................76
6.3. Black-Blood Blutsättigung.....................................................................................79
6.4. Sequenz-Timing....................................................................................................82
6.5. Abbildungseigenschaften und View-Sharing Techniken...........................................87
6.5.1. Abbildungseigenschaften............................................................................87
6.5.2. Implementierung.........................................................................................96
6.6. Sequenzparameter ................................................................................................98
6.6.1. Schichtprofil...............................................................................................98
6.6.2. Flipwinkel..................................................................................................99
7. Phantommessungen / Validierung ...........................................................................103
7.1. Phantommessungen.............................................................................................103
7.1.1. Rotationsphantom....................................................................................103
7.1.2. Oszillator-Phantom..................................................................................105
7.2. Phasenrauschen und systematische Fehler............................................................109
8. Bildnachverarbeitung...............................................................................................113
8.1. Standardisiertes Auswerteverfahren.....................................................................113
8.2. Visualisierung und Weiterverarbeitung..................................................................116
8.3. Korrelationsanalyse.............................................................................................121
8.4. Software-Paket ..................................................................................................127
8.4.1. Implementierung und Benutzeroberfläche ..................................................127
8.4.2. Ergebnisübersicht.....................................................................................129
9. Ergebnisse................................................................................................................131
9.1. Probanden..........................................................................................................131
9.2. Patienten.............................................................................................................137
10. Zusammenfassung..................................................................................................147
11. Diskussion..............................................................................................................151
Literaturverzeichnis ......................................................................................................157
Liste der Veröffentlichungen........................................................................................165
Danksagung ..................................................................................................................167
1. Einleitung
In den letzten Jahren hat sich die Kernspin- oder Magnet-Resonanz-Tomographie
(MRT) zu einer ernst zu nehmenden Alternative zur Herzdiagnostik, nicht nur zur
multiplanaren Abbildung morphologischer Details, sondern auch zur Charakterisierung
der Herzfunktion, entwickelt. Die nicht-invasive Evaluierung der myokardialen
Funktionsparameter mit MRT ist eine vielversprechende Methode zur Erfassung der
biomechanischen Eigenschaften und Dynamik des Herzens mit dem Ziel, anomale
Bewegungsparameter und potenziell geschädigte Areale der linken Herzkammer zu
identifizieren.
Neben der bildlichen Darstellung des schlagenden Herzens kommen auch weitere MRVerfahren zum Einsatz, die die Beurteilung der Herzaktion anhand von zusätzlich
gemessener funktioneller Information erlauben. Die bisher vorgestellten Ansätze
beruhen dabei entweder auf der Sensitivität der Phase des MR-Signals gegenüber
Bewegung (Phasenkontrast-Verfahren, Interferographie, Displacement Encoding) oder
der Erzeugung von Sättigungsmustern (Tagging-Verfahren), die dem Herzen überlagert
werden und der Gewebebewegung folgen.
Der am weitesten verbreitete Ansatz findet sich in den Tagging-Verfahren. Hierbei
reflektieren die Verzerrungen der dem Herzen überlagerten Sättigungsmuster die lokalen Bewegungszustände der Herzwand, so dass deren räumliche Dislokalisation entlang
des EKG-Zyklus verfolgt und mit Hilfe von mathematischen Modellen in Parameter
umgesetzt werden kann, die die mechanischen Eigenschaften der Herzaktion beschreiben. Ein intrinsischer Nachteil von Tagging-Verfahren ist allerdings durch die im Vergleich zum anatomischen MR-Bild reduzierte räumliche Auflösung der funktionellen
Information um einen Faktor 3-5 gegeben. Dennoch sind Tagging-Verfahren erfolgreich
zur Beschreibung der mechanischen Eigenschaften des Herzmuskels in zahlreichen
Probanden- und Patientenstudien herangezogen worden.
Ein zweiter Zugang zur Charakterisierung der Herzwandbewegung ist durch die
Sensitivität der Phase des MR-Signals gegenüber Bewegung oder Fluss gegeben. Diese
Eigenschaft kann genutzt werden, um direkt die lokalen Geschwindigkeitskomponenten
der Herzwandbewegung pixelweise, d.h. mit zum anatomischen MR-Bild identischer
räumlicher Auflösung, zu messen. Bereits vorgestellte Verfahren haben allerdings den
Nachteil, dass entweder nur eingeschränkte Zeitfenster der Herzbewegung aufgelöst
werden konnten (Displacement Encoding) oder die Gesamtmesszeit zu lang war, um die
Untersuchung im Atemstillstand zur Kompensation der überlagerten Atembewegung
durchzuführen (Interferographie).
Das Phasenkontrast-Verfahren bietet demgegenüber die Möglichkeit die Geschwindigkeiten der Herzwandbewegung entlang des gesamten Herzzyklus zeitaufgelöst mit
gleichzeitig hoher räumlicher Auflösung abzubilden.
1
Einleitung
Bei der Analyse der Herzbewegung in früheren Studien waren die Messungen jedoch
nicht an die Atembewegung angepasst, so dass die Bewegungsanalyse durch überlagerte
Atemartefakte erschwert wurde. Zum anderen erfolgte die Auswertung durch Umrechnung der Geschwindigkeitsdaten in Trajektorien verschiedener Herzwandbereiche,
um daraus analog zur Bewegungsanalyse beim Tagging-Verfahren die mechanischen
Eigenschaften der lokalen Herzaktion zu berechnen.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, zum einen ein Verfahren zur zeitaufgelösten
Erfassung von funktionellen Parametern des schlagenden Herzens zu entwickeln und zu
implementieren, wobei die Umsetzung von auf dem Phasenkontrast-Verfahren basierenden Messungen der Geschwindigkeiten der Herzwandbewegung in klinisch anwendbaren Untersuchungsprotokollen im Vordergrund stand. Zum anderen wurde das
Potential der gemessenen Geschwindigkeitsdaten zur Beurteilung der Myokardbewegung und die Möglichkeiten zur geschwindigkeitsbasierten Datennachverarbeitung
zur Charakterisierung von funktionellen Defiziten, ausgelöst durch lokale und globale
Pathologien, untersucht.
Nach der Einführung der Grundlagen der Magnet-Resonanz-Tomographie sowie
weiteren für diese Arbeit relevanten grundlegenden Konzepten (Kapitel 2) und der
experimentellen Ausstattung (Kapitel 3) wird in Kapitel 4 zunächst auf die Anatomie
und Funktion des menschlichen Herzens sowie auf klinisch relevante Fragestellungen
eingegangen und verschiedene Verfahren zur bildgebenden kardialen Diagnostik und
deren Potenzial im Vergleich zur MRT vorgestellt. Die Rolle der MRT bei der Bildgebung am Herzen, die grundlegenden, aus der Literatur bekannten und für diese Arbeit
relevanten methodischen Ansätze sowie der Stand der Forschung bei funktionellen
Herzuntersuchungen wird in Kapitel 5 genauer erläutert und diskutiert.
Die methodischen Entwicklungen, die erforderlich waren, um das PhasenkontrastVerfahren in ein Messprotokoll für Probanden- und Patientenuntersuchungen zu integrieren, werden in Kapitel 6 vorgestellt. Neben den grundlegenden Pulssequenzen und
deren physiologisch bedingte Anpassung an die Herzaktion und Atembewegung sowie
Einfluss und Sättigung von Blutfluss in den Herzkammern werden die für die Phasenkontrast-MRT relevante Abbildungseigenschaften und Optimierung der Sequenzparameter diskutiert. Mit Hilfe von Phantommessungen (Kapitel 7) konnten die implementierten Methoden bezüglich ihrer Messgenauigkeit validiert und auf systematische
Fehler hin untersucht werden.
Über der methodischen Sequenzentwicklung hinaus bestand ein weiterer zentraler Punkt
dieser Arbeit in der Quantifizierung, Visualisierung und Nachverarbeitung der in den
gemessenen Phasenkontrast-Bildern enthaltenen funktionellen Information. Dabei stand
die Implementierung eines standardisierten Auswerteverfahrens sowie verschiedener
Visualisierungs- und Weiterverarbeitungsoptionen im Form eines Software-Pakets im
Vordergrund. Die zur Datenanalyse relevanten Ansätze und Umsetzung werden in
Kapitel 8 vorgestellt.
2
Einleitung
Im Rahmen von Studien an gesunden Probanden und Patienten (Kapitel 9) konnten die
entwickelten Untersuchungsprotokolle und Nachverarbeitungsmodalitäten verifiziert
sowie deren Sensitivität zur Detektion lokaler und globaler Bewegungsstörungen und
deren Korrelation mit pathologisch bedingten Defekten der Herzwand untersucht
werden.
3
4
2. Grundlagen
Wie andere bildgebende Verfahren in der medizinischen Diagnostik basiert auch die
Kernspin- oder Magnet-Resonanz-Tomographie (MRT) auf der Wechselwirkung des
menschlichen Körpers bzw. bestimmter Organ- oder Gewebestrukturen mit einem
äußeren Strahlungsfeld. Dabei wird der Bereich der einsetzbaren Strahlung durch deren
frequenzabhängige Eindringtiefe eingegrenzt. Neben der Röntgenstrahlung ist der
menschliche Körper auch für Strahlung im Kurz- und Ultrakurzwellenbereich durchlässig. Bei der MRT wird im Gegensatz zur klassischen Röntgenuntersuchung oder
Computer-Tomographie das Frequenzfenster im Bereich der UKW-Strahlung genutzt.
Mit Hilfe von gepulsten Hochfrequenzfeldern (HF-Pulse) im MHz-Bereich, hohen
Magnetfeldern und in drei Raumrichtungen überlagerten Magnetfeldgradienten wird die
scharfe Resonanzabsorption von Wasserstoffkernen im menschlichen Körper räumlich
kodiert und so eine bildliche Darstellung ihrer Verteilung erreicht. Die Abhängigkeit
des Kernresonanzsignals (MR-Signal) von gewebespezifischen Parametern (Protonendichte, Relaxationszeiten, chemische Verschiebung, etc.) aber auch Bewegung, Fluss
und Diffusion ermöglicht es nicht nur morphologische Details hochaufgelöst abzubilden, sondern auch funktionelle Vorgänge im menschlichen Körper darzustellen [1-11].
In diesem Kapitel soll zunächst auf das der MR-Tomographie zugrunde liegende Phänomen der Kernspinresonanz, dessen quantenmechanische Beschreibung und die daraus
resultierenden Blochschen Gleichungen eingegangen werden, die das Verhalten der
makroskopischen Magnetisierung eines Spin-½ Systems in einem äußeren, zeitabhängigen Magnetfeld semiklassisch beschreiben. In einem zweiten Schritt werden die
Methoden zur räumlichen Kodierung der MR-Signale sowie verschiedene Ansätze zur
Bildgebung vorgestellt und diskutiert.
2.1. Die Kernspinresonanz
Die Grundlage der MRT bildet das Phänomen der Kernspinresonanz von Wasserstoffkernen in einem statischen äußeren Magnetfeld [1,2]. Die Wechselwirkung der
Protonenspins mit einem magnetischen Wechselfeld erzeugt eine dynamische Änderung
des Magnetisierungszustandes des Gesamtsystems, die mit geeigneten Detektoren nachgewiesen werden kann und Rückschlüsse auf das signalerzeugende Objekt erlaubt. Die
MRT beruht auf der Detektion von Resonanzsignalen von Wasserstoffkernen in einem
äußeren Magnetfeld nach Einstrahlung eines Hochfrequenz-(HF)-Pulses [3-6,9,12,13].
5
2. Grundlagen
2.1.1. Quantenmechanische Beschreibung
Die Grundlage für die quantenmechanische Behandlung der Kernspinresonanz bildet
ein Spin-½ System, d.h. ein Ensemble von mikroskopischen Quantenzuständen, das mit
Hilfe des Dichtematrix-Formalismus beschrieben werden kann [5,14,15].
Der Spin eines Teilchens kann aufgrund seiner quantenmechanischen Eigenschaften,
ausgedrückt durch die zyklisch vertauschbaren Kommutatorrelationen
[Sˆ , Sˆ ] = iSˆ ,
x
y
(2.1)
z
als Eigendrehimpuls aufgefasst werden. Dabei sind Ŝk , k = x , y, z die drei Komponenten des Spinoperators Ŝ . Zur vollständigen Beschreibung eines Spinsystems genügen
Betrag Ŝ 2 und die z-Komponente Ŝ z der Spinoperatoren, zusammen mit den Eigenfunktionen s, m , die den Zustandsraum aufspannen. Die zugehörigen Eigenwertgleichungen mit den Quantenzahlen s, m sind gegeben durch
Sˆ 2 s , m = h 2s ( s + 1) s, m
(2.2)
Sˆ z s , m = hm s , m
(2.3)
Dabei kann s ganz- oder halbzahlige Werte annehmen, während die Quantenzahlen der
z-Komponente des Spinoperators durch m = −s ,− s + 1,...., s − 1, s gegeben sind. Im Falle
eines Spin-½ Teilchens, d.h. s = 1 2 und m = + 1 2 ,− 1 2 , reduzieren sich die Eigenwertgleichungen (2.2) und (2.3) zu
1
↑ ,
2
3
sˆ 2 ↑ = h 2 ↑ ,
4
sˆz ↑ = h
1
↓,
2
3
sˆ 2 ↓ = h 2 ↓ .
4
sˆ z ↓ = −h
(2.4)
mit zugehörigen Eigenvektoren ↑ = s = 1 2 , m = 1 2 und ↓ = s = 1 2 , m = r− 1 2 .
Befindet sich das Spin-½ Teilchen
r in einem homogenen äußeren Magnetfeld B , das
hier in z-Richtung gewählt ist ( B = ( 0,0, B0 ) ), so sind mit den Spinkomponenten magnetische Momente µ k , k = x , y, z verbunden, die durch die Operatoren µˆ k = γ ŝk und
im Falle der z-Komponente durch die Eigenwerte µ z = γ m , m = + 1 2 ,− 1 2 beschrieben werden.
Damit lässt sich der Hamiltonoperator Ĥ 0 von Protonen in einem äußeren
r
Feld B angeben:
r r
Hˆ 0 = −µ ⋅ B = −γ B0ŝ z = −ω L ŝ z
(2.5)
Hierbei wird mit γ das gyromagnetische Verhältnis und mit ω L die Larmorfrequenz
6
2.1. Die Kernspinresonanz
bezeichnet (für Protonen ergibt sich γ = 2π 42.577 MHz Tesla ). Da der Hamiltonoperator im Wesentlichen aus der z-Komponente des Spinoperators besteht, sind ↑ , ↓
auch Eigenfunktionen von Ĥ 0 . Die Energieeigenwerte lassen sich demnach mit
Gleichungen (2.4) und (2.5) sofort berechnen. Im einfachsten Fall eines Spin-½ Systems
ohne Kopplung der Spins untereinander spaltet das System damit energetisch in zwei
Zustände mit den Energieeigenwerten E↑ = − hω L 2 und E↓ = hω L 2 auf.
E↓ =
hω L
2
E
ohne Feld
0
E↑ = −
im Feld B 0
m =−
1
2
∆E ↑↓ = hω L
hωL
2
m=+
1
2
Abb. 2.1. Energieniveaus
eines Spin-½ Teilchens im äußeren
homogenen Magnetfeld
v
B mit der z-Komponente B 0 .
Im MR-Experiment sind die Protonen in unterschiedliche Moleküle und damit
chemische Umgebungen eingebaut, wodurch das äußere Feld durch die den Kern
umgebenden Elektronen teilweise abgeschirmt wird. Dies resultiert in einer
Verminderung von B0 am Kernort um den Faktor 1 − Σ , wobei die Abschirmung
typischerweise klein gegenüber dem äußeren Feld ist ( Σ << 1 ). Die Larmorfrequenz
wird damit zu ω L = γ (1 − Σ ) B0 und beschreibt mit γ ΣB 0 die Differenz der Resonanzfrequenzen zwischen den im Molekül enthaltenen und freien Protonen. Dies wird auch
als chemische Verschiebung ('Chemical-Shift') oder Off-Resonanz bezeichnet, da diese
Frequenzunterschiede charakteristisch für die jeweilige chemische bzw. elektronische
Umgebung des Protons im entsprechenden Molekül sind.
Die unterschiedliche Besetzung der Energieniveaus folgt aus der Boltzmannverteilung
der Energiezustände. Da bei Zimmertemperatur E↑ , E ↓ << kT ergibt sich für ein
System mit Spin-½ Teilchen
1
− ∆E↑↓
n↓
∆E↑↓
= e kT
≈1−
,
n↑
kT
(2.6)
wobei n ↓ und n ↑ die Besetzungszahlen der beiden Zustände, k die Boltzmannkonstante,
T die absolute Temperatur und ∆E↑↓ die Energieaufspaltung im äußeren Feld B0 ist.
Entsprechend Abbildung 2.1 ist die Energiedifferenz der beiden Spinzustände gegeben
durch
∆E↑↓ = hω L = hγB0 = g P µ K B0 ,
(2.7)
mit der Larmorfrequenz ω L , dem Kernmagneton µ K = eh 2 mP , dem Proton g-Faktor
g P , der Elementarladung e und der Protonenmasse m P .
7
2. Grundlagen
Bei Zimmertemperatur ergibt sich bei einer für MR-Tomographen typischen Hauptfeldstärke von 1 Tesla für den relativen Besetzungsunterschied n ↓ n↑ nach Gleichung (2.6)
ein Wert in der Größenordnung von 1 − 6.6 ⋅10 −6 . Es ist also lediglich ein kleiner Überschuss (6.6 ppm) an Protonenspins entlang des Hautfeldes ausgerichtet. Bei makroskopischen Teilchenzahlen reicht die resultierende Gesamtmagnetisierung des Objekts
zu detektierbarer Signalerzeugung jedoch aus.
Der Zustand und die zeitliche Entwicklung des Spin-½ Systems können nun mit Hilfe
der Dichtematrix σ beschrieben werden, deren Diagonalelemente l σ l die Wahrscheinlichkeit angeben, das System im Zustand l zu finden. Im Falle des Spin-½
Systems ergibt sich daraus die Population des entsprechenden Zustandes. Zusammen
mit dem Hamiltonoperator Ĥ folgt die Zeitentwicklung der Dichtematrix der LiouvilleGleichung
dσ
= −i[ Hˆ , σ ] .
dt
(2.8)
Kann das System durch einen zeitunabhängigem Hamiltonoperator charakterisiert
werden, so vereinfacht sich Gleichung (2.8) zu
σ ( t ) = e −iHtσ ( 0)e iHt
ˆ
ˆ
(2.9)
und σ (t ) kann aus dem Anfangszustand σ (0) des Spin-½ Systems berechnet werden.
Insbesondere lassen sich die Erwartungswerte makroskopischer physikalischer
Eigenschaften durch Spurbildung des Produkts von quantenmechanischem Operator
und Dichtematrix ermitteln. Damit kann die für die Beschreibung
r des MR-Experiments
wesentliche Messgröße der makroskopischen Magnetisierung M wie folgt berechnet
werden:
M k ≡ µˆ k = γ n0 Spur{sˆkσ } .
(2.10)
Dabei ist n 0 die Anzahl der mikroskopischen Quantenzustände bezogen auf ein Einheitsvolumen, d.h. die Protonendichte im untersuchten Objekt. Befindet sich das Spin-½
System im thermodynamischen Gleichgewicht, so lässt sich die zugehörige Gleichgewichts-Dichtematrix σ 0 unter Verwendung der Boltzmann-Gleichung und dem
entsprechenden Hamiltonoperator Ĥ 0 (Gleichung (2.5)) angeben:
σ0 =
e
−
Hˆ 0
kT
Spur{e
−
Hˆ 0
kT
(2.11)
}
Da die MR-Messungen bei Raumtemperatur durchgeführt werden, gilt hier mit
Hˆ 0 / kT = hω L / 2kT << 1 die Hochtemperaturnäherung.
8
2.1. Die Kernspinresonanz
Damit kann Gleichung (2.11) entwickelt und die Dichtematrix in erster Ordnung zur
Beschreibung des Spinsystems herangezogen werden:
1
ω
σ 0 = 1̂ + L sˆ z .
2
2kT
(2.12)
r
Die makroskopische Gleichgewichtsmagnetisierung M des Spin-½ Systems ergibt sich
damit nach Gleichung (2.10) zu
ω
ω
1
M z = γ n0 Spur{s$ z (1$ + L s$ z )} = γh 2 n 0 L ,
2
kT
4 kT
(2.13)
Mx = M y = 0.
(2.14)
Das Anlegen eines äußern Magnetfeldes in z-Richtung resultiert
also in einer Gesamtr
magnetisierung des Spinsystems entlang der Orientierung von B .
Die Kernspinresonanz
beruht nun auf der Einstrahlung eines magnetischen Wechselr
feldes B1 (t ) mit der Frequenz ω und der Amplitude B1 orthogonal zur Richtung des
Hauptfeldes B0 , so dass
cos ωt
r
B1 (t ) = B1 − sin ωt .
0
(2.15)
Damit wird der Hamiltonoperator Hˆ (t ) zeitabhängig
und setzt sich aus dem Gleichr
gewichtshamiltonian Ĥ 0 sowie einem von B1 (t ) her rührenden Anteil Hˆ 1 (t ) wie folgt
zusammen:
rr rr
Hˆ (t ) = Hˆ 0 + Hˆ 1( t ) = − µB0 − µB1
= −hω L sˆz − hγB1 ( sˆ x cos ωt − sˆ y sin ωt ).
(2.16)
Um die Zeitentwicklung der Dichtematrix und die daraus folgenden Änderungen der
makroskopischen Magnetisierungskomponenten M k berechnen zu können, wird eine
Transformation in ein mit ω rotierendes Bezugssystem vorgenommen, wobei sich die
v
Spinoperatoren in der neuen Basis e ′ = ( e′x , e′y , e′z ) in zur Basistransformation analoger
r
Weise aus den Spinoperatoren im kartesischen Koordinatensystem e = ( e x , e y , ez )
gewinnen lassen:
e′x cos ωt − sin ωt 0 e x
e′y = sin ωt cos ωt 0 e y ,
e′ 0
0
1 e z
z
sˆ ′x cos ωt − sin ωt 0 sˆ x
sˆ ′y = sin ωt cos ωt 0 sˆ y . (2.17)
sˆ ′ 0
0
1 sˆ z
z
9
2. Grundlagen
Diese Transformation lässt sich auch mit Hilfe von Rotationsoperatoren Rˆ = e iω tsˆ z
schreiben, so dass sich die Spinoperatoren wie s$ k′ = R$ s$ k R$ −1 transformieren. Des
Weiteren kann gezeigt werden, dass mit der Einführung der transformierten Dichtematrix σ ′ = R$ −1σR$ auch die Liouville-Gleichung (2.8) ins rotierende Bezugssystem
überführt werden kann, so dass die Zeitentwicklung von σ ′ gegeben ist durch
[
]
dσ ′
= −i Hˆ ′, σ ′ ,
dt
(2.18)
mit dem ins rotierende Bezugssystem transformierten und jetzt zeitunabhängigen
Hamiltonoperator
Hˆ ′ = Hˆ ′o + Hˆ 1′ = −Ωsˆ ′z − γB1sˆ′x ,
Ω = ωL − ω .
(2.19)
Damit lässt sich die Zeitentwicklung der Dichtematrix σ ′ im rotierenden Bezugssystem
nach Gleichung (2.9) angeben. Der Summand Ĥ 0′ stellt den Gleichgewichtshamiltonian
im rotierenden Bezugssystem dar, wobei Ω = ω L − ω den
r Frequenzoffset im Bezug auf
die Trägerfrequenz ω des magnetischen Wechselfeldes B1 (t ) beschreibt. Im Resonanzfall ( ω = ω L ) trägt zu Ω lediglich noch die Frequenzdifferenz zur Trägerfrequenz bei,
die von der chemischen Verschiebung, d.h. der jeweiligen chemischen Umgebung der
Protonen, herrührt. Ĥ 0′ wird daher auch als „Chemical-Shift“ Hamiltonian bezeichnet.
Aufgrund der Größenordnung der Abschirmkonstante Σ ist Ω << ω L . Da im MRExperiment zur Erzeugung des magnetischen Wechselfeldes kurze Hochfrequenzpulse
(HF-Pulse) mit einem Anregungsspektrum im Bereich der Larmorfrequenz eingestrahlt
werden, gilt außerdem γ B1 >> Ω . Daher kann unter Resonanzbedingungen
der Gleichr
gewichtshamiltonian Ĥ 0′ während der Einstrahlung des Feldes B1 (t ) vernachlässigt
werden.
Da die Gleichgewichts-Dichtematrix invariant ist unter der Transformation in ein rotierendes Bezugssystem ( σ 0′ = Rˆ −1σ 0 Rˆ =r Rˆ −1 Rˆ σ 0 = σ 0 ) und das Spinsystem vor Anlegen
eines magnetischen Wechselfeldes B1 (t ) durch die zeitlich konstante Dichtematrix
σ 0 charakterisiert wird, kann als Anfangsbedingung für die Lösung der LiouvilleGleichung nach (2.9) σ ′( 0) = σ 0 gewählt werden. Mit α = γ B1t ergibt sich
ˆ′
ˆ′
ω
ˆ′ 1
ˆ′
σ ′(t ) = e − iH 1tσ 0e iH 1t = e iαs x ( 1̂ + L sˆz )e − iαs x
2
2kT
1
ω
ˆ′
ˆ′
= 1̂ + L eiαsx sˆz e −iαsx
2
2kT
1
ω
= 1̂ + L ( sˆ ′z cos α − sˆ′y sin α ) ,
2
2kT
(2.20)
wobei die Kommutatorregeln für Spinoperatoren (Gleichung (2.1)) sowie die Reihendarstellung der Exponentialfunktion benutzt wurden.
10
2.1. Die Kernspinresonanz
Die Erwartungswerte für die Magnetisierung im rotierenden Bezugssystem M ′k können
nun mit
M ′k ≡ µ ′k = γ hn0 Spur{sˆkσ ′}
(2.21)
analog zu Gleichung (2.10) gewonnen werden, wobei die Spinoperatoren hier in der
Form des statischen Bezugssystems vorliegen, während die Transformation in das rotierende Bezugssystem direkt auf die Dichtematrix in der Form σ ′ = R$ −1σR$ übertragen
wurde. Mit Gleichungen (2.20) und (2.21) ergibt sich
0
r
ωL
2
M ′ = γh n0
sin α .
4kT
cos α
(2.22)
Nach Abschalten des magnetischen Wechselfeldes wird die weitere zeitliche Entwicklung des Spin-½ Systems nur noch durch Ĥ 0′ bestimmt. Die Dichtematrix kann wieder
analog zu Gleichung (2.9), in diesem Fall mit der Anfangsbedingung σ ′(0) = σ ′(t ) ,
berechnet werden. Für die Magnetisierung ergibt sich
sin α sin Ωt
r
ωL
2
M ′ = γh n0
sin α cos Ω t .
4 kT
cosα
(2.23)
r
Das Einstrahlen von B1 (t ) führt demnach zur einer Verminderung der longitudinalen
Magnetisierung M ′z um cos α , die in die Komponenten M ′x , M ′y der transversalen
Magnetisierung überführt wird, die im rotierenden Bezugssystem mit der 'ChemicalShift' Frequenz Ω um die Richtung des Hauptfeldes präzedieren.
Dies ist das Phänomen der Kernspinresonanz und entspricht im MR-Experiment der
Auslenkung der makroskopischen Magnetisierung des Spin-½ Ensembles aus der
Gleichgewichtslage durch Einstrahlung eines HF-Pulses mit einem Anregungsspektrum
im Bereich der Larmorfrequenz, dessen Amplitude und Dauer den Flipwinkel α
festlegt.
2.1.2. Semiklassische Beschreibung und Blochsche Gleichungen
Zur semiklassischen und anschaulichen Beschreibung der Kernspinresonanz dienen die
Blochschen Gleichungen, die die zeitliche Entwicklung der makroskopischen Magnetisierungskomponenten in Form von Differentialgleichungen erster Ordnung beschreiben.
Diese können mit Hilfe der Liouville-Gleichung direkt aus dem Dichtematrix-Formalismus hergeleitet werden [1,6,9,14-16].
11
2. Grundlagen
Mit dem Hamiltonoperator
rr
Hˆ (t ) = −µB (t ) = −γ
∑ B sˆ
i = x , y, z
(2.24)
i i
für
ein Spin-½ Teilchen in einem zeitabhängigen äußeren Magnetfeld
r
B( t ) = ( B x ( t ), By ( t ), B z ( t )) im statischen Bezugssystem ergibt sich für die zeitliche
Entwicklung der Magnetisierung nach Gleichung (2.10) unter Benutzung der LiouvilleGleichung sowie der Kommutatorrelationen für Spinoperatoren
dM k
dσ
= γ n0 Spur{ , s$k } = −iγ n 0 Spur{[ H$ , σ ], s$ k }
dt
dt
= i γ 2 n0
= −γ
∑ B ( t) Spur{[ sˆ , σ ], sˆ }.
i = x, y,z
∑ε
kij
i, j = x , y , z
i
i
k
(2.25)
Bi (t ) M j
Dies sind die Blochschenr Gleichungen, die die zeitliche Entwicklung der makroskopischen
r Magnetisierung M eines Spin-½ Systems in einem äußeren zeitabhängigen
Feld B(t ) beschreiben. In vektorieller Form wird Gleichung (2.25) zu:
r
r r
dM
= γM × B( t ) .
dt
(2.26)
Wird die Feldkonfiguration wieder analog zur quantenmechanischen Beschreibung des
MR-Experiments
r mit einem orthogonal zum Hauptfeld eingestrahlten magnetischen
Wechselfeld B1 (t ) gewählt, d.h. Bx (t ) = B1 cos ωt , B y (t ) = − B1 sin ωt und Bz (t ) = B0 ,
so resultiert aus Gleichung (2.26)
M& x
0
&
M y = γ − B0
&
− B sin ωt
1
Mz
B0
0
− B1 cos ωt
B1 sin ωt M x
B1 cos ωt M y .
M
0
z
(2.27)
v
Im Resonanzfall ( ω = ω L ) ergeben sich mit der Anfangsbedingung M (0) = ( 0,0, M 0 ) ,
d.h. dem Spin-½ System im Gleichgewicht mit einer makroskopischen Magnetisierungskomponente M 0 entlang der Richtung (z) des Hauptfeldes, folgende Lösungen:
M x
− sin α cos ω L t
M y = −γM 0 sin α sin ω L t .
M
cos α
z
(2.28)
12
2.1. Die Kernspinresonanz
v
Dies entspricht einer Präzessionsbewegung des Magnetisierungsvektors M um die
Richtung des Hauptfeldes mit ω L = γ B0 , überlagert von einer Bewegung zur x-y-Ebene
hin (siehe Abbildung 2.2). Diev resultierende schraubenförmige Rotationsbewegung wird
auch als 'Umklappen' von M bezeichnet. Der Flipwinkel α = γ B1t , um den die
v
Magnetisierung M aus der longitudinalen Position ausgelenkt wird, hängt davon ab,
mit welcher Stärke und Dauer das magnetische Wechselfeld auf das System einwirken
kann.
Durch die Transformation von Gleichungen (2.26) in ein mit ω rotierendes Bezugssystem lassen sich die Gleichungen (2.27) und r(2.28) weiter vereinfachen. Dabei geht
das oben gewählter magnetische Wechselfeldes B1 (t ) (Gleichung (2.15)) in das zeitunabhängige Feld B1′ (t ) = ( B1 ,0,0) über. Die Blochschen Gleichungen im rotierenden
Bezugssystem ergeben sich zu
r
r r
dM ′
= γ M ′ × B′
dt
⇔
M& ′x
0
M& ′y = γ − B0
&′
0
Mz
B0
0
− B1
0 M ′x
B1 M ′y .
0 M ′z
(2.29)
Unter Resonanzbedingungen
r
v ( ω = ω L ) erhält man für freie Protonen ( Ω = 0 ) mit der
′
Anfangsbedingung M (0) = M (0) = (0,0, M 0 ) als Lösungen für die Magnetisierung
0
M ′x
M ′y = −γ M 0 sin α .
M′
M cos α
z
0
(2.30)
Damit
entsteht der transversale Anteil der Magnetisierung rdurch einfache Rotation von
r
M ′ um die Richtung des magnetischen Wechselfeldes B′1 (t ) (siehe Abbildung 2.2).
Hier findet sich auch der Flipwinkel α = γ B1t wieder, der je nach Einstrahldauer t und
Amplitude B1 des magnetischen Wechselfeldes (im MR-Experiment durch einen
kurzen HF-Puls mit geeignetem Anregungsspektrum realisiert) den Anteil von transversaler ( M x , M y ) undr longitudinaler Magnetisierung ( M z ) bestimmt. In diesem Fall entspricht die Wahl von B′1 (t ) einer Orientierung des Feldes entlang B′x .
Im Allgemeinen hängt die Orientierung der Ebene, in der die Magnetisierung
rotiert
r
wird, von der Phase des magnetischen Wechselfeldes ab, so dass M ′ um beliebige
Achsen teilweise oder vollständig in die transversale Ebene rotiert werden
kann. Wird
r
die chemische Verschiebung mit in Betracht gezogen, so präzediert M ′ zusätzlich mit
der Frequenz Ω analog zu Gleichungen (2.23) um die z-Achse.
13
2. Grundlagen
statisches Bezugssystem
rotierendes Bezugssystem
Mz /M0
M´z/M0
M´
M
α
α
z, B0
My/M0
Mx/M0
M´y/M0
Bx́
M´x/M0
r
r
Abb. 2.2. Zeitliche Entwicklung der makroskopischen Magnetisierung M und M ′ im statischen bzw.
rotierenden Bezugssystem bei Einstrahlung eines magnetischen Wechselfeldes für ω = ω L und ohne
chemische Verschiebung (Ω = 0 ). Die Zeitentwicklung der Gesamtmagnetisierung des Spin-½ Systems
folgt jeweils den in grau angedeuteten Trajektorien.
Für die weiteren Rechnungen wird der zur longitudinale Komponenten
r der Magnetisier
r
rung M z orthogonale Magnetisierungsvektor
in
der
x-y-Ebene
mit
M
=
M
e
+
M
e
xy
x
x
y
y
r
r
r
oder im rotierenden Bezugssystem M ′xy = M ′x ex′ + M ′y e ′y eingeführt.
2.1.3. Relaxationsphänomene
Neben der durch ein äußeres Strahlungsfeld bestimmten Dynamik der makroskopischen
Gesamtmagnetisierung von Spin-½ Ensembles spielen auch Relaxationsphänomene
eine entscheidende Rolle für die Bildgebung mit MRT, insbesondere für das Kontrastverhalten unterschiedlicher Gewebe- bzw. Objektanteile bei einer MR-Untersuchung.
Dabei sind zwei unterschiedliche Prozesse von Bedeutung, von denen der eine auf dem
Energieaustausch der angeregten Spins mit ihrer Umgebung beruht (Spin-GitterRelaxation, T1 -Relaxation), während im zweiten Fall ein Verlust an Phasenkohärenz der
transversalen Magnetisierungskomponenten untereinander zugrunde liegt ( T2* -Zerfall)
[1,6,7,9,14].
T1 -Relaxation
Werden die Spin-½ Ensembles rdurch einen HF-Puls aus der Gleichgewichtslage ausgelenkt (angeregt), so kehrt M durch Wechselwirkung (Energieaustausch) mit der
Umgebung ins Gleichgewicht zurück, so dass sich entsprechend einer charakteristischen
Zeitkonstante T1 das thermische Gleichgewicht wieder einstellt.
14
2.1. Die Kernspinresonanz
Dieser Effekt wird beschrieben durch die phänomenologische Differentialgleichung
dM z
1
= (M 0 − M z )
dt
T1
(2.31)
wobei mit M 0 die Gleichgewichtsmagnetisierung bezeichnet wird. Dies resultiert in
einer exponentiellen Erholung der z-Komponente der Magnetisierung. Die Dauer der
T1 -Relaxationszeit ist abhängig von der magnetischen Feldstärke B0 , der Temperatur T
und darüber hinaus entscheidend abhängig von der Art des untersuchten Objekts bzw.
Gewebes. Die T1 -Relaxationszeiten liegen für Flüssigkeiten bei Feldstärken von 1-2
Tesla und unter Normalbedingungen in der Größenordnung von Sekunden und für
Weichteilgewebe im Bereich von Zehntelsekunden.
T2 und T2* -Relaxation
Im semiklassischen Bild präzedieren die angeregten Magnetisierungskomponenten der
Spin-½ Ensembles um die Längsachse (z) des statischen Magnetfeldes. Unmittelbar
nach der Anregung durch einen Hochfrequenzimpuls ist die Präzession aller Komponenten zunächst synchron (in Phase). Die rmagnetischen Momente addieren sich zu einer
messbaren Größe (Quermagnetisierung
M xy ). Die Präzessionsbewegung der transverr
salen Magnetisierung M xy lässt sich allerdings nur solange beobachten, wie diese feste
Phasenbeziehung zwischen den einzelnen Spin-½ Ensembles besteht. Aufgrund von
lokalen Magnetfeldfluktuationen, ausgelöst durch die magnetischen Momente benachbarter Spins sowie technisch oder gewebespezifisch bedingte Feldinhomogenitäten, sind
Protonenspins innerhalb eines bestimmten Volumens sowohl zeitlich veränderlichen als
auch konstanten Änderungen des Magnetfeldes ausgesetzt. Durch die Feldfluktuationen
differieren die Larmorfrequenzen der Spins geringfügig, so dass die Magnetisierungskomponenten auseinander rotieren bzw. dephasieren. Die transversale Magnetisierung
innerhalb des Volumens nimmt ab.
Den Vorgang der Dephasierung der Kernspins durch ihre Wechselbeziehung untereinander (ausgelöst durch Magnetfelder benachbarter Spins und der jeweiligen chemische
Umgebung) nennt man T2 -Zerfall, Spin-Spin-Relaxation, oder auch transversale Relaxation, wobei die Dauer durch eine Zeitkonstante T2 beschrieben wird, deren Betrag
durch physikalischen Größen (z.B. Temperatur, Druck) und insbesondere durch die Art
des untersuchten Objekts oder Gewebes des bestimmt wird.
Weitere, im Vergleich zu T2 noch schneller ablaufende Dephasierungseffekte, die durch
zeitlich konstante Magnetfeldinhomogenitäten ausgelöst werden, lassen sich mit der T2′ Zerfallszeit charakterisieren. Dabei führt die Imperfektion des Hauptfeldes B0 sowie
unterschiedliche dia- oder paramagnetische Eigenschaften der lokalen Umgebung (Suszeptibilitätsänderungen) zu Feldfluktuationen. Der im Experiment beobachtete Zerfall
der transversalen Magnetisierung kann damit als Summe der beiden Effekte verstanden
15
2. Grundlagen
und mit Hilfe der T2* -Relaxationszeit beschrieben werden, wobei
r
dM xy
dt
=−
1 r
M xy ,
T2*
mit
1
1
1
=
+ .
*
T2 T2 T2′
(2.32)
Im Gegensatz zur den die Spin-Spin-Relaxation auslösenden Feldfluktuationen sind die
Magnetfeldfluktuationen aufgrund von Hauptfeldinhomogenitäten zeitlich konstant. Der
dadurch verursachte Dephasierungseffekt ist durch geeignete Anwendung eines zweiten
HF-Pulses zeitlich umkehrbar und stellt die Grundlage des Spinechos dar.
Abbildung 2.3 zeigt die T1 -Relaxation und den T2 -Zerfall für verschiedenen Gewebeanteile am Beispiel eines MR-Experiments mit einer HF-Anregung mit α = 90° . In
diesem Fall wird dich Gleichgewichtsmagnetisierung vollständig in dier transversale
Ebene geklappt, wodurch sich die Anfangsbedingungen M z ( 0) = 0 und M xy (0) = M 0
ergeben. Nach Gleichungen (2.31) und (2.32) folgt damit für die Relaxationsprozesse
M z (t ) = M 0 (1 − e
−
t
T1
)
und
t
−
r
T2
M xy ( t ) = M 0e .
(2.33)
Nach Störung des thermodynamischen Gleichgewichts finden die Relaxationsprozesse
gleichzeitig und unabhängig voneinander statt, wobei bei gleichem Objekt oder Gewebe
die jeweiligen Zefallskonstanten unterschiedlich lang sind, so dass im Allgemeinen
T2* < T2 < T1 gilt.
T2-Zerfall
Herzmuskel
Wasser
Fett
Mz /M0
|Mxy|/M0
T1-Relaxation
t [ms]
t [ms]
Abb. 2.3. T1 -Relaxation der longitudinalen
r Magnetisierung M z nach einem 90° HF-Puls (a) und T2 -Zerfall der transversalen Magnetisierung M xy (b) für unterschiedliche Gewebeanteile.
Zur Vollständigen semiklassischen Beschreibung der Kernspinresonanz müssen die
Relaxationsterme in Gleichungen (2.31) und (2.32) den Blochschen Gleichungen hinzugefügt werden. Damit kann die oben diskutierte Präzessionsbewegung im statischen
16
2.1. Die Kernspinresonanz
Bezugssystem nach dem Faradayschen Induktionsgesetz als oszillierendes Spannungssignal in einer das untersuchte Objekt oder Gewebe umgebenden Empfangsspule detektiert werden. Unter Einbeziehung der T2* -Relaxation ergibt sich für das gemessene
Spannungssignal S ( t ) , das auch als FID (Free Induction Decay) bezeichnet wird
t
−
r
i ω Lt
T2 *
S (t ) ~ M xy e e .
(2.34)
Durch Fouriertransformation wird der zeitliche Verlauf eines Kernresonanzsignals in
seine spektralen Anteile zerlegt; man erhält die Signalintensität als Funktion der
Frequenz. Bei Wasserprotonen entspricht dies einer Lorentz-Linie bei der Larmorfrequenz, deren Halbwertsbreite umgekehrt proportional zur T2* -Relaxationszeit ist.
2.2. Bildgebung
Bei der MR-Untersuchung wird die Summe aller MR-Signale einer Probe oder eines
Gewebes registriert. Um daraus ein Bild oder Tomogramm zu extrahieren, müssen die
Resonanzsignale verschiedenen räumlichen Ursprungs so kodiert werden, dass sie
voneinander getrennt und ihrem Ursprungsort zugeordnet werden können. Das Prinzip
basiert auf dem linearen Zusammenhang zwischen der Larmorfrequenz
ω L der Kernr
spins und einem von außen angelegten Magnetfeld B (Gleichung (2.5)). Durch
räumliche Variation des magnetischen Felds können den Kernspins lokal unterschiedliche Resonanzfrequenzen zugeordnet werden. Die von unterschiedlichen Orten
stammenden Signalbeiträge werden dann durch eine Frequenzanalyse (Fouriertransformation) voneinander getrennt und somit räumlich aufgelöst [4,5,7-11,13].
Im semiklassischen Bild kann die für die MRT relevante räumliche Zuordnung der
Kernresonanz-Signale durch die Zerlegung eines Messobjekts in räumlich unterschiedlich lokalisierte Spin-½ Ensembles verstanden werden, die aufgrund der makroskopischen Teilchenzahlen jeweils durch die Blochschen Gleichungen und damit
entsprechend ihrer Spinpositionen durch räumlich lokalisierte Magnetisierungskomponenten beschrieben werden können.
Zur Realisierung dieses Verfahrens
werden bei der Magnet-Resonanz-Tomographie
r
magnetische Gradientenfelder G = (G x , Gy , G z ) verwendet, die zusätzlich zum statischen Magnetfeld B0 angelegt werden und sich diesem überlagern. Das resultierenden
Magnetfeld beleibt dabei entlang der z-Richtung orientiert, während sich dessen Beträge
entlang allen drei kartesischen Raumrichtungen ändern können, so dass
rr
Bz = B0 + Gr = B0 + (G x x + G y y + Gz z ) ,
(2.35)
dBz′
dB′
dB ′
, G y = z , Gz = z .
dx
dy
dz
(2.36)
mit
Gx =
17
2. Grundlagen
Durch die geeignete Kombination von Magnetfeldgradienten und HF-Anregungspulsen
können nun bestimmte Objekt- oder Körperregionen selektiert und räumlich kodiert
werden.
2.2.1. Schichtselektion
Bei der MR-Tomographie wird das magnetische Wechselfeld zur Erzeugung des
Resonanzsignals durch HF-Pulse realisiert, wobei deren Amplitude und Dauer den Flipwinkel bestimmen, während das Anregungsspektrum zusammen mit geeigneten
Magnetfeldgradienten die räumliche Selektion von Spin-½ Ensembles ermöglicht.
Überlagert man während der Einstrahlung eines HF-Pulses mit Flipwinkel α dem Messobjekt zusätzlich zum homogenen Hauptfeld B0 einen magnetischen Feldgradienten
GSlice in z-Richtung, so wird eine räumlich variable Resonanzfrequenz entsprechend
ω L = γ ( B0 + GSlice z )
(2.37)
entlang dem untersuchtem Objekt erzeugt. Bei einem idealen, rechteckigen Anregungsspektrum f α (ω ) des HF-Pulses werden nur die Protonenspins innerhalb des Frequenzbereichs ∆ω = γGSlice∆s angeregt, während alle anderen Kerne unbeeinflusst bleiben.
a)
b)
α
z, G Slice
HF-Puls
G1
z0
∆s
GSlice
t0
t1
fα (ω)
Anregungsspektrum
t2
∫ G2 dt = −
ω0
∆ω = γGSlice∆s
ω L =γ (B0+ GSlicez )
t1
G2
t2
t
11
G1dt
2 t∫0
Abb. 2.4. Schichtselektion in einem quaderförmigen Objekt (a) und zugehörige Darstellung des Schaltschemas von HF-Puls und Gradienten GSlice in Scheibenrichtung (b). Das Anlegen eines Scheibengradienten längs des Objekts führt zur räumlichen Variation der Präszessionsfrequenzen, so dass das
Anregungsspektrum des α-Pulses die Lage z 0 und Dicke ∆s der Schicht festlegt. Um die durch den
Scheibengradienten ausgelöste Dephasierung von Spin-½ Ensembles entlang der Schichtselektionsrichtung (z) zu refokussieren wird bei symmetrischen HF-Pulsen im Anschluss ein zweiter Gradient mit
umgekehrter Polarität und halber Fläche geschaltet. Der schräge Anstieg der Gradientenstärke entspricht
der Zeit, die nötig ist um die gewünschte Amplitude des Gradientenfeldes zu erreichen (Rampenzeit). Die
maximale Steigung der Rampe wird als 'Slewrate' bezeichnet und ist zusammen mit der maximal
möglichen Gradientenstärke ein entscheidendes Kriterium für die Leistung eines MR-Systems.
18
2.2. Bildgebung
Damit kann eine Schicht der Dicke ∆s innerhalb des Messobjekts selektiert werden,
deren Dicke und Lokalisation durch die Stärke (Steilheit) des Gradienten in Scheibenrichtung GSlice bzw. durch den Frequenzoffset ω 0 = γGSlice z0 und die Bandbreite ∆ω des
Anregungsspektrums festgelegt wird (siehe Abbildung 2.4).
Um eine möglichst rechteckförmige Anregung der Protonenspins entlang der
selektierten Schicht zu erhalten, wird als Anregungspuls üblicherweise ein sinc-HF-Puls
( sinc (t ) = sin( at ) at ) gewählt, dessen Frequenzspektrum annähernd ein Rechteckprofil
aufweist. Bei kleinen Flipwinkeln ( α < 30° ) kann das Anregungsspektrum und damit
Schichtprofil in guter Näherung durch Fouriertransformierte des Amplitudenprofils des
HF-Pulses gewonnen werden ('small tip angle approximation').
2.2.2. Ortskodierung, k-Raum und Bildrekonstruktion
Das k-Raum Konzept wurde in den Jahren 1983 und 1984 von mehreren Autoren unabhängig voneinander eingeführt [17-19]. Dieser Formalismus bietet neben der Analyse
von Abbildungseigenschaften die Möglichkeit einer graphischen Repräsentation unterschiedlicher bildgebender Verfahren.
Nach Anlegen des Hauptfeldes B0 ergibt sich bei einem Objekt mit der Protonendichte
r
ρ0 (r ) innerhalb eines bestimmten Volumenelements eine Magnetisierungskomponente
r
r
M z ( r ) ~ ρ0 ( r ) entlang der z-Richtung. Durch die Einstrahlung eines rHF-Pulses mit
dem Flipwinkel α wird eine transversale Magnetisierungskomponente M xy = M z sin α
generiert. Im rotierenden Bezugssystem, das dem mit der Resonanzfrequenz freier
Protonen ω L = −γB0 demodulierten MR-Signal entspricht, bleibt die transversale
Magnetisierung statisch, während ihr Betrag aufgrund
des T2* r-Zerfalls reduziert wird.
r
′ zu einer RotationsDurch Anlegen von magnetischen Feldgradienten G (t ) wird M xy
bewegung gezwungen. Der dadurch entstehende Signalanteil dS 0 ( t ) ist nach Gleichung
(2.34) unter Vernachlässigung des T2* -Zerfalls gegeben durch
t
r
r
r iγ ∫ G ( t′) dt′ r r
dS 0 ( t ) = Aρ 0 (r )e t0
dr ,
(2.38)
wobei A eine Proportionalitätskonstante bezeichnet. Mit der Einführung der k-Raum
Koordinaten
t r
r
k (t ) = γ ∫ G( t ′) dt ′ ,
(2.39)
t0
die den Einfluss der Gradientenschaltschemata auf die Phase von dS 0 (t r) beschreiben,
können die lokalen Signalanteile in Gleichung (2.38) als Funktion von k (t ) aufgefasst
werden. Bei Schichtselektion orthogonal zur z-Richtung und Ortskodierung in der trans-
19
2. Grundlagen
versalen x-y-Ebene ergibt sich durch Integration von Gleichung (2.38) über das gesamte
Messobjekt
)
S0 ( k x , k y ) = ρ 0 =
∫∫ ρ
ik x x ik y y
0
( x, y) e
e
dxdy ,
x′ y′
~
ρ 0 ( x , y ) = S0 =
− ik x x − ik y y
∫ ∫ S (k , k )e
0
x
y
e
dk xdk y .
(2.40)
k x′ k ′y
Demnach sind die Protonendichte des Messobjekts im Ortsraum (x, y ) und das gemessene MR-Signal im k-Raum ( k x , k y ) durch ein Paar von Fouriertransformationen
miteinander verbunden. Da nur die Verteilung und nicht die Absolutwerte der Protonendichte für die MR-Bilder von Bedeutung sind, wurde hier A = 1 gewählt. Gleichungen
(2.40) beschreiben den Zusammenhang von MR-Signal und Protonendichte im Idealfall
unter Vernachlässigung sämtlicher objekt- oder gewebespezifischer Eigenschaften. Die
Auswirkungen von Relaxation, Feldinhomogenitäten, chemischer Verschiebung und
anderen Effekten, die das MR-Signal und damit das MR-Bild zum Teil wesentlich
beeinflussen können, werden in Kapitel 2.5 diskutiert.
Die Ortskodierung der MR-Signale entspricht nun dem Auffüllen des durch ( k x , k y )
aufgespannten Raumes derart, dass sich die räumliche Verteilung der gewebespezifischen Protonendichte direkt aus dem ortskodierten Gesamtsignal S 0 (k x , k y )
durch inverse Fouriertransformation ergibt, was der gewünschten Bildinformation über
das untersuchte Objekt entspricht. Das zweidimensionale Fourier-Rekonstruktionsverfahren ist dabei das Standardverfahren zur Bildgebung bei MRT. Dabei wird ein
zweidimensionaler Datensatz schrittweise aufgebaut, indem nacheinander unterschiedliche Projektionen des durch die präzedierende Kernmagnetisierung induzierten
MR-Signals aufgenommen werden, dem zuvor durch geeignete Kodiergradienten
unterschiedliche Phasenbeziehungen zugeordnet werden.
Bei der üblichen Vorgehensweise wird nach der Schichtselektion und HF-Anregung ein
Gradient entlang einer Raumrichtung mit fester Schaltzeit angelegt (Phasenkodiergradient). Das MR-Signal wird dann während des Anlegens eines zweiten zur Phasenkodierrichtung orthogonalen Gradienten (Lesegradient) für N x äquidistante Werte
während der Schaltzeit TRead dieses Gradienten ausgelesen. Aufgrund des linearen
Zusammenhangs zwischen Präzessionsfrequenz und Feldstärke (Gleichung (2.5)) präzedieren die Spin-½ Ensembles während TRead entlang der Leserichtung mit ortsabhängig
unterschiedlichen Frequenzen (Frequenzkodierung). Das akquirierte MR-Signal entspricht einer Überlagerung der Signale aller angeregten Spins längs der Leserichtung.
Durch das Schalten des Phasenkodiergradienten zwischen HF-Puls und dem Lesegradienten wird entlang der Phasenkodierrichtung eine von der Gradientendauer und –amplitude abhängige Phasenverschiebung zwischen den Spins-½ Ensembles induziert, die
direkt proportional zur jeweiligen räumlichen Lokalisation ist.
20
2.2. Bildgebung
Diese Prozedur der Signalakquisition entspricht der Messung einer Zeile im k-Raum,
d.h. einer Projektion des vom gesamten Messobjekt ausgehenden MR-Signals auf die
k x -Richtung. Die Position der Projektion entlang k y wird durch Amplitude und Dauer
des Phasenkodiergradienten festgelegt. Um einen vollständigen k-Raum Datensatz zu
erhalten muss die Messung demnach mit unterschiedlichen Phasenkodiergradienten
mehrfach wiederholt werden. Für eine Auflösung von N y Pixeln in Phasenrichtung
muss der gesamte Schaltvorgang N y mal wiederholt werden, wobei die Stärke des
Phasenkodiergradienten in äquidistanten Schritten variiert wird. Die Wiederholzeit der
einzelnen Messvorgänge wird mit TR bezeichnet, der Zeitpunkt der Signalakquisition
nach dem HF-Anregungspuls mit TE. Die gemessenen k-Raum Daten füllen einen
zweidimensionalen Raum auf, indem jedes Pixel eine ganz bestimmte Phasen- und
Frequenzinformationen trägt, die mit Hilfe der Fouriertransformation nach Gleichung
(2.40) in Ortsinformationen umgesetzt werden können.
a)
b)
y, Gy
dS0 ~ ρ0 (x, y )eikx xe
ik y y
dxdy
Frequenzkodierung
Phase
MR-Signal
G2
GRead
t0
t1
TE
t2
G1
ρ0(x,y )
t2
∫ G1dt = −
t1
t
11
G2 dt
2 t∫0
Phasenkodierung
x, Gx
GPhase
Frequenz
Abb. 2.5. Ortskodierung der MR-Signale (a) und zugehörige Darstellung der Schaltschemata von Gradienten entlang Lese- (GRead) und Phasenrichtung (GPhase ) (b). Entlang der Leserichtung (x) werden den
Spin-½ Ensembles unterschiedliche Präzessionsfrequenzen zugeordnet, während entlang der Phasenkodierrichtung (y) zeilenweise verschiedenen Signalphasen generiert werden. Die lokalen Signalanteile
dS 0 werden so entsprechend ihrer räumlichen Lokalisation kodiert und mit der lokalen Protonendichte
gewichtet (Gleichung (2.38)). Da durch den Lesegradienten die Spin-½ Ensembles entlang der Leserichtung dephasiert werden, muss bei symmetrischer Datenakquisition zuvor ein invertierter Gradient mit
halber Fläche geschaltet werden, um die Magnetisierungskomponenten zum Zeitpunkt TE zu refokussieren.
Die Ortskodierung lässt sich leicht in eine dreidimensionale Fourier-Rekonstruktionsverfahren erweitern, indem im Vergleich zum zweidimensionalen Fall in der dritten
21
2. Grundlagen
Raumebene, der Schichtselektionsrichtung (z), eine zusätzlicher zweiter Phasenkodiergradient geschaltet wird. Die MR-Bilder werden dann mit Hilfe einer dreidimensionalen
Fouriertransformation analog zu Gleichung (2.40) rekonstruiert.
Durch die Linearkombination der Magnetfeldgradienten G x , G y , G z können beliebig
orientierte Schichten innerhalb des untersuchten Objekts bzw. Gewebes selektiert und
ortskodiert werden. Die im Rahmen dieser Arbeit vorgestellten Betrachtungen und
Rechnungen sind üblicherweise auf ein kartesisches Koordinatensystem bezogen, bei
dem die MR-Bildebene entlang der x-y-Richtung orientiert ist, was aber mit keiner
Einschränkung verbunden ist, da sich die Resultate direkt auf beliebig gekippte
Bildebenen übertragen lassen.
2.2.3. Diskretisierung und Fast-Fouriertransformation
Das in der Empfangsspule induzierte kontinuierliche MR-Signal wird digitalisiert, d.h.
in endlichen diskreten Schritten abgetastet. Dabei muss die Abtast- oder Samplingrate
∆t s so gewählt werden, dass nach dem Nyquist-Theorem alle für die Ortskodierung
relevanten Frequenzen auch fehlerfrei aufgelöst werden können. Das zeitliche Intervall,
in dem abgetastet wird, steht in direktem Zusammenhang mit der maximal auflösbaren
Frequenz ω max des aufgenommenen Signals, derart dass
1
1
≤ ω max .
∆t s 2
(2.41)
Für Signalanteile mit ω > ω max wird das Signal fehlinterpretiert, was einer Fehlkodierung entspricht, die nach der Fouriertransformation zu Einfaltungen im MR-Bild führen
kann. Aus Gleichungen (2.40) kann ein diskretes Paar von Fouriertransformationen abgeleitet werden, die den Zusammenhang zwischen den Bildmatrizen, die die komplexen
Intensitäten ρ ( xl , y m ) enthalten und den k-Raum Rohdaten S ( k lx , k my ) beschreiben
[20]. Bei Matrixgröße von N x N y für k-Raum und Bilddaten ergibt sich
1
ρ ( xl , y m ) =
N xN y
∑∑ S (k
1
S ( klx , k my ) =
N xN y
−i
N x NY
lx
, k my ) e
2π
k lx xl
Nx
−i
e
2π
k my ym
Ny
,
l =1 m =1
Nx NY
∑∑ ρ (x , y
l
m
i
)e
2π
2π
k my ym
k lx x l i
Ny
Nx
e
.
(2.42)
l =1 m =1
Die Diskretisierung im k-Raum führt zur Periodizität der Bildintensitäten im Ortsraum
und umgekehrt. Die Periodenlänge hängt von der Samplingrate ab. Wird der k-Raum in
der Form eines rechteckigen Gitters abgetastet, so kann unter Ausnutzung von
Symmetrieeigenschaften die Berechnung der Fouriertransformation mit Hilfe des FastFouriertransformation (FFT)-Algorithmus wesentlich beschleunigt werden.
22
2.2. Bildgebung
Die Zusammenhänge zwischen räumlicher Auflösung im Ortsraum ( ∆x, ∆y ) und den kRaum Koordinaten beim zweidimensionalen Fourier-Rekonstruktionsverfahren sowie
die Trajektorie, entlang der der k-Raum aufgefüllt wird, sind in Abbildung 2.6 gezeigt.
Die Abtastraten ( ∆k x , ∆k y ) im k-Raum bestimmen entsprechend dem Nyquist-Theorem
die maximal auflösbare kodierte Präzessionsfrequenz und damit die räumliche Ausdehnung des MR-Bildes (FOV, Field of View).
ky
ky,max
(klx,kmy)
∆ky
Abb. 2.6. Definition der diskreten Signalkoordinaten ( k lx , k my ) bei zeilenweiser Abtastung des k-Raums. Die MR-Signale werden in
äquidistanten Schritten ∆ kx in Leserichtung
(k x) ausgelesen und abhängig von der jeweiligen Phasenkodierung entlang der entsprechende k y -Position einsortiert. Der Zusammenhang zwischen Auflösung im Orts- und kRaum ist gegeben durch:
kx
∆x =
-ky,max
∆kx
-kx,max
∆y =
kx,max
Ortsraum
2π
N x ∆ kx
2π
N y ∆k y
∆ kx =
∆ky =
k-Raum
2π
FOVRead
2π
FOV Phase
Diese hier beschriebenen Zusammenhänge zwischen räumlicher Auflösung und k-Raum
Parametern bestimmen wesentlich die Gradientenstärken und Schaltschemata, die in den
MR-Pulssequenzen zur Erzeugung der MR-Bilder verwendet werden.
Generell kann der k-Raum zwei- oder dreidimensional entlang beliebiger Bahnen
abgetastet werden, wobei die Abbildungseigenschaften und die Rekonstruktion der MRBilder aus den Rohdaten entscheidend von der Wahl der Trajektorien abhängen.
ky
kx
Regridding,
FFT
Abb. 2.7. Zweidimensionale k-Raum Abtastung entlang einer spiralförmigen Trajektorie. Die Bildrekonstruktion erfolgt durch Interpolation des entlang der Spiraltrajektorie gemessenen MR-Signals auf ein
regelmäßiges zweidimensionales Gitter (Regridding) und anschließende Fast-Fouriertransformation
(FFT). Für dieses Aufnahmeverfahren typische Artefakte aufgrund von Off-Resonanz Effekten von Fettgewebe sind als ringförmige Struktur außerhalb des Gehirns deutlich zu erkennen (Pfeile).
23
2. Grundlagen
Je nach gewähltem Verfahren müssen die ausgelesenen Datenpunkte entweder auf ein
Rechteckgitter interpoliert werden, um die FFT wieder anwenden zu können oder
alternative Rekonstruktionsverfahren angewandt werden [21,22]. Abbildungseigenschaften, wie zum Beispiel Sensitivität gegenüber Off-Resonanz Effekten oder
T2* -Zerfall können je nach gewähltem Abtastmuster zu unterschiedlichen Ergebnissen
im MR-Bild führen.
2.3. Pulssequenzen
Die zur Abbildung verwendeten Pulssequenzen dienen nicht nur der Erzeugung und
räumlichen Kodierung von MR-Signalen, sondern auch der Beeinflussung des Bildkontrasts sowie der Kodierung dynamischer Parameter wie Bewegung, Fluss oder
Diffusion. Durch geeignete Wahl von HF-Pulsen, Magnetfeldgradienten und deren zeitlicher Abfolge können MR-Bilder erstellt werden, in denen nicht nur Gewebe mit
bestimmten Relaxationszeiten T1 , T2 oder T2* betont wird, sondern auch Bereiche unterschiedlicher Diffusion gegeneinander abgegrenzt werden können oder zum Beispiel
fließendes Blut besonders deutlich hervortritt [6,7,9,10,23,24].
2.3.1. Spinecho-Sequenz
Die Spinecho-Sequenz ist ein häufig verwendetes Verfahren zur Bildgebung, vor allem
aufgrund der Unempfindlichkeit gegenüber Feldinhomogenitäten und Suszeptibilitätseffekten sowie der leicht steuerbaren Abhängigkeit des Bildkontrastes von den Sequenzparametern Echo- (TE) und Wiederholzeit (TR).
Das Grundprinzip beruht auf der Erzeugung eines Hahnschen Spinechos durch
Refokussierung des durch statische Feldinhomogenitäten induzierten T2′ -Signalzerfalls
[12,13]. Dafür wird nach der HF-Anregung mit einem Flipwinkel α nach einer Zeit
TE/2 ein zweiter Refokussierungspuls ( α R ) geschaltet, so dass ein Teil der zuvor
auseinander rotierenden transversalen Magnetisierungskomponenten wieder zusammenläuft und zum Zeitpunkt TE eine Echosignal beobachtet wird (siehe Abbildung 2.8). Zur
Erzeugung eines Spinechos können beliebige HF-Pulspaare ( α, α R ) verwendet werden,
wobei die Signalintensität zum Zeitpunkt TE entscheidend von der Wahl dieser Flipwinkel abhängt. In Idealfall wird für α = 90° und α R = 180° die dephasierte transversale Magnetisierung vollständig rephasiert, was zu maximaler Signalintensität führt, die
gegenüber dem FID entsprechend der T2 -Zerfallszeit des jeweiligen Messobjekts um
exp( − TE T2 ) reduziert ist. Das im Sequenzdiagramm angedeutete Schaltschemata wird
mit unterschiedlichen k-Raum Zeilen entsprechenden Phasenkodiergradienten so oft
wiederholt bis die Rohdatenmatrix aufgefüllt und damit die gewünschte räumliche
Auflösung sowie Ausdehnung (FOV) des MR-Bildes erreicht ist.
24
2.3. Pulssequenzen
αR
α
HF,
Echos
MR-SignalS t()
S 0 exp(-/
t T2)
S 0 exp(-/t T2* )
S0
GSlice
GRead
0
FID
GPhase
TE/2
TE/2
TR
t0
Echo
TE/2
TE
t
Abb. 2.8. Sequenzdiagramm für die Bildgebung basierend auf der Erzeugung eines Spinecho Signals und
Signalverhalten bei einem Spinecho Experiment mit α = 90 ° und α R = 180° . Der zur Refokussierung
nötige Gradient in Leserichtung wird hier vor dem 180°-Puls geschaltet und hat daher die gleiche
Polarität wie der Lesegradient selbst.
Das Kontrastverhalten bezüglich der Gewichtung und damit Bildintensität im MR-Bild
von Gewebe- oder Objektkomponenten mit unterschiedlicher Protonendichte (PD), T1 oder T2 -Zeiten kann allein durch die Kombination von unterschiedlichen TR und TE bei
identischen Gradienten und HF-Pulsen maßgeblich beeinflusst werden. So können z.B.
Weichteilgewebe von Flüssigkeiten abgegrenzt oder Bildkontraste invertiert werden. In
Abbildung 2.9 sind die unterschiedlichen gewebespezifische Gewichtung von MRBildern durch verschiedenen Kombinationsmöglichkeiten von Echo- und Wiederholzeit
am Beispiel von Messungen mit einer Spinecho-Sequenz am menschlichen Gehirn
gezeigt.
a)
c)
b)
TR
a)
PD-gewichtet
TE kurz
TR lang
b)
T2-gewichtet
TE lang
TR lang
c)
T1-gewichtet
TE kurz
TR kurz
TE
25
Abb. 2.9. Kontrastverhalten bei unterschiedlicher Wahl der Repetitionszeiten TR und Echozeiten TE. Die
daraus resultierenden Gewichtungen
erlauben eine Abgrenzung verschiedener Gewebeanteile und Flüssigkeiten.
So gestattet z.B. eine T1 -gewichtete
Messung eine deutliche Trennung von
grauer und weißer Hirnmasse (c),
während bei T2 -gewichteten Untersuchungen insbesondere die Hirnflüssigkeit des Ventrikelsystems im
MR-Bild hell erscheinen (b).
2. Grundlagen
2.3.2. Gradientenecho-Sequenz
Das Gradientenecho bildet die Grundlage vieler bildgebender Verfahren zur schnellen
Datenakquisition. Da die für diese Arbeit relevanten Entwicklungen und Messungen
größtenteils auf der Basis von Gradientenecho-Pulssequenzen realisiert wurden, soll auf
dieses Methode der Signalerzeugung genauer eingegangen werden.
Im Gegensatz zum Spinecho-Verfahren wird hier das Echosignal nicht durch einen
Refokussierungspuls ( a R ), sondern durch geeignetes, zeitlich versetztes Schalten eines
invertierten Gradienten vor dem Kodiergradienten in Leserichtung erreicht (siehe
Abbildung 2.10). Wegen des fehlenden Refokussierungspulses im Vergleich zur Spinecho-Sequenz sind deutlich kürzere Echozeiten realisierbar. Allerdings wird die durch
statische Feldinhomogenitäten ausgelöste Dephasierung der transversalen Magnetisierungskomponenten nicht refokussiert, so dass die Signalintensität neben T1 nicht von
T2 , sondern von T2* abhängt.
Da im Vergleich zur Spinecho-Sequenz lange Echozeiten ( TE >> T2* ) aufgrund des
schnellen Signalzerfalls nicht möglich sind, wird der Bild-kontrast durch eine
Mischgewichtung aus T1 und T2* bestimmt. Bei kurzen Wiederhol-zeiten ( TR < T2* ) ist
die transversale Magnetisierung noch nicht vollständig zerfallen, so dass in diesem Fall
die Phasenkodiergradienten nach Auslesen des MR-Signals rephasiert werden, um bei
der nächsten Anregung kohärente Überlagerungen durch Magnetisierungsanteile der
vorigen Anregungen zu erhalten.
Bei Anwendung von kleinen Flipwinkeln zur HF-Anregung wird das GradientenechoVerfahren auch als FLASH-Technik (Fast Low Angle SHot) oder FFE-Technik (Fast
Field Echo) bezeichnet [25].
α
HF,
Echos
GSlice
GRead
GPhase
TE
TR
Abb. 2.10. Sequenzdiagramm für die Bildgebung auf Basis des Gradientenechos. Der Phasenkodiergradient wird nach der Echoakquisition rephasiert.
26
2.3. Pulssequenzen
Das Signalverhalten auf Basis der für die HF-Anregung zur Verfügung stehenden
longitudinalen Magnetisierung M z lässt sich mit den Blochschen Gleichungen
beschreiben. Das Relaxationsverhalten der Längsmagnetisierung M z ist durch folgende
Differentialgleichung erster Ordnung gegeben:
dM z M 0 − M z (t )
=
.
dt
T1
(2.43)
Diese Gleichung beschreibt das Verhalten von M z nach Auslenkung durch einen HFPuls, ohne weitere Wechselwirkung mit einem äußeren magnetischen Wechselfeld, d.h.
im Zeitintervall 0 ≤ t ≤ TR zwischen zwei Anregungspulsen. Nach Variablentrennung
kann die zeitliche Entwicklung der Längsmagnetisierung durch Integration berechnet
werden:
M z (t ) = M 0 − ( M 0 − M z ( 0))e
−
t
T1
.
(2.44)
Die Anfangsbedingung M z ( 0) beschreibt hierbei den Zustand der Längsmagnetisierung
direkt nach einem HF-Anregungspuls. Nach dem Ersten aus einer Serie von α -Pulsen
ergibt sich die Anfangsbedingung zu M z,1 (0) = M 0 cos( α1 ) . Damit lässt sich nach
Gleichung (2.44) die bei der zweiten Anregung, d.h. zum Zeitpunkt t = TR , zur Verfügung stehende z-Magnetisierung und neue Anfangsbedingung zu M z, 2 ( 0) = M z,1 (TR )
berechnen. Die Magnetisierung M z, n (t ) nach den n-ten Anregungspuls mit Flipwinkel
α n kann somit rekursiv wie folgt gewonnen werden:
M z, n (t ) = M 0 − ( M 0 − M z, n−1 (TR) cos(α n )) e
−
t
T1
.
(2.45)
Das MR-Signal wird durch die präzedierende Quermagnetisierung erzeugt, die als
Projektion des ausgelenkten Magnetisierungsvektors in die x-y-Ebene direkt mit Hilfe
des Flipwinkels α berechnet werden kann:
t
−
r
T2*
M xy , n (t ) = M z ,n −1 (TR) sin( α n ) e .
(2.46)
Dies beschreibt zusammen mit Gleichung (2.45) die zeitliche Entwicklung der
transversalen Magnetisierung und damit die Intensität des MR-Signals als Funktion der
Anzahl der vorangegangen HF-Anregungen. Je nach gewebe- oder objektspezifischen
Relaxationszeiten wird unterschiedlich schnell ein Plateau zeitlich konstanter Magnetisierungskomponenten (Steady-State) bzw. Signalintensität erreicht (Abbildung 2.11).
27
2. Grundlagen
T1 = 500ms
T1 = 1000ms
T1 = 1500ms
Mz,n(TR)
Abb. 2.11. Nach Gleichung (2.45)
simulierte zeitliche Entwicklung der
Längsmagnetisierung M z , n ( TR ) in
Abhängigkeit von der Anzahl der
vorangegangenen HF-Anregungen
(n). Bei gegebenem TR für unterschiedliche Relaxationszeiten bei
α = 15° (a) und verschiedene Flipwinkel bei T1 = 800ms (b). Das Erreichen eines Plateaus konstanter zMagnetisierung (Steady-State) ist
deutlich zu erkennen.
Mz,n(TR)
α = 15°
α = 30°
α = 45°
HF-Anregung (n)
Wird die Datenakquisition mit einer Gradientenecho-Sequenz vor Erreichen des SteadyState durchgeführt, so führen die resultierenden Signalinhomogenitäten entlang der
Phasenkodierrichtung zu Artefakten im MR Bild. Abbildung 2.12 zeigt eine Simulation
von typischen Steady-State Artefakten bei einer Gradientenecho-Sequenz, ausgelöst
durch Intensitätsschwankungen bei der Aufnahme aufeinander folgender k-Raum
Zeilen.
Um eine fehlerfrei Bildgebung zu ermöglichen ist es daher notwendig, ein Plateau
gleichbleibender Magnetisierung für sukzessiv akquirierte MR-Signale zu erreichen.
Ist nach einer Folge von Anregungen der Steady-State erreicht, kann die daraus resultierende Bedingung wie folgt formuliert werden:
M z, n (TR) = M z ,n −1 (TR) .
(2.47)
Aus Gleichungen (2.45), (2.46) und (2.47) folgt für den gewebespezifischen, d.h. von
T1 abhängigen, Zusammenhang zwischen der das MR-Signal erzeugenden Quermagnetisierung bei konstantem Flipwinkel
r
M xy = M 0
1− e
TR
−
T1
1− cos αe
TR
−
T1
sin( α ) e
−
TE
T2*
.
(2.48)
Für ein gegebenes TR kann der Flipwinkel α so optimiert werden, dass die zur Signalerzeugung zur Verfügung stehende transversale Magnetisierung maximiert wird. Der
Flipwinkel, bei dem die transversale Magnetisierung bei gegebenem TR und T1 ein
Maximum aufweist, wird auch als Ernst-Winkel bezeichnet [5]. Für kurzes TR von
einigen Millisekunden ergeben sich bei den T1 -Zeiten des Körpergewebes kleine ErnstWinkel in der Größenordnung von 15 – 30°.
28
2.3. Pulssequenzen
Simulation
Objektprofile
a)
c)
x
Signalintensität
α=15°
b)
α=35°
y
y [Pixel]
Abb. 2.12. Simulation von SteadyState Artefakten an einem rechteckigen Messobjekt. Wird die Messung
nicht im Steady-State durchgeführt, so
ergibt sich bei der Datenakquisition ein
Signalzerfall entlang k y entsprechend
Abbildung 2.11. In diesem Beispiel
wurde für eine GradientenechoSequenz mit TR = 10 ms bei einer
Relaxationszeit des Messobjekts von
T1 = 800ms der Signalzerfall den
simulierten k-Raum Daten entlang k y
überlagert. Bei der idealen Abbildung
des Messobjekts (a) ergibt sich ein
rechteckiges Intensitätsprofil entlang
der Phasenkodierrichtung (y, gestrichelte Linie), während sich bei Rohdatenaufnahme mit zerfallender Längsmagnetisierung für Flipwinkel von a)
α = 15° und b) α = 30 ° typische
Streifenartefakte im Betragsbild ergeben, die in den entsprechenden Intensitätsprofilen deutlich zu erkennen
sind. Die Sensitivität gegenüber
Steady-State Artefakten nimmt mit
steigendem Flipwinkel zu.
Wenn die für Repetitionszeit TR wie im Fall der im Rahmen dieser Arbeit entwickelten
Pulssequenzen gilt, dass TR ≤ T2* so wird die Steady-State Amplitude der MR-Bildintensitäten nicht allein durch die zeitliche Entwicklung der longitudinalen Magnetisier
rung M z bestimmt, sondern auch durch Anteile der Transversalmagnetisierung M xy
der vorangegangenen HF-Anregungen, die aufgrund des kurzen TR nicht vollständig
dephasiert sind und zur Signalerzeugung beitragen können. Diese Signalbeträge können
mit anderen Signalanteilen interferieren und beeinflussen so das Steady-State Verhalten,
was zur reduzierter Signalintensität und Artefakten im MR-Bild führen kann. Zur
Vermeidung solcher Effekte kann RF-Spoiling in die Pulssequenzen integriert werden
Kein RF-Spoiling
RF-Spoiling
29
Abb. 2.13. Phantommessungen im
Steady-State mit einer Phasenkontrast-Gradientenecho-Sequenz
( TR = 6ms ) mit und ohne RFSpoiling. Der Signalgewinn und
die Reduzierung von 'Ringing'Artefakten im rechten Bild ist
deutlich zu erkennen.
2. Grundlagen
Das sogenannte RF-Spoiling beruht auf dem quadratischen Inkrement der Phase ∆θ
der HF-Pulse von Anregung zu Anregung und resultiert bei geeigneter Wahl von ∆θ in
Bildintensitäten, die trotz kurzem TR wieder dem von der Ernst-Formel bekannten
Steady-State Signal entsprechen, so dass nach mehreren Anregungen wieder einen
zeitlich konstante Signalamplitude entsprechend Gleichung (2.47) sichergestellt wird
[26,27]. Das RF-Spoiling wurde mit ∆θ = 50° in allen im Rahmen dieser Arbeit
entwickelten Pulssequenzen integriert und erlaubt so die Berechnung der zu
erwartenden Steady-State Signalintensitäten nach der Ernst-Formel (Gleichung (2.48)).
2.3.3. Echo-Planare-Bildgebung
Eine signifikante Beschleunigung der Messzeit (50 –120ms je MR-Bild) kann mit Hilfe
der Echo-Planaren-Bildgebung (Echo Planar Imaging, EPI) erreicht werden [28-30].
Die Grundidee besteht darin, nach einer einzigen HF-Anregung eine Serie von Gradienten- oder Spinechos (Echozug) entlang des Lesegradienten GRead zu erzeugen, die durch
geeignete Schaltschemata des Phasenkodiergradienten GPhase verschiedenen Zeilen ( k y )
im k-Raum zugeordnet werden können. Da der Echozug innerhalb eines Zeitfensters
ausgelesen werden muss, dessen Dauer die Größenordnung von T2* nicht überschreiten
sollte, werden beim Einsatz dieser Verfahren hohe Anforderungen an die Hardware
bezüglich minimaler Schaltzeiten und maximaler Amplitude der Gradienten gestellt.
Abbildung 2.13 zeigt ein Beispiel einer EPI-Pulssequenz auf Basis von Gradientenechos, wobei die k-Raum Daten entlang einer Zick-Zack-Trajektorie abgetastet werden.
In diesem Fall wird der Bildkontrast durch eine reine T2* -Gewichtung bestimmt.
α
ky
*
~ exp(-/
t T2 )
ky,max
HF,
Echos
GRead
kx
GPhase
GSlice
-ky,max
TE
-kx,max
TR
kx,max
Abb. 2.14. Sequenzdiagramm und schematische k-Raum Trajektorie bei Gradientenecho basierter EchoPlanarer-Bildgebung (GE-EPI). In diesem Beispiel wird nach einer einzigen HF-Anregung (α) durch
wiederholtes invertieren des Lesegradienten GRead eine Echozug generiert, mit dem die gesamte Rohdatenmatrix aufgefüllt werden kann. Der Phasenkodiergradient GPhase bleibt während der Datenakquisition
konstant, was der k-Raum Abtastung entlang einer Zick-Zack-Trajektorie entspricht.
30
2.3. Pulssequenzen
Eine weitere Möglichkeit der Phasenkodierung ergibt sich durch sukzessives Schalten
von kurzen, 'geblippten' Gradientenpulsen, die jeweils vor dem Auslesen der einzelnen
MR-Signale innerhalb des Echozuges positioniert werden. Diese Methode hat den
Vorteil, dass die gemessenen Datenpunkte direkt auf äquidistanten Gitterpunkten im kRaum zu liegen kommen, so dass die Fast-Fouriertransformation zur Bildrekonstruktion
angewandt werden kann, während bei einem konstanten Phasenkodiergradienten die
Daten zuvor auf das Gitter interpoliert werden müssen. Im beiden Fällen ist jedoch eine
Phasenkorrektur der Rohdaten erforderlich, um aus imperfekten Lesegradienten und
Filterlaufzeiten resultierende, periodisch unterschiedliche Phasen der MR-Signale in
aufeinanderfolgenden k-Raum Zeilen zu korrigieren. Dafür wird ein Referenzdatensatz
ohne Phasenkodierung aufgenommen, der idealerweise nur die charakteristischen
Phasendifferenzen enthält und damit zur Korrektur der Rohdaten herangezogen werden
kann.
Nachteile der Echo-Planaren-Bildgebung sind die vergleichsweise hohe Artefaktanfälligkeit gegenüber Suszeptibilitätsänderungen, chemischer Verschiebung sowie
Fluss und Bewegung während der Datenaufnahme. Aufgrund des schnellen T2* -Zerfalls
ist außerdem die Gesamtakquisitionszeit und damit nach Gleichung (2.49) das
erreichbare Signal-zu-Rausch Verhältnis limitiert.
Ein Kompromiss zwischen Messzeit, Artefaktanfälligkeit und Signal-zu-Rausch Verhältnis lässt sich erreichen, indem nur einige k-Raum Zeilen je HF-Anregung akquiriert
werden. Ein Beispiel für diese Hybrid-Verfahren stell das so genannte segmentierte EPI
dar, bei dem für mehrere HF-Pulse jeweils ein kurzer Echozug mit Gradientenschaltschemata analog zur EPI-Sequenz generiert wird. Um Artefakte zu vermeiden muss die
Phasenkodierung der einzelnen MR-Signale dann so erfolgen, dass der T2 - oder T2* Zerfall möglichst homogen entlang der k y -Richtung verteilt wird.
2.3.4. Signal-zu-Rausch Verhältnis (SNR)
Ein wesentlicher Parameter zur Beurteilung der Bildqualität für allen bildgebenden
Verfahren bei der MRT ist das Signal-zu-Rausch Verhältnis (SNR). Es kann gezeigt
werden, dass der Einfluss von Sequenzparametern auf das SNR lediglich durch das
Voxelvolumen VVoxel und die Gesamtakquisitionszeit in der Form
SNR ~ VVoxel Akquisitionszeit
(2.49)
bestimmt wird [31]. Begrenzt wird das SNR letztlich durch eine thermische Rauschspannung, die in Konkurrenz zur Signalspannung steht, welche von den präzedierenden
Protonenspins erzeugt wird. Diese wird ausgelöst durch die thermische Bewegung der
Elektronen in der zur Detektion des MR-Signals verwendeten Empfangsspule und
besonders die Brownsche Molekularbewegung der Ladungsträger im menschlichen
Körper.
31
2. Grundlagen
2.4. Phase des MR-Signals
Für die im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Methoden zur Untersuchung der Herzbewegung spielt die Phase des MR-Signals eine wesentliche Rolle [6,9,10]. Daher
sollen im Folgenden deren grundlegende Eigenschaften vorgestellt und insbesondere
der Einfluss von Fluss oder Bewegung sowie die daraus resultierenden Möglichkeiten
der Geschwindigkeitsmessung mit MRT diskutiert werden.
r r
Das MR-Signal S ( k x , k y ) setzt sich aus den ortsabhängigen Signalanteilen S lokal ( k , r )
des angeregten Objekts zusammen. Die Überlagerung dieser regionalen Signalanteile
ergibt das gemessene Gesamtsignal
r
S (k ) =
∫S
lokal
r r r
( k , r ) dr .
(2.50)
Objekt
Nach Gleichung (2.40) erfolgt die Rekonstruktion der MR-Bilder durch Fouriertransformation der Gesamtsignalintensität:
r
v
r
I ( r ) = I (r ) e iφ (r ) =
r −ikrrr r
S
(
k
∫ )e dk .
(2.51)
k − Raum
Die Fouriertransformation zerlegt das gemessene Signal in seine spektralen Bestandteile, die im Falle der MRT aufgrund der Ortskodierung direkt komplexen Bildr
intensitäten I (r ) räumlich zugeordnet werden können. Die Werte in den resultierenden
r
Betragsbildern I (r ) entsprechen den Amplituden, die Werte in den Phasenbildern
r
φ (r ) den Signalphasen der lokalen Signalanteile.
Um die Entwicklung und Einflüsse auf die Phase des MR-Signals zu beschreiben, muss
also die
der lokalen transversalen Komponenten der Magnetisier Präzessionsbewegung
r
rung M xy ( r , t ) untersucht werden.
Die Signalphase kann aus der Präzessionsfrequenz von Spin-½ Ensembles in lokalen
r
magnetischen Feldern abgeleitet werden. Die Larmorfrequenz ω L von Spins am Ort r
r
in einem äußeren Feld Bz (r , t ) ist gegeben durch
r
r
r
r
ω L ( r , t ) = γ B z ( r , t ) = γ B 0 + γ r ( t ) G ( t ) , mit γ B0 = ω L .
(2.52)
Das äußere Feld setzt sich hierbei entsprechend den für die Bildgebung notwendigen
Feldern aus dem statischen Hauptfeld B0 und inr allen drei Raumrichtungen zeitlich veränderbaren, überlagerten Magnetfeldgradienten G (t ) zusammen. Da hier die Auswirkung von Bewegung oder Fluss auf die Signalphase im Vordergrund steht, werden die
r r
Spinpositionen durch den zeitabhängigen Ortsvektor r = r (t ) beschrieben. Das im MRExperiment empfangene Signal entspricht der Spannung, die durch den präzedierenden
32
2.4. Phase des MR-Signals
transversalen Magnetisierungsvektor in der Empfangsspule induziert wird. Integration
von Gleichung (2.52) liefert die Phase der mit ω L präzedierenden Quermagnetisierung
und damit die Phase des gemessenen MR-Signals zum Zeitpunkt t nach einem Anregungspuls (zum Zeitpunkt t 0 ).
r
r
φ (r , t) − φ (r , t 0 ) =
t
r
∫ ω L ( r , t ′ )d t ′ = γ B 0 (t − t 0 ) + γ
t0
r
r
G
∫ (t ′) r (t ′) d t ′. (2.53)
t
t0
Nach Detektion wird das empfangene MR-Signal in Bezug auf die Larmorfrequenz ω L
im statischen äußeren Feld B0 demoduliert, was der Transformation in ein mit ω L
rotierendes Bezugssystem entspricht. Für die Signalphase bedeutet dies ein Verschwinden der vom Hauptfeld resultierenden Anteile, d.h. γ B0 (t S − t0 ) = 0 in Gleichung
(2.53). Nach Entwicklung des verbleibenden Terms in eine Taylor-Reihe ergibt sich
∞
r
r
r
φ ( r , t ) = φ ( r , t 0 ) + ∑ ∆φ n ( r ( n ) , t )
n =0
r
∞
r
r ( n)
= φ (r , t0 ) + ∑ γ
n!
n =0
r
n
G
∫ (t)(t′ − t0 ) dt′,
t
(2.54)
t0
wobei r ( n ) die n-te Ableitung der zeitabhängigen Spinposition und ∆φ n die entsprechende Phase n-ter Ordnung beschreiben. Falls sich Bewegung oder Fluss im untersuchten
Objekt langsam in Bezug auf die zeitliche Auflösung der Datenakquisition ändern,
können die an der Bewegung beteiligten Geschwindigkeiten als konstant innerhalb der
durch die Messung vorgegebenen Zeitfenster angenommen werden. In dieser Näherung
r
r r
lassen sich die Spinpositionen als Verschiebung erster Ordnung r (t ) = r0 + v (t − t 0 ) mit
r
r
r
r
konstanten Geschwindigkeiten v = (v x ( r0 ), v y ( r0 ), v z ( r0 )) approximieren. Damit vereinfacht sich Gleichung (2.54) zu
r
r
r
φ ( r , t ) = φ 0 + ∆φ 0 ( r0 , t ) + ∆φ 1 ( v , t )
(2.55)
mit folgenden Komponenten nullter und erster Ordnung
r
φ 0 = φ (r , t0 ) ,
(2.56)
r
rt r
∆φ 0 ( r0 , t ) = γ r0 ∫ G( t ′)dt ′ ,
(2.57)
r
rt r
∆φ1( v , t ) = γ v ∫ G(t ′)( t ′ − t 0 )dt ′ .
(2.58)
t0
t0
33
2. Grundlagen
Zusätzlich zur Signalphase in Zusammenhang mit der Larmorfrequenz stationärer Spins
(Gleichung (2.57)) und einem initialen, zeitlich konstanten, Phasenoffset φ 0 (Gleichung
r
(2.56)) führt diese Approximation zu einer zusätzlichen Signalphase ∆φ 1 (v , t ) , direkt
proportional zu den Geschwindigkeiten im untersuchten Objekt.
Diese Eigenschaften der Signalphase begründen die intrinsische Sensitivität von MRT
gegenüber Bewegung oder Fluss, welche einerseits zu unerwünschten Effekten im MRBild aufgrund von geschwindigkeitsinduzierter Fehlkodierung der MR-Signal führen
kann, aber auch zur quantitativen Bestimmung von Blutfluss oder Gewebebewegung
genutzt werden kann [32-35]. Zur Minimierung von Artefakten können Kompensationstechniken angewandt werden, die auf geeignet gewählten Gradientenschaltschemata
beruhen, derart dass die geschwindigkeitsinduzierten Signalphasen zum Zeitpunkt der
Signalakquisition refokussiert werden.
2.4.1. Geschwindigkeitskodierung
Zur Messung von Geschwindigkeiten wird üblicherweise neben den Gradienten zur
Ortskodierung und Schichtselektion ein zusätzlicher bipolarer Kodiergradient in einer
der drei Raumrichtungen ( k = x, y, z ) geschaltet. Die in Abbildung 2.15 angedeutete
Symmetrie dessen Schaltschemas bewirkt, dass stationäre Spin-½ Ensembles keinen
Beitrag zur Signalphase leisten, während bewegte Objektanteile einen direkt zur
Geschwindigkeit v k und Gradientenamplitude GKD proportionalen Beitrag zur Signalphase leisten. Nach Gleichungen (2.57) und (2.58) sind für einen idealisierten bipolaren
Gradientenverlauf in k-Richtung mit Gesamtschaltzeit 2 ∆t und Amplitude GKD die
induzierten Signalphasen in nullter und erster Ordnung gegeben durch
r
∆φ 0 ( r0 , 2∆t ) = 0 ,
r
∆φ1 (v , 2∆t ) = −γ GKD vk ∆t 2 .
(2.59)
(2.60)
Damit ist in der Approximation der Spinpositionen erster Ordnung die zugrunde
liegende Objektgeschwindigkeit v k in Richtung des Kodiergradienten als Signalphase
erster Ordnung zugänglich und kann durch Subtraktion von einer Referenzmessung und
Umskalierung direkt aus den Phasenbildern der MR-Untersuchung gewonnen werden.
-G KD
Gk
Abb. 2.15. Idealisiertes Schaltschema (ohne Rampen) für
einen bipolaren Kodiergradienten entlang der k-Richtung mit
den Amplituden ± GKD und einer Gesamtschaltzeit von 2∆t .
34
∆t
∆t
-GKD
2.4. Phase des MR-Signals
Auf die Implementierung von Kompensationstechniken zur Artefaktminimierung sowie
Schaltschemata zur Geschwindigkeitskodierung innerhalb verschiedener Pulssequenzen
und die damit mögliche Rekonstruktion zwei- oder dreidimensionaler Geschwindigkeitsvektorfelder wird in Kapitel 6 genauer eingegangen.
2.5. Abbildungseigenschaften und Point-Spread-Function
Mit der Point-Spread-Function (PSF) können objekt- und sequenzspezifische Abbildungseigenschaften eines MR-Experiments analysiert werden [9,36,37]. Die PSF eines
bildgebenden Systems wie MRT beschreibt die räumliche Abbildung der idealen Repräsentation eines Objekts ρ 0 ( x, y ) in das letztendlich beobachtete MR-Bild. Die PSF
kann außerdem dazu verwendet werden, das durch verschiedene Mess- und Kontrastparameter beeinflusste Abbild einer bekannten Objektverteilung zu prognostizieren.
Der Zusammenhang zwischen einem im zweidimensionalen MR Experiment untersuchten Objekt, beschrieben durch die reine Protonendichte ρ 0 ( x, y ) und dem daraus
resultierenden idealen MR-Signal S 0 ( k x , k y ) , ist nach Gleichung (2.40) gegeben durch
)
~
das Paar von Fouriertransformationen S 0 ( k x , k y ) = ρ 0 und ρ 0 ( x, y ) = S 0 .
Das tatsächlich gemessenen MR Signal S ( k x , k y ) und die dadurch im MR-Bild entstehenden Pixelintensitäten ρ ( x, y ) werden jedoch von weiteren Faktoren beeinflusst.
Neben der Protonendichte bestimmen unterschiedliche Objekteigenschaften (chemische
Verschiebung, Suszeptibilitätsänderungen, Relaxationseffekte, etc.) im Zusammenhang
mit der gewählten Pulssequenz und den zugehörigen Sequenzparametern (TE, TR, etc.)
sowie Bildrekonstruktions- und Nachverarbeitungsmethoden die Form des MR-Signals.
Der Zusammenhang zwischen komplexen Bildintensitäten ρ ( x, y ) und tatsächlich
gemessenem Gesamtsignal S ( k x , k y ) wird analog zu Gleichung (2.40) wieder durch ein
Paar von Fouriertransformationen beschrieben.
)
ik y
S ( k x , k y ) = ρ = ∫ ∫ ρ ( x, y ) e ikx x e y dxdy,
x′ y′
~
ρ (x , y ) = S =
−ik x
∫ ∫ S (k x , k y )e x e
− iky y
(2.61)
dk x dk y .
k ′x k ′y
Die im MR-Experiment gemessenen lokalen Signalanteile S xy ( k x , k y ) lassen sich durch
das Produkt von idealem Signal und einer ortsabhängigen Transferfunktion bzw. Filterfunktion H xy ( k x , k y ) beschreiben, die den regional unterschiedlichen Einflüssen auf das
ideale MR-Signal Rechnung trägt.
S xy ( k x , k y ) = S 0 ( k x , k y , x, y ) H xy ( k x , k y )
(2.62)
Mit dem Zusammenhang zwischen idealem Signal und Protonendichte ρ 0 ( x, y ) des
Messobjekts (Gleichung (2.40)) lässt sich der lokale ideale Signalanteil am Ort (x 0 , y 0 )
35
2. Grundlagen
unter Verwendung von Delta-Funktionen wie folgt angeben:
S 0 ( k x , k y , x0 , y0 ) = ∫ ∫ ρ 0 ( x, y )δ ( x − x0 )δ ( y − y 0 )e ikx x e
iky y
dxdy
x′ y′
= ρ 0 ( x 0 , y 0 )e
ik x x0
e
iky y0
(2.63)
.
Zusammen mit Gleichung (2.62) und durch Integration über das gesamte Messobjekt
folgt für das gemessene Gesamtsignal
S (k x , k y ) =
∫∫ ρ
x′ y′
0
( x0 , y 0 ) H x 0 y 0 ( k x , k y ) e
ikx x0
e
ik y y0
dx 0 dy0 .
(2.64)
Nach Gleichung (2.61) können daraus nun die Bildintensitäten durch Fouriertransformation berechnet werden. Einsetzen von (2.64) in (2.61), Umstellung und Vertauschung
der Integrationsvariablen ergibt
~
ρ ( x, y) = S = ∫ ∫ ρ 0 ( x0 , y0 ) ∫ ∫ H x0 y 0 ( k x , k y )e −ik x ( x − x0 ) e − ik y ( y − y0 ) dk x dk y dx0 dy 0 . (2.65)
k′ k′
x y
y
1x4
444444
4244444444
3
PSFx0 y0 ( x , y )
Demnach werden die im MR Bild auftretenden Intensitäten durch die Faltung der dem
Objekt zugrunde liegenden Protonendichte mit einer Funktion (PSF) beschrieben, die
für die Abbildung relevante Objekt und Sequenzeigenschaften beinhaltete. In symbolischer Schreibweise ergibt sich
~
~
ρ ( x, y) = S 0 ( k x , k y ) ⊗ H x0 y0 ( k x , k y ) = ρ 0 ( x, y ) ⊗ PSFx0 y 0 ( x, y ) ,
(2.66)
wobei durch das Symbol ⊗ das Faltungsprodukt angedeutet wird. Hierbei wird die
inverse Fouriertransformierte der Transferfunktion H als Point-Spread-Function (PSF)
bezeichnet, die je nach Objekteigenschaften regional unterschiedlich sein kann. Zur
Berechnung der Bildintensitäten ρ ( x, y ) muss daher das Faltungsprodukt entsprechend
Gleichung (2.65) von ρ 0 ( x, y ) mit der jeweils für ( x 0 , y 0 ) relevanten PSF berechnet
werden.
Im einfachsten Fall des Objekts als Delta-Funktion am Ort ( x0 , y 0 ) , d.h.
ρ 0 ( x, y ) = δ ( x − x 0 )δ ( y − y 0 ) entspricht das MR-Bild direkt der Fouriertransformierten
der Transferfunktion. Damit folgt für die Bildintensitäten
ρ ( x, y) = PSFx0 y0 ( x , y ) =
∫∫ H
x0 y 0
( k x , k y )e −ik x ( x − x0 ) e
k − Raum
36
−ik y ( y − y 0 )
dk x dk y
(2.67)
2.5. Abbildungseigenschaften und Point-Spread-Function
Die PSF selbst beschreibt daher, wie ein deltaförmig lokalisiertes Objekt mit durch H
bestimmten Eigenschaften durch das MR-Experiment in den Ortsraum abgebildet wird.
Aufrund der Eigenschaft, den Einfluss eines bei ( x0 , y 0 ) lokalisierten 'Delta-Pulses' am
Ort ( x, y) zu beschreiben, wird die PSF auch als Impulsantwortfunktion bezeichnet.
Betrag und Phase der komplexen PSF entsprechen den Werten in den rekonstruierten
Betrags- und Phasenbildern der MR-Messung. Die Form und Ausdehnung der PSF
beschreibt die Größe der kleinsten auflösbaren Struktur und die zu erwartende Schärfe
von Objekten im MR-Bild. Zur Optimierung der Bildqualität ist daher die Minimierung
der Breite und der Variation des Massenzentrums der PSF von Bedeutung.
Im Falle eines homogenen Messobjekts mit identischen lokalen Eigenschaften kann H
unabhängig vom Ort als globale Transferfunktion angegeben werden. Es genügt daher,
die PSF für einen beliebigen Ort innerhalb des Messobjekts zu berechnen. Die Bildintensitäten können dann direkt durch Faltung mit ρ 0 ( x, y ) gewonnen werden. Dies gilt
auch für den Einfluss für Datenakquisitions- und Rekonstruktionsverfahren, die unabhängig von den lokalen objektspezifischen Eigenschaften sind, wie z.B. diskretisierte
Datenaufnahme oder Zero-Filling.
Für zeilenweise Datenakquisitionen, bei der der k-Raum in äquidistanten Schritten
( ∆k x , ∆k y ) ausgelesen wird, ist das MR-Signal unabhängig vom Ort durch Multiplikation des idealen Signals mit der Samplingfunktion H S (k x , k y ) moduliert, die die
endliche Abtastung des MR Signals bei diskreten Werten k lx , k my ( l = 1,2, K, N x ,
m = 1,2,K , N y ) im k-Raum beschreibt. Bei symmetrischer k-Raum Akquisition lässt
sich H S (k x , k y ) durch ein Satz von Delta-Funktionen angeben, die entlang eines
endlichen, rechteckigen, zweidimensionalen Gitters lokalisiert sind:
Nx Ny
H S ( k x , k y ) = ∑∑ δ ( k x − k lx )δ ( k y − k my ) ,
(2.68)
l =1 m=1
mit
k lx = −k x , max + (l − 1)∆k x
und
k my = −k y , max + ( m − 1)∆k y .
(2.69)
Nach Gleichung (2.67) resultiert daraus für x 0 = y 0 = 0 die Point-Spread-Function
Nx Ny
PSF ( x, y ) = ∑ ∑ e −iklx x e −ik my y .
(2.70)
l =1 m=1
Es kann gezeigt werden, dass die PSF in diesem Fall durch eine analytisch Funktion
gegeben ist, die aufgrund der Art Samplingfunktion und den Eigenschaften der Fouriertransformation als Faltung einer sinc-Funktion mit einem unendlichen Zug von DeltaFunktionen angesehen werden kann:
PSF ( x, y ) =
sin(( N x + 1) ∆k x x) sin(( N y + 1) ∆k y y )
4 sin( ∆k x x 2) sin( ∆k y y 2)
37
.
(2.71)
2. Grundlagen
Durch endliche, diskrete Signalabtastung wird das untersuchte Objekt demnach in den
Ortsraum durch die Faltung mit einer periodischen sinc-ähnlichen Funktion mit Maxima
bei 2πn ∆k l , ( n ∈ Z 0 , l = x, y ) abgebildet, so dass sich die Bildintensitäten über der
gesamten Ortsraum mit entsprechender Periodizität wiederholen. Allerdings sind die
Bildmatrixelemente im rekonstruierten MR-Bild mit der Ausnahme von ( x 0 , y 0 ) genau
an den Nullstellen der PSF lokalisiert, so dass die Darstellung der PSF in diskreten
Ortskoordinaten ( x l , y m ) wieder einer Delta-Funktion entspricht und das Objekt somit
unverfälscht in den diskretisierten Ortsraum abgebildet wird (siehe Abbildung 2.16 a).
Des Weiteren können auch verschiedenen Verfahren zur Bildrekonstruktion die PSF
beeinflussen. Wird z.B. nur der mittlere Teil des k-Raums tatsächlich gemessen und die
restlichen äußeren Bereiche mit Nullen aufgefüllt (Zero-Filling), so entspricht dies einer
Multiplikation des MR-Signals mit einer Transferfunktion, die einer Rechteckfunktion
in k y -Richtung entspricht.
Für die PSF ergibt sich eine sinc-Funktion, wobei die Nullstellen in diesem Fall nicht an
den Positionen der Datenpunkte im Ortsraum liegen, was eine Verschmierung der Daten
entlang der Zero-Filling Richtung zur Folge hat. Andererseits können mit dieser
einfachen Methode niederaufgelöste k-Raum Daten auf größere Matrizen im Ortsraum
interpoliert werden (siehe Abbildung 2.16 c).
Neben der Bildrekonstruktion und der diskreten Datenabtastung beinhaltet die Transferfunktion H weitere ortsabhängige Kontrastfaktoren, die für die Bildgebung relevanten
Gewebe- bzw. Objekteigenschaften charakterisieren. Die wichtigsten Komponenten
sind im Folgenden aufgeführt:
r
r
H xy ( k x , k y ) = H R (T1 ) H R (T2 ) H OR ( ∆ω CS ) H M (v ) H D ( D ) .
123 1
424
3 14243 123 123
T1 − Relaxation T2 − Relaxation
Off −Resonanz
(2.72)
Fluss/Bewegung Diffusion
Die zu erwartenden Bildintensitäten und Abbildungseigenschaften lassen sich wieder
durch die Faltung der Protonendichte des untersuchten Objekts mit den einzelnen
Fouriertransformierten der Kontrastfaktoren berechnen.
~
~
~
~ r
~ r
ρ ( x, y ) = ρ0 ( x, y ) ⊗ H R (T1) ⊗ H R (T2 ) ⊗ H OR ( ∆ω CS ) ⊗ H M (v ) ⊗ H D ( D ) , (2.73)
123
123
14243
123
123
T1 − Relaxation
T2 − Relaxation
Off − Resonanz
Fluss/Bewegung
Diffusion
wobei die Argumente der Kontrastfaktoren jeweils Funktionen von ( k x , k y ) sind.
Abbildung 2.16 zeigt einige Beispiel von Point-Spread-Functions, die unter Annahme
von homogenen, d.h. ortsunabhängigen Transferfunktionen für x 0 = y 0 = 0 berechnet
wurden. Die Auswirkungen der jeweiligen Abbildungseigenschaften auf das MR-Bild
werden durch Faltung der PSF mit einem simulierten quaderfömigen Objekt illustriert.
38
2.5. Abbildungseigenschaften und Point-Spread-Function
abs(PSF)
MR-Bild, abs(I)
a)
x
y
x
y
x
x
y
x
x
y
b)
y
c)
y
Abb. 2.16. Beträge der Point-Spread-Functions (abs(PSF)) und simulierte Betragsbildintensitäten (abs(I))
für verschiedene mit der MR-Messung verbundene Eigenschaften des MR-Signals. Die Datenpunkte (l)
repräsentieren die Positionen der Pixel des MR-Bildes im Ortsraum und entsprechen somit den rekonstruierten Bildintensitäten, während die Oberflächendarstellungen die Ergebnisse einer zehnfach höher aufgelösten PSF darstellen. Bei der PSF sind zusätzlich jeweils die Projektionen auf die x- und y-Richtung
graphisch dargestellt. Die Resultate beziehen sich auf Rechnungen mit
a) diskreter Signalabtastung,
b) diskreter Signalabtastung und T2 * Zerfall entlang k y (entspricht dem Signalverhalten bei einer GEEPI Sequenz)
c) diskreter Signalabtastung, T2 * Zerfall entlang k y und Zero-Filling.
Während im Fall a) das Objekt noch unverfälscht in den Ortsraum abgebildet wird, sind die aus b) und c)
resultierenden Artefakte in Form von Intensitätsschwankungen im simulierten MR-Bild zu erkennen.
39
40
3. Experimentelle Ausstattung
Die Implementierung der im Rahmen dieser Arbeit entwickeltem Pulssequenzen
erfolgte an mehreren Magnetresonanztomographen mit unterschiedlichen Kenndaten.
Im Folgenden soll auf die wichtigsten Bestandteile der zur Verfügung stehenden MRSysteme eingegangen und die zugehörigen Eigenschaften und Konsequenzen für die
Bilgebung vorgestellt werden. Die Hauptkomponenten eines MR-Systems lassen sich
dabei wie folgt zusammenfassen:
•
•
•
•
Hauptfeldmagnet
Gradientensystem
HF-Elektronik und Spulen
Computersystem / Software
Darüber hinaus ist für die Entwicklung und Implementierung von Untersuchungsverfahren eine Programmierumgebung erforderlich, die es erlaubt Pulssequenzen und
Bildrekonstruktions-Algorithmen in den Messablauf zu integrieren [7,8,11,38].
Abb. 3.1. Ganzkörper-MR-System mit supraleitendem
Hauptfeldmagnet (1.5 Tesla), Gradientensystem, HFSende- und Empfangseinheit und Patientenliege.
3.1. Hauptfeldmagnet
Der supraleitend aufgebaute Magnet zur Erzeugung des Hauptfeldes B0 besteht aus mit
flüssigem Helium (4K) gekühlten Spulen aus NbTi-Filamenten, die in eine Kupfermatrix eingebettet sind. Im Falle eines Zusammenbruchs der Supraleitung übernimmt
diese den Spulenstrom. Zur thermischen Isolation dient ein Vakuumbehälter. Das MRVerfahren ist auf ein sehr homogenes Hauptfeld angewiesen, um artefaktfreie Bilder zu
erzeugen. Die über das Messvolumen nötige Grundfeldhomogenität wird durch sogenannte Shimspulen oder Belegung der Innenbohrung oder Außenfläche des Magneten
mit einer passenden Kombination von Eisenblechen sicher gestellt. Bei den für diese
Arbeit verwendeten MR-Systemen wird typischerweise eine Homogenität von 50 ppm
über ein kugelförmiges Volumen von 50 cm Durchmesser erreicht.
41
3. Experimentelle Ausstattung
Die im Umfeld des Magneten auftretenden Feldkomponenten werden mittels aktiver
Abschirmung minimiert, wobei der Magnet Wicklungen unterschiedlicher Polarität
enthält, die das außerhalb der Bohrung auftretende magnetische Streufeld weitgehend
reduzieren.
3.2. Gradientensystem
Die magnetischen Feldgradienten werden durch zusätzliche Spulen in allen drei Raumebenen erzeugt und liegen vom Betrag her in der Größenordnung von ca. einem Prozent
der des statischen Hauptfeldes B0 .
Die räumliche Auflösung im MR-Bild verhält sich umgekehrt proportional zum Integral
über den Gradientenverlauf in der entsprechenden Raumrichtung. Soll die Messzeit für
eine bestimmte Pulssequenz verkürzt werden ohne die räumliche Auflösung zu beeinträchtigen, so sind größere Gradientenamplituden bei kürzeren Schaltzeiten erforderlich.
Um schnelle Pulssequenzen zu realisieren werden somit hohe Anforderungen bezüglich
Schaltzeiten, maximalen Gradientenamplituden und Linearität an das Gradientensystem
gestellt. Die Spezifikation eines Gradientensystems ist dabei gegeben durch die
maximale Gradientenstärke Gmax sowie die maximale Steigung (Slewrate) und damit
kürzeste Zeit, in der eine bestimmte Gradientenstärke erreicht werden kann.
Das Gradientensystem ist aus Gradientenfeldspulen und gepulster Stromversorgung
aufgebaut. Aufgabe des Gradientensystems ist es, Strompulse entsprechend der in den
Pulssequenzen programmierten Schaltschemata amplituden- und zeitgenau zu erzeugen,
die in den Spulen zu magnetischen Feldgradienten umgesetzt werden. Die zylinderförmige Gradientenspule ist konzentrisch in die Öffnung des Hauptfeldmagneten eingesetzt und besteht aus drei Teilwicklungen, die dem Spulenstrom proportionale Magnetfeldgradienten in den 3 kartesischen Raumrichtungen erzeugen.
Die im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Pulssequenzen wurden an drei verschiedenen MR-Systemen (Siemens, Erlangen) mit folgenden Kenndaten implementiert:
MR-System
Hauptfeld B0 [T]
Gmax [mT/m]
Slewrate [T/m/s]
1.5
1.5
1.5
25
20
40
40
50
200
Magnetom Vision
Magnetom Symphony
Magnetom Sonata
Tabelle 3.1. Kenndaten der MR-Systeme
3.3. HF-Elektronik und Spulen
Die HF-Elektronik eines MR-Systems hat die Aufgabe, die gepulste HF-Leistung für
die Anregung der Kernresonanz zu erzeugen und die von der Empfangsspule registrierten Signale für die Weiterverarbeitung zur Bildrekonstruktion aufzubereiten.
42
3.3. HF-Elektronik und Spulen
HF-Spulen erzeugen das magnetische Wechselfeld zur Anregung der Kernspinresonanz
r
und empfangen die von der präzedierenden transversalen Magnetisierung M xy in der
Spule induzierte Spannung. Da es bei der Bildgebung nicht erforderlich ist HF-Pulse
einzustrahlen und gleichzeitig MR-Signale zu empfangen, kann eine einzige Spule
sowohl Sende- als auch Empfangseinheit sein (Transmit-Receive (T/R) Coils). Es ist
aber genauso möglich, separate Spulen zum Senden bzw. Empfangen einzusetzen. HFSpulen können in zwei Gruppen eingeteilt werden: Volumenspulen, die auf die Homogenität des eingestrahlten HF-Feldes im Bereich der für die Bildgebung relevanten
Regionen optimiert sind und Oberflächenspulen, deren Stärke in verbessertem Signalzu-Rausch Verhältnis auf Kosten der HF-Homogenität liegt. Daher wird bei Messungen
mit Oberflächenspulen üblicherweise eine separate Volumenspule zur Erzeugung der
HF-Pulse verwendet.
3.2.1. HF-Sendespule
Innerhalb der Gradientenspule befindet sich die HF-Sendespule, die in einem Sender
erzeugte HF-Pulse in ein magnetisches Wechselfeld zur Kernresonanzanregung des zu
untersuchenden Objekts umwandelt. Mit Hilfe des Hochfrequenzsenders wird die für
den Magnetresonanzvorgang notwendige Anregungsenergie auf die Kernspins übertragen. Die Frequenz des Hochfrequenzsenders ist auf die Resonanzfrequenz ω L der
Kernspins abstimmt.
3.2.2. Empfangsspulen
Die Resonanzsignale der Protonenspins werden durch eine in einen Schwingkreis
integrierte Spule registriert, die in die Nähe der zu untersuchenden Probe gebracht wird.
r
In dieser Empfangsspule werden durch die präzedierende Quermagnetisierung M xy
Spannungssignale induziert, die digitalisiert und je nach Aufnahmetechnik (Pulssequenz) entsprechend weiterverarbeitet werden.
Die für diese Arbeit relevanten Messungen wurden unter Verwendung einer 4-ElementPhased-Array Körperspule durchgeführt, die aus einer geeigneten Anordnung von vier
Oberflächenspulen besteht.
Um das Signal-zu-Rausch Verhältnis zu erhöhen wird bei diesen Spulen eine Anordnung kleinerer Spulenelemente im Gegensatz zu einer einzigen großen Spule verwendet. Die Anordnung ist so gewählt, dass wie bei großen Einzelspulen auch größere
Volumina abgedeckt werden können. Üblicherweise führt die Untersuchung eines
Objekts mit mehreren, räumlich nahe beieinander liegenden Oberflächenspulen zu
Interferenzen, die in Signalauslöschungen und schlechter Bildqualität resultieren. Für
bestimmte geometrische Anordnungen können diese Interferenzen jedoch vermieden
werden, so dass die einzelnen Spulenelemente als unabhängig betrachtet werden
43
3. Experimentelle Ausstattung
können. Die in den einzelnen Elementen empfangenen Signale können dann kombiniert
werden, wobei sich deren Intensitäten addieren, während die Rauschanteile nur
proportional zur Wurzel aus der Anzahl der Spulenelemente ( N elm ) wachsen. Das
Signal-zu-Rausch Verhältnis wird daher im Vergleich zu einer Empfangseinheit mit
einer Einzelspule bei gleicher Volumenabdeckung deutlich verbessert.
Die Kombination der unabhängig voneinander empfangenen MR-Signale zu Betragsund Phasenbildern erfolgt nach elementweiser Fast-Fouriertransformation (FFT) der kRaum Datensätze der einzelnen Spulen. Aus den resultierenden komplexen Bildintensitäten ( I l , l = 1,2,K N elm ) wird das anatomische Bild I durch gewichtete Addition
der Beträge der einzelnen Matrizen gewonnen. Das zugehörige Phasenbild φ entsteht
durch Extrahieren der Signalphasen nach komplexer Addition der Bildmatrizen. Bei
Akquisition von Rohdaten mit N x N y Bildelementen (i = 1, 2, K, N x , j = 1, 2, K, N y )
unter Verwendung einer N elm -Phased-Array-Spulen werden Betrags- und Phasenbild
pixelweise wie folgt berechnet:
I ij =
1
N elm
Fscale
l =1
∑I
2
l , ij
,
N elm
φ ij = arg ∑ I l ,ij .
l =1
(3.1)
(3.2)
Fscale ist hierbei ein frei wählbarer Skalierungsfaktor, um die resultierenden Bildintensitäten auf den Grauwertebereich der Bilddarstellung anzupassen.
k-RaumDaten
Ortsraum
Il
Ortsraum
|Il|
Spulenelemente
Betragsbild
1
FFT
I1
Abs
2
FFT
I2
Abs
Gl. (3.1)
Phasenbild
3
FFT
I3
Abs
4
FFT
I4
Abs
Gl. (3.2)
Abb. 3.2. Rekonstruktion von Betrags- und Phasenbildern aus den einzelnen MR-Signalen einer 4Element-Phased-Array-Spule. Nach Datenakquisition und elementweiser Rekonstruktion der komplexen
Bildintensitäten Il , (l = 1,2, K ,4 ) werden Betrags- und Phasenbilder entsprechend Gleichungen (3.1)
bzw. (3.2) berechnet (Abs = Betragsbildung).
44
3.3. HF-Elektronik und Spulen
Signalintensität
Ein Nachteil bei der Verwendung von Oberflächenspulen ist die Intensitätsabschwächung des Signals in Abhängigkeit vom Abstand zur Spulenebene. Diese
Inhomogenität kann aber leicht durch Nachverarbeitung mit entsprechenden Filtern
korrigiert werden.
y
x
y [mm]
Abb. 3.3. Profil der
Signalintensität entlang
einer Linie senkrecht zu
den Spulenebenen bei
Verwendung einer 4Element-Phased-ArraySpule. Der Signalabfall
zur Mitte des Untersuchungsvolumens hin
ist deutlich zu erkennen.
Nach dem Empfangen des in der HF-Spule induzierten Spannungssignals wird dieses
demoduliert, d.h. vom Laborkoordinatensystem in das mit ω L rotierende Koordinatensystem transformiert. Durch geeignete Multiplikation des komplexen Trägersignals e iωL t
mit dem Eingangssignal werden Signale erzeugt, die gerade die transversalen Komponenten M x und M y der Magnetisierung repräsentieren.
3.4. Computersystem
Eine MR-Anlage ist ein vollständig rechnergestützt arbeitendes System. Die Rechneranlage dient dabei nicht nur der Nachbearbeitung der Magnetresonanzsignale und
Rekonstruktion der MR-Bilder, sondern ist auch für die Steuerung und Synchronisation
aller Anlagenkomponenten zuständig. Zwischen der Rechenanlage und den oben
aufgeführten Systemkomponenten bestehen Kommunikationsschnittstellen, über die die
Funktionen des Gradientensystems, der HF-Sende- und Empfangsspulen, der Signalverarbeitungsanlage und der Auswerte- und Dokumentationseinheit gesteuert und
programmiert werden können. Das Speichersystem der Rechenanlage wird auch zur
Archivierung der Untersuchungsergebnisse verwendet.
3.4.1. Sequenz-Entwicklungsumgebung
Im Falle der für diese Arbeit relevanten MR-Systeme wurden für die Erstellung der
Pulssequenzen, d.h. der zeitlichen Abfolge von Magnetfeldgradienten und HF-Pulsen,
eine C-basierte Programmiersprache verwendet (Sequence Development Environment,
SDE). Zur Akquisition und Weiterverarbeitung der digitalisierten k-Raum Daten und
Rekonstruktion der MR-Bilder diente eine weitere Makro-orientierte, C-ähnliche
45
3. Experimentelle Ausstattung
Programmierumgebung (Signal Processing Language, SPL). Beide Software-Pakete
(SDE, SPL) werden zur Umsetzung der Pulssequenzen und Bildrekonstruktionsalgorithmen in gerätespezifische Programme verwendet, die dann als Sequenzdateien
zur Verfügung stehen und direkt am Magnet-Resonanz-Tomographen implementiert
werden können. Dabei besteht die Möglichkeit Sequenzparameter, wie FOV, Matrixgröße, Scheibendicke, etc. in bestimmten Grenzen vorzugeben, so dass diese bei der
Messung entsprechend variiert werden können.
Zur Steuerung der Akquisition, Weiterverarbeitung und Rekonstruktion der k-Raum
Daten werden innerhalb des SDE-Programmcodes SPL-Makros aufgerufen. Diese
enthalten neben standardisierten Prozessen wie z.B. Initialisierung von Variablen und
Objekten oder Fast-Fouriertransformation (FFT) zusätzliche Möglichkeiten der Datennachverarbeitung (z.B. Rohdatenfilter, Phasenkorrektur bei EPI, etc.).
Mit Hilfe einer graphischen Benutzeroberfläche (NUMARIS) können die so implementierten Pulssequenzen aufgerufen und die Messungen gestartet und kontrolliert werden.
46
4. Bildgebung am Herzen
Zur Darstellung von Anatomie, Funktion und Stoffwechsel (Metabolismus) des gesunden und kranken Herzens stehen in der klinischen Routine und als Bestandteil aktueller
Forschung unterschiedliche Verfahren, basierend auf verschiedenen physikalischen und
physiologischen Grundlagen zur Verfügung [39].
Im Folgenden soll kurz auf die Anatomie und Funktion des Herzens, die wesentlichen
klinischen Fragestellungen sowie die wichtigsten Verfahren zur Herzdiagnostik auf
Basis der kardialen Bildgebung eingegangen werden.
4.1. Anatomie und Funktion des Herzens
Der Blutkreislauf beim Menschen bildet ein in sich geschlossenes System, bei dem das
Blut über ein aus Arterien und Venen bestehendes Gefäßsystem ständig zu allen
Punkten des Körpers hin und rücktransportiert wird. Im Mittelpunkt dieses
Transportsystems steht das Herz als kombinierte Druck-Saug-Pumpe, die für die kontinuierliche Strömung und den Rücktransport des Blutes sorgt [40].
Das Herz wird in zwei Hälften geteilt, die durch die Herzscheidewand (Septum) voneinander getrennt sind. Jede der Herzhälften ist weiter in eine oberen Abschnitt (Vorhof,
Atrium) und eine muskelstärkere Herzkammer (Ventrikel) unterteilt.
Abb. 4.1. Schematische Darstellung der
Anatomie des menschlichen Herzens mit den
Herzkammern, Vorhöfen sowie Herzklappen
und angrenzendem Gefäßsystem.
Der rechte Vorhof nimmt das aus dem Körperkreislauf kommende sauerstoffarme
(venöse) Blut auf und leitet es in die rechte Herzkammer weiter. Von dort wird es in den
Lungenkreislauf gepumpt, mit Sauerstoff angereichert und in den linken Vorhof weitergegeben. Aus dem Vorhof gelangt es in die linke Herzkammer, von wo aus das Blut
durch die Hauptschlagader (Aorta) und damit zurück in den Körperkreislauf transportiert wird. Um einen Rückfluss des Blutes bei der Kontraktion der Herzkammern
47
4. Bildgebung am Herzen
(Systole) zu verhindern, verschließen Herzklappen den Weg zu den Vorhöfen. Erschlaffen die Ventrikel (Diastole), so verhindern Aorten- und Pulmonalklappen ein Zurückfließen des Blutes in die Herzkammern. Da der linke Ventrikel das Blut in den Körperkreislauf zurückgibt und damit eine im Vergleich zur rechten Kammer höhere Pumpleistung aufbringen muss, findet sich hier die ausgeprägteste Muskelschicht (Myokard)
des Herzens. Die Versorgung der Herzmuskulatur mit sauerstoffreichem Blut erfolgt in
einem eigenen Kreislauf über die Herzkranzgefäße (Koronargefäße).
4.1.1 Elektrokardiographie (EKG)
Die Herzfunktion lässt sich am einfachsten mit Hilfe der Elektrokardiographie (EKG)
beobachten. Diese stellt ein einfaches Verfahren dar, spielt in der kardiologischen
Diagnostik eine obligatorische Rolle und kann als Ergänzung zur klinischen Untersuchung und anderen Befunden angesehen werden.
Beim EKG werden die bioelektrischen Potentiale, die bei der Erregungsausbreitung und
–rückbildung der Herzaktion entstehen, von der Körperoberfläche abgeleitet und aufgezeichnet. Die in zeitlicher Abhängigkeit aufgezeichneten Herzaktionsströme werden als
fortlaufende Kurven mit charakteristischen Zacken und Wellen, die mit den Buchstaben
P, Q, R, S und T bezeichnet werden, dargestellt. Diese geben Auskunft über Frequenz,
Ursprung der Erregung, Rhythmus- und Leitungsstörungen, Herzlage, extrakardiale
Einflüsse, primär kardiale Störungen der Erregung und über Lokalisation, Ausdehnung
und Verlauf eines Myokardinfarktes.
Abb. 4.2. EKG und zeitliche
Zuordnung verschiedener Herzphasen beim gesunden Herzen.
Zu Beginn der Herzaktion (RZacke) sind die Herzkammern
mit Blut gefüllt (Anspannungsphase), das während der Kontraktion der Ventrikel (Austreibungsphase) in die entsprechenden Gefäße ausgetrieben wird.
In der diastolischen Phase (Füllungsphase) strömt das Blut in
die Vorhöfe, um von dort in die
Herzkammern zu gelangen, von
wo aus es in der darauffolgenden Systole wieder in das
angrenzende Gefäßsystem abgegeben wird.
48
4.1. Anatomie und Funktion des Herzens
Der abgeleitete Spannungs-Zeit-Verlauf wird von der R-Zacke dominiert (siehe
Abbildung 4.2), die den Beginn der Herzaktion markiert [41]. Diese kann mittels
geeigneter Software detektiert und als Triggersignal zur Steuerung von kardialer, der
Eigenbewegung des Herzens angepassten, Bildgebung verwendet werden.
4.2. Klinische Fragestellungen
Neben der Abbildung der Anatomie des koronaren Gefäßsystems sind insbesondere die
Darstellung anatomischer Strukturen und die Bestimmung der Funktion des Herzens
von großer Bedeutung. Dies umfasst sowohl die Größe und Morphologie der Herzkammern, -klappen und großen Gefäße, als auch funktionelle Parameter wie globale
und regionale Pumpfunktion, beschrieben durch systolische und diastolische Herzwanddicken, die Ejektionsfraktion (EF), die Ventrikelvolumina (V), die Herzmasse und die
Ausprägung von Herzklappenstenosen und –insuffizienzen.
Die globalen Parameter sind im Wesentlichen durch die end-systolischen (ES) und enddiastolischen (ED) Volumina von linkem (LV) bzw. rechtem (RV) Ventrikel gegeben.
Durch Segmentierung der inneren und äußeren Konturen der Herzkammern lässt sich
außerdem das vom Herzmuskel eingenommene Volumen und damit die Herzmasse
bestimmen. Um dem unterschiedlichen Alter, der Größe und dem Körperbau von
Patienten Rechnung zu tragen, werden die Herzleistungsparameter üblicherweise auf die
Körperoberfläche (Body Surface Area, BSA) des untersuchten Patienten normiert.
Daraus lassen sich folgende Leistungsmerkmale des Herzens und zugehörige Normalwerte ableiten [42]:
Herzleistungsparameter
Berechnung
Normalwerte
linker Ventrikel (LV) rechter Ventrikel (RV)
Ventrikelvolumen
End-Diastole [ml/m2]
VED BSA
66 ± 12
75 ± 13
Ventrikelvolumen
End-Systole [ml/m2]
VES BSA
21 ± 5
29 ± 6
45 ± 8
46 ± 8
68 ± 8
61 ± 9
57 ± 8
26 ± 5
Schlagvolumen [ml/m2]
Ejektionsfraktion [%]
Herzmasse [g/m2]
SV =
VED − V ES
EF =
BSA
SV
V ED
V
⋅ 100
1.05
BSA
Tabelle 4.1. Globale Herzleistungsparameter und zugehörige Normalwerte bei gesunder Herzaktion.
49
4. Bildgebung am Herzen
Zur Beurteilung der hämodynamischen Auswirkung von koronaren Herzkrankheiten
(KHK) auf die Blutversorgung des Herzmuskels ist außerdem die Bestimmung der
regionalen myokardialen Perfusion und des Stoffwechsels (Metabolismus) von Bedeutung.
4.3. Alternative bildgebende Verfahren
In der Bildgebung des Herzens kommen direkte und indirekte Verfahren zum Einsatz.
Neben etablierten Standardverfahren wie Röntgenuntersuchungen, Echokardiographie
und nuklearmedizinischen Methoden finden auch neuere Verfahren wie Computer- oder
Kernspintomographie vermehrt eine Anwendung in der kardialen Diagnostik [39].
4.3.1. Echokardiographie / Ultraschall
Die Echokardiographie ist eines der nicht-invasiven Routineverfahren der Kardiologie
zur Beurteilung von Anatomie und Funktion des Herzens sowie der Charakterisierung
des Blutflusses in den Vorhöfen und Herzkammern. Der hierbei benutzte Ultraschall
wird von piezoelektrischen Kristallen, die sich im Schallkopf des Untersuchungsgerätes
befinden, erzeugt. Diese Elemente dienen gleichzeitig als Empfänger der Schallwellen,
die an Grenzflächen verschiedener Gewebe, abhängig von deren Dichte und spezifischer Schallleitfähigkeit, weitergeleitet, gebrochen, absorbiert oder reflektiert (Echo)
werden. Das Zeitintervall zwischen Aussendung und Empfang einer Schallwelle stellt
die Grundlage für die räumliche Zuordnung des Signals dar.
Daneben gibt es verschiedene andere Techniken, wie die Doppler-Sonographie, die die
Frequenzänderungen der Schallwellen bei sich bewegenden Objekten (Dopplereffekt)
zur Messung von Strömungen des Blutes verwendet und graphisch oder akkustisch
darstellt. Mit Hilfe der Farbdoppler-Echokardiographie lassen sich hypo- , dis- und
akinetische Infarktareale computerunterstützt lokalisieren und Strömungsgeschwindigkeiten und -richtungen auch farbkodiert deutlich machen.
Die Ergebnisse der Untersuchungen sind in Echtzeit zugänglich und erlauben neben der
Beurteilung der Herzwandbewegung in Ruhe und unter Belastung auch die Bestimmung
der globalen Herzleistungsparameter SV und EF. Zu deren Berechnung werden aus
einem Schnittbild längs der Herzkammern unter Verwendung eines elliptischen
Ventrikelmodells die end-systolischen und end-diastolischen Volumina approximiert
(siehe Abbildung 4.3). Dies kann insbesondere bei pathologisch veränderter Herzgeometrie zu Fehlern in den errechneten Parametern führen. Weitere Limitationen der
Echokardiographie sind die starke Untersucherabhängigkeit und die damit verbundene
schlechten Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.
50
4.3. Alternative bildgebende Verfahren
Abb. 4.3. Vier Momentaufnahmen der
Herzkontraktion bei einer Ultraschalluntersuchung am Herzen im Vier-Kammer-Blick.
Die Position des Schallkopfes ist im oberen
Bildteil angedeutet. Aus end-systolischen und
end-diastolischen Bildern dieser Art werden
Innenflächen des linken (LV) und rechten
Ventrikels
(RV)
bestimmt
und
unter
Verwendung eines elliptischen Volumenmodells zur Berechnung globaler Herzleistungsparameter herangezogen. (LA: linker Vorhof,
RA: rechter Vorhof)
Schallkopf
RV
LV
RA
RVH
LVH
LA
4.3.2. Nuklearmedizinische Verfahren
Unter Einsatz radioaktiver Isotope werden bei nuklearmedizinischen Untersuchungen
Perfusion und Stoffwechselvorgänge im Herzmuskel dargestellt. Je nach Fragestellung
gibt es unterschiedliche Verfahren, wobei es sich bei diesen Methoden nicht um bildgebende Verfahren, sondern um eine abbildungsunterstützte Funktionsdiagnostik handelt.
Zur Beurteilung der myokardialen Perfusion als hämodynamische Folge einer
koronaren Herzkrankheit kommen als Radiopharmazeutika 201Tl und 99mTc markierte
Substanzen zum Einsatz (γ-Strahler), welche sich unter ergometrischer Belastung
abhängig von Durchblutung und Muskelmasse im Myokard verteilen. Das in den Zellen
je nach Perfusion angereicherte Nuklid lässt sich nun mit rechnergestützten Szintillationszählern, die um den zu untersuchenden Körperteil rotieren, in mehreren Schichten
abbilden. Die so erhaltenen "Projektionsbilder" stellen sich zunächst als axiale Schnittbilder dar, die nach Beendigung der Untersuchung in beliebigen Ebenen rekonstruiert
werden können. Diese Methode der räumlich aufgelösten Abbildung von radioaktiven
Markern wird als Single-Photon-Emission-Computer-Tomography (SPECT) bezeichnet.
Ergänzend zur Perfusion lassen sich mit der Positronen-Emissions-Tomographie (PET)
Stoffwechselvorgänge im menschlichen Körper dreidimensional bildlich darstellen und
quantifizieren. Für diese Untersuchungen werden dem Patienten für die einzelne Fragestellung geeignete Substanzen injiziert, die mit positronenstrahlenden Radioisotopen
markiert sind (13NH3 oder 18F-markierte Glukose (18FDG)). Die in der Folge des Kernzerfalls und der Positronen-Emission entstehende Annihilationsstrahlung wird durch
ringförmige um den Patienten positionierte Detektorsysteme registriert. Die während
der Messung detektierten Strahlenereignisse werden mit Hilfe von Rekonstruktionsverfahren in zweidimensionale, senkrecht zur Körperachse orientierte Schnittbilder umgerechnet. Diese Schnittbilder geben die im betrachteten Körperquerschnitt befindliche
Verteilung des Radioisotops quantitativ wieder.
51
4. Bildgebung am Herzen
Durch die Kombination von Stoffwechselanalyse (PET) und Methoden, die die Beurteilung von Perfusion ermöglichen (PET/SPECT), lassen sich verschiedene Stadien
geschädigter Myokardareale charakterisieren. Insbesondere ist die Unterscheidung
zwischen Ischämie (Perfusionsdefizit unter Belastung), Hibernation (Perfusionsdefizit
bei intaktem Metabolismus) und Narbe (irreversibel geschädigtes Myokard) als ein
wichtiges Kriterium für die Notwendigkeit eines operativen Eingriffs von Bedeutung.
Abbildung 4.4 zeigt die Ergebnisse einer kombinierten SPECT/PET Untersuchung bei
einem Patienten mit Hibernation. Im oberen Bildteil ist die Perfusion entlang der Herzmuskulatur des linken Ventrikels für drei verschiedene Positionen dargestellt, die ein
deutliches Defizit im hinteren Teil aufweist (Pfeile). Die PET Messungen zeigen jedoch
einen intakten Metabolismus in korrespondierenden Arealen, womit sich der
Perfusionsdefekt als Hibernation klassifizieren lässt. Der Patient kommt damit für eine
Bypassoperation in Frage.
99m
Tc-SPECT
Perfusionsdefizit
18
FDG-PET
intakter
Metabolismus
Abb. 4.4. Untersuchung eines Patienten mit Perfusionsstörung in der Hinterwand. Die Kombination
zweier nuklearmedizinischer Verfahren erlaubt die Klassifizierung des Defekts (Pfeile) als Hibernation.
Limitationen nuklearmedizinischer Methoden liegen neben den hohen Kosten für PET
in der geringen räumlichen und zeitlichen Auflösung der Ergebnisbilder sowie der
Strahlenexposition, der die Patienten während der Untersuchung ausgesetzt sind.
4.3.3. Computer-Tomographie
Bei der Computer-Tomographie (CT) als rekonstruktivem Abbildungsverfahren wird
die räumliche Verteilung von Objekten aus Projektionsbildern bestimmt. Dazu werden
auf der Wechselwirkung von Röntgenstrahlen basierende Aufnahmen aus verschiedenen
Blickrichtungen aufgenommen und daraus ein Volumenbild errechnet. Technisch wird
dies durch das kreisförmige Herumführen einer Röntgenröhre und eines Detektors in
einer zur Körperachse orthogonalen Ebene realisiert. Aus den Messdaten eines Umlaufs
lässt sich ein zweidimensionales Schichtbild rekonstruieren (2D-CT).
52
4.3. Alternative bildgebende Verfahren
Eine Weiterentwicklung des 2D-CT stellt das Spiral-CT dar. Hier wird der Patient
synchron mit der kontinuierlichen Rotation von Röhre und Detektor durch das Gerät
geschoben. Die Untersuchungszeit wird damit verkürzt und eine lückenlose Abtastung
ermöglicht. Seit kurzer Zeit sind auch Mehrschicht-Spiral-CT (MSCT) Systeme mit
mehreren Detektorschichten und schnellen Rotationszeiten verfügbar [43].
Bei der Herzbildgebung mit Spiral-CT oder MSCT wird parallel zur Datenakquisition
das EKG Signal aufgezeichnet. Zur Bildrekonstruktion von Einzelschichten werden nur
die Daten einer bestimmten Phase des Herzzyklus herangezogen. Im Vergleich zu
Einzelschicht-CT-Systemen kann mit MSCT das gesamte Herzvolumen in einer
beliebigen Herzphase mit überlappenden Schichten innerhalb einer Atemanhalteperiode
erfasst werden.
RV
LV
Abb. 4.5. Axiales CT-Bild eines Patienten mit Perikarderguss. Der den rechten (RV) und linken Ventrikel (LV)
umgebende Herzbeutel ist deutlich erweitert.
Ein Nachteil von CT-Verfahren ist die Strahlenbelastung der Patienten aufgrund der zur
Bildgebung eingesetzten Röntgenstrahlen.
4.4. Rolle der MRT
Als nicht-invasives Verfahren, bei dem Patienten keiner Strahlenbelastung ausgesetzt
sind, nehmen kernspintomographische Verfahren, auch zur Diagnostik des Herzens,
stark an Bedeutung zu. Weitere Vorteile der MR-Tomographie gegenüber anderen
Modalitäten liegen in der hohen räumlichen Auflösung, dem hohen Weichteilkontrast
sowie der Möglichkeit der multiplanaren Abbildung der untersuchten Körperregion.
Darüber hinaus können aufgrund der intrinsischen Geschwindigkeitssensitivität der
MRT funktionelle Parameter wie zum Beispiel Blutfluss oder Bewegung quantitativ
erfasst werden [39,44-48].
Durch verbesserte Sequenz- und Gerätetechnik lässt sich heute das schlagende Herz
bildgebend verfolgen. Dabei werden MR-Bilder zu verschiedenen Zeitpunkten der
Herzaktion akquiriert, die als Film (CINE-Modus) abgespielt werden können und so
einen qualitative Beurteilung der Herzfunktion erlauben. Zur quantitativen Charakterisierung der Leistung des Herzens können durch Nachverarbeitung dieser Bilder nicht
53
4. Bildgebung am Herzen
nur globale Leistungsparameter wie die Ejektionsfraktion ermittelt, sondern auch lokale
Maße der Herzwand wie regionale Herzwandverdickung und tangentiale Herzwandverkürzung berechnet werden, die eine Lokalisierung von Pathologien ermöglichen. In
Bezug auf die Genauigkeit und Reproduzierbarkeit dieser Parameter ist die MRT
inzwischen als Gold-Standard etabliert, wobei die teilweise zeitaufwendige Bildnachverarbeitung zu deren Bestimmung die Anwendung in der klinischen Routine noch
erschwert. Zur weiteren Differenzierung von Wandbewegungsstörungen können zusätzlich Messungen unter pharmakologischer Belastung, vergleichbar mit der Stressechokardiographie, durchgeführt werden.
Auch die Untersuchung und Beurteilung der Herzperfusion lässt sich mit schnellen
Gradientenecho-Techniken realisieren, die eine zeitlich hochaufgelöste Verfolgung
eines injizierten Kontrastmittels erlauben. Aus den so gewonnenen Intensitäts-ZeitVerläufen lassen sich qualitative und semiquantitative Parameter zur Beurteilung der
Myokardduchblutung (Perfusion) und deren räumliche Verteilung gewinnen [49,50]. Im
Vergleich zu nuklearmedizinischen Untersuchungsmethoden (SPECT, PET) zeichnen
sich die resultierenden MR-Perfusionsbilder insbesondere durch höhere räumliche
Auflösung aus und ermöglichen so auch den Nachweis kleinerer, subendokardialer
Ischämiezonen. Auch hier ist die Erfassung der Perfusionsparameter unter wechselnder
medikamentöser Belastung zur Charakterisierung von Perfusionsdefiziten von
Bedeutung. Dies erfordert allerdings bezüglich möglicherweise auftretenden Notfallsituationen bei Belastungsuntersuchungen einen hohen technischen Aufwand zur Überwachung (Monitoring) der Vitalfunktionen des Patienten und hat sich daher in der
klinischen Routine noch nicht durchgesetzt. Dennoch sind auf diesem Gebiet bereits
viel versprechende Ergebnisse erzielt worden.
Obwohl die regionale Myokardfunktion und –perfusion auch mit Hilfe von schnellen
CT-Verfahren bestimmt werden können, ist die MRT hier im Vorteil, da CT-Untersuchungen mit einer relativ hohen Strahlenbelastung verbunden sind.
Darüber hinaus werden bei der MRT zur Erfassung weiterer funktioneller Parameter
bewegungssensitive Phasenkontrast- oder Tagging-Verfahren eingesetzt. Diese erlauben
eine Beurteilung der regionalen und globalen Herzwandbewegung auf der Basis von
Gitterdeformation bzw. direkt gemessenen Geschwindigkeitsvektorfeldern.
Da die bei kardialer Bildgebung mit MRT verwendeten Aufnahmetechniken und insbesondere das Phasenkontrast-Verfahren eine zentrale Rolle für dies Arbeit spielen, soll
darauf im nächsten Kapitel genauer eingegangen werden.
Die Limitationen der Magnet-Resonanz-Tomographie liegen vor allem in Ausschlusskriterien, die bei bestimmten Patientengruppen von vornherein keine MR-Untersuchung
oder nur eine eingeschränkte diagnostische Aussage erlauben.
Aufgrund des hohen Hauptmagnetfeldes gelten implantierte Herzschrittmachersysteme
als absolute Kontraindikationen für die MR-Tomographie. Die Gefährlichkeit von
54
4.4. Rolle der MRT
Gefäßclips (implantierte Stents) und anderen metallischen Materialien hängt von deren
ferromagnetischen Eigenschaften und Leitfähigkeit sowie deren Position im menschlichen Körper ab. Metallbedingte Bildartefakte können aber in jedem Fall die diagnostische Aussagekraft einer MR-Untersuchung beeinträchtigen.
55
56
5. Morphologische und funktionelle Herzbildgebung mit MRT
Die Diagnostik des Herzens und des Gefäßsystems mit kernspintomographischen Verfahren hat zum heutigen Zeitpunkt stark an Bedeutung gewonnen. Viele der prinzipiell
möglichen Verfahren zur Abbildung von Morphologie und Funktion konnten erst in den
letzten Jahren realisiert werden, was vor allem in Verbesserungen im Bereich der Hardware von MR-Systemen, insbesondere des Gradientensystems, begründet ist. Mit
verbesserter Sequenz- und Gerätetechnik lassen sich heute die Herzaktion bildgebend
verfolgen sowie Blutfluss und Struktur des Gefäßsystems mit nicht-invasiven Methoden
darstellen.
In diesem Kapitel sollen die physiologisch bedingten Aspekte und grundlegenden
Verfahren zur Darstellung von Herzmorphologie und Funktion vorgestellt und auf den
Stand der Forschung bei unterschiedlichen Methoden zur funktionellen Analyse der
Herzbewegung eingegangen werden.
5.1. Physiologische Steuerung der Bildgebung
Die Abbildung der Herzanatomie sowie die Darstellung des schlagenden Herzens und
Beurteilung von regionaler Kontraktilität erfordert MR-Bilder hoher Qualität. Um eine
artefaktfreie Abbildung der Herzmorphologie und -funktion überhaupt erst zu ermöglichen, ist daher eine physiologische Steuerung der Bildgebung erforderlich. Dabei geht
es in erster Linie um die Eliminierung von Bewegungseffekten, ausgelöst durch
Atmung und die Eigenbewegung des Herzens.
5.1.1. Atmung
Aufgrund der Atmung kann sich das Herz in der Größenordnung von 2-3 cm bewegen,
was bei nicht an die Atembewegung angepassten Aufnahmetechniken sogenannte
Geisterbildern und Unschärfe im Bild zur Folge haben kann.
Phasenrichtung
57
Abb. 5.1. Typische Atemartefakte bei
einer MR-Untersuchung. Durch die
periodische Atembewegung während
der Datenaufnahme entstehen Geisterbilder der sich bewegenden Bauchdecke. Anzahl und Abstand dieser
Geisterbilder in Phasenrichtung stehen
in direktem Zusammenhang mit den
Messparametern und der Atemfrequenz.
5. Morphologische und funktionelle Herzbildgebung mit MRT
Bei MR-Untersuchungen ohne Anpassung an die Atembewegung werden einzelne kRaum Zeilen zu verschiedenen Atemphasen akquiriert. Damit wird die Rohdatenmatrix
entlang der Phasenrichtung mit periodisch modulierten MR-Signalen, unterschiedlichen
Atempositionen entsprechend, aufgefüllt. Diese Periodizität findet sich umgekehrt
proportional in Abstand und Anzahl von sogenannten Geisterbildern der sich bewegenden Körperregionen im rekonstruierten MR-Bild wieder.
a)
b)
c)
d)
simulierte
Atemphasen
y
x
i-FFT
i-FFT
i-FFT
i-FFT
k-Raum
Rohdaten
ky
kx
f)
Intensitätsprofil (-----)
Signalintensität
e)
∆y
FFT
∆y
y [Pixel]
Abb. 5.2. Atemartefakten mit einem simulierten Rechteckobjekt dessen Ausdehnung in y-Richtung vier
unterschiedlichen 'Atemphasen' (a-d) entspricht. Nach jeweils inverser Fouriertransformation (i-FFT)
wurden die k-Raum Zeilen aus verschiedenen Atemphasen in der Reihenfolge abcdcb in eine neue kRaum Datenmatrix einsortiert (e), so dass diese der Datenakquisition bei periodischer 'Atembewegung'
mit einer Periodendauer ∆k y in der kombinierten Rohdatenmatrix (e) entspricht. Nach Fast-Fouriertransformation (FFT) sind im rekonstruierten MR-Bild (f) typische Atemartefakte mit einer Periodizität von
∆ y = N y ∆k y erkennbar, wobei Ny die Anzahl der k-Raum Zeilen entlang der Phasenkodierrichtung bezeichnet. In der hier gezeigten Simulation, bei einer Periodizität von ∆ k y = 6 Pixel in der kombinierten
Rohdatenmatrix (e), ergeben sich periodische Streifenartefakte im Abstand ∆y = 22 1 / 3 Pixel. Der
Graph unten rechts zeigt das Intensitätsprofil entlang der gestrichelten Linie in Bild (f).
Um diese Artefakte zu minimieren existieren verschiedene Ansätze [51-58]: Nach
Atemphasen geordnete Phasenkodierung (Respiratory Ordered Phase Encoding, ROPE),
Navigator-Techniken oder Durchführen der gesamten Messung während einer Atemanhaltephase. Der ROPE Algorithmus ist für funktionelle Untersuchungen jedoch nicht
58
5.1. Physiologische Steuerung der Bildgebung
Signalintensität
geeignet, da die Geisterbilder zwar eliminiert werden können, aber immer noch
Unschärfe im MR-Bild bestehen bleibt. Im Falle der Datenakquisition mit NavigatorTechniken wird durch kurze, regelmäßig wiederholte Messungen einer Projektion des
Intensitätsverlaufs am Lunge-Zwerchfell-Übergang und Auftragung als Funktion der
Zeit t (Abbildung 5.3) ein Navigatorsignal generiert, dessen periodischer Verlauf die
Atembewegung widerspiegelt. Durch Definition eines Messfensters, das einer
bestimmten Atemposition entspricht, kann die Messung so gesteuert werden, dass die
MR-Daten nur innerhalb dieses Fensters akquiriert werden. Allerdings ist neben der
Anfälligkeit auf Patientenbewegung mit dieser Messmethode eine lange Gesamtuntersuchungszeit (5–10 Minuten) verbunden, da zusätzlich das EKG-Signal aufgezeichnet
werden muß und nur bei Koinzidenz beider Meßfenster die Datenakquisition erfolgen
kann. Die Untersuchungsdauer kann etwas verkürzt werden, indem während der
gesamten Messzeit Daten akquiriert werden und das Navigatorsignal für die Rekonstruktion der MR-Bilder verwendet wird, derart dass die Phasen mit der meisten Atembewegung in die äußeren Bereiche des k-Raum gelegt werden, um deren Einfluss auf
den Bildkontrast zu minimieren.
Abb. 5.3. Navigatorsignal zur Atemtriggerung. Die
Messung der Projektion der Signalintensitäten einer
Schicht orthogonal zum Lunge-Zwerchfell-Übergang
repräsentiert als Intensitäts-Zeit-Verlauf die Atembewegung und kann als Triggersignal für die Messung
selbst oder nach Aufzeichnung zur Steuerung der
Bildrekonstruktion verwendet werden.
t
Die einfachste Methode, die Untersuchung im Atemstillstand, hat den Vorteil, dass die
Position des Herzens für wiederholte Messungen bis auf wenige Millimeter reproduziert
werden kann, vorausgesetzt die Untersuchungen werden in Endexpiration, d.h. im
ausgeatmeten Zustand durchgeführt. Hier kann im Vergleich zu den anderen Methoden
die beste Bildqualität erzielt werden, da die Atembewegung – die Kooperationsbereitschaft des Patienten vorausgesetzt - während der Messung vollständig ausgeschaltet
wird. Nachteilig wirkt sich hingegen aus, daß die Gesamtdauer einer Messungen 15-20
Sekunden nicht überschreiten darf. Dieses Zeitfenster limitiert die mögliche räumliche
und zeitliche Auflösung sowie das Signal-zu-Rausch Verhältnis und stellt zudem hohe
Anforderungen an die Hardware des MR-Systems, da schnelle Pulssequenzen mit
kurzer Wiederholzeit TR für die Datenakquisition nötig sind.
59
5. Morphologische und funktionelle Herzbildgebung mit MRT
5.1.2. EKG-Triggerung
Um die MR-Untersuchung an die Eigenbewegung des Herzens zu koppeln wird
während der Messungen das EKG-Signal des Patienten aufgezeichnet und zur
Triggerung der Pulssequenzen verwendet. Hierbei wird die R-Zacke, die den Beginn der
Herzkontraktion (Systole) markiert, mit einem geeigneten Empfangsgerät detektiert und
als Triggersignal an die Sequenzsteuerung weitergegeben.
Zur Abbildung der Morphologie wird das Akquisitionsfenster üblicherweise in die späte
Diastole gelegt, da das Herz während dieser Phase am wenigsten Eigenbewegung
aufweist. Abbildung 5.4 zeigt das verwendete Sequenz-Timing, wobei direkt nach der
R-Zacke Magnetisierungspräparationen zur Erzeugung unterschiedlicher Kontraste
geschaltet werden können. Je nach für die Bildgebung verwendeter Pulssequenz können
innerhalb des Messfensters die kompletten oder nur ein Teil der k-Raum Daten
aufgenommen werden. Im zweiten Fall wird das Schema mit jeweils entsprechend angepasster Phasenkodierung über mehrere Herzschläge wiederholt, bis die Rohdatenmatrix
vollständig aufgefüllt ist [44].
R
EKG
1 Herzschlag
Prep.
Systole
Akquisitionsfenster
Diastole
TDelay
t
Abb. 5.4. Schematische Darstellung der EKG-getriggerten morphologischen Bildgebung. Die Datenakquisition wird in eine späte Phase der Herzaktion (Diastole) gelegt.
Abb. 5.5. Axiales MR-Bild eines Patienten mit Perikarderguss und Flüssigkeitseinlagerungen im Rückenbereich.
Potenzielle Artefakte aufgrund von Atmung und der
Eigenbewegung des Herzens sind durch EKG-getriggerte
Messung im Atemstillstand und Datenakquisition in der
späten Diastole weitgehend eliminiert.
Voraussetzung für das Funktionieren der EKG-gesteuerten Bildgebung ist die Reproduzierbarkeit der Herzbewegung über mehrere Herzschläge hinweg, die bis auf wenige,
pathologisch bedingte Ausnahmen gegeben ist.
60
5.2. Positionierung
5.2. Positionierung
Bevor die eigentlichen Messungen zur Abbildung der Herzfunktion und -morpholgie
beginnen, werden Übersichtsmessungen mit Pulssequenzen entsprechend Abbildung 5.4
durchgeführt, um die Hauptorientierungen des Herzens zu suchen und darzustellen.
Dazu gehören die lange Herzachse, die kurze Herzachse und der Vier-Kammer-Blick.
Abbildung 5.6 zeigt exemplarisch die unterschiedlichen Schichtführungen. Ausgehend
von einer axialen Schicht in der Höhe des Herzens wird wie in Abbildung 5.6 (a),
angedeutet durch Positionierung einer orthogonalen Schicht parallel zum Septum, ein
MR-Bild entlang der Längsachse (b) erzeugt. Um in den Vier-Kammer-Blick (c) zu
gelangen wird eine weitere Messung senkrecht zur neuen Bildebene durchgeführt. Der
Vier-Kammer-Blick dient zur gleichzeitigen Darstellung der beiden Herzkammern
(Ventrikel) und ihrer Vorhöfe.
Um reproduzierbare Positionierung der MR-Bilder zu gewährleisten wird bei funktionellen Untersuchungen zur Beurteilung der Kontraktilität des Herzmuskels üblicherweise die Kurzachsenebene (d) als Schichtorientierung gewählt, die senkrecht zum
Vier-Kammer-Blick liegt. Diese Schichtführung erlaubt außerdem die Sättigung von
einfließendem Blut in den Herzkammern zur Vermeidung von Flussartefakten sowie die
Transformation von myokardialen Bewegungsparametern in ein dem Herz angepassten
Koordinatensystem.
a) axiale
Schicht
b) Längsachsenschnitt
RV
LV
LV
c) Vier-Kammer
Blick
d) Kurzachsenschnitt
RV
LV
RV
LV
RA
LA
Abb. 5.6. Standardisierte Schichtführungen für kardiale Herzuntersuchungen. Zur Positionierung in der
Kurzachsenebene werden ausgehend von einer axialen Schicht die Schritte (a) bis (d) nacheinander ausgeführt. LV: linker Ventrikel, RV: rechter Ventrikel, RA: rechter Vorhof, LA: linker Vorhof.
61
5. Morphologische und funktionelle Herzbildgebung mit MRT
5.3. k-Raum segmentierte Datenaufnahme (CINE-Bildgebung)
Die k-Raum segmentierte CINE-Bildgebung bietet die Möglichkeit der zeitaufgelösten
Darstellung und Beurteilung der Bewegung des schlagenden Herzens. Um die Eigenbewegung des Herzens auflösen zu können, ist eine Datenaufnahme mit geeigneter
Akquisitionsdauer auf der Basis von Messungen innerhalb verschiedener Zeitfenster
erforderlich. Unter der Annahme der zyklischen Reproduzierbarkeit der Herzaktion
können diese Anforderungen erfüllt werden, indem die Messungen über mehrere EKGZyklen hinweg wiederholt und jeweils nur ein Bruchteil der Bilddaten ausgelesen
werden. Damit wird eine Serie von MR-Bildern erzeugt, die verschiedene Phasen der
Herzbewegung widerspiegeln. Diese so genannten EKG-getriggerten CINE-Bilder
werden mit k-Raum segmentierten Aufnahmetechniken akquiriert, die üblicherweise auf
der Basis von Gradientenecho- oder EPI-Pulssequenzen realisiert werden [59-64].
Das Triggersignal vom EKG des Patienten (R-Zacke) wird genutzt, um die Messung
einer oder mehrerer identischer k-Raum Zeilen innerhalb unterschiedlicher aufeinanderfolgender Zeitfenster in derselben Bildebene zu starten. In den Akquisitionszyklen, die
den nächsten Triggerpulsen folgen, werden die Phasenkodiergradienten schrittweise
erhöht, bis alle k-Raum Zeilen aufgenommen und die Rohdatenmatrizen vollständig
gefüllt sind. Die Anzahl der ausgelesenen MR-Signale je Zeitfenster legt dabei die
Anzahl N Seg der k-Raum Segmente fest, in die die einzelnen k-Raum Zeilen nach einem
bestimmten Muster einsortiert werden. Um Bewegungsartefakte zu minimieren werden
dabei die MR-Signale eines Zeitfensters in äquidistanten Schritten über den k-Raum
verteilt, so dass die über mehrere EKG-Zyklen jeweils zum gleichen Zeitpunkt nach der
R-Zacke ausgelesenen Signale innerhalb des gleichen k-Raum Segments einsortiert
werden (Abbildung 5.7).
R
R
HP1
9 Herzphasen
R
HP 2
R
HPN
1
1
1
2
2
2
3
3
4
4
ky
5
6
3
ky
5
6
ky
5
7
8
kx
4
6
7
7
8
9 Herzphasen
8
kx
kx
Abb. 5.7. k-Raum segmentierte Datenakquisition. Das Auffüllen der k-Raum Matrix über N
verschiedenen Herzperioden (HP) ist anhand der ersten von in diesem Beispiel 9 Herzphasen und NSeg = 8
k-Raum Segmenten illustriert.
Für jedes Zeitfenster kann damit ein MR-Bild rekonstruiert werden, das
Bewegungszustand des Herzens widerspiegelt. Die zeitliche Auflösung
liegenden Bewegung ist durch die Länge T Res der Zeitfenster gegeben,
Anzahl der ausgelesenen Echos und somit Anzahl der k-Raum Segmente
62
den jeweiligen
der zugrunde
das durch die
N Seg und die
5.3. k-Raum segmentierte Datenaufnahme (CINE-Bildgebung)
Repetitionszeit TR der Pulssequenz festgelegt ist:
TRes = N Seg TR .
(5.1)
Die zeitliche Auflösung T Res liegt je nach verwendeter Pulssequenz und Leistungsmerkmalen des MR-Systems in der Größenordnung von 30 − 100ms . Die Gesamtmesszeit wird durch die Auflösung im MR-Bild, Anzahl der k-Raum Segmente und
Länge des EKG-Zyklus festgelegt, so dass bei geeigneter Wahl der Sequenzparameter
die Untersuchung im Atemstillstand durchgeführt werden kann.
Solche CINE-Bildserien können direkt nach der Messung als Film abgelaufen lassen
und zur visuellen Inspektion und qualitativen Beurteilung der Herzbewegung in unterschiedlichen Schichtführungen genutzt werden. In bestimmten Fällen lassen sich auch
Aussagen über den Blutfluss in den Herzkammern und angrenzenden Gefäßen machen
(siehe Abbildung 5.8).
Die zeitaufgelöste Darstellung der Herzbewegung kann darüber hinaus durch Segmentierung des linken oder rechten Ventrikels zur Quantifizierung bestimmter Herzleistungsparameter genutzt werden. Aus den Herzwanddicken systolischer und
diastolischer Herzphasen können lokale Funktionsparameter gewonnen werden (Wanddicke, prozentuale Wandverdickung), die intakte und pathologisch veränderte
Kontraktilität charakterisieren. Durch Abdeckung des gesamten Herzens mit mehreren
Schichten von CINE-Bildserien können end-systolische und end-diastolische Ventrikelvolumina und Herzmuskelflächen extrahiert werden, mit deren Hilfe globale Parameter
wie Schlagvolumen (SV), Ejektionsfraktion (EF) und Herzmasse bestimmt werden
können.
Aorten
klappe
Systole
Früh-Diastole
Diastole
Abb. 5.8. CINE-Bildgebung im Bereich des linksventrikulären Ausflusstraktes mit einer CINEPulssequenz zur Identifizierung von Herzklappeninsuffizienzen. Aufgrund einer Störung der Funktion der
Aortenklappe strömt in der Systole bereits in die Aorta ausgepumptes Blut während der Diastole teilweise
wieder in die linke Herzkammer zurück und führt wegen des daraus resultierenden turbulenten Blutflusses zu Signalauslöschungen, die als 'Jet' im MR-Bild sichtbar sind (Pfeile)
Auf der Grundlage der k-Raum segmentierten Datenaufnahmeverfahren können weitere
Verfahren zur Quantifizierung der Herz- und Gefäßfunktion entwickelt werden. Diese
lassen sich in zwei auf unterschiedlichen Ansätzen beruhenden Gruppen einteilen:
63
5. Morphologische und funktionelle Herzbildgebung mit MRT
Tagging-Techniken, bei welchen künstlich erzeugte Strukturen im MR-Betragsbild über
die Zeit verfolgt werden und Phasenkontrast Methoden, die auf direkten Messungen von
in MR-Phasenbildern kodierten Geschwindigkeiten der Herzbewegung beruhen [45].
5.4. Tagging-Verfahren
Das Cardiac-Tagging-Verfahren zur Untersuchung der Herzwandbewegung beruht auf
einem Prinzip, das von Zerhouni im Jahr 1988 vorgestellt wurde [65]. Durch in
bestimmten Abständen senkrecht zur Bildscheibe angeregte Sättigungsscheiben werden
Sättigungsgittermuster erzeugt, die dem anatomischen Bild überlagert sind. Da diese
Markierungen (Tags) am Beginn des EKG-Zyklus einmalig generiert werden, folgen sie
der Objektbewegung und lassen so Rückschlüsse auf dessen Dynamik zu. Nach der
Datenakquisition können auf Basis der k-Raum segmentierten CINE-Bildgebung die
dargestellten Misslokalisationen dieser Markierungslinien verfolgt und aus der
resultierenden Gitterdeformation Spannungstensoren berechnet werden, die einen Rückschluss auf die Kinematik des Herzens zulassen.
Die Bildgebung erfolgt auf Basis von EKG-getriggerten k-Raum segmentierten CINEGradientenecho-Sequenzen, während nach Detektion der R-Zacke zuerst eine Folge von
geeigneten HF-Pulsen eingestrahlt wird, um parallele Sättigungsscheiben senkrecht zur
Bildebene zu erzeugen. Durch Wiederholung dieser Prozedur in um 90 Grad ge-drehten
Sättigungsebenen entsteht in Bildebene ein regelmäßiges Gittermuster. Die am
weitesten verbreitete Methode zur Generierung der Sättigungsmuster ist die sogenannte
SPAMM (Spatial Modulation of Magnetization) Technik, wobei ein Problem dieser
Methode das Verblassen der Tags entsprechend der T1 –Relaxation des gesättigten
Gewebes gegeben ist, so dass eine Beurteilung der Herzbewegung in der Diastole
erschwert wird [66-71].
Ein Verfahren zur Optimierung des Tag-Gewebe-Kontrasts stellt die CSPAMMMethode dar, bei welcher der Kontrast der Tagging-Linien auf dem Herzmuskel über
den gesamten Herzzyklus erhalten bleibt. In jüngster Zeit ist es gelungen, mit dieser
Methode auch sehr engmaschige Tagging-Netze zu legen. Gleichzeitig können die
Bilder schichtverfolgend aufgenommen werden, wobei immer dasselbe Gewebe
dargestellt wird, auch wenn es sich aus der eigentlichen Bildebene heraus bewegt hat.
Erkennbar werden dadurch die Projektionen der tatsächlichen dreidimensionalen
Bewegung in die Schichtebene [72,73].
Aus den Trajektorien der Gitterknoten lassen sich Aussagen über Bewegung und
mechanische Belastung ziehen. Die Bewegungsanalyse erfolgt dann nach Selektion
markanter Punkte wie z.B. der Kreuzungspunkte des Tagging-Gitters. Die allgemein
übliche Auswertestrategie beruht dabei auf einer Deformationsanalyse zur Bestimmung
der lokalen Veränderungen der mechanischen Eigenschaften des Myokards. Dieser
Ansatz zur Auswertung folgt den echokardiographisch bekannten Befunden, denen
zufolge pathologische Veränderungen, insbesondere beim Infarkt, zu beobachtbaren
64
5.4. Tagging-Verfahren
Veränderungen der Herzkontur (Circumferential Shortening, Segmental Wall
Thickening) führen. Aus der groben Bewegungsinformation der Gitterknotentrajektorien kann mit entsprechenden Annahmen ein kontinuierliches Verschiebungsvektorfeld approximiert werden. Die Bewegungsanalyse kann damit auf Pixelebene durchgeführt werden, obgleich es sich primär um geschätzte Bewegung handelt [74-78].
In einer Reihe von Arbeiten wurden unterschiedliche Ansätze hierzu vorgestellt und
evaluiert. Die Veränderungen der entsprechenden mechanischen Parameter wurden tierexperimentell sowie in einigen Studien an Patienten aufgezeigt [79-85].
Eine charakteristische Eigenschaft der Tagging-Verfahren ist die Unempfindlichkeit
gegenüber Fluss- und Bewegungsartefakten sowie die zeitlich hochaufgelöste Abbildung der Myokardbewegung mit Akquisitionsfenstern von 20 bis 30ms je Herzphase.
Damit lassen sich die schnellen Geschwindigkeitsänderungen der Herzwandbewegung
gut auflösen. Ein Problem der Tagging-Techniken ist dabei sicherlich deren begrenzte
räumliche Auflösung, welche durch die Zahl und Dichte der Markierungspunkte
vorgegeben ist. Aufgrund des inhärenten Prinzips von Tagging-Verfahren, nämlich der
Kontrastierung der Markierungsstellen zum umgebenden Gewebe ist die räumliche
Auflösung der funktionellen Information deutlich geringer (4-10 mm) als die räumliche
Auflösung der zugrunde liegenden kernspintomographischen Bilder (1-2 mm). In der
Praxis wird die Anwendung von Tagging-Verfahren dadurch erschwert, dass eine qualitative Analyse der Bewegung direkt nach der Bildgebung über die visuelle Inspektion
der Deformation der Markierungslinien zwar möglich ist, eine quantitative Auswertung
durch die Notwendigkeit der interaktiven Markierung aller Tagging-Gitterpunkte in
jeder Einzelschicht jedoch sehr zeitaufwendig ist.
End-Diastole
End-Systole
tEKG
Abb 5.9. CINE-MR-Tagging-Bilder im Kurzachsenschnitt und Deformation eines Gitterelements. Vor
Beginn der Herzaktion (End-Diastole) stellen sich die den Ventrikeln überlagerte Markierungslinien als
regelmäßiges Gitter dar, welches im Laufe des EKG-Zyklus entsprechend der Kontraktions- und Expansionsbewegung des Herzens deformiert wird. Hier ist der Zustand eines Gitterelements zu Beginn der
Herzaktion sowie zum Zeitpunkt maximaler Herzwandverdickung (End-Systole) herausgegriffen. Die
myokardiale Verdickung wird durch die Streckung des Gitterelements orthogonal zur Herzwand beschrieben und kann mit geeigneten mathematischen Modellen quantifiziert werden.
65
5. Morphologische und funktionelle Herzbildgebung mit MRT
5.5. Phasenkontrast-Verfahren
Die meisten Pulssequenzen zeigen eine mehr oder weniger starke Sensitivität gegenüber
Fluss und Bewegung, die in vielen Anwendungen zu Artefakten führen kann. Die intrinsische Sensitivität des MR-Signals gegenüber bewegten Spin-½ Ensembles kann jedoch
auch genutzt werden, um wie in der MR-Angiographie Gefäße darzustellen, aber auch
zur Quantifizierung von Blutfluss oder Bewegung von Gewebe. In Kombination mit der
CINE-Bildgebung können damit die zugrunde liegenden Objekt- bzw. Gewebegeschwindigkeiten zeitaufgelöst entlang des EKG-Zyklus dargestellt werden.
Die Grundlage hierfür bildet das sogenannte Phasenkontrast-Verfahren, das eine weitere
Möglichkeit zur Quantifizierung der Herzfunktion bietet. Im Gegensatz zum TaggingVerfahren, bei dem durch Sättigung der longitudinalen Magnetisierung M z Bewegungsinformation aus dem Betragsbild extrahiert wird, werden hier Informationen über
die Dynamik des Gewebes
durch Geschwindigkeitskodierung der Phase der transverr
salen Magnetisierung M xy gewonnen [35,86].
Die Phasenkontrast-Technik beruht, wie schon in Kapitel 2.4 gezeigt, auf dem Prinzip,
dass das MR-Signal von Messobjekten, die sich durch speziell gewählte Gradientenfelder bewegen, eine zusätzliche Signalphase erhält, die in erster Näherung (konstante
Geschwindigkeiten) direkt proportional zu den Objektgeschwindigkeiten ist. Im Gegensatz dazu wird von statischem Gewebe keine zusätzliche Signalphase generiert. Mittels
geeigneter Schaltschemata von Magnetfeldgradienten wird das MR-Signal so kodiert,
dass daraus Geschwindigkeitskomponenten einzelner Pixel extrahiert und räumlich
zugeordnet werden können. Dabei werden mehrere Datensätze mit unterschiedlicher
geschwindigkeitsabhängiger Signalphase bei sonst gleich bleibenden Akquisitionsparametern aufgenommen, wobei die Geschwindigkeitskodierung üblicherweise mittels
bipolare Gradientenpulse erfolgt, die den verwendeten Pulssequenzen in unterschiedlichen
Raumrichtungen überlagert werden. Die Subtraktion der resultierenden Phasenbilder von
einer Referenzmessung eliminiert Phaseneffekte von unerwünschten Faktoren wie Feldinhomogenitäten und erlaubt eine quantitative Erfassung der von Gewebebewegung oder
Blutfluss verursachten Phasenverschiebungen, die in ein- oder mehrdimensionale
Geschwindigkeitsfelder umgerechnet werden können, um so die Dynamik des kardiovaskulären Systems zu beschreiben.
Eine Anwendung ist durch die Phasenkontrast Angiographie (PCA) gegeben, die die anatomische und funktionelle zwei- oder dreidimensionale Darstellung von Gefäßen ermöglicht.
Die Grundidee besteht wieder darin, mehrere Datenvolumen aufzunehmen, bei denen sich
die Magnetisierung bewegter Spin-½ Ensembles unterscheidet. Nach komplexer Subtraktion wird eine Betragsbild zur anatomischen Darstellung der Gefäße errechnet, wobei
die Helligkeit der jeweiligen Pixel ein Maß für die lokalen Blutflussgeschwindigkeiten ist.
PCA-Sequenzen besitzen üblicherweise eine bestimmte Flussempfindlichkeit in allen drei
Raumrichtungen, so dass vier Datensätze gemessen werden, mit denen ein Angiogramm
66
5.5. Phasenkontrast-Verfahren
errechnet werden kann, dessen Pixelintensitäten vom Betrag, jedoch nicht von der Richtung
des Blutflusses abhängen. Ebenso können aber mit Hilfe des gleichen Datensatzes
richtungsabhängige Betragsbilder und Phasendifferenzbilder berechnet werden, die eine
quantitative Flussmessung erlauben [34,87].
Nachteile der PCA gegenüber anderen Methoden zur Gefäßdarstellung sind die langen
Messzeiten, da vier Datensätze aufgenommen werden müssen, um die gewünschte funktionelle und anatomische Information zu erhalten
Abb. 5.10. Phasenkontrast-Angiographie der Gefäße im
Kopf. Die in einer 3D-PCA Aufnahme gewonnenen
Bilddaten sind als MIP (Maximum Intensity Projection,
schwellwertbasierte Projektion der 3D-Daten auf eine
frei wählbare Ebene) dargestellt .
In Kombination mit der CINE-MRT bietet die Phasenkontrast-Bildgebung außerdem die
Möglichkeit der zeitaufgelösten Quantifizierung und Analyse von Blutfluss im kardiovaskulären System. Dieser Ansatz ist besonders bei Patienten mit angeborenen Herzfehlern
relevant, bei welchen häufig anomale Blutflussparameter auftreten. Die MRT kann auf der
Basis von multidirektionaler, geschwindigkeitssensitiver CINE-Bildgebung genutzt
werden, um das Verhältnis zwischen Profilen und Mustern des Blutflusses und gesunder
bzw. pathologischer Gefäßgeometrie zu untersuchen. Der Hauptanwendungsbereich
findet sich in der Quantifizierung von Blutfluss vor allem in großen Gefäßen wie der Aorta
[32,33,88-92].
Dabei werden im Allgemeinen die Geschwindigkeitskomponenten orthogonal zur Bildebene untersucht, so dass die Bildebene entsprechend der Gefäßgeometrie positioniert werden
muss, um den Blutfluss durch den Gefäßquerschnitt vollständig erfassen zu können.
Eine effiziente Analyse der CINE-Phasenkontrast Flussdaten erfordert eine Nachverarbeitung der Ergebnisse mit entsprechenden Softwarepaketen, um beispielsweise Flussraten und Regurgitationsvolumina bei Herzklappeninsuffizienzen zuverlässig berechnen
oder Flussprofile visualisieren zu können. Problematisch bleibt vor allem bei Messungen im
Bereich des Herzens die den Blutflussgeschwindigkeiten überlagerte Bewegung der Herzbasis zur Spitze, die zur exakten Quantifizierung eine Mitführung der Bildebene mit der
Herzbewegung erforderlich macht.
67
5. Morphologische und funktionelle Herzbildgebung mit MRT
Positionierung
Phasenkontrast-Messung
Betragsbild
Phasenbild
Ao
Ao
LV
Ao
Abb. 5.11. CINE-Phasenkontrast Messung von Blutflussgeschwindigkeiten in der aufsteigenden Aorta
(Ao) bei einem Patienten mit dilatierter Aorta. Die Schichtführung der Phasenkontrastuntersuchung ist im
linken Bildteil angedeutet. Das Betragsbild zeigt die Gefäßanatomie zu einem systolischen Zeitpunkt,
während dessen das Blut von der linken Herzkammer in die Aorta ausgetrieben wird. Im Phasenbild entspricht die Intensität jedes Pixels innerhalb der Gefäße den Blutflussgeschwindigkeiten an diesem Ort.
Bewegung entlang der Geschwindigkeitskodierrichtung (orthogonal zur Bildebene) ist durch graustufenkodierte Pixel dargestellt, wobei dunkle Pixel Fluss aus der Ebene heraus und helle Pixel Bewegung in
die Bildebene hinein repräsentieren.
Neben der Erfassung von Blutflussparametern sind auch Anwendungen zur Beurteilung der
Herzwandbewegung auf der Basis der mit dem Phasenkontrast-Verfahren gemessenen
Geschwindigkeiten möglich. Die von Gewebebewegung des Herzens verursachten Phasenverschiebungen können in dreidimensionale Geschwindigkeitsfelder umgerechnet werden,
um so die Dynamik der Herzaktion zu beschreiben. Myokardiale Bewegungsparameter
können dann entweder direkt aus dem gemessenen Geschwindigkeitsvektorfeld ermittelt
oder durch Umrechnung in Trajektorien und Anpassung an entsprechende Modelle
berechnet werden [93-99]. Eine frühere Anwendung von Phasenkontrastverfahren zur
Messung der Kontraktilität des Myokards wurde von Pelc et al vorgestellt [100-102].
Hier erfolgte die Auswertung durch Umrechnung der Geschwindigkeitsdaten in
räumliche Dislokalisation der einzelnen Myokard-Segmente, analog zur Bewegungsanalyse beim Tagging-Verfahren.
Die prinzipiellen Vorteile der Phasenkontrast-Methode gegenüber dem SPAMM
Tagging-Verfahren sind das Fehlen des T1 - Zerfalls im bewegungsverfolgenden Signal
sowie die direkte, pixelweise Abbildung von Geschwindigkeiten. Im Gegensatz zum
Tagging bleibt die Abbildungsqualität beim Phasenkontrast-Verfahren während der
gesamten Aufnahmezeit gleich, bei einer höheren Auflösung in Bezug auf die Quantifizierung von Bewegung aufgrund der direkten, pixelweisen Abbildung von Geschwindigkeiten. Die räumliche Auflösung der funktionellen Information ist identisch zu der
des kernspintomographischen Betragsbildes. Da die Phasenkontrast-MRT Geschwindigkeitskomponenten in allen drei Raumrichtungen liefern kann, bietet diese darüber
hinaus die Möglichkeit durch 3D Blutfluss- oder Bewegungskarten ein besseres
Verständnis der Funktionsweise des kardiovaskulären Systems zu erhalten.
68
5.5. Phasenkontrast-Verfahren
Als Nachteile sind die Empfindlichkeit gegenüber Bewegungsartefakten sowie die
geringere zeitliche Auflösung, die eine Abbildung der Herzbewegung in Schritten von
minimal etwa 60 bis 100ms zulässt zu nennen. Im Vergleich zum Tagging-Verfahren ist
die Bewegungsinformation nicht direkt im MR-Bild erkennbar und muss erst aus den
Phasenbildern durch entsprechende Nachverarbeitung extrahiert werden.
Auf die geschwindigkeitsinduzierte Phasenentwicklung des MR-Signals, die daraus
resultierenden Konsequenzen für die Bildgebung und die methodischen Entwicklungen zur
Implementierung von Phasenkontrast-Untersuchungsprotokollen im Rahmen dieser Arbeit
wird in Kapitel 6 genauer eingegangen.
Alternative Methoden, die die Geschwindigkeitssensitivität der Signalphase nutzen,
sind die Interferographie [103] und Displacement Encoding (DENSE) [104]. Bei der
Interferographie werden zwei Echos zu verschiedenen Zeitpunkten innerhalb des
gleichen Akquisitionsfenster simultan ausgelesen. Die Zeitdifferenz zwischen beiden
Echomaxima ergibt eine Phasenverschiebung beider Signale, die in dem MR-Bild überlagerten Muster von Interferenzlinien resultiert. Bewegung oder Fluss führt zu einer, der
Geschwindigkeit proportionalen, zusätzlichen Phasendifferenz, die an einer Verschiebung des Interferenzmusters erkennbar ist (Abbildung 5.12) und direkt in Geschwindigkeiten umgerechnet werden kann. Wie beim Tagging-Verfahren ist die Herzbewegung
direkt nach der Messung qualitativ sichtbar. Im Unterschied zum Phasenkontrastverfahren können allerdings nur Geschwindigkeiten in der Bildebene kodiert werden,
wobei der Hauptnachteil jedoch in den langen Akquisitionszeiten in der Größenordnung
von 128 EKG-Zyklen zu finden ist, die keine Atemstillstandsmessungen zulassen.
Abb. 5.12. Messung der Herzbewegung mit Interferographie. Die Herzwandbewegung resultiert in einer
Verschiebung der Interferenzlinien im Bereich des Herzmuskels.
Die Methode des Displacement Encoding beinhaltet die Erfassung der regionalen Verschiebung des Myokards zwischen Früh- und End-Systole. Allerdings ist die zeitliche
Auflösung dieser Technik sehr begrenzt (100-150 ms), so dass keine Information über
den zeitlichen Ablauf der gesamten Herzaktion erhalten wird. Ein Vorteil des Verfahrens ist die intrinsische Unterdrückung des Blutsignals aufgrund des zugrunde liegenden
Mechanismus der Bildung eines stimulierten Echos.
69
5. Morphologische und funktionelle Herzbildgebung mit MRT
5.6. Limitationen
Neben den in Kapitel 4 vorgestellten allgemeinen Kontraindikationen für MR-Untersuchungen gibt es bei Fragestellungen im Bereich der kardiovaskulären Bildgebung
weitere limitierende Faktoren, die sich hauptsächlich aus dem klinischen Zustand des
Patienten und dessen Kooperationsfähigkeit ergeben. Bei Notfallsituationen wie Herzversagen ist der Zugang zum Patienten erschwert und insbesondere die Anwendung von
Defibrillatoren aufgrund des hohen Hauptmagnetfeldes problematisch. Da die meisten
Untersuchungen im Atemstillstand durchgeführt werden, ist mangelnde Kooperationsfähigkeit eine Hauptursache für schlechte oder unbrauchbare Ergebnisse.
Außerdem ist für die Triggerung der einzelnen Messungen ein gutes EKG Signal mit
klar identifizierbarer R-Zacke erforderlich. Daher sind Patienten mit unregelmäßiger
Herzfrequenz (Arrhythmie) nur bedingt untersuchbar. Vor allem bei funktionellen
Untersuchungen mit CINE-Sequenzen führt dies zu inkonsistenten Ergebnissen, da hier
die Reproduzierbarkeit der Herzbewegung von EKG-Zyklus zu EKG-Zyklus von entscheidender Bedeutung ist.
Des Weiteren muss der Einfluss von während der Messung geschalteten Magnetfeldgradienten, die zu Störungen im detektierten EKG-Signal führen können und den durch
das Hauptfeld B0 verursachten magnetohydrodynamischen Effekt in Betracht gezogen
werden. Dieser beruht auf der Entstehung eines elektrischen Flusses, wenn sich eine
leitende Flüssigkeit (Blut) durch ein magnetisches Feld bewegt. Daraus kann eine Überhöhung der T-Wellen des EKG-Signals folgen und somit ein Triggerimpuls zum
falschen Zeitpunkt ausgelöst werden. Ein Minimieren dieser Effekte kann durch die
Verwendung von Carbonfaserkabeln, integrierter Vorverstärkung und Filterung des
EKG-Signals sowie Ignorieren von Signalen für einen bestimmten Zeitraum nach der RZacke erreicht werden.
70
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Nach der Einführung grundlegender Techniken der kardialen Bildgebung mit MRT
sowie verschiedener Ansätze zur Analyse der Funktion des kardiovaskulären Systems
im vorigen Kapitel werden im Folgenden die im Rahmen dieser Arbeit entwickelten
Methoden zur funktionellen kardialen Phasenkontrast-Bildgebung vorgestellt. Die
Grundlage für die Untersuchung der Herzwandbewegung bildet dabei die Entwicklung,
Implementierung und Validierung von MR-tomographischen Phasenkontrast-Pulssequenzen zur funktionellen Herzuntersuchung. Ziel der dafür relevanten methodischen
Entwicklungsarbeit, die in diesem Kapitel vorgestellt werden soll, war es, ein in der
klinischen Routine einsetzbares Messprotokoll zu schaffen, welches eine zuverlässige
und reproduzierbare Quantifizierung regionaler und globaler Bewegungsgeschwindigkeiten der Herzwand erlaubt.
In der Literatur sind, wie in Kapitel 5 beschrieben, bereits mehrere Verfahren zur Analyse der Herzbewegung vorgestellt worden, die den Einfluss von Gewebebewegung auf
die Phase des MR-Signals nutzen. Im Falle der Interferographie [103] besteht aufgrund
der langen Gesamtakquisitionszeiten allerdings der Nachteil, dass die Messungen nicht
im Atemstillstand durchgeführt werden können und Atembewegung nur durch Anwendung von Navigator-Techniken ausreichend kompensiert werden kann. Bei der Bildgebung mit DENSE [104] hingegen kann aufgrund methodisch bedingter Eigenschaften
die zeitliche Entwicklung der Herzaktion nur begrenzt akquiriert und analysiert werden.
Auf dem Phasenkontrast-Verfahren basierende Methoden, die im Rahmen dieser Arbeit
entwickelt wurden, haben dagegen den Vorteil, dass sie in einer Weise implementiert
werden konnten, die die Durchführung der gesamten Untersuchung im CINE-Modus
während einer Atemanhaltephase erlauben, so dass die funktionelle Information zeitaufgelöst entlang des gesamten EKG-Zyklus erfasst und Atemartefakte eliminiert
werden können. Damit besteht die Möglichkeit, die Dynamik der gesamten Herzaktion
über mehrere Schichten aufzunehmen und zu analysieren.
Im Vergleich zum Tagging-Verfahren ist insbesondere die höhere räumliche Auflösung
der funktionellen Information hervorzuheben, die eine detailliertere Analyse von pathologisch bedingten Bewegungsstörungen erlaubt. Außerdem bieten die resultierenden
Geschwindigkeitsvektorfelder die Möglichkeit der direkten Analyse der Herzwandbewegung, ohne auf komplexe mathematische Modelle zurückgreifen zu müssen, die
die Fehleranfälligkeit der Ergebnisparameter erhöhen.
Phasenkontrast-Techniken wurden bereits in früheren Studien zur Analyse der Herzbewegung herangezogen, wobei in diesen Fällen die Messungen nicht an die Atembewegung angepasst waren, so dass die Bewegungsanalyse durch überlagerte Atemartefakte erschwert wurde. Zum anderen erfolgte die Auswertung durch Umrechnung der
Geschwindigkeitsdaten in Trajektorien einzelner linksventrikulärer Segmente, um
daraus analog zur Bewegungsanalyse beim Tagging-Verfahren myokardiale Bewegungsparameter zu berechnen [93-96,98,100-102].
71
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Im Vergleich zu Phasenkontrast-Verfahren zur quantitativen Analyse von Blutfluss treten
bei der Gewebebewegung des Herzens deutlich niedrigere Geschwindigkeiten auf, so dass
längere oder amplitudenstärkere bipolare Kodiergradienten nötig sind, um eine sinnvolle
Abbildung der Bewegungsmuster des schlagenden Herzens überhaupt erst zu ermöglichen.
Da hier die Entwicklung von schnellen Pulssequenzen zur Akquisition der funktionellen
Information innerhalb einer einzigen Atemanhaltephase im Vordergrund stand, stellt die
Implementierung vergleichsweise hohe Anforderungen an das Gradientensystem und erfordert ein ideales Timing der Gradientenschaltschemata, um minimale Echo und Wiederholzeiten realisieren zu können.
Darüber hinaus wurde im Gegensatz zu früheren Anwendungen der unerwünschte Einfluss von pulsativem Blutfluss in den Herzkammern berücksichtigt, indem daraus resultie rende Artefakte durch die Entwicklung geeigneter Sättigungstechniken (Black-Blood
Präparation) minimiert wurden [105-107].
Im Folgenden sollen die im Rahmen dieser Arbeit implementierten grundlegenden Verfahren zur Geschwindigkeitssensitivierung sowie relevante Kompensationstechniken,
die auf den Eigenschaften der Phase des MR-Signals beruhen, vorgestellt und die daraus
resultierenden Konsequenzen für die Gradientenschaltschemata zur PhasenkontrastBildgebung diskutiert werden. Außerdem werden die zur Untersuchung der Herzwandbewegung entwickelten Messprotokolle auf Basis von Gradientenecho (GE) und segmentierter Echo-Planarer-Bildgebung (segmentiertes EPI) vorgestellt und die für das
Phasenkontrast-Verfahren relevanten Abbildungseigenschaften und Wahl der Sequenzparameter diskutiert. Auf die Validierung der Messergebnisse sowie mögliche Fehlerquellen wird in Kapitel 7 genauer eingegangen. Nach Vorstellung der Strategien zur
Auswertung, Visualisierung und Nachverarbeitung der Untersuchungsergebnisse
(Kapitel 8), werden Anwendungen und Ergebnisse im Rahmen von Probanden- als auch
Patientenstudien in Kapitel 9 beschrieben und diskutiert.
6.1. Signalphase, Kodier- und Kompensationsverfahren
Mit geeigneten Magnetfeldgradienten können fluss- oder bewegungsbedingte Phaseneffekte genutzt werden, um einen Datensatz mit geschwindigkeitsabhängigen Signalphasen aufzunehmen. Die Phasenbeziehung zwischen dem MR-Signal und bewegten
Spin–½ Ensembles kann wie in Kapitel 2.4 gezeigt aus der Larmorfrequenz von Spinensembles in lokalen Magnetfeldern hergeleitet werden. Die daraus resultierende lokale
Signalphase kann nach Gleichung (2.54) als eine Summe von Komponenten n-ter
Ordnung geschrieben werden ( n = 0,1,K, ∞ ):
∞
r
r
r (n )
φ ( r , t s ) = φ0 (r , t0 ) + ∑ ∆φ n ( r , t )
(6.1)
n= 0
72
6.1. Signalphase, Kodier- und Kompensationsverfahren
Falls sich die Objekt- oder Gewebebewegung langsam im Bezug auf die zeitliche Auflösung der Datenakquisition ändert, können die zugrunde liegenden Geschwindigkeiten
als konstant während der Messung innerhalb der einzelnen Zeitfenster approximiert
werden. Die zeitliche Entwicklung der Signalphase ist damit durch Komponenten
r
r
nullter und erster Ordnung ∆φ1 (r0 , t ) und ∆φ 1 (v , t ) gegeben, die den Einfluss von
magnetischen Feldgradienten auf das MR-Signal von statische Spin-½ Ensembles am
r
r
Ort r0 bzw. bewegten Gewebekomponenten mit der konstanten Geschwindigkeit v
beschreiben.
6.1.1. Fluss- und Bewegungskompensation
Um die bereits in Kapitel 2.4 erwähnten Artefakte aufgrund von Fehlkodierung durch
Signalphasen resultierend aus Bewegung und insbesondere Blutfluss zu reduzieren,
können Kompensationstechniken auf die Pulssequenzen angewandt werden. Die Gradientenschaltschemata müssen dabei so gewählt werden, dass geschwindigkeitsinduzierte
Signalphasen zum Zeitpunkt der Signalakquisition refokussiert werden. Diese Schemata
v
können für alle Ordnungen von r (t ) mit Gleichungen (6.1) und (2.54) berechnet und
für alle drei sequenzspezifischen Kodierrichtungen (Lese- (x), Phasen- (y) und
Scheibenrichtung (z)) implementiert werden. Für die Berechnung der Gradienten für
Kompensation m-ter Ordnung gelten folgende Randbedingungen:
m
r (n )
, TE ) = 0
Lese- und Scheibenrichtung,
(6.2)
r (n )
, TE ) = ϑ k − space
Phasenrichtung.
(6.3)
∑ ∆φ ( r
n
n= 0
m
∑ ∆φ ( r
n
n= 0
Da dies für alle möglichen Geschwindigkeiten und Bewegungen höherer Ordnung
gelten muss, folgt daraus, dass für Bewegungskompensation m-ter Ordnung in Leseoder Scheibenrichtung alle Signalphasen mit n ≤ m zum Echozeitpunkt t = TE verschwinden müssen. Im Falle der Phasenrichtung muss zum Echozeitpunkt TE die zur
Kodierung der entsprechenden k-Raum Zeile erforderliche Phase ϑk − space erzeugt
werden, indem alle Phasen mit 1 ≤ n ≤ m refokussiert werden, für n = 0 aber die resultierende Phase ϑk − space generiert wird.
Üblicherweise ist die Bewegungskompensation erster Ordnung ausreichend für weitgehend artefaktfreie Bildgebung, da die Geschwindigkeiten, insbesondere bei Bildgebung mit schnellen Gradientenecho- oder EPI-Pulssequenzen, während der kurzen
Gradientenschaltzeiten, die in der Größenordnung weniger Millisekunden liegen, als
konstant angenommen werden können. Daher kann die Signalphase wieder in erster
Ordnung approximiert werden.
73
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Die Randbedingungen (Gleichungen (6.2) und (6.3)) reduzieren sich zu
r
r
∆φ 0 ( r0 , TE ) = 0
∧ ∆φ1 ( v , TE ) = 0
r
r
∆φ 0 ( r0 , TE ) = ϑk − space ∧ ∆φ1( v , TE) = 0
Lese- und Scheibenrichtung,
(6.4)
Phasenrichtung.
(6.5)
Die Schaltschemata der Gradienten der jeweiligen Ortskodier- bzw. Scheibenrichtung
können jedoch nicht frei gewählt werden, da Betrag und Länge von Lese- bzw.
Scheibengradient durch Messparameter wie Scheibendicke bzw. räumliche Auflösung
festgelegt sind. Daher müssen im Vergleich zu Standard-Sequenzen (siehe Abbildungen
2.8, 2.10, 2.13 in Kapitel 2.3) zusätzliche Gradienten eingeführt werden, um die entsprechenden Randbedingungen zu erfüllen. In Lese- und Scheibenrichtung sind drei
anstelle von zwei Feldgradienten nötig (siehe Abbildung 6.1), um die geschwindigkeitsinduzierte Signalphase zum Echozeitpunkt TE zu refokussieren. In Phasenrichtung
hingegen ist lediglich die Gesamtfläche unter den geschalteten Gradienten zur
Kodierung der einzelnen k-Raum Zeilen vorgegeben, wodurch zwei Gradienten zur
Erfüllung der Randbedingungen ausreichend sind. Für Kompensation höherer Ordnung
sind komplexere Schaltschemata mit weiteren Gradienten erforderlich. Abbildung 6.1
demonstriert Schaltschemata für eine in erster Ordnung bewegungskompensierte Gradientenecho-Sequenz sowie die zugehörigen Phasenverläufe nullter und erster Ordnung.
TE
Scheibenrichtung
Gradient G k(t )
Phase ∆φ 0(k, t)
Phase ∆φ 1(v,k t)
Signalphase [°]
Leserichtung
Phasenrichtung
ϑk-Raum
t [ms]
Abb. 6.1. Gradientenschaltschemata für Bewegungskompensation erster Ordnung im Falle einer Gradientenecho-Sequenz. Die resultierenden Phasenverläufe nullter und erster Ordnung wurden jeweils für die
Geschwindigkeit vk = 20 cm s , ( k = x, y , z ) berechnet.
74
6.1. Signalphase, Kodier- und Kompensationsverfahren
6.1.2. Geschwindigkeitskodierung
Zur Geschwindigkeitskodierung wurde ein bipolarer Gradientenverlauf gewählt, so dass
stationäre Spins keinen Beitrag zur Signalphase leisten. Bewegte Spins hingegen erzeugen einen linearen geschwindigkeitsabhängigen Phasenzuwachs, der proportional zur
Amplitude des Gradienten ist. Nach Gleichungen (2.57) und (2.58) sind die mittels
eines bipolaren Gradienten in k-Richtung ( k = x , y , z ) mit Rampenzeit t ramp , Plateauzeit
t P und Amplitude GKD induzierten Signalphasen in nullter und erster Ordnung gegeben
durch
r
∆φ 0 ( r0 , TG ) = 0 ,
r
r
2
∆φ 1 (v , TG ) = −γ ( 2t ramp
+ 3t rampt P + t P2 )G KD v k ( r0 ) .
(6.6)
(6.7)
TG bezeichnet die Gesamtschaltzeit des bipolaren Gradientenverlaufs. Abhängig von
der räumlichen Orientierung k des Kodiergradienten tragen nur Geschwindigkeitskomr
ponenten v k ( r0 ) in den korrespondierenden Richtungen zur Phase des MR-Signals bei
und stehen daher in direktem Zusammenhang mit der so generierten Phase erster
r
Ordnung ( ∆φ1 ~ vk (r0 )) .
∆φ enc = ∆φ1(vk ,TG )
Gradient G k,enc(t)
Signalphase [°]
Phase ∆φ 0( k, t)
Phase ∆φ1( v,k t)
t0
Abb. 6.2. Zeitliche Entwicklung der
Signalphase nullter und erster Ordnung
für einen in k-Richtung geschalteten
bipolaren Geschwindigkeitskodiergradient. Die Verläufe repräsentieren Berechnungen bei einer Geschwindigkeit
von vk = 20cm/s.
TG
t [ms]
Die hier verwendete Näherung in erster Ordnung ist nur gültig, wenn sich die
Geschwindigkeiten nicht signifikant in Abhängigkeit von der durch Messparameter und
Gradientensystem vorgegebenen Schaltzeit des bipolaren Gradienten ändern. Für kRaum segmentierte CINE-Sequenzen sollte die Bildgebung daher idealerweise so erfolgen, dass die beteiligten Geschwindigkeiten während eines bestimmten Zeitfensters,
innerhalb dessen die Daten einer Herzphase akquiriert werden, als konstant angenommen werden können. Das Sequenz-Timing muss also den zu erwartenden Bewegungsmustern angepasst werden. Eine detaillierte Diskussion von mit Geschwindigkeitsänderungen verbundenen Abbildungseigenschaften und deren Auswirkungen auf die
Gestaltung von Pulssequenzen und gemessenen Geschwindigkeitsfelder wird in Kapitel
6.5.1 gegeben.
75
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Um unerwünschte Phasenanteile wie Feldinhomogenitäten, Suszeptibilitäts- oder OffResonanzeffekte und insbesondere auch den unbekannte Phasenoffset φ 0 (Gleichung
(6.1)), die nicht mit der Objekt- oder Gewebebewegung zusammenhängen, herauszufilten, muss ein nicht geschwindigkeitssensitiver Datensatz mit identischen Sequenzparametern als Referenz aufgenommen werden. Um die geschwindigkeitsinduzierten
Signalphasen aus den gemessenen k-Raum Daten zu extrahieren werden nach deren
Fouriertransformation (Gleichung (2.40)) durch Subtraktion der Phasenbilder einer
geschwindigkeitssensitiven Messung von der Referenzmessung Phasendifferenzbilder
r
∆φ enc (r0 ) erzeugt, die direkt die entsprechenden Phasen erster Ordnung beinhalten:
r
r
∆φ enc ( r0 ) = φ referenz − φ sensitiv = ∆φ1, sensitiv(vk ( r0 )) .
(6.8)
Da bei der Bildrekonstruktion mit der Fouriertransformation die k-Raum Daten in
r
Amplituden und Phasen lokaler Signalanteile als Funktion des Ortes r0 zerlegt werden,
sind die Geschwindigkeiten nach Umskalierung entsprechend Gleichung (6.7) direkt als
Pixelintensitäten in den Phasendifferenzbildern enthalten.
Da nach Gleichung (6.7) die Geschwindigkeitskodierung nur in jeweils eine Raumrichtung k möglich ist, sind vier unabhängige Messungen (Referenzmessung und drei
bewegungssensitive Messungen in x-, y- und z-Richtung) nötig, um einen dreidimensionalen Datensatz mit isotroper Geschwindigkeitssensitivität zu erzeugen.
Die Bewegungsanalyse mit dem Phasenkontrast-Verfahren setzt außerdem die Kenntnis
der Größenordnung der Beträge der Geschwindigkeiten voraus. Wird die Amplitude
oder Dauer des bipolaren Kodiergradienten zu klein gewählt, kann die geschwindigr
keitsabhängige Phasendifferenz ∆φ enc (r0 ) die Werte von ± 180° übersteigen, was zu
Einfaltungen von positiven Geschwindigkeiten in den Bereich negativer Phasendifferenzen und umgekehrt führt. Um solche Fehlkodierungen zu vermeiden, muss der
Betrag der größten zu erwartenden Geschwindigkeit zur Berechnung der Kombination
von Amplitude und Schaltzeit des Kodiergradienten (Gleichung (6.7)) herangezogen
werden. Die maximal auflösbare Geschwindigkeit bei gegebenem Schaltschema wird
als v enc -Faktor bezeichnet.
6.2. Pulssequenzen
Grundlage der Entwicklung von Phasenkontrast-Pulssequenzen zur zeitaufgelösten
Abbildung der Herzwandbewegung stellte die k-Raum segmentierten CINE-Bildgebung, wie in Kapitel 5 vorgestellt, dar. Zur Geschwindigkeitskodierung müssen jedoch
bipolare Gradienten an geeigneten Positionen eingefügt sowie mehrere Serien von
CINE-Bildern für jede Scheibenposition aufgenommen werden, da Referenz- und bewegungssensitive Messungen nötig sind, um zwei- oder dreidimensionale myokardiale
Geschwindigkeitsfelder zu berechnen. Für den hier vorgestellten Ansatz zur Messung
der Geschwindigkeiten der Herzwandbewegung wurden Atemstillstandsuntersuchungen
76
6.2. Pulssequenzen
gewählt, da dies eine einfache und zuverlässige Methode darstellt, um eine konstante
Herzposition während der Messung zu gewährleisten. Darüber hinaus lässt sich im
Vergleich zu Navigator-Techniken eine wesentlich kürzere Gesamtmesszeit erzielen, so
dass mit mehreren Atemstillstandsmessungen das gesamte Herz innerhalb einer
Untersuchung abgedeckt werden kann.
Für jede zu untersuchende Schicht müssen somit entweder Referenz- und zwei oder drei
sensitive Messungen (für 2D- bzw. 3D-Geschwindigkeitsvektorfelder) in verschiedenen
aufeinanderfolgenden Atemanhaltephasen durchgeführt werden oder schnelle Pulssequenzen entwickelt werden, die die Akquisition von Referenz- und sensitiven Datensätzen innerhalb einer einzigen Atemanhalteperiode erlauben. Um Probleme bezüglich
der Variabilität der Herzposition in sukzessiven Atemstillständen zu vermeiden, wurde
für diese Arbeit das Sequenz-Timing so gewählt, dass die zweidimensionale funktionelle Information der Herzwandbewegung in der Bildebene innerhalb einer einzigen
Atemanhaltephasen akquiriert werden kann.
Um die Herzbewegung und die damit verknüpften pixelweisen Geschwindigkeitskomponenten entlang des EKG-Zyklus mit ausreichender Zeitauflösung erfassen zu
können müssen daher möglichst kurzer Repetitions- (TR) und Echozeiten (TE) realisiert
werden. Dabei ist nicht nur die zeitliche Auflösung der gemessenen Herzphasen von
Bedeutung, sondern auch die Gesamtdauer des MR-Experiments, da die Messungen im
Atemstillstand durchgeführt werden. Nach klinischen Erfahrungen sollte die Dauer der
Atemanhalteperiode 15-20 EKG-Zyklen nicht überschreiten. Des Weiteren ist aus
klinischer Sicht auch die Anzahl der insgesamt nötigen Atemstillstände für die
komplette Untersuchung, d.h. die Abdeckung der gesamten linken Herzkammer, von
Bedeutung, um die Belastung für den Patienten in bestimmten Grenzen zu halten. Daher
muss bei der Entwicklung der Pulssequenzen ein Kompromiss zwischen Untersuchungsdauer und zeitlicher bzw. räumlicher Auflösung der einzelnen Herzphasen
gefunden werden.
Die am häufigsten verwendeten Pulssequenzen zur EKG-getriggerten k-Raum segmentierten Datenakquisition basieren auf der Bildgebung mit Gradienten Echo Sequenzen
[44,59,61]. Diese Methoden zeichnen sich aufgrund der geringeren Sensitivität gegenüber Fluss-, Bewegungs- und Suszeptibilitätsartefakten durch gute und zuverlässig
reproduzierbare Bildqualität aus und konnten daher problemlos als Atemstillstandsuntersuchungen implementiert werden, da mit den zur Verfügung stehenden Gradientensystemen kurze Echo- (TE) und Repetitionszeiten (TR) im Bereich weniger Millisekunden realisierbar sind.
Im Falle der im Rahmen dieser Arbeit realisierten Implementierung als PhasenkontrastPulssequenz ist die Bewegungskompensation 1. Ordnung in Lese-, Phasen und
Scheibenrichtung eine Voraussetzung, um Artefakte aufgrund von Fluss und Bewegung
weiter zu minimieren, und so verlässliche Referenzdatensätze zu erzeugen. Die Anzahl
der k-Raum Zeilen, die während jeder Herzphase ausgelesen werden, wurde so gewählt,
dass eine ausreichende räumliche und zeitliche Auflösung der CINE-Bildserien erreicht
wird und gleichzeitig die Länge der Atemanhalteperiode für Patienten tolerierbar bleibt.
77
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Da ein Ziel die Durchführung von Referenz- und sensitiven Messungen direkt nacheinander innerhalb eines Atemstillstands war, sollte die Datenaufnahme einer einzigen
Serie von CINE-Bildern eine Dauer von 4-6 Herzschlägen nicht übersteigen.
Eine Möglichkeit zur Verbesserung von räumlicher und zeitlicher Auflösung oder
Reduktion der Dauer der Atemanhalteperiode ist durch die Verwendung von EchoPlanaren-Bildgebungssequenzen (EPI) gegeben. Die Sequenzentwicklung auf der Basis
einer segmentierten EPI-Pulssequenz bringt einen Geschwindigkeitsvorteil mit sich, da
nur ein Anregungspuls zur Erzeugung mehrerer Echos verwendet wird. Andererseits ist
im Vergleich zum Gradientenecho Ansatz die Artefaktanfälligkeit in Bezug auf Fluss,
Suszeptibilität und Off-Resonanz größer, abhängig von der Länge des Echozuges [108115]. Die für die Phasenkontrast-Messungen entwickelte Methode bestand aus einer
segmentierten EPI-Sequenz mit geblippten Phasenkodiergradienten und einer Echozuglänge von acht Echos je HF-Anregung. Um kurze Echozeiten zur Minimierung von
Fluss- und Bewegungsartefakten zu realisieren, wurde die Phasenkodierung so gewählt,
dass das zweite akquirierte Echo in der k-Raum Mitte positioniert wird, was zu asymmetrischer Datenabtastung entlang der Phasenkodierrichtung ( k y ) führt.
Die Geschwindigkeitskodierung erfolgte in beiden Fällen durch Schalten eines bipolaren Gradienten in Lese- bzw. Phasenrichtung, eingefügt zwischen Anregungspuls und
Lesegradienten in die sonst identischen Pulssequenzen (Abbildung 6.3). Da die zu
erwartenden Spitzengeschwindigkeiten der Herzwandbewegung in der Größenordnung
von 10 − 15 cm s liegen, wurde die durch Amplitude und Länge des bipolaren
Gradienten festgelegte Sensitivität, d.h. maximal auflösbare Geschwindigkeit, zu
venc = ± 20 cm s gewählt.
a)
b)
HF
HF
HF,
Echos
G Slice
Geschwindigkeitskodierung
G Read
G Phase
TE
TE
TR
TR
Abb. 6.3. Grundlegendes Sequenzdesign für k-Raum segmentierte Phasenkontrast-Bildgebung. Bei der
Gradientenecho-Sequenz (a) mit Bewegungskompensation erster Ordnung entlang Lese- Phasen- und
Scheibenrichtung wird ein Echo je HF-Puls erzeugt, während bei Echo-Planarer-Bildgebung (b) acht MRSignale je Anregung mit maximaler Amplitude im zweiten Echo ausgelesen werden. Die Phasenkodiergradienten werden nach der Datenakquisition jeweils refokussiert. Die Geschwindigkeitskodierung
erfolgt durch zusätzliches Schalten eines bipolaren Gradienten, der zwischen HF-Anregungspuls und
Signalakquisition auf die Gradientenverläufe in Lese- bzw. Phasenrichtung aufaddiert wird.
78
6.3. Black-Blood Blutsättigung
6.3. Black-Blood Blutsättigung
Aufgrund der Bewegungssensitivierung der Sequenzen mit bipolaren Gradienten erhöht
sich auch die Anfälligkeit gegenüber Flussartefakten. Dabei spielt der pulsative Blutfluss in den Herzkammern senkrecht zur Schichtebene eine entscheidende Rolle. Die
Geschwindigkeiten des Blutflusses in den Ventrikeln übersteigen die der Wandbewegung (max. 10 − 15 cm s ) um mindestens eine Größenordnung. Aufgrund der im
Vergleich dazu hohen Geschwindigkeitssensitivität kann es bei der Kodierung des MRSignals zu Phasenfehlern kommen, die sich in das rekonstruierte MR-Betrags- und
Phasenbild fortsetzen [116]. Die so entstehenden Flussartefakte verlaufen typischerweise in Phasenrichtung über das gesamte MR-Bild hinweg und überlagern die
darunterliegende eigentliche Geschwindigkeitsinformation der Herzwandbewegung.
Durch die Wahl einer größeren Sensitivität lassen sich die Flussartefakte zwar
reduzieren, jedoch ist dafür eine Kodierung mit minimal v enc = ± 50 cm s erforderlich,
was keine sinnvolle Auflösung der in die Herzbewegung involvierten Geschwindigkeiten mehr erlaubt.
Zur Vermeidung dieser Artefakte muss daher das während der Datenakquisition in die
Bildebene einfließende Blut vorgesättigt werden (Black-Blood-Präparation), so dass es
nicht mehr zur Signalerzeugung zur Verfügung steht und im rekonstruierten MR-Bild
schwarz erscheint [117-119].
Konventionelle Blutsättigungsverfahren basieren auf der T1 -Relaxation von Blut und
der Anwendung von zwei um 180° phasenversetzten Inversionspulsen mit einer Inversionszeit von 500ms. Dieser Ansatz führt allerdings entweder zu einer wesentlichen
Verlängerung der Akquisitionszeit, da vor der Datenaufnahme die Inversionszeit abgewartet werden muss, oder zu unzureichender Sättigung während der Systole. Da beide
Alternativen für das erforderliche Sequenz-Timing und die Qualität der Ergebnisse nicht
ausreichend waren, wurde ein etwas anderer Ansatz gewählt. Um Artefakte aufgrund
von Blutfluss in den Herzkammern zu minimieren, wurde das Blutsignal in den Ventrikeln mittels eines räumlich selektiven Black-Blood-Pulses supprimiert.
Bildebene
Sättigungsbereich
Abb.
6.4.
Schematische
Darstellung der Sättigung von
in die Bildebene einfließendem Blut mit Hilfe eines
räumlich selektiven BlackBlood-Pulses im Bereich des
linken und rechten Ventrikels.
79
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Durch die Kombination eines 90° sinc-Pulses zur Anregung der Bildebene mit einem
− 90° sinc-Puls, mit dem ein symmetrisch um die Bildebene gelegtes Volumen
angeregt wird, wurde ein Puls generiert, mit dem die Sättigung von Volumina ober- und
unterhalb der zu untersuchenden Bildebene möglich ist. Die Spin-½ Ensembles innerhalb der untersuchten Schicht werden nicht angeregt, während die z-Magnetisierung in
benachbarten Schichten um 90° ausgelenkt wird. Die dort entstandene Quermagnetisierung wird durch geeignete Spoilergradienten zerstört, so dass in die Bildebene einfließendes Blut zur Signalerzeugung nicht mehr zur Verfügung steht.
Da diese Methode der Blutsättigung unabhängig von Inversionszeiten des Blutes
arbeitet, kann der Black-Blood Puls beliebig oft während des EKG-Zyklus angewandt
werden, um eine ausreichende Minimierung des Blutsignals für alle Herzphasen zu
erreichen. Da sich die z-Magnetisierung des gesättigten Blutes entsprechend der T1 Relaxation wieder erholt, sollte die wiederholte Anwendung des Black-Blood-Pulses in
Zeitintervallen von maximal 100 − 150ms erfolgen.
Ein Problem der Methode liegt in der Eigenbewegung des Herzens, wobei hier die
Bewegung der Herzbasis zur Spitze hin, d.h. entlang der Längsachse senkrecht zur Bildebene, eine Rolle spielt. Erfolgt die Sättigung in direkt an die Bildebene angrenzenden
Schichten, können diese zu einem späteren Zeitpunkt im EKG-Zyklus in die Bildebene
wandern und so zu Sättigungseffekten und reduziertem Signal-zu-Rausch Verhältnis
führen. Daher muss das Schichtprofil so gewählt werden, dass der Abstand der
Sättigungsscheiben einen Bereich umfasst, der einen gewissen Spielraum für Bewegung
des Herzens zulässt. Bei einer Schichtdicke von 8 mm wurde dieser Abstand experimentell auf 25mm festgelegt. Abbildung 6.5 demonstriert das gemessenen Schichtprofil
des Black-Blood Pulses. Dazu wurde der Sättigungspuls bei einer Phantommessung
senkrecht zur Bildebene appliziert, um das Sättigungsprofil als Signalauslöschung
entlang der Phasenrichtung (y-Richtung) sichtbar zu machen. Die Anwendung der
Black-Blood Präparation bei einer Probandenuntersuchung im Vergleich zu einer
Messung ohne Blutsättigung ist in Abbildung 6.6. gezeigt.
Sättigung
Bildebene
Sättigung
∆s
Signalintensität
∆s
y
y [mm]
x
Abb. 6.5. Phantommessung zur Bestimmung des Schichtprofils des Black-Blood Pulses. Das Intensitätsprofil entlang der gestrichelten Linie spiegelt die Sättigung benachbarter Regionen der Bildebene
(Schichtdicke ∆s) wider. Die Größe des nicht gesättigten Bereichs übersteigt die Schichtdicke, um Signalauslöschung aufgrund der Bewegung des Herzens orthogonal zur Bildebene zu minimieren.
80
Phasenkodierrichtung
6.3. Black-Blood Blutsättigung
Keine Black-Blood Präparation
Black-Blood Präparation
Abb. 6.6. Diastolische MR-Bilder des Herzens im Kurzachsenschnitt bei einer Probandenuntersuchung
mit einer Phasenkontrast-Gradientenecho-Sequenz mit und ohne Black-Blood Präparation. Die Sättigung
von einfließendem Blut innerhalb der Ventrikel im rechten Bild führt zu deutlich reduzierten Signalintensitäten innerhalb der Herzkammern. Die Blutflussartefakte entlang der Phasenkodierrichtung im
linken Bild ohne Black-Blood Präparation erschweren die Identifikation der linksventrikulären Konturen
und überlagern sich den in den Phasenbildern kodierten Geschwindigkeiten der Herzwandbewegung.
81
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
6.4. Sequenz-Timing
Mit den oben vorgestellten Pulssequenzen und dem Black-Blood Puls zur Blutsättigung
kann nun das Sequenz-Timing zur k-Raum segmentierten Datenaufnahme (CINEModus) generiert werden.
Phase 1 Phase 2
......
Phase N
Phase 1 Phase 2
......
a)
EKG
Phase N
HF,
Echos
1 2 3 4 5 6 7 8
G Slice
G Read
G Phase
b)
HF,
Echos
G Slice
G Read
G Phase
Abb. 6.7. EKG-getriggerte segmentierte Datenaufnahme innerhalb einer Herzphase. Bei der EchoPlanaren-Bildgebung (a) werden unter Einstrahlung von 3 HF Pulsen 24 Echos je Herzphase ausgelesen,
während bei der Akquisition mit einer Gradientenecho basierten Sequenz (b) im gleichen Zeitfenster nur
14 MR-Signale akquiriert werden. Aufgrund der größeren Empfindlichkeit von EPI gegenüber OffResonanz Effekten wird hier zusätzlich eine 1-3-3-1 HF-Pulsserie zur Sättigung von Fettsignal angewandt. Bei beiden Techniken wird zu Beginn jeder Herzphase der Black-Blood Puls zur Vorsättigung des
einfließenden Blutsignals geschaltet.
Im Falle der Gradientenecho-Sequenz werden die empfangenen Signale entsprechend
Abbildung 5.7 in eine in 14 Segmente aufgeteilte Rohdatenmatrix einsortiert. Bei
Messung über 5–6 EKG-Zyklen kann so eine ( 70 − 84) × 256 Rohdatenmatrix aufgenommen werden. Die rekonstruierten MR-Bilder wurden durch Zero-Filling auf eine
Matrixgröße von 192 × 256 interpoliert, so dass bei einem rechteckigen FOV von
300 × 400 mm 2 eine isotrope Auflösung in der Bildebene erreicht wurde.
82
6.4. Sequenz-Timing
Bei der Bildgebung mit EPI hingegen wurden die Daten mit drei HF-Anregungen je
Herzphase ausgelesen, um eine Gesamtmesszeit über wenige Herzschläge für eine
CINE-Serie bei gleichzeitig kurzer Echozuglänge (8 Echos) zu erreichen. Diese wurden
dann in 8 Segmenten der k-Raum Datenmatrix, entsprechend Abbildung 6.8 so verteilt
werden, dass der T2* -Zerfall der Signalintensitäten entlang des Echozugs möglichst über
den gesamten k-Raum in k y -Richtung gestreckt wird und so Artefakte aufgrund dieser
Intensitätsschwankungen (Tiefpassfilter) minimiert werden. Die entsprechende Vorschrift zur Phasenkodierung der MR-Signale und deren damit verbundene Position
m = 1,2,K , N y entlang der k my -Richtung in der Rohdatenmatrix kann allgemein wie
folgt formuliert werden:
m = ( nEcho − 1) N HF N EKG + ( n EKG − 1) N HF + nHF ,
n Echo = 1, 2, K, N Seg
,
n HF = 1, 2, K, N HF ,
(6.9)
n EKG = 1, 2, K, N EKG .
(6.10)
Dabei sind N HF die Anzahl der HF-Anregungen je Herzphase, N EKG die Anzahl der
EKG-Zyklen und N Seg die Anzahl der k-Raum Segmente bzw. die Länge des Echozuges. Die Gesamtzahl der ausgelesenen k-Raum Zeilen, die die Auflösung im MR-Bild
bestimmt, ist durch N y = N HF N Seg N EKG gegeben.
Bei gegebener Anzahl der HF-Pulse je Herzphase und Anzahl der EKG Zyklen kann die
k-Raum Position wie in Abbildung 6.8 angedeutet durch HFEcho(EKG-Zyklus) gekennzeichnet werden.
k-Raum, 8 Segmente
3(5)
3
1
2
3
HF Echo (EKG Zyklus)
4
ky
5
1(1)
4
2(1)
4
3(1)
4
1(2)
4
2(2)
4
3(2)
4
1(5)
4
2(5)
4
3(5)
4
6
7
8
1 5 (1)
kx
Abb. 6.8. Anordnung der ausgelesenen Echos bei Messungen mit segmentierter EPI-Sequenz am
Beispiel eines k-Raum Segments. Die Phasenkodierung der MR-Signale und entsprechende Einsortierung
in die k-Raum Datenmatrix erfolgt nach der hier für ein k-Raum Segment gezeigten Vorschrift
HFEcho(EKG-Zyklus).
Über 5-6 EKG-Zyklen kann ein (120 − 144) × 256 k-Raum Datensatz akquiriert werden,
der wieder durch Zero-Filling zur Rekonstruktion einer 192 × 256 Matrix verwendet
wurde. Die für EPI nötige Phasenkorrektur wurde auf der Basis von geraden und
83
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
ungeraden Echos durchgeführt, die unter umgekehrt geschalteten Lesegradienten
aufgenommen wurden. Aufgrund der Sensitivität von EPI gegenüber Off-Resonanz
Effekten wurde eine Fettsättigung, bestehend aus vier Rechteckpulsen mit Amplitudenverhältnissen 1-3-3-1 zu Beginn jeder Herzphase geschaltet.
Minimal mögliche Echo- und Repetitionszeit werden hauptsächlich aufgrund der
Schaltzeit für den starken bipolaren Kodiergradienten limitiert. Falls Gradientenecho
und EPI-Sequenz ähnliche zeitliche Auflösungen aufweisen, kann mit den segmentierten EPI-Sequenzen eine deutlich höhere räumliche Auflösung erzielt werden. Aufgrund von kürzeren Repetitionszeiten je Echo können im gleichen Zeitfenster mehr kRaum Zeilen aufgenommen werden, da nur ein bipolarer Gradient für die Geschwindigkeitskodierung mehrerer Echos eines gesamten Echozuges nötig ist.
Beide Sequenzen wurden mit eingefügtem bipolaren Gradienten auf minimales TE und
TR optimiert. In einem dafür generierten C-Programm wurden bei vorgegebener räumlicher Auflösung die Repetitions- und Wiederholzeiten für in kleinen Schritten veränderte Schaltzeiten und Gradientenamplituden berechnet. Aus dem resultierenden
Datensatz können minimales TR und TE, sowie die zugehörigen Gradientenschaltschemata extrahiert werden.
Aufgrund der kurzen Akquisitionszeit für eine CINE-Bildserie können Referenz- und
bewegungssensitive Sequenzen direkt nacheinander ausgeführt werden, um die vollständige zweidimensionale Geschwindigkeitsinformation in der Bildebene innerhalb
einer Atemanhaltephase zu kodieren. Der zeitliche Ablauf der Untersuchungen für die
Phasenkontrast Messungen mit EPI und GE ist in Abbildung 6.9 dargestellt.
EKG
Atemstillstand (16 - 19 EKG-Zyklen)
1 EZ
Referenz (5-6 EZ)
SensitivLR (5-6 EZ)
SensitivPR (5-6 EZ)
Abb. 6.9. Sequenz-Timing zur Datenaufnahme von Phasenkontrast-Daten innerhalb eines Atemstillstandes. (EZ = EKG-Zyklus)
Der erste EKG-Zyklus (EZ) dient der Steady-State Präparation und im Falle der Datenakquisition mit segmentiertem EPI werden hier die Referenzdaten zur Phasenkorrektur
aufgenommen. In den folgenden drei Blöcken werden Referenz- und bewegungssensitive Datenaufnahme nacheinander über jeweils 5-6 EKG-Zyklen ausgeführt. Dies
resultiert in einer Gesamtmesszeit von 16-19 Herzschlägen.
Damit können die CINE-Bildserien und die zweidimensionale Geschwindigkeitsinformation in der Bildebene innerhalb eines einzigen Atemstillstandes erhalten werden.
Im Ergebnis werden drei Serien von CINE-Bildern rekonstruiert, die gemittelt werden
können und so einen Gewinn im Signal-zu-Rausch Verhältnis im Vergleich zu den
84
6.4. Sequenz-Timing
Einzelserien um einen Faktor von
3 liefern. Die funktionelle Information der
Herzbewegung ist in den Phasendifferenzbildern von sensitiver und Referenzmessung
kodiert.
Betragsbilder
Phasendifferenzbilder, sensitiv in
Leserichtung (∆φ1(vx))
<3 CINE Serien>
Phasenrichtung (∆φ1(vy))
∆φ1(vk ) [°]
180
90
Früh-Systole
0
-90
-180
∆φ1(vk ) [°]
180
90
End-Diastole
0
y
-90
x
-180
Abb. 6.10. Betrags- und Phasendifferenzbilder für zwei ausgewählte Herzphasen bei einem gesunden
Probanden. Die Datenakquisition erfolgte mit einer k-Raum segmentierten Black-Blood GradientenechoSequenz entsprechend dem Messprotokoll in Abbildung 6.9. Die Variation der Signalphasen entlang des
Myokards in den Phasendifferenzbildern entspricht den für die jeweilige Phase der Herzaktion charakteristischen kartesischen Geschwindigkeitskomponenten. Die Kontraktions- (Systole) bzw. Expansionsbewegung (Diastole) führt zu entgegengesetzten Geschwindigkeiten und damit unterschiedlichen graustufenkodierten Pixelintensitäten in gegenüberliegenden Bereichen der Herzwand.
Im Vergleich zu früheren Implementationen [105-107], bei denen drei Atemanhaltephasen je Schicht nötig waren, um die funktionellen Parameter zu erfassen, werden hier
einige damit verbundene Probleme vermieden. Insbesondere wird die Variabilität der
Herzposition bei verschiedenen Atemstillständen und die damit verbundenen Fehler bei
Phasendifferenzbildung ausgeschlossen. Des Weiteren kann die Gesamtuntersuchungszeit für mehrere Kurzachsenschnitte, die aufeinander folgend von der Herzspitze bis zur
–basis das gesamte Herz abdecken, deutlich reduziert werden.
Neben der zeitlichen und räumlichen Auflösung der Phasenkontrast-Untersuchungen ist
aber auch die Bildqualität und Artefaktanfälligkeit der beiden Sequenztechniken von
Bedeutung. Abbildung 6.11 zeigt die Betragsbilder bei ausgewählte Herzphasen einer
CINE-Messung mit Gradientenecho und segmentierten EPI Sequenzen bei einem
gesunden Probanden. Die zeitliche Auflösung war TRes = 92ms bei Bildgebung mit EPI
und TRes = 99ms bei der Messung mit der Gradientenecho-Pulssequenz.
85
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
EPI
GE
Diastole
Systole
Abb. 6.11. Vergleich der Bildqualität von segmentierter Echo-Planarer-Bildgebung (EPI) und
Gradientenecho (GE) Sequenz für systolische und diastolische Herzphasen des linken Ventrikels im
Kurzachsenschnitt bei einem gesunden Probanden. Die obere Reihe zeigt EPI-, die untere Reihe GEBilder.
In Bezug auf Artefakte, ausgelöst durch Blutfluss, Off-Resonanzeffekte (chemische
Verschiebung) und Feldinhomogenitäten (Suszeptibilitätsänderungen, Qualität des
Hauptfeldes) zeigt sich der Gradientenecho Ansatz sehr robust und insensitiv, während
mit EPI eine bessere räumliche Auslösung und höheres Signal-zu-Rausch Verhältnis
erreichbar ist. Hierbei hat sich gezeigt, dass bei langen Echozügen erhebliche Bildartefakte auftreten können. Um eine ausreichend gute Bildqualität zu erreichen sollte die
Länge des Echozuges bei segmentiertem EPI daher eine Dauer von 10–15ms nicht
überschreiten. Durch zusätzliche Akquisition der zentralen k-Raum Zeilen in einem
frühen Echo mit resultierender asymmetrischer Datenakquisition und kurzer Echozeit
TE konnten Blutfluss- und Suszeptibilitätsartefakte weiter reduziert werden. Da das
Signal-zu-Rausch Verhältnis nach Gleichung (2.49) proportional zur Gesamtakquisitionszeit ist, kann der Geschwindigkeitsvorteil von EPI jedoch nur in gewissen
Grenzen genutzt werden, da eine weitere Reduktion der zeitlichen Auflösung mit einem
Verlust an SNR einhergehen kann.
Im Ergebnis hat sich segmentiertes EPI im Vergleich zur Bildgebung mit Gradientenecho-Sequenzen empfindlicher gegenüber Artefakten und der Feldinhomogenitäten
gezeigt. Das computergestützte Auffinden der Konturen des linken Ventrikels, das für
die Nachverarbeitung der Bilder von Bedeutung ist, ist daher, wie auch aus Abbildung
6.11 ersichtlich, problematischer als bei den Gradientenecho-Bildern. Darüber hinaus
können Artefakte die geschwindigkeitskodierten Phasen überlagern und die funktionelle
Information verfälschen. Daher wurden trotz der Vorteile von EPI für die letztendlich
86
6.4. Sequenz-Timing
durchgeführten Probanden- und Patientenuntersuchungen Gradientenecho-Sequenzen
verwendet, da gut funktionierende Bildnachverarbeitung und artefaktfreie Phasendifferenzbilder einen wesentlich Anteil an der Qualität der funktionellen Ergebnisparameter haben.
6.5. Abbildungseigenschaften und View-Sharing Techniken
Die zeitliche und räumliche Auflösung der Phasenkontrast CINE-Bildserien kann weiter
verbessert werden, indem sogenannte View-Sharing Techniken für die Datenakquisition
Verwendung finden. Dabei werden zentrale Regionen im k-Raum im Vergleich zu den
äußeren Bereichen der Rohdatenmatrizen häufiger gemessen und aktualisiert. Mehrere
Anwendungen dieser Technik wurden bereits vorgestellt und werden üblicherweise zur
Reduktion der Gesamtmesszeit bzw. Verbesserung der zeitlichen Auflösung verwendet.
Im Falle der kardialen CINE-MRT wird bei diesen Methoden der hohe Grad der
Korrelation ausgenutzt, der zwischen den zeitaufgelöst abgebildeten Herzphasen besteht
[88,120-122].
Hier soll zunächst auf die für Phasenkontrast-Bildgebung und View-Sharing Techniken
relevanten Abbildungseigenschaften eingegangen werden, wobei der Schwerpunkt auf
dem Einfluss der Signalkodierung in unterschiedlichen k-Raum Regionen liegt. In
einem zweiten Schritt wird die daraus resultierende Implementierung von View-Sharing
Pulssequenzen vorgestellt.
6.5.1. Abbildungseigenschaften
In benachbarten MR-Bildern einer CINE-Serie finden sich bei geeigneter zeitlicher
Auflösung im Bereich der kontrahierenden und expandierenden Herzkammern lediglich
geringe Änderungen der Bildinformation. Da in den zentralen k-Raum Regionen die
wesentlichen Strukturen des MR-Bildes kodiert werden, während die äußeren Bereich
die Schärfe bestimmen, lassen sich die Veränderungen der Ventrikelgeometrie aufgrund
der Herzbewegung durch das wiederholte Auslesen der k-Raum Mitte ausreichend
genau abbilden. Das Herz umgebende statische Gewebe kann im Prinzip aus den Rohdaten einer beliebigen Herzphase rekonstruiert werden. Abbildung 6.12 zeigt am
Beispiel von systolischen und diastolischen Herzphasen, dass die wesentliche Bildinformation bereits durch den mittleren k-Raum Bereich (¼ der gesamten Rohdatenmatrix) aufgelöst werden kann, bei einem geringen Verlust an Schärfe gegenüber den
vollaufgelösten MR-Bildern. Die dynamischen Änderungen wie Herzwandverdickung
und Verformung der Ventrikel können nach wie vor dargestellt werden, während die
äußeren k-Raum Regionen im Wesentlichen Information über die Kanten und damit die
Schärfe im MR-Bild beinhalten.
87
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
k-RaumDaten
Betragsbilder
Systole
Diastole
a)
FFT
b)
FFT
c)
FFT
Abb. 6.12. Rekonstruktion von CINE-Bildserien bei Fouriertransformation der vollständigen Rohdatenmatrizen (a), von ¼ der k-Raum Daten (b) und äußeren Bereichen des k-Raums (c).
Für die Messung der Geschwindigkeiten der Herzwandbewegung ist neben den Abbildungseigenschaften der k-Raum Mitte in Bezug auf die Betragsbilder insbesondere der
Einfluss auf die Phasenbilder und damit die funktionelle Information von Bedeutung. Es
kann gezeigt werden, dass die geschwindigkeitsinduzierten Signalphasen fast
ausschließlich in den zentralen Regionen des k-Raums kodiert werden, so dass ViewSharing Techniken auch für Phasenkontrast-Techniken eine geeignete Methode zur
Optimierung der zeitlichen und räumlichen Auflösung darstellen.
Die theoretisch zu erwartenden Intensitäten in den rekonstruierten Phasenbildern und
die damit verbundenen Ergebnisse der Geschwindigkeitsmessungen können mit Simulationen auf Basis der Point-Spread-Function (PSF) berechnet und analysiert werden.
Innerhalb eines Zeitfensters bei der CINE-Bildgebung, das nach der Bildrekonstruktion
einer Bewegungsphase des untersuchten Objekts entspricht, werden mehrere k-Raum
Zeilen sukzessive ausgelesen und in verschiedene Segmente der Rohdatenmatrix einsortiert. Da die Schaltzeiten der bipolaren Kodiergradienten wenige Millisekunden nicht
übersteigen und die geschwindigkeitsinduzierten Werte in den Phasendifferenzbildern
nur während dieses Zeitintervalls generiert werden (Signalphasen, die durch Bewegung
während des Schaltens anderer Sequenzgradienten entstehen, werden durch Phasendifferenzbildung eliminiert), können die Objektgeschwindigkeiten, die sich auf einer der
88
6.5. Abbildungseigenschaften und View-Sharing Techniken
Herzbewegung vergleichbaren Zeitskala ändern, während dieser kurzen Zeit als
konstant angenommen werden. Damit gilt für jede ausgelesen k-Raum Zeile wieder die
Näherung der Signalphase in erster Ordnung (Gleichungen (2.57) und (2.58)). Bei rjeder
r
Signalabtastung in Leserichtung ( k x ) wird den lokalen MR-Signalanteilen S lokal ( k , r0 )
r
also jeweils eine ortsabhängige, konstante Signalphase ∆φ1.sensitiv( vk ( r0 )) hinzugefügt. In
Phasenrichtung ( k y ) hingegen kann diese lokale Signalphase erster Ordnung von einer
abgetasteten Zeile zur nächsten variieren, da sich innerhalb einer typischen zeitlichen
Auflösung von 60 − 100ms eines CINE-Zeitfensters die zugrunde liegenden Geschwindigkeiten entsprechend der Bewegungsmuster des Objekts ändern können. Die Phasen
erster Ordnung der regionalen Signalanteile sind demnach abhängig von der k y r
Position ( ∆φ 1, sensitiv( k y , v k ( r0 )) ) in der Rohdatenmatrix. In der Näherung erster Ordnung
lassen sich die lokalen MR-Signale demnach wie folgt beschreiben:
r r
r r
r
− i ∆ φ ( k y , v k ( r 0 ))
S lokal ( k , r ) = S lokal ( k , r 0 ) e
(6.11)
Die daraus resultierenden Abbildungseigenschaften lassen sich, wie in Kapitel 2.5
diskutiert, entsprechend Gleichungen (2.66) und (2.67) durch die Berechnung der PSF
für ein Delta-förmiges Objekt am Ort ( x0 , y0 ) simulieren. Die Transferfunktion entspricht dabei dem Phasenfaktor der lokalen Signalanteile in Gleichung (6.11):
H ∆φ , x 0 y 0 ( k x , k y ) = e
r
− i∆ φ ( k y , vk ( r0 ))
(6.12)
Da ein k-Raum Segment MR-Signale aus mehreren aufeinander folgenden EKG-Zyklen
enthält, die zum jeweils gleichen Zeitpunkt innerhalb einer Herzperiode und damit
gleichem Bewegungszustand aufgenommen werden, stellt sich hier die durch
Bewegung generierte Signalphase erster Ordnung der lokalen Signalanteile als Stufenfunktion in Abhängigkeit der k-Raum Position in Phasenkodierrichtung ( k y ) mit
segmentweisen
Sprüngen
dar.
Abbildung
6.13
zeigt
die
Signalphase
r
∆φ 1, sensitiv( k y , v k ( r0 )) als Funktion der k y -Position am Beispiel einer CINE-Sequenz mit
16 k-Raum Segmenten bei einem sinusförmigen Geschwindigkeitsprofil innerhalb eines
CINE-Zeitfensters.
Durch die Betrachtung verschiedener variabler oder konstanter, die Objektbewegung
reflektierende Signalphasen entlang der Phasenkodierrichtung k y können die Abbildungseigenschaften bezüglich der gemessenen Geschwindigkeitsfelder der Phasenkontrast-Sequenzen untersucht werden.
Da in k x -Richtung lediglich konstante Signalphasen erster Ordnung beitragen, kann die
Fouriertransformation der Transferfunktion in dieser Raumrichtung sofort durchgeführt
werden und liefert lediglich einen konstanten Phasenoffset, der der idealen Abbildung
der zugrunde liegenden Objektgeschwindigkeiten entlang der Leserichtung (x) in das
Phasenbild entspricht und somit für die Untersuchung der Abbildungseigenschaften
uninteressant ist.
89
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Geschwindigkeitsprofil
k-Raum
ky
tky-Segment
∆φ1, sensitiv(ky) [°]
vk (t )
vk (t ky-Segment)
vk [cm/s]
Signalphase
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
kx
r
Abb. 6.13. Geschwindigkeitsinduzierte Signalphase ∆ φ1,sensitiv ( k y , v k ( r0 ) ) in Abhängigkeit der k-Raum
Position k y bei bekanntem Geschwindigkeitsprofil v k (t ) entlang eines CINE-Zeitfensters und k-Raum
segmentierter, EKG-getriggerter Datenaufnahme. Die zugrunde liegenden Geschwindigkeiten können für
jede einzelne k-Raum Zeile zum Zeitpunkt t ky ,Segment der Geschwindigkeitskodierung mittels des bipolaren Gradienten als konstant angenommen werden. Die Datenpunkte (n) zu diesen Zeitpunkten bestimmen die jeweilige Signalphase und ergeben aufgrund der wiederholten k-Raum segmentierten Abtastung
des periodisch wiederkehrenden Geschwindigkeitsprofils und Einsortierung entsprechend Abbildung 5.7
in die Rohdatenmatrix eine Stufenfunktion entlang der Phasenkodierrichtung.
Die Rechnungen wurden daher mit zweidimensionalen Transferfunktionen H ∆φ , y0 ( k y )
und Point-Spread-Functions PSF ( y) entlang k y bzw. y durchgeführt. Die Faltung der
resultierenden PSF mit einem idealen Rechteckobjekt liefert die Abbildung eines
homogenen idealen Objekts in den Ortsraum., das eine Bewegung entsprechend eines
vorgegebenen Geschwindigkeitsprofils durchführt, d.h. für jedes Pixel innerhalb des
Objekts dieselbe Spindichte und geschwindigkeitsinduzierte Signalphase aufweist. Für
lokal verschiedene Bewegungsmuster innerhalb eines Objekts müssen pixelweise
unterschiedliche Point-Spread-Functions berechnet werden, wobei sich das resultierende
Objekt aus dem Faltungsprodukt entsprechend Gleichung (2.66) ergibt. Abbildung 6.14
zeigt die Ergebnisse von Simulationen mit unterschiedlichen Geschwindigkeitsprofilen
bei k-Raum segmentierter Datenaufnahme mit 16 Segmenten mit endlicher und
diskreter Datenakquisition. Die für diese Rechnungen verwendete Transferfunktion ist
damit das Produkt von Samplingfunktion (Gleichung (2.68)) und der Signalphase erster
Ordnung (Gleichung (6.12)):
H y0 (k y ) = H S ( k y ) H ∆φ , y 0 ( k y )
(6.13)
Neben dem Betrag der jeweiligen PSF sind Betrag und in Geschwindigkeiten
umgerechnete Phase eines in den Ortsraum abgebildeten Rechteckobjekts mit einer
räumlichen Ausdehnung von 40 Pixeln dargestellt.
90
6.5. Abbildungseigenschaften und View-Sharing Techniken
Geschwindigkeitsprofil
v k [cm/s]
Point-Spread-Function
abs(PSF)
ky [Segment]
y [Pixel]
t
t
Point-Spread-Function
⊗ Objekt ρ0
Betrag
vk [cm/s]~ Phase
∆φ1(vk )
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
y [Pixel]
y [Pixel]
Abb. 6.14. Zweidimensionale Point-Spread-Functions sowie Betrag und Phase des simulierten Objekts
für verschiedene Geschwindigkeitsprofile (a–g) entlang k y. Die PSF wurde jeweils für y0 = 0 berechnet.
Die Faltung mit einem simulierten Messobjekt liefert Betrag und Phase im rekonstruierten MR-Bild für
ein homogenes rechteckiges Objekt mit einer Ausdehnung von 40 Pixeln mit starrer Bewegung aller
Objektpixel entsprechend dem jeweiligen Geschwindigkeitsprofil. Die Datenpunkte (u) repräsentieren die
Positionen der Pixelintensitäten des MR-Bildes im Ortsraum und entsprechen somit den rekonstruierten
Bildintensitäten, während die durchgezogenen Linien die Ergebnisse einer zehnfach höher aufgelösten
PSF darstellen. Die Pixelintensitäten in den Phasenbildern sind in Geschwindigkeiten umgerechnet.
91
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
Als Point-Spread-Functions ergeben sich aufgrund der diskreten und endlichen Signalabtastung wieder analog zu Gleichung (2.71) sinc-ähnliche Funktionen, die durch die
unterschiedlichen Zeitverläufe der Signalphasen moduliert sind.
Im Falle von konstanten Objektgeschwindigkeiten entlang des gesamten CINE-Zeitfensters (a) ergibt sich eine konstante Signalphase und damit erwartungsgemäß eine
ideale Abbildung der Geschwindigkeiten in das rekonstruierte MR-Bild, das sowohl im
Betrags- als auch Phasenbild homogenen Pixelintensitäten entlang des simulierten
Messobjekts aufweist.
Aus den weiteren Simulationen in Abbildung 6.14 ist außerdem sofort ersichtlich, dass
die Werte der Phase im Ortsraum und damit der gemessenen Geschwindigkeiten im
Wesentlichen durch die zugrunde liegenden Objektgeschwindigkeiten zum Zeitpunkt
der Abtastung der zentralen k-Raum Regionen bestimmt wird. Dies wird insbesondere
in den Beispielen b)–e) deutlich, bei denen identische, aber im Vergleich zum CINEZeitfenster verschobene Geschwindigkeitsprofile so gewählt wurden, dass im einen Fall
die Objektgeschwindigkeiten direkt in der k-Raum Mitte zu liegen kommen (b,d) bei
verschwindender Objektbewegung für die restlichen k-Raum Regionen, während sich
im anderen Fall (c,e) die Geschwindigkeiten in den Randbereichen des k-Raums finden
mit ruhendem Objekt zum Zeitpunkt der Abtastung der k-Raum Mitte. Sogar bei Bewegungen, die nur während der Akquisition eines zentralen k-Raum Bereichs auftreten,
der 1 8 der Gesamtmatrix entspricht (d), wird der Betrag dieser Geschwindigkeiten fast
unverfälscht in das Phasenbild abgebildet. Bei identischen Objektgeschwindigkeiten
hingegen, die am k-Raum Rand zu liegen kommen (e), liegen die Pixelintensitäten in
den Phasenbildern und damit die gemessenen Geschwindigkeiten bei Null und entsprechen somit wieder der Objektbewegung zum Zeitpunkt der Messung der k-Raum
Mitte. Abbildung f) und g) zeigen ein in Bezug auf die Herzbewegung realistischeres
Geschwindigkeitsprofil, wobei auch hier die im Bereich der zentralen k-Raum Regionen
auftretenden Objektgeschwindigkeiten die resultierenden Werte im Phasenbild maßgeblich bestimmen.
Zusammenfassend wird also nicht die mittlere Geschwindigkeit innerhalb des Messfensters akquiriert, sondern vielmehr ein entsprechend der k-Raum Position gefiltertes
Geschwindigkeitsprofil. Abbildung 6.14 ist außerdem zu entnehmen, dass zeitlich
veränderliche Geschwindigkeiten innerhalb eines CINE-Zeitfensters sowohl in den
Betrags- als auch den Phasenbildern in Artefakten resultieren, die hauptsächlich in
Form von Signalschwankungen an den Objekträndern lokalisiert sind, während sich
zum Zentrum hin homogene Pixelintensitäten ergeben. Daher spielt für die im Phasenbild kodierten Geschwindigkeiten neben dem Bewegungsmuster auch die Ausdehnung
des sich bewegenden Objektes und damit der Einfluss der Randintensitäten eine
entscheidende Rolle. Dies ist insbesondere für die Analyse der Herzbewegung von
Bedeutung, da hier regional unterschiedliche Geschwindigkeitsprofile aufgelöst werden
müssen.
92
6.5. Abbildungseigenschaften und View-Sharing Techniken
Dazu sind in Abbildung 6.15 die Ergebnisse von Simulationen auf Basis der PSF bei
einem vorgegebenen sinusförmigen Geschwindigkeitsprofil für unterschiedliche
räumliche Ausdehnungen A( ρ 0 ) von Rechteckobjekten dargestellt. Die grau unterlegten
Bereiche ( ) entsprechen der idealen Abbildung der jeweiligen Rechteckobjekte,
wobei die Höhe im Phasenbild durch den Betrag der Geschwindigkeiten im mittleren
Achtel des k-Raums gegeben ist. Die Pixelintensitäten in den Phasenbildern sind bereits
in Geschwindigkeiten umgerechnet.
t
Point-Spread-Function
⊗ Objekt ρ0
Betrag
vk [cm/s] ~ Phase ∆φ1(vk)
[Pixel]
Geschwindigkeitsprofil
v k [cm/s]
4
ky [Segment]
Point-Spread-Function
abs(PSF )
8
y [Pixel]
Abb. 6.15. Betrag und Phase im
rekonstruierten
MR-Bild
für
homogene rechteckige Objekte
mit unterschiedlichen Ausdehnungen
A(ρ 0 )
mit
starrer
Bewegung aller Objektpixel bei
jeweils identischem Geschwindigkeitsprofil und Point-SpreadFunction. Die Datenpunkte (u)
repräsentieren die Positionen der
Pixelintensitäten des MR-Bildes
im Ortsraum und entsprechen
somit den rekonstruierten Bildintensitäten während die durchgezogenen Linien die Ergebnisse
einer zehnfach höher aufgelösten
PSF darstellen.
16
32
y [Pixel]
y [Pixel]
Bei allen Objektgrößen dominieren die Geschwindigkeiten zum Zeitpunkt der Abtastung der k-Raum Mitte die resultierenden Werte im Phasenbild, wobei die Signalinhomogenitäten an den Rändern eine größere Rolle bei kleinerer Objektgröße spielen.
Um die Auswirkungen der Objektgröße quantitativ besser erfassen zu können wurden
Simulationen mit unterschiedlichen Größen durchgeführt und die resultierenden
Geschwindigkeiten in den Phasenbildern entlang des Objekts gemittelt. Abbildung 6.16
zeigt die Ergebnisse für vier unterschiedliche Geschwindigkeitsprofile.
93
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
vk [cm/s]
<vk> [cm/s]
<vk>k-Raum-Mitte (a)
<vk>k-Raum-Mitte (b)
<vk>Objekt (a)
<vk>Objekt (b)
a)
b)
c)
<vk>k-Raum-Mitte (c)
<vk>k-Raum-Mitte (d)
<vk>Objekt (c)
<vk>Objekt (d)
d)
ky [Segment]
Objektgröße(ρ0) [Pixel]
Abb. 6.16. Mittelwerte der in den Ortsraum abgebildeten mittleren Objektgeschwindigkeiten <vk> als
Funktion der räumlichen Ausdehnung eines simulierten Rechteckobjekts für vier unterschiedliche Bewegungsmuster (vk). Die gestrichelten Linien repräsentieren die Beträge der Ge schwindigkeiten während der
Abtastung des mittleren Achtels des k-Raums.
Obwohl bei den instruktiven aber unrealistischen Bewegungsmustern a) und b) erst ab
einer Objektgröße von 10-12 Pixeln die k-Raum Mitte die gemessenen Geschwindigkeiten dominiert, zeigt sich bei für die Herzbewegung eher relevanten Geschwindigkeitsprofilen c) und d), dass bereits bei kleinen Objekten der Größe von 2-4 Pixel die
Beträge der Geschwindigkeiten in der k-Raum Mitte zu 80 % die Messergebnisse
bestimmen. Für größere Objekte werden die mittleren Objektgeschwindigkeiten fast
ausschließlich durch die k-Raum Mitte festgelegt.
Daher kann selbst mit Pulssequenzen, deren zeitliche Auflösung nicht ausreicht, die
Dynamik einer zugrunde liegenden Bewegung zu erfassen, diese durch sukzessives Verschieben der einzelnen Zeitfenster über mehrere Einzelmessungen abgetastet werden.
Abbildung 6.17 zeigt die Ergebnisse einer Simulation bei einem sinusförmigen
Geschwindigkeitsprofil und einem Zeitfenster, dessen Länge der halben Periodendauer
des Geschwindigkeits-Zeit-Verlaufs entspricht. Um den Einfluss der Objektränder zu
berücksichtigen wurden die Rechnungen wurden für zwei unterschiedliche Objektgrößen A( ρ 0 ) durchgeführt .
94
6.5. Abbildungseigenschaften und View-Sharing Techniken
A( ρ0)
2 Pixel
vk , <v k,Obj>, <v k,S eg > [cm/s]
40 Pixel
TRes
δt
vk , <v k,Obj>, < vk,Seg > [cm/s]
A(ρ0 )
vk
- Profil
<v kObj
, > - Messung
<v k,Seg> - k-Raum Mitte
t [ms]
Abb. 6.17. Simulierte Phasenkontrast-Messungen bei einem sinusförmigen Geschwindigkeitsprofil und
sukzessivem Verschieben des Zeitfensters, das durch die Zeitauflösung TRes der Pulssequenz gegeben ist.
Die durchgezogene Linie zeigt den zugrunde liegenden Geschwindigkeits-Zeit-Verlauf. Die Stufenfunktion repräsentiert die mittleren Geschwindigkeiten zum Zeitpunkt der Akquisition der zentralen kRaum Region (2 von 16 k-Raum Segmenten, d.h. 1/8 der Rohdatenmatrix). Jeder Datenpunkt < vk ,Obj >
entspricht dem Mittelwert der Objektgeschwindigkeiten für Berechnungen der PSF mit einem jeweils um
δt verschobenen Geschwindigkeitsprofil.
Die Übereinstimmung der simulierten Messpunkte mit den zugrunde liegenden
Geschwindigkeiten ist deutlich zu erkennen. Obwohl das Zeitfenster zu groß gewählt
ist, um mit einer einmaligen Messung die Dynamik der Bewegung zu erfassen, kann
durch sukzessives Verschieben des Kodierintervalls und damit der k-Raum Mitte
gegenüber dem Geschwindigkeitsverlauf die Geschwindigkeits-Zeit-Kurve abgetastet
und aufgelöst werden. Selbst bei einer Objektgröße von 2 Pixeln kann zeitliche
Entwicklung der Objektbewegung erfasst werden, wobei die Beträge der Spitzengeschwindigkeiten um ca. 20% unterschätzt werden, so dass die Messung einem tiefpassgefilterten Geschwindigkeitsprofil entspricht, mit dem die Dynamik der Objektbewegung jedoch immer noch gut abgebildet werden kann.
Da die Geschwindigkeiten somit hauptsächlich in den zentralen k-Raum Regionen
kodiert werden, ist es von Vorteil diese möglichst häufig abzutasten, um Dynamik der
Bewegung besser auflösen zu können. Dies kann mit sogenannten View-Sharing
Techniken realisiert werden, auf deren Implementierung im Folgenden näher eingegangen werden soll.
95
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
6.5.2. Implementierung
Für die Rekonstruktion jeder Herzphase innerhalb des EKG-Zyklus ist ein vollständiger
k-Raum Datensatz nötig. Im Falle von View-Sharing Techniken werden bestimmte
Regionen des k-Raums jedoch nicht direkt während des entsprechenden Zeitfensters
aufgenommen. Daher erfolgt die Generierung der vollständigen Datenmatrizen zur Bildrekonstruktion, indem MR-Signale äußerer k-Raum Bereiche von früheren und späteren
Herzphasen eingefügt werden. Wird beispielsweise die k-Raum Mitte im Vergleich zu
äußeren Regionen doppelt so oft ausgelesen, so können sich benachbarte Herzphasen
Daten der übrigen k-Raum Anteile teilen. Die Verbesserung der zeitlichen Auflösung
T Res der CINE-Sequenz wird durch die Größe der k-Raum Sektionen mit höheren
Abtastraten festgelegt.
Abbildung 6.18 zeigt am Beispiel einer möglichen View-Sharing Technik die Verteilung der Daten im k-Raum als Funktion der HF-Anregungen, wie sie für die hier vorgestellten Pulssequenzen implementiert wurde. Die ausgelesenen MR-Signale werden
nach diesem Schema entlang mehrerer EKG-Zyklen in die entsprechenden k-Raum
Segmente einsortiert, bis die Rohdatenmatrizen vollständig aufgefüllt sind.
Kodierintervall 2
Kodierintervall N
1
7
6
1
1
5
4
1
1
3
2
1
2
--//--
1
-1
2
2
-2
-3
2
1
-4
-5
1
1
-6
-7
1
1
-8
Samplingrate
k-Raum Segment
Kodierintervall 1
8
1
1
2 3
4
5
6 7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
1
2
3
4 5
6 7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
1
2
3
4 5
6
7 8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
HF –
Anregung
Herzphase 1
Herzphase 2
Herzphase 3
Herzphase 4 .................. Herzphase 2N-1
Abb. 6.18. Schematische Darstellung der k-Raum Abtastung bei einer Gradientenecho-Sequenz mit
View-Sharing. Die schwarz unterlegten Quadrate bezeichnen die k-Raum Segmente, in die das ausgelesene MR-Signal als Funktion der HF-Anregung eingetragen wird. Bei der Akquisition von N Kodierintervallen mit jeweils doppelter Aufnahme der zentralen k-Raum Regionen (hier ¼ der gesamten Rohdatenmatrix, grau unterlegter Bereich) werden 2N-1 Herzphasen rekonstruiert. Die zur Bildrekonstruktion
verwendeten k-Raum Anteile sind durch die roten (ungerade Herzphasen) bzw. blauen Blockpfeile
(gerade Herzphasen) angedeutet.
Um vergleichbare Abbildungseigenschaften für alle rekonstruierten Herzphasen zu
gewährleisten, ist die zeitliche Abfolge der Phasenkodierschritte so gewählt, dass für
jede rekonstruierte Herzphase die Lage der k-Raum Segmente entlang k y als Funktion
der Zeit bis auf das Vorzeichen identisch ist. Innerhalb eines EKG-Zyklus sind die
Positionen der jeweiligen k-Raum Segmente S n,l als Funktion der HF-Anregung
96
6.5. Abbildungseigenschaften und View-Sharing Techniken
l = 1,2, K,20 innerhalb des jeweiligen Kodierintervalls n = 1,2,K , N gegeben. Für die
Rekonstruktion der m-ten Herzphase werden k-Raum Segmente S n,l nach folgenden
Auswahlkriterien herangezogen:
m gerade
m +1
∧ l = 1L16) ,
2
m
m
| n = + 1 ∧ l = 1L 6) + ( S n, l | n = ∧ l = 11L 20) .
2
2
( S n ,l | n =
m ungerade ( S n ,l
(6.14)
(6.15)
Die View-Sharing Gradientenecho-Sequenz kann nun wieder entsprechend Abbildungen 6.7 und 6.9 in das Timing für Phasenkontrast-Untersuchungen innerhalb einer
Atemanhaltephase eingebunden werden. Abbildung 6.19 zeigt Black-Blood CINEBilder, die als Phasenkontrast Datensatz mit der View-Sharing Technik akquiriert
wurden.
64 ms
384 ms
128 ms
448 ms
192 ms
512ms
256 ms
320 ms
576 ms
TE:
4.7 ms
TR:
6 ms
α:
15°
Matrix: 96 x 256
FOV : 300 x 400 mm 2
T Res:
64 ms
Abb. 6.19. CINE-Bildserie von Betragsbildern, akquiriert mit einer View-Sharing GradientenechoSequenz, die entsprechend dem Schema in Abbildung 6.9 als Phasenkontrast-Verfahren implementiert
wurde. Die Untersuchung wurde innerhalb einer Atemanhaltephase von 19 EKG-Zyklen durchgeführt.
Die Zeitpunkte nach der R-Zacke, zu denen die zentralen k-Raum Regionen aufgenommen wurden sind
an den unteren Bildrändern aufgeführt.
Im Vergleich zu der oben beschriebenen Gradientenecho-Sequenz mit linearer k-Raum
segmentierter Datenabtastung ergibt sich aus der Anwendung der View-Sharing
Methode ein klarer Geschwindigkeitsvorteil. Bei etwas höherer räumlicher Auflösung
konnte das Zeitfenster zur Akquisition einer Herzphase von 99 auf 64ms reduziert
werden. Wird die View-Sharing Methode direkt mit einer Pulssequenz mit identischen
Akquisitionsparametern (TE,TR) verglichen, so ergibt sich bei Datenaufnahme nach
dem Schema in Abbildung 6.18 eine maximal mögliche Verbesserung der zeitlichen
Auflösung von 37.5%.
97
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
6.6. Sequenzparameter
Neben der Optimierung der k-Raum Abtastung und damit verbundene zeitlich
möglichst hochaufgelösten Abbildung der Herzaktion ist auch die Bildqualität in den
Betragsbildern der einzelnen Herzphasen für die Nachverarbeitung der Daten (Segmentierung der Ventrikelkonturen) aber auch für den systematischen Fehler der Geschwindigkeitsmessungen (siehe Kapitel 7.3) von Bedeutung. Daher müssen die Sequenzparameter so gewählt werden, dass ein möglichst hohes Signal-zu-Rausch Verhältnis in
den Einzelbildern erreicht wird. Dabei spielt die Wahl des Flipwinkels unter Berücksichtigung des Schichtprofils und des Steady-State Verhaltens der Pulssequenzen eine
wichtige Rolle.
6.6.1. Schichtprofil
Da die Implementierung schneller Gradientenecho-Sequenzen im Vordergrund stand,
wurde ein kurzer HF-Anregungspuls mit einer Dauer von 500µs verwendet. Aufgrund
der kurzen Schaltzeit wird wegen der begrenzten Leistung der HF-Sendeanlage jedoch
nur ein sinc-Puls mit wenigen Seitenbanden generiert.
α
MR-Bilder
15°
Schichtprofile
∆s
Abb. 6.20. Gemessenen Schichtprofile für verschiedene Flipwinkel α.
Durch Schalten des HF-Anregungspulses entlang der Leserichtung
wurde bei dieser Phantommessung
eine Schicht orthogonal zur Bildebene angeregt. Das Intensitätsprofil
entlang der eingezeichneten Linien
spiegelt das Scheibenprofil wider.
Die in der Pulssequenz voreingestellte Schichtdicke wird durch ∆s
bezeichnet.
Signalintensität
30°
45°
60°
y
x
y [mm]
98
6.6. Sequenzparameter
Dies resultiert in einem imperfekten Anregungsspektrum, das Variationen der
Amplitude B1 des magnetischen Wechselfeldes bedingt, welche variablen Flipwinkeln
entlang der angeregten Schicht entsprechen. Diese inhomogenen Anregungsprofile
wirken sich aufgrund des stark flipwinkelabhängigen Steady-State Verhaltens der
Gradientenecho-Pulssequenzen auf die Schichtprofile der angeregten Bildscheiben aus.
Die B1 -Inhomogenität resultieren in einem Abfallen der Flipwinkel zum Rand der
angeregten Schicht hin, was zu unterschiedlichen Signalintensitäten, abhängig von der
Position innerhalb der angeregten Schicht, orthogonal zu Bildebene, führt. Da der
theoretische Ernst-Winkel bei dem kurzen TR der Phasenkontrast-Sequenzen bei
niedrigen Flipwinkeln liegt, ergibt sich eine überhöhte Signalintensität an den
Schichträndern, so dass bei ansteigenden Flipwinkeln die Intensität in der Schichtmitte
abnimmt und die Signalmaxima nach außen wandern. Zur homogenen Anregung der
Bildscheiben sind daher im Falle kurze HF-Pulse kleine Flipwinkel in der
Größenordnung von 10-20° erforderlich.
6.6.2. Flipwinkel
Die optimale Wahl des Flipwinkels zur Maximierung des Signal-zu-Rausch Verhältnisses wird neben dem Schichtprofil auch durch das Steady-State Verhalten und den
damit verbundenen Ernst-Winkel bestimmt. Dazu wurden an Phantomen mit unterschiedlichem T1 Messungen im Steady-State durchgeführt, um die Bildintensitäten in
Abhängigkeit von verschiedenen Flipwinkeln bestimmen zu können. Bei der Analyse
der Signalintensitäten wird ein mittlerer Wert über die gesamte angeregte Schicht
gemessen, der somit stark vom Schichtprofil beeinflusst wird. Zur Ermittlung des
optimalen Flipwinkels bei dieser Sequenz wurden daher zwei Serien von Phantommessungen zur Bestimmung der Signalintensitäten durchgeführt. Die erste Bildserie
wurde mit der für die Akquisition üblichen Schichtdicke von 8mm durchgeführt. Bei
der zweiten Messung wurde die Schichtdicke deutlich größer als die Phantome gewählt,
um möglichst nur die Flipwinkelverteilung in der Schichtmitte zur Signalerzeugung zu
nutzen, um so den Einfluss der überhöhten Schichtrandintensitäten zu eliminieren.
Die Signalintensitäten als Funktion des Flipwinkels wurden wie in Abbildung 6.21
gezeigt ausgewertet. Die Mittelwerte der Bildintensitäten wurden in fünf verschiedenen
ROIs in Phantomen mit jeweils anderer T1 -Relaxationszeit bestimmt und graphisch
gegen den entsprechenden Flipwinkel aufgetragen. Die unterschiedlichen Relaxationszeiten wurden durch Verdünnung von Wasser mit T1 -verkürzendem MR-Kontrastmittel
(Gadolinium DTPA) realisiert und in einem getrennten MR-Experiment mit einer
Unsicherheit von +- 10 % gemessen. In Tabelle 6.1 sind die Ergebnisse der gemessenen
und theoretischen Werte für die Ernst-Winkel zusammengefasst
99
6. Funktionelle kardiale Phasenkontrast MRT
b) Schichtdicke > Phantom
Phantom
ROI1
ROI2
ROI3
ROI4
ROI5
5
1
ROI1
ROI2
ROI3
ROI4
ROI5
3
2
4
α [°]
Signalintensität
a) Schichtdicke 8mm
α [°]
Abb. 6.21. Phantom mit Bereichen unterschiedlicher T1 -Relaxation und Signalintensitäten für verschiedene T1 in Abhängigkeit vom Flipwinkel α des Anregungspulses für eine Schichtdicke von 8mm (a) und
größer als die räumliche Ausdehnung der Phantome in Schichtrichtung (b). Die durchgezogenen Linien
entsprechen den theoretischen Werten bei homogenem Schichtprofil nach der Ernst-Gleichung (2.48) und
sind normiert auf den ersten Datenpunkt der jeweiligen gemessenen Signalintensitäten.
Verdünnung
[Gadolinium:H2 O]
ROI1
ROI2
ROI3
ROI4
ROI5
1:500
1:1000
1:2000
1:4000
unverdünnt
T1 [ms]
190 ± 19
410 ± 41
760 ± 76
1150 ± 115
2460 ± 246
Ernst Winkel [°]
gemessen (a)
Ernst Winkel [°]
gemessen (b)
Ernst Winkel [°]
theoretisch
21
15
12
10
8
12
10
8
5
5
14
10
7
6
4
Tabelle 6.1. Theoretische Ernst-Winkel für Phantome mit unterschiedlichem T1 sowie Messergebnisse für
eine Schichtdicke von 8mm (a) und größer als die räumlich Ausdehnung der Phantome (b).
In Falle der 8mm Schicht (a) liegen die gemessenen Signalintensitäten vor allem bei
höheren Flipwinkeln deutlich über den theoretisch erwarteten, da die überhöhten Randintensitäten in die Mittelung mit einfließen. Der Ernst-Winkel wird zu größeren Flipwinkeln hin verschoben. Bei den Messungen mit großer Schichtdicke (b) sind die resultierenden Intensitäts-Flipwinkel-Kurven besser an die theoretischen Werte angepasst, da
hier lediglich die Signalintensitäten in der Schichtmitte zur Mittelung beitragen. Im
Vergleich zur Theorie ergibt sich eine leichte Verschiebung der Datenpunkte zu reduzierten Signalintensitäten, die aus der für kurze HF-Pulse charakteristischen Reduktion
der B1 -Amplituden im Bereich der Schichtmitte resultiert.
Die T1 -Relaxationszeit des Herzmuskels liegt bei einer Hauptfeldstärke des MRSystems von 1.5T bei ca. 600-800ms. Dies entspricht den Signalintensitäten in ROI2
und ROI3 bei der Phantommessung und führt zusammen mit der Wahl eines möglichst
homogenen Schichtprofils (Abbildung 6.20) sowie empirischen Ergebnissen auf der
Basis von Probandenuntersuchungen zu einem Flipwinkel von 15° für die Gradientenecho-Sequenzen.
100
6.6. Sequenzparameter
In Tabelle 6.2 sind die Sequenzparameter für die unterschiedlichen Implementierungen
der im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Phasenkontrast-Sequenzen zusammengefasst.
Sequenzparameter
Gradientenecho
Segmentiertes
EPI
Gradientenecho,
View-Sharing
TE
5.5 ms
9.1 ms
4.7 ms
TR
6.7 ms
22.9 ms
6 ms
14
8#
16
Matrix (Datenakquisition)
70 × 256
120 × 256
80 × 256
Matrix (MR-Bild)
192 × 256
k-Raum Segmente
192 × 256
192 × 256
300 × 400 mm
300 × 400 mm
300 × 400 mm2
780 Hz/Pixel
780 Hz/Pixel
560 Hz/Pixel
Flipwinkel α
15°
25°
15°
Fettsättigung
-
+
-
99 ms
92 ms
64 ms
FOV
Bandbreite
Zeitliche Auflösung TRes
2
2
# 3 HF-Anregungen, 24 k-Raum Zeilen je Herzphase
Tabelle 6.2. Sequenzparameter für verschiedene Implementierungen von k-Raum segmentierten Phasenkontrast-Verfahren mit Black-Blood Vorsättigung. Alle Angaben beziehen sich auf Akquisition innerhalb
einer Atemanhaltephase von 16 EKG-Zyklen für Referenzmessung und zwei aufeinander folgende, bewegungssensitive Sequenzen.
101
102
7. Phantommessungen und Validierung
Die im vorigen Kapitel vorgestellten und bezüglich Timing, Sequenzparametern und
Abbildungseigenschaften optimierten Phasenkontrast-Pulssequenzen können nun zur
Akquisition von zweidimensionalen pixelweisen Geschwindigkeitsvektorfeldern herangezogen werden. Bevor die eigentlichen Probanden- und Patientenuntersuchungen
beginnen können, ist eine Überprüfung der Messgenauigkeit und Fehlerbelastung der
gemessenen Geschwindigkeitskomponenten erforderlich, um die tatsächliche Aussagekraft der Ergebnisse beurteilen zu können. Dabei ist neben der Validierung der
Geschwindigkeitsmessungen gegenüber bekannten Bewegungsmustern auch die
Bestimmung der systematischen Fehler, ausgelöst durch die MR-Elektronik und
physiologisch bedingtes Phasenrauschen von Bedeutung.
7.1. Phantommessungen
Zur Überprüfung der Messgenauigkeit wurden im Rahmen dieser Arbeit zwei Phantome
zur Erzeugung unterschiedlicher Geschwindigkeitsvektorfelder gebaut. Dabei handelt es
sich einerseits um einen mit konstanter Winkelgeschwindigkeit ωRP rotierenden
Zylinder, mit dem zweidimensionale Geschwindigkeitsfelder in beliebigen Ebenen
erzeugt werden können. Des Weiteren konnten periodische, sinusförmige Auslenkungen
und Geschwindigkeits-Zeit-Verläufe mit einem quaderförmigen Phantom simuliert
werden (Oszillator-Phantom).
Um Artefakte und Signalauslöschungen zu vermeiden, wurden beide Phantome mit
einem Gel gefüllt, das aufgrund von genügend langem T2 ausreichend Signal liefert,
aber im Vergleich zu Flüssigkeiten Verwirbelungen und turbulenten Fluss ausschließt.
Die Steuerung der Bewegung erfolgte durch Flügelräder, die durch variable Pressluftzufuhr angetrieben wurden. Elektronisch gesteuerte Antriebseinheiten wie z.B. Schrittmotoren schieden aus, da ihre Verwendung wegen des hohen magnetischen Hauptfeldes, potenziellen Suszeptibilitätsartefakten aufgrund von metallenen Komponenten
sowie abgestrahlter Hochfrequenzfelder, die im Betrieb erzeugt werden können und das
MR-Signal beeinflussen, problematisch ist.
Durch den Vergleich von gemessenen Geschwindigkeiten mit der bekannten Objektbewegung der Phantome kann einerseits die Qualität der Messergebnisse sowie die in
Kapitel 6.5.1 diskutierten Abbildungseigenschaften bezüglich des Einflusses der kRaum Mitte auf die Geschwindigkeitskodierung überprüft werden.
7.1.1. Rotationsphantom
Die Phasenkontrast-Messungen wurden mit der View-Sharing Gradientenecho-Sequenz
mit Sequenzparametern entsprechend Tabelle 6.2 in einer Schicht senkrecht zur
103
7. Phantommessungen und Validierung
Rotationsachse des Zylinders durchgeführt. Bei bekannter Umdrehungsdauer TRP lassen
sich die pixelweisen Geschwindigkeiten aus der Geometrie des Phantoms berechnen.
Nach Verschieben des Koordinatenursprungs in der kartesischen Bildebene in den
Mittelpunkt der Zylinderscheibe ( x0 , y 0 ) ergibt sich für die Geschwindigkeitskomponenten
2πy ′
= ω RP y ′
TRP
2πx′
v′y =
= ω RP x′
TRP
v′x =
, y′ = y − y 0 ,
(7.1)
, x′ = x − x0.
Dabei hängen die Geschwindigkeiten entlang der x ′ -Richtung nur von y′ ab und
umgekehrt. Nach der Messung wurden die Phasendifferenzbilder berechnet und die
Betragsbilder zur Einschränkung der Auswertung auf den Bereich des Phantoms und
zur Ermittlung des Rotationsmittelpunkts verwendet. Abbildung 7.1 demonstriert das
Verfahren zur Ermittlung der Geschwindigkeiten im verschobenen Koordinatensystem
sowie das resultierende Geschwindigkeitsvektorfeld bei einer Messung mit der ViewSharing Gradientenecho-Sequenz.
a)
b)
y´
c)
ω Rot
Segmentierung
x´
(x 0, y0)
v - Vektorfeld
y
x
Abb. .7.1 Auswertung der Geschwindigkeitsdaten beim Rotationsphantom. Im Betragsbild des mit ω RP
rotierenden Phantoms (a) wird eine Segmentierungsmaske erzeugt (b) auf der die Geschwindigkeiten aus
den gemessenen Phasendifferenzbildern berechnet werden. In (c) ist das resultierende, dem Phantom
überlagerte Geschwindigkeitsvektorfeld dargestellt. Die blauen Vektoren repräsentieren die mittleren
Geschwindigkeiten in acht Winkelbereichen gleicher Größe.
Um die gemessenen Geschwindigkeiten mit den theoretischen Werten vergleichen zu
können, ist es ausreichend, deren spalten- bzw. zeilenweisen Mittelwerte zu betrachten,
da die Geschwindigkeitskomponenten nach Gleichungen (7.1) jeweils nur von der ihnen
orthogonalen Raumrichtung abhängig sind. Die Standardabweichung ist dabei ein Maß
für die Streuung der Messwerte bei identischer zugrunde liegender Phantomgeschwindigkeit. Die Ergebnisse sind in Abbildung 7.2 dargestellt.
104
7.1. Phantommessungen
y´
v x [m/s]
0.2
0.1
x’
0
vx [m/s]
vx
-0.1
x’
y´ [m]
-0.2
y’
v y [m/s]
0.2
0.1
x’
0
v y [m/s]
vy
-0.1
x´ [m]
-0.2
Abb. 7.2. Aus den Phasendifferenzbildern errechnete, kartesische Geschwindigkeitskomponenten als
graustufenkodierte Überlagerung auf den Segmentierungsmasken. Die Datenpunkte ( ) der spalten- bzw.
zeilenweise gemittelten Geschwindigkeiten vx bzw. vy sind als Funktion der Position x ′ und y′ aufgetragen. Die durchgezogenen Linien (
) repräsentieren die theoretischen Phantomgeschwindigkeiten.
Die gute Übereinstimmung mit den theoretisch zu erwartenden Geschwindigkeiten ist
deutlich erkennbar. Darüber hinaus deuten die kleinen Standardabweichungen auf eine
geringe Variabilität der innerhalb einer Zeile bzw. Spalte gemittelten Geschwindigkeiten mit identischen zugrunde liegenden Bewegungsmustern hin. Die mittleren
Standardabweichungen liegen lediglich bei 0.19 ± 0.01cm/s für v x und 0.26 ± 0.02cm/s
für v y und sind damit im Bereich von 2% der Maximalgeschwindigkeiten der Phantombewegung.
7.1.2. Oszillator-Phantom
Neben Rotationsanteilen wird die Bewegung des Herzens vor allem durch Kontraktion
und Expansion des linken Ventrikels charakterisiert. Dementsprechend müssen die
Abbildungseigenschaften bezüglich zeitlich sich ändernder Geschwindigkeitsbeträge
untersucht werden. Mit dem Oszillator-Phantom kann die Phasenkontrast-Methode
gegenüber solchen periodischen Geschwindigkeitsmustern validiert werden. Um außerdem die Abbildungseigenschaften der k-Raum Samplingstrategien zur Optimierung der
zeitlichen Auflösung zu untersuchen, wurden alle hier vorgestellten Messungen mit
Gradientenecho-Sequenzen mit (zeitliche Auflösung TRes = 64 ms ) und ohne ViewSharing ( TRes = 104ms ) durchgeführt, die aber sonst identisch bezüglich der Messparameter waren.
105
7. Phantommessungen und Validierung
Damit lassen sich die Überlegungen zur Abbildungseigenschaften der Geschwindigkeitskodierung auf der Grundlage der Point-Spread-Function (Kapitel 6.5.1)
experimentell überprüfen.
Der Aufbau des Oszillator-Phantoms mit den für Auslenkung und GeschwindigkeitsZeit-Verlauf relevanten Abmessungen ist in Abbildung 7.3 dargestellt. Um bezüglich
des Messablaufs gleiche Bedingungen wie bei Herzuntersuchungen zu erreichen, wurde
das Oszillator-Phantom so modifiziert, dass bei maximaler Auslenkung ein Triggersignal ausgelöst wurde, mit dem die Messung analog zur EKG-Triggerung bei Herzuntersuchungen gesteuert und die Daten über mehrere Oszillationszyklen k-Raum
segmentiert akquiriert werden können.
y
∆s
vx
∆s [mm]
∆a
R
∆b
∆x
x
∆s
vx [m/s]
∆y
ωRot
Kolben
t [ms]
Abb. 7.3. Schematische Darstellung der Konstruktion des Oszillator-Phantoms. Die relevanten Größen
( ∆ x, ∆ y, ∆a, ∆ b, R ) zur Berechnung der Auslenkung ∆s und des Geschwindigkeits-Zeit-Verlaufs v x (t )
sind angedeutet. Bei maximaler Auslenkung ∆ s max wird ein Triggersignal ausgelöst, das analog zum
EKG des Patienten den MR-Messvorgang über mehrere Zyklen der Phantombewegung steuert. Im
rechten Bildteil sind Auslenkung und Geschwindigkeit bei einer Oszillationsperiodendauer von
TOP = 2π ω OP = 1700 ms als Funktion der Zeit t nach dem Triggersignal aufgetragen.
Aus den in Abbildung 7.3 eingeführten geometrischen Abmessungen der Komponenten
des Oszillator-Phantoms ergibt sich mit den Anfangsbedingungen zum Zeitpunkt t 0 = 0
∆x (t 0 ) = 0 und ∆y (t 0 ) = R für die Auslenkung ∆s (t ) entlang der x-Achse (im
Koordinatensystem des Oszillator-Phantoms entsprechend Abbildung 7.3)
∆s (t ) = ∆x (t ) + ∆b 2 − ( ∆y + ∆a ) 2
= R sin( ω OP t ) + ∆b 2 − ( R cos(ω OPt ) + ∆a ) 2
(7.2)
mit reellen Lösungen für ∆b ≥ max( ∆y) + ∆a , was durch die Geometrie des Phantoms
gegeben ist. Daraus folgt nach zeitlicher Ableitung für den Geschwindigkeits-ZeitVerlauf:
v x (t ) =
sin( ω OP t )( R cos(ω OPt ) + ∆a )
d∆s (t )
= ω OP R(cos(ω OP t ) +
).
dt
∆b 2 − ( R cos(ω OP t ) + ∆a) 2
106
(7.3)
7.1. Phantommessungen
Bei den Messungen am Oszillator-Phantom wurde die Schichtführung so gewählt, dass
die Bewegungsrichtung (x) in der Bildebene zu liegen kommt und die zu erwartenden
Geschwindigkeiten damit nur entlang einer Kodierrichtung auftreten. Die Auswertung
der Ergebnisse erfolgt ähnlich wie beim Rotationsphantom, mit dem Unterschied, dass
nun mehrere Phasen der Bewegung aufgelöst und jeweils einzeln segmentiert werden.
Ausgewählte Zeitpunkte der Phantombewegung und die zugehörigen gemessenen
Geschwindigkeitsvektorfelder sind in Abbildung 7.4 dargestellt. Die Resultate spiegeln
die homogene Phantombewegung innerhalb unterschiedlicher Zeitfenster wieder.
a)
b)
c)
d)
∆s min
∆smax
∆s min
∆s max
Abb. 7.4. Geschwindigkeitsvektorfelder zu verschiedenen Zeitpunkten innerhalb der periodischen
Bewegung des Oszillator-Phantoms. Die Messergebnisse sind als Vektorfeld der jeweiligen Position des
Phantoms überlagert dargestellt:
a) erste Phase - Beginn der Bewegung, minimale Auslenkung ∆smin ,
b) erster Nulldurchgang - maximale positive Geschwindigkeiten,
c) maximale Auslenkung ∆s max ,
d) zweiter Nulldurchgang - maximale negative Geschwindigkeiten.
Zum Vergleich der gemessenen Geschwindigkeiten mit den zugrunde liegenden
theoretischen Werten wurden die Komponenten v x für jedes akquirierte Zeitfenster über
das gesamte Phantom gemittelt und gegen die Zeit t aufgetragen (Abbildung 7.5).
Mit beiden Sequenzen lässt sich die Geschwindigkeits-Zeit-Kurve in guter Übereinstimmung mit dem theoretischen Verlauf abtasten, wobei die View-Sharing Technik bei
gleicher Gesamtmesszeit deutlich mehr Datenpunkte liefert, die das zugrunde liegende
Bewegungsmuster zeitlich höher aufgelöst wiedergeben. Das häufigere Abtasten der kRaum Mitte liefert hier mehr funktionelle Information, wie aus den theoretischen
Überlegungen auf Basis der Point-Spread-Function zu erwarten. Schnelle Bewegungsänderungen können daher mit der View-Sharing Technik besser aufgelöst und
dargestellt werden.
107
7. Phantommessungen und Validierung
a)
b)
vx [m/s]
vx - gemessen
vx - theoretisch
vx [m/s]
vx - gemessen
vx - theoretisch
t [ms]
t [ms]
Abb. 7.5. Mittlere gemessene Geschwindigkeiten als Funktion der Zeit t nach dem Triggerimpuls für
Pulssequenzen mit (a) und ohne View-Sharing (b) und daraus resultierender unterschiedlicher zeitlicher
Auflösung. Die durchgezogenen Linien zeigen den theoretischen Verlauf der Geschwindigkeiten. Die
Messpunkte sind jeweils zum Zeitpunkt der Akquisition der k-Raum Mitte aufgetragen
Des Weiteren können die Aussagen über die Bedeutung der k-Raum Mitte bei den
Geschwindigkeitsmessungen, die in Kapitel 6.5.1 mit Hilfe der PSF hergeleitet wurden,
mit Hilfe des Oszillator-Phantoms untersucht werden. Dafür wurden bei gleicher
Oszillationsperiode mehrere Messungen mit jeweils um δt verschobenen Zeitfenstern
durchgeführt. Dies entspricht der in Abbildung 6.17 in Kapitel 6.5.1 dargestellten
Simulation der Abbildungseigenschaften mit den Point-Spread-Functions für unterschiedlich gegen die k-Raum Mitte verschobene Geschwindigkeits-Zeit-Verläufe.
a)
b)
δt = 0 ms
δ t = 20 ms
δ t = 40 ms
vx [m/s]
vx [m/s]
δt = 0 ms
δt = 20 ms
δt = 40 ms
δt = 60 ms
δt = 80 ms
t [ms]
t [ms]
Abb. 7.6. Messungen der ersten Hälfte der Geschwindigkeits-Zeit-Kurve des Oszillator-Phantoms in
mehreren Experimenten bei jeweils sukzessiver Verschiebung des Zeitfensters TRes für Pulssequenzen mit
(a) und ohne (b) View-Sharing. Die durchgezogene Linie beschreibt die theoretisch erwarteten Geschwindigkeiten. Die unterschiedlichen Datenpunkte repräsentieren Messungen mit Zeitfenstern die im Vergleich zur Standardakquisition, die direkt nach dem Triggersignal beginnt (0ms), in Schritten von
δt = 20ms verschoben sind. Im Falle der View-Sharing Akquisition ( TRes = 64 ms ) sind nur zwei
Verschiebungen nötig, bis sich die Zeitfenster wieder mit denen der Standardakquisition überdecken,
während ohne View-Sharing ( TRes = 104 ms ) vier Messungen erforderlich sind.
108
7.1. Phantommessungen
Es ist deutlich zu erkennen, dass sich die Phantomgeschwindigkeiten durch sukzessives
Verschieben des Zeitfensters um δt in sehr guter Übereinstimmung mit den theoretischen Werten messen lassen. Obwohl die Länge der Zeitfenster der Pulssequenzen
die Dynamik der Bewegung nicht in der Auflösung von 20 ms wiedergeben kann, lässt
sich dies durch Verschiebung erreichen, da die beteiligten Geschwindigkeiten im
Wesentlichen in der k-Raum Mitte kodiert werden, was in guter Übereinstimmung mit
den Rechnungen auf der Basis simulierter Geschwindigkeits-Zeit-Verläufe in Kapitel
6.5.1 steht.
7.2. Phasenrauschen und systematische Fehler
Neben dem Signal-zu-Rausch Verhältnis in den MR-Betragsbildern ( SNRmag ) ist für die
Geschwindigkeitsmessung mit MRT insbesondere das Phasenrauschen der komplexen
Signalintensitäten und der daraus resultierende systematische Fehler der gemessenen
Geschwindigkeiten von Bedeutung. Der Zusammenhang zwischen SNRmag im Betragsbild und Standardabweichung der Phase in Grad SD(φ ) kann wie folgt formuliert
werden [9]:
SD(φ ) =
180°
.
π SNRmag
(7.4)
Ausgehend von gleichen Standardabweichungen, d.h. identischem SNRmag bei Referenzmessung und geschwindigkeitssensitiver Datenakquisition, lässt sich die zu
erwartende Standardabweichung SD(v k ) der gemessenen Geschwindigkeiten durch
Fehlerfortpflanzung berechnen. Mit Gleichung (6.7), die den Zusammenhang zwischen
Signalphase und Geschwindigkeit beschreibt, folgt
SD( v k ) = 2 a SD(φ ) ,
2
mit a = (γ ( 2t ramp
+ 3t rampt P + t P2 )GKD ) −1 .
(7.5)
Demnach ist das Phasenrauschen SD(v k ) nicht nur vom SNRmag im Betragsbild und
damit von den Sequenzparametern und Objekt- oder Gewebeeigenschaften wie T1 - und
T2 -Relaxationszeiten abhängig, sondern auch von den Schaltzeiten und Amplituden der
für die Kodierung verwendeten bipolaren Gradienten. Aus Gleichung (7.4) folgt
außerdem, das bei der Sequenzentwicklung das Signal-zu-Rausch Verhältnis in den
Betragsbildern eine wesentliche Rolle spielt, da damit direkt der rauschbedingte
systematische Fehler bei den Geschwindigkeitsmessungen festgelegt wird.
Experimentell lässt sich der Zusammenhang zwischen Phasenrauschen und SNRmag
durch Messungen an einem statischen Phantom überprüfen. Abbildung 7.7 und Tabelle
7.1 demonstrieren die Resultate einer Phasenkontrast-Messung mit der Gradientenecho
View-Sharing Pulssequenz an einem homogenen, mit Wasser gefüllten Phantom, das
mir runden Bereichen, die nur Rauschen enthalten, durchsetzt ist.
109
7. Phantommessungen und Validierung
Zur Berechnung von SNRmag wird in einem runden Bereich (Region of Interest, ROI)
im homogenen Bereich des Phantoms (a, ROI1 ) die mittlere Signalintensität im
Betragsbild bestimmt und durch die Standardabweichung des Rauschens in einem
Bereich außerhalb des Phantoms dividiert. Nach Gleichung (7.5) kann der zu
erwartende Rauschanteil der Geschwindigkeiten SD(v k ) berechnet und mit der
Standardabweichung der in ROI1 tatsächlich gemessenen Geschwindigkeitskomponenten verglichen werden.
a)
b)
v x [m/s]
2
5
2.5
0
-2.5
1
-5
Abb. 7.7. Phasenkontrast-Messung an einem statischen Phantom. Nach Segmentierung eines rechteckigen Bereichs des Phantoms (a, schwarze ROI) wurden die kartesischen Geschwindigkeiten innerhalb
dieser Region berechnet. Der rechte Bildteil zeigt die Ergebnisse als graustufenkodierte Darstellung am
Beispiel von vx (b).
Mit einem am MR-System simulierten Triggersignal wurde die Messung analog zu
Patientenuntersuchungen k-Raum segmentiert über mehrere Phasen ( t Phase) durchgeführt. Die Standardabweichungen der kartesischen Geschwindigkeitskomponenten
( v x , v y ) wurden in zwei runden ROIs in einem homogenen Bereich des Phantoms
(ROI1 ) und zum Vergleich in einer Region die nur Rauschen enthält (ROI2 ) berechnet
und über alle gemessenen Phasen gemittelt. Die Ergebnisse sind in Tabelle 7.1
aufgeführt.
ROI1
ROI2
SD(vk ) [cm/s]
Theorie
0.07 ± 0.01
-
<SD(vx )> [cm/s]
Messung
0.08 ± 0.01
2.62 ± 0.69
<SD(vy)> [cm/s]
Messung
0.11 ± 0.01
3.03 ± 1.02
Tabelle 7.1. Theoretisches Geschwindigkeitsrauschen SD ( v k ) auf Basis des Signal-zu-Rausch Verhältnisses in den Betragsbildern sowie Mittelwerte der Standardabweichungen ( < SD ( v x ) >, < SD ( v y ) > )
der gemessenen Geschwindigkeiten in den in Abbildung 7.7 gezeigten ROIs. Das Rauschen der Signalphasen in Bereichen, die nicht innerhalb eines Objekts liegen (ROI2 , Abbildung 7.7), liegt um zwei
Größenordnungen über den Messwerten, die räumlich dem Objekt zugeordnet werden können.
110
7.2. Phasenrauschen und systematische Fehler
Aufgrund der guten Übereinstimmung von theoretischen und gemessenen Werten kann
nun der zu erwartende systematische Fehler bei Phasenkontrast-Messungen an
Probanden oder Patienten mit Hilfe des Signal-zu-Rausch Verhältnisses SNRmag im
Bereich des linken Ventrikels in den Betragsbildern der entsprechenden PhasenkontrastUntersuchungen nach Gleichung (7.4) abgeschätzt werden. Abbildung 7.8 demonstriert
die Bestimmung von Signal-zu-Rausch Verhältnissen SNRmag in vier unterschiedlichen
linksventrikulären Bereichen (ROI1 – ROI4 ). Die daraus resultierenden systematischen
Fehler SD(v k ) der gemessenen Geschwindigkeiten für unterschiedliche Herzphasen
sind in Tabelle 7.2 zusammengefasst.
4
3
1
2
SD(mag)
End-Systole
ROI1 , Hinterwand
ROI2 , Seitenwand
ROI3 , Vorderwand
ROI4 , Septum
SD(vk ) [cm/s]
Diastole
0.65 ± 0.11
0.58 ± 0.07
0.61 ± 0.05
0.58 ± 0.09
Abb. 7.8. End-systolisches Betragsbild einer PhasenkontrastUntersuchung bei einem gesunden Probanden. Das Signal-zuRausch Verhältnis SNRmag wurde in vier unterschiedlichen
ROIs (1-4) durch Division der mittleren Signalintensitäten in
den ROIs durch die Standardabweichung im reinen Rauschen
(SD(mag)) berechnet.
SD(vk ) [cm/s]
Systole
0.56 ± 0.07
0.60 ± 0.07
0.54 ± 0.05
0.51 ± 0.04
SD(vk ) [cm/s]
End-Systole
0.61 ± 0.06
0.54 ± 0.06
0.55 ± 0.07
0.54 ± 0.07
SD(vk ) [cm/s]
Früh-Diastole
0.57 ± 0.08
0.53 ± 0.09
0.56 ± 0.09
0.61 ± 0.10
Tabelle 7.2. Geschwindigkeitsrauschen nach Gleichungen (7.4) und (7.5) für unterschiedliche Herzphasen in ROIs in vier linksventrikulären Bereichen.
Das Geschwindigkeitsrauschen bei den Probanden bzw. Patientenuntersuchungen liegt
demnach im Bereich von 0.51 − 0.65 cm s und unterscheiden sich nur unwesentlich in
verschiedenen Myokardarealen oder Herzphasen. Der maximale systematische Fehler
findet sich bei 0.65 ± 0.11cm/s und liegt damit in der Größenordnung von 5% der
Spitzengeschwindigkeiten der Herzwandbewegung. Zusammenfassend ist daher ein
systematischer Fehler der gemessenen Geschwindigkeitsdaten von ± 0.76 anzunehmen.
Außerdem folgt aus den Messungen am Rotationsphantom (Abbildung 7.2), dass sich
die Standardabweichungen der Geschwindigkeiten nicht mit dem Betrag der zugrunde
liegenden Geschwindigkeiten ändert. Daher kann der Bereich der Herzbewegung mit
Spitzengeschwindigkeiten in der Größenordnung von 10 − 15 cm s mit gleichbleibender
Homogenität
bezüglich
des
systematischen
Fehlers
abgedeckt
werden.
111
112
8. Bildnachverarbeitung
Um die in den Phasenbildern kodierte funktionelle Information auswerten und beurteilen zu können, ist eine Nachverarbeitung der Phasenkontrast-Bilder erforderlich. Einen
wesentlichen Teil der vorliegenden Arbeit stellt daher neben der Implementierung des
Messverfahrens die Entwicklung eines Nachverarbeitungsprogramms zur Auswertung
der in den MR-Bildern kodierten Geschwindigkeitsinformation dar. Dabei war insbesondere die Umsetzung der gemessenen pixelweisen Geschwindigkeiten in Parameter,
welche zur kompakten und objektivierbaren Charakterisierung der Herzbewegung
dienen und die Diagnose von Bewegungsstörungen bei Patienten mit funktionellen
Defiziten ermöglichen, von Bedeutung. Als Arbeitshypothese für die Entwicklung eines
entsprechenden Programms stand die der Herzanatomie angepasste Beschreibung der
Myokardbewegung im Vordergrund, um die interne Dynamik der Eigenbewegung des
linken Ventrikels zu erfassen und von der globalen Translationsbewegung des gesamten
Herzens zu trennen.
8.1. Standardisiertes Auswerteverfahren
Zur Analyse der gemessenen Daten wurde ein standardisiertes Auswerteverfahren
erarbeitet, bestehend aus fünf grundlegenden Schritten, die im Folgenden näher erläutert
werden sollen.
Direkt nach der Messung liegen die Daten als Matrizen mit N x N y Bildelementen
(Pixel) vor. Nx und Ny bezeichnen hierbei die Anzahl der Pixel in der Bildebene entlang
Lese- bzw. Phasenrichtung. Entsprechend der Matrixgröße, des FOV und der daraus
resultierenden Auflösung lassen sich die Signalintensitäten und Phasenwerte in
kartesischen Koordinaten ( xi , y j ) mit Ursprung am linken unteren Bildrand angeben.
Aus diesen Rohdaten werden Phasendifferenzbilder und durch Umskalierung nach
Gleichung (6.7) die pixelweisen Geschwindigkeitskomponenten
v x ( xi , y j ), vy ( xi , y j ) ,
i = 1,2,K N x , j = 1, 2,K N y
(8.1)
im kartesischen Koordinatensystem der Bildebene berechnet. Nachfolgend wird ein
3× 3 -Median-Filter auf die Geschwindigkeitsdaten angewandt, um die resultierenden
Bewegungsmuster zu glätten und vereinzelte artefaktbedingte Ausreißer zu eliminieren.
Im zweiten Schritt erfolgt eine Ausschnittvergrößerung und anschließende semi-automatische Segmentierung des Myokards. Hierbei werden vom Benutzer interaktive ein
Punkt im Zentrum sowie zwei weitere an der Innen- bzw. Außenseite des linken
Ventrikels ausgewählt. Mit diesen Startwerten werden unter Verwendung eines schwell-
113
8. Bildnachverarbeitung
wertbasierten
Segmentierungsalgorithmus
vorläufige
linksventrikulären
Konturen
berechnet. Die so entstandene Maske kann mittels verschiedener Tools editiert und dem
Herzmuskel optimal angepasst werden. (siehe Abbildung 8.12). Nach Akzeptieren der
Maske werden sämtliche weitere Berechnungen auf den Bereich der eingezeichneten
Segmentierungsmaske ( M LV ) eingeschränkt, d.h. für ( xi , y j ) ∈ M LV .
Der dritte Schritt umfasst die Transformation der kartesischen Pixelkoordinaten ( xi , y j )
in ein internes polares Koordinatensystem ( rij , ϕij ) des linken Ventrikels mit Ursprung
im Massenschwerpunkt ( x0 , y 0 ) der inneren Hülle des linksventrikulären Myokards.
Polarkoordinaten wurden gewählt, da diese der Anatomie und insbesondere der
Bewegung des Myokards besser angepasst sind, als das für die Datenaufnahme
verwendete kartesische Koordinatensystem. Der Übergang in das polare Koordinatensystem erfolgt nach den üblichen Transformationsgleichungen
x ′i = ( xi − x 0 ) = rij cos(ϕij ),
y ′j = ( y j − y 0 ) = rij sin( ϕij ),
(8.2)
wobei für jedes Pixel ( i, j ) Wertepaare ( rij , ϕij ) für die polaren Koordinaten errechnet
werden (siehe Abbildung 8.1).
y
y´
(rij ,ϕij)
Abb. 8.1. Definition der kartesischen und
polaren Koordinatensysteme in der Bildebene. Nach der Transformation liegt der
Ursprung im Massenschwerpunkt ( x 0 , y 0 )
der inneren Kontur des linken Ventrikels.
Die Segmentierungsmaske wird durch den
von innerer und äußerer Kontur eingegrenzten Bereich M LV gekennzeichnet.
yj
y0
x´
MLV
x0 xi
x
Im vierten Schritt werden die gemessenen Geschwindigkeiten in Bezug auf die Translationsbewegung des gesamten Herzens in der Bildebene korrigiert, um die tatsächliche
Eigenbewegung des Herzens beurteilen zu können. Diese Korrektur wurde aufgrund der
Hypothese durchgeführt, dass die Geschwindigkeitsvektoren nach Subtraktion der
Gesamtbewegung eine zuverlässigere Aussage über die Innenbewegung des Myokards
liefern als die Bewegungskomponenten im Laborsystem. Hierbei werden in definierten
Arealen ( Ax , Ay ) berechnete mittlere Gesamtgeschwindigkeitenv Ax , v Ay von den lokalen
Geschwindigkeiten des linken Ventrikels subtrahiert.
114
8.1. Standardisiertes Auswerteverfahren
Die Areale wurden dabei als Schnittflächen von symmetrisch um den
Myokardmittelpunkt gelegten Winkelbereichen ( ∆ϕ x , ∆ϕ y ) und der Segmentierungsmaske M LV gewählt.
y
y´
y0
∆ϕx
∆ϕy
∆ϕy
x´
∆ϕx
x
x0
Abb. 8.2. Definition der Areale Ax
(gelber Bereich des linken Ventrikels)
und Ay (roter Bereich des linken
Ventrikels) zur Berechnung der
Geschwindigkeitskorrektur.
Die Berechnung der Korrekturgeschwindigkeiten wurde auf diese Bereiche des linken
Ventrikels eingeschränkt, da durch die Bestimmung der Korrekturwerte durch
Mittelung entlang des gesamten Myokards eine einseitig verminderte Kontraktilität und
damit verbundene lokale Reduzierung der entsprechenden Geschwindigkeiten fälschlicherweise als Translationsbewegung interpretiert werden kann. Daher sind die Areale
Ax und Ay so der Herzanatomie angepasst, dass kartesische Geschwindigkeitskomponenten, die hauptsächlich Kontraktion und Expansion reflektieren, von der
Mittelwertbildung ausgenommen sind. Aufgrund der symmetrischen Anordnung ist die
Korrektur invariant gegenüber starren Rotationsbewegungen des Myokards. Die Invarianz der Geschwindigkeitskorrektur gegenüber Rotation ist auch anhand der in Kapitel
7.1.1 vorgestellten Messungen am Rotationsphantom erkennbar, die entsprechend dem
hier vorgestellten Prozedere ausgewertet wurden.
Eine Bewegungskorrektur anhand der anatomischen Strukturen über die zeitliche Verfolgung des Massenzentrums des linken Ventrikels erwies sich als zu ungenau, insbesondere bei pathologischer Verformung des Myokards bei Patienten mit Infarktarealen.
Darüber hinaus wirken sich Segmentierungsfehler direkt auf die Geschwindigkeitskorrektur aus, da eine resultierende Verschiebung des Massenschwerpunkts direkt in
inkorrekte Translationsbewegung übersetzt werden kann. Bei dem implementierten
Verfahren hingegen wirken sich diese Probleme weniger stark aus, da eventuell mitsegmentierte Rauschpixel ausgemittelt werden oder nur einen sehr kleinen Beitrag zu den
mittleren Korrekturgeschwindigkeiten leisten.
115
8. Bildnachverarbeitung
Die korrigierten Geschwindigkeitskomponenten ergeben sich damit zu
v ′x , ij = v x ( xi , y j ) −
1
∑ v x (x l , y m ) ,
N lm, x ( l, m)∈Ax
144424443
(8.3)
vA x
v ′y ,ij = v y ( xi , y j ) −
1
∑ v y (x l , y m ) ,
N lm, y (l ,m )∈Ay
144424443
(8.4)
v Ay
mit N lm, x und N lm, y als Anzahl der Indexpaare ( l , m ) in Ax bzw. Ay .
Im letzten Schritt wird die Herzbewegung durch radiale ( vr ) bzw. tangentiale ( vϕ )
Geschwindigkeiten ausgedrückt, welche als Kontraktion und Expansion bzw. Rotation
des Myokards interpretiert werden können. Diese lassen sich nach Verschiebung des
Koordinatenursprungs nach ( x0 , y 0 ) direkt aus den korrigierten kartesischen Geschwindigkeitskomponenten v′x , v′y und dem Abstand rij zum Ursprung berechnen:
v r, ij =
vϕ , ij =
v ′x ,ij xi′ + v′y ,ij y ′j
,
rij
v′x , ij y ′j − v′y , ij x′i
rij
mit x′i = ( xi − x0 ) ,
(8.5)
,
y′j = ( yi − y0 )
(8.6)
und
rij = x′i 2 + y′j .
2
Die Konvention für die Vorzeichen der polaren Geschwindigkeitskomponenten wurde
so gewählt, dass die Herzkontraktion, d.h. zum Massenschwerpunkt ( x0 , y 0 ) hin gerichtete Bewegung, positive radiale Geschwindigkeiten definiert, während Rotation im
Uhrzeigersinn durch positive Tangentialgeschwindigkeiten beschrieben wird.
8.2. Visualisierung und Weiterverarbeitung
Nach Abarbeiten dieses standardisierten Auswerteprotokolls für alle gemessenen Herzphasen können die daraus resultierenden Daten auf verschiedene Arten visualisiert und
weiterverarbeitet werden. Die Veranschaulichung der Resultate erfolgt zum einen durch
farbkodierte Darstellung der jeweiligen (pixelweisen) Geschwindigkeitskomponenten,
zum anderen durch graphische Darstellung daraus ermittelter regionaler und globaler
Geschwindigkeitsparameter.
116
8.2. Visualisierung und Weiterverarbeitung
Die verschiedenen Modalitäten lassen sich wie folgt zusammenfassen:
•
•
•
•
•
•
Zur Charakterisierung der globalen Myokardbewegung werden mittlere radiale
( vr ) und tangentiale ( vϕ ) Geschwindigkeiten des gesamten linken Ventrikels
berechnet und graphisch als Funktion der Zeit nach der R-Zacke innerhalb des
EKG-Zyklus dargestellt.
Aus den kartesischen Geschwindigkeitskomponenten werden pixelweise
Geschwindigkeitsvektorfelder generiert, die die Geschwindigkeiten in der Bildebene entlang der Segmentierungsmaske des linken Ventrikels darstellen. Die
Länge der Vektoren entspricht dem Betrag, die Orientierung der Richtung der
Geschwindigkeiten für jedes Pixel.
Sämtliche berechneten Geschwindigkeitskomponenten ( v ′x , v ′y , v r , vϕ ) können als
farbkodierte Abbildungen für jede gemessene Herzphase dargestellt werden, um
regionale Variationen visuell inspizieren zu können.
Die Weiterverarbeitung beinhaltet die Berechnung von transmuralen Geschwindigkeitsgradienten dv r dr (orthogonal zum Verlauf der Segmentierungsmaske).
In 24 linksventrikulären Winkelbereichen wird mittels linearer Regression die
Steigung der als Funktion des Radius aufgetragenen Radialgeschwindigkeiten
brechnet und als farbkodierte Überlagerung der Segmentierungsmaske der entsprechenden Herzphase dargestellt.
Mittelung radialer, tangentialer und transmuraler Geschwindigkeiten für alle
Herzphasen in interaktiv selektierbaren ROIs. Die errechneten Mittelwerte
können graphisch als Geschwindigkeits-Zeit-Kurven entlang des EKG-Zyklus
aufgetragen werden, um Bewegungsmuster in pathologischen Arealen darstellen
und mit anderen Regionen vergleichen zu können
Korrelationsanalyse zur automatisierten Detektion anomaler Bewegungsmuster
in pathologischen linksventrikulären Arealen.
Darüber hinaus lassen sich mit Hilfe der Segmentierungsmasken, d.h. aus den Betragsbildern selbst ohne Verwendung der in den Phasenbildern kodierten Geschwindigkeiten,
konventionelle globale und regionale Herzfunktionsparameter wie linksventrikuläre
Volumina, Ejektionsfraktion und Herzwandverdickung zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit des Herzens berechnen. Da die linksventrikulären Innen- und Außenkonturen
bereits für die Nachverarbeitung der Phasenkontrast-Bilder ermittelt werden, kann
dieser Schritt vollständig automatisiert werden. Die maximalen (end-diastolischen) und
minimalen (end-systolischen) Volumina ( VED ,VES ) des Myokards erlauben die Berechnung von Schlagvolumen (SV) und Ejektionsfraktion (EF). Aus dem Volumen des
Herzmuskels selbst, das durch Subtraktion von innerer und äußerer Kontur gewonnen
wird, kann die Herzmasse bestimmt werden. Außerdem lassen sich für jede gemessene
Schicht regionale end-systolische und end-diastolische Wanddicken ( WD ) bestimmen
und daraus die prozentuale regionale Herzwandverdickung (Wall Thickening, WT)
ableiten.
117
8. Bildnachverarbeitung
Im vorliegenden Softwarepaket wurde eine vollautomatische Berechnung dieser Herzwandparameter innerhalb von acht vordefinierten angulären Arealen integriert.
Die unterschiedlichen Möglichkeiten zur Visualisierung und Weiterverarbeitung der
Ergebnisse werden im Folgenden exemplarisch anhand von Probandenuntersuchungen
vorgestellt. Die Korrelationsanalyse und entsprechende Anwendungen werden in
Abschnitt 8.3 dieses Kapitels diskutiert.
Pixelweise Geschwindigkeitsvektorfelder enthalten die gesamte zweidimensionale
funktionelle Information der Bildebene in einer Abbildung für die jeweilige Herzphase
innerhalb des EKG-Zyklus. In Kombination mit den gemittelten Bewegungsparametern,
wie radiale und tangentiale Geschwindigkeiten ( v r , vϕ ) und transmuralen Gradienten
( dv r dr ), können neben den globalen Bewegungsmustern für Kompression und
Rotation die regionalen Eigenschaften der Herzbewegung untersucht werden.
In Abbildung 8.3 werden am Beispiel einer basalen Schicht bei einem gesunden
Probanden Vektorfelder zu drei ausgewählten Herzphasen gezeigt.
vr [cm/s]
Phase 1,
Rotation
vϕ [rad/s]
Phase 3,
Kontraktion
dvr /dr [1/s]
Phase 7,
Expansion
PhaseEKG
Abb. 8.3. Mittlere radiale (v r ), tangentiale (vϕ ) Geschwindigkeiten und mittlere transmurale Gradienten
( d v r / d r ) entlang des gesamtem linken Ventrikels als Funktion der gemessenen Herzphase (PhaseEKG )
bei einem gesunden Probanden. Für drei ausgewählte Herzphasen sind Geschwindigkeitsvektorfelder
dargestellt, die Rotation, Kontraktion und Expansion des Myokards in einer basalen Schicht widerspiegeln. Die blauen Vektoren repräsentieren die Mittelwerte der Geschwindigkeiten in acht linksventrikulären Winkelbereichen.
118
8.2. Visualisierung und Weiterverarbeitung
Hier sind drei Zeitpunkte ausgewählt, die die reine Rotationsbewegung des linken
Ventrikels zum Zeitpunkt direkt nach der R-Zacke (Phase1, oben), Kontraktion und
Rotation im Uhrzeigersinn während der Systole (Phase 3, Mitte) und die Expansion bei
gleichzeitiger schwacher Rotation gegen den Uhrzeigersinn während der Diastole
(Phase 7, unten) demonstrieren. Phasen 3 und 7 zeigen ausgeprägt transmurale
Geschwindigkeitsgradienten mit höheren Geschwindigkeiten an der Innenseite des
Myokards. Diese Hauptmerkmale der Herzaktion lassen sich bereits anhand der
globalen Geschwindigkeitsparameter der entsprechenden Herzphasen ablesen.
Die farbkodierte Abbildung der Geschwindigkeitskomponenten enthält dieselbe Information wie die Vektorfelder in Abbildung 8.3, wobei zwei Bilder je Herzphase nötig
sind, um die gemessenen Geschwindigkeiten in der Bildebene darzustellen. Die Vorteile
dieser Visualisierungsmethode sind die bessere Erkennbarkeit von Abweichungen oder
Variationen von Bewegungsmustern entlang des Myokards. Außerdem werden Rotation
und Kontraktion bzw. Expansion des Myokards voneinander getrennt dargestellt und
erlauben so eine differenziertere Beurteilung von Bewegungsstörungen, ausgelöst durch
pathologische Herzwandbewegung. Abbildung 8.4 zeigt die farbkodierte Darstellung
von systolischer linksventrikulärer Kontraktion und Rotation im Uhrzeigersinn sowie
Expansion und Rotation gegen den Uhrzeigersinn während der Diastole.
Systole
Diastole
v r [m/s]
0.05
Kompression
0
-0.05
Kontraktion
Expansion
v ϕ [rad/s]
2
Rotation
0
Uhrzeigersinn
gegen-Uhrzeigersinn
-2
Abb. 8.4. Farbkodierte Darstellung von radialen ( v r ) und tangentialen ( vϕ ) Geschwindigkeitskomponenten bei einem gesunden Probanden. Positive Werte entsprechen nach innen gerichteter
Bewegung und Rotation im Uhrzeigersinn, negative Werte nach außen gerichteter Bewegung und
Rotation im Gegenuhrzeigersinn. Der Wertebereich der Geschwindigkeiten ist in dem zur Kodierung verwendeten Farbverlauf angedeutet.
119
8. Bildnachverarbeitung
0
-0.05
Systole
vϕ,ROΙ [rad/s]
0.05
dvr/drROI [1/s]
vr [m/s]
vr,ROI [cm/s]
Um die zeitliche Entwicklung regionaler Herzwandbewegung zu beurteilen, können in
einer farbkodierten Abbildung des linken Ventrikels Regionen (Region of Interest, ROI)
beliebiger Größe und Position vom Benutzer selektiert werden. Abbildung 8.5 zeigt
dem anatomischen Betragsbild überlagerte farbkodierte Radialgeschwindigkeiten einer
systolischen Herzphase mit zwei ROIs im Bereich der Vorderwand (rot) bzw. Hinterwand (blau). Die mittleren radialen und tangentialen Geschwindigkeiten ( v r , ROI , vϕ , ROI )
sowie die transmuralen Gradienten ( dv r drROI ) innerhalb der ausgewählten ROIs sind
als Funktion der Herzphase innerhalb des EKG-Zyklus (PhaseEKG) dargestellt. Bei
Untersuchungen an gesunden Probanden weisen die resultierenden Bewegungsmuster
eine hohe Konsistenz für die unterschiedlichen Regionen der Herzwand auf.
PhaseEKG
Abb. 8.5. Mittlere radiale und tangentiale Geschwindigkeiten und transmurale Gradienten in zwei ROIs,
selektiert in der farbkodierten Abbildung der systolischen Radialgeschwindigkeiten bei einem gesunden
Probanden. Die zeitliche Entwicklung der gemittelten Komponenten ist in den Graphen dargestellt (rot =
Vorderwand, blau = Hinterwand). Die regionalen Bewegungsparameter zeigen jeweils übereinstimmende
Bewegungsmuster innerhalb der beiden ROIs.
In Abbildung 8.6 ist die zeitliche Entwicklung der Innenfläche des Myokards bei einem
gesunden Probanden aufgetragen, die aus den im Segmentierungsprozess ermittelten
inneren und äußeren Konturen des linken Ventrikels berechnet werden kann. Die graphische Darstellung der Ventrikelinnenflächen als Funktion der Herzphase (PhaseEKG)
zeigt einen typischen Verlauf mit minimaler Fläche zum Zeitpunkt der End-Systole
(ES) und maximaler Fläche während der End-Diastole (ED). Die Darstellung der Innen
bzw. Außenkonturen zu diesen Zeitpunkten (rot = End-Systole, blau = End-Diastole)
demonstriert, dass die Myokardkontraktion und -expansion im Wesentlichen aufgrund
einer Verdickung der Herzwand erfolgt. Während die Außenkontur ihre Position nur
wenig verändert, kontrahiert die Innenkontur stark und ist hauptsächlich für die Verkleinerung der Ventrikelinnenfläche und damit für die Herzleistung verantwortlich.
120
8.2. Visualisierung und Weiterverarbeitung
2
Innenfläche [mm]
Innere Kontur
Äußere Kontur
ES
ED
ED
ES
PhaseEKG
Abb. 8.6. Ventrikelinnenfläche als Funktion der Herzphase (links) sowie end-systolische (rot) bzw. enddiastolische (blau) Innen- und Außenkonturen des Myokards (rechts) einer basalen Schicht bei einem
gesunden Probanden.
Mittels der end-systolischen und end-diastolischen Segmentierungsmasken können
regionale Herzwandparameter berechnet und einzelnen vordefinierten Bereichen der
Herzwand zugeordnet werden. Abbildung 8.7 zeigt die resultierenden Wanddicken
(WD) und Herzwandverdickungen (WT) in acht Winkelbereichen. Die Parameter
demonstrieren eine typische reduzierte Wandverdickung im Bereich des Septums
(Winkelareale 3 und 4), wo sich im Vergleich zum restlichen Herzen eine etwas
schwächere Kontraktilität zeigt.
Winkelbereich
WD [mm] WT [%]
ED ES
Abb. 8.7. Linksventrikuläre Herzwandparameter in acht Winkelbereichen beim gleichen Probanden wie
in Abbildung 8.6 Die Werte für end-diastolische (ED) und end-systolische (ES) Wanddicken sowie der
daraus resultierenden Herzwandverdickung (WT) sind in der Tabelle aufgelistet.
8.3. Korrelationsanalyse
Eine weitere Möglichkeit zur Detektion von Bewegungsstörungen oder anomalen
Bewegungsmustern in pathologischen Herzregionen bietet die Korrelationsanalyse
[123]. Der zentrale Punkt dieses Ansatzes ist die Berechnung von Korrelationskoeffizienten cc für vorgegebene N ∆ϕ Winkelbereiche des linken Ventrikels. Dabei wird
die zeitliche Entwicklung der gemessenen Radialgeschwindigkeiten v r in definierten
Arealen des Myokards mit einem Referenz-Zeit-Verlauf verglichen.
121
8. Bildnachverarbeitung
Für eine Untersuchung mit N HP gemessenen Herzphasen sind die Korrelationskoeffizienten cc j ( j = 1, 2, K N ∆ϕ ) gegeben durch
N HP
∑ (v
r , ij
cc j =
− µ r, j )( v ref , i − µ ref )
i =1
N HP
∑ (v
i =1
r , ij
.
− µ r , j )2
N HP
∑ (v
i =1
ref , i
(8.7)
− µ ref ) 2
Hierbei ist v r, ij ( i = 1,2,K , N HP ) der Geschwindigkeits-Zeit-Verlauf der mittlerern
Geschwindigkeitskomponenten innerhalb eines Areals j. Die Referenzfunktion wird mit
v ref , i bezeichnet. Die Ausdrücke µ r , j und µ ref sind die zeitlichen Mittelwerte der jeweiligen Zeitverläufe.
r
v
Die Zeitverläufe können auch als Zeitverlaufs- ( v r, j ) und Referenzvektor ( v ref ) im
N HP -dimensionalen Vektorraum
aufgefasst werden. Mit der Definition eines diar
−1 2
gonalen Einheitsvektors d , d.h. mit den Komponenten d i = N HP
, können die Mittelwerte von Referenz- und Zeitverlaufsvektor wie folgt geschrieben werden:
µr , j =
1
N HP
N HP
∑ vr ,ij =
i =1
1 v r
d ⋅ v r, j und µ ref =
N HP
1 r v
d ⋅ vref .
N HP
(8.8)
Diese
Projektion der den Zeitverläufen entsprechenden Vektoren auf den Einheitsvektor
r
r
r
d erlaubt nun die Definition der Vektoren µ r ,i und µ ref , die rdie Werte von µ r ,i bzw.
µ ref entlang jeder Raumrichtung haben sollen, d.h. entlang d orientiert sind und die
Beträge N 1HP2 µ r, i bzw. N 1HP2 µ ref haben und somit die Mittelwerte der Zeitverläufe
repräsentieren. Damit können die neuen Vektoren
r
r
r
σ r , j = vr , j − µ r, j und
r
r
r
σ ref = v ref − µ ref
(8.9)
r
eingeführt werden, die nun orthogonal zu d sind und deren Komponenten damit den
Mittelwert Null haben. Des Weiteren kann gezeigt werden, dass die Beträge der
r
r
Vektoren σ r , j und σ ref direkt proportional zur Standardabweichung (SD) der Zeitverläufe sind.
r
| σ r,j | =
N HP
SD( v r, ij ) ,
N HP − 1
N HP
SD(v ref ,i ) .
N HP − 1
r
| σ ref | =
(8.10)
r
Das Vorgehen zur Einführung des neuen Zeitverlaufs- ( σ r , j ) und Referenzvektors
r
( σ ref ) entspricht dem Gram-Schmidtschen Orthogonalisierungsverfahren,r das in diesem
einfachen Fall der Erzeugung von zwei zu einem Einheitsvektor d orthogonalen
Vektoren äquivalent zur Verschiebung des Nullpunkts der Originaldaten um µ r ,i bzw.
µ ref ist, so dass die Mittelwerte der einzelnen Zeitverläufe v r, ij bzw. v ref , i
122
8.3. Korrelationsanalyse
verschwinden. In der Vektorraum-Notation kann Gleichung (8.7) nun wie folgt
geschrieben werden:
r
r
σ r , j ⋅ σ ref
cc j = r
.
r
| σ r , j || σ ref |
(8.11)
Die Berechnung der Korrelationskoeffizienten cc j entspricht dem Vektorprodukt der
normierten neuen Referenz- und Zeitverlaufsvektoren und ist ein Maß für die Übereinstimmung der Form von Referenz-Zeit-Verlauf und einer Geschwindigkeits-ZeitKurve. Im Sinne der Vektor-Beschreibung entspricht der Korrelationskoeffizient dem
Kosinus des Winkels zwischen dem Zeitverlauf- und Referenzvektor. Je kleiner der
Winkel zwischen den beiden Vektoren, desto ähnlicher sind die Zeitverläufe. Aufgrund
der Normierung und der Verschiebung der Originaldaten um deren jeweiligen Mittelwert charakterisieren die Werte der Korrelationskoeffizienten lediglich die Form der
Zeitverläufe. Identische Formen der Geschwindigkeits-Zeit-Kurven mit unterschiedlichen Amplituden liefen die gleichen Ergebnisse.
Die Korrelationskoeffizienten ccj wurden jeweils für N ∆ϕ = 24 Winkelareale
( j = 1, 2,L , 24) des segmentierten linken Ventrikels berechnet. Für jedes der j Segmente wurden durch Mittelung der radialen Geschwindigkeiten für jede Phase entlang
des EKG-Zyklus eine Geschwindigkeits-Zeit-Kurve generiert und mit einer Referenzfunktion korreliert.
RV
6
12
1
24
18
LV
j = 1-24
Abb. 8.8. Definition von 24 linksventrikulären
Winkelbereichen zur Berechnung der Korrelationskoeffizienten. In jedem der j = 1, 2, L , 24 Areale
werden für alle akquirierten Herzphasen die mittleren Radialgeschwindigkeiten berechnet und die
resultierenden Geschwindigkeits-Zeit-Verläufe mit
einer Referenzfunktion korreliert.
Die Wahl der Referenzfunktion wurde auf der Grundlage durchgeführt, dass zur Detektion von Arealen mit anomalen Bewegungsmustern ein Vergleich mit nicht pathologischer Herzwandbewegung erforderlich ist, die eine normale Kontraktilität des
Myokards beschreibt. Verglichen mit normaler Kontraktion und Expansion entsprechen
charakteristische, aus der Echokardiographie bekannte, lokale Bewegungsstörungen
reduzierter (hypokinetisch), nicht mehr vorhandener (akinetisch) und gegenläufiger
(diskinetisch) Herzwandbewegung. Diese können bei geeigneter Wahl der Referenzfunktion mit Hilfe der Korrelationsanalyse identifiziert werden.
123
8. Bildnachverarbeitung
Als Referenz-Zeit-Verlauf wurden einerseits die mittleren radialen Geschwindigkeiten
des gesamten linken Ventrikels des untersuchten Patienten als interne Referenz und
andererseits gemittelte globale Zeitverläufe aus Messungen an gesunden Probanden als
externe Referenz gewählt. Dies beruht auf der Hypothese, dass die globalen
Radialgeschwindigkeiten im Wesentlichen die normale Herzaktion repräsentieren.
Da Referenz- und Zeitverlaufsvektor normiert sind, nehmen die Korrelationskoeffizienten Werte im Bereich [-1,1] an. Im Vergleich zu intakter Kontraktilität beschreiben resultierende positive cc ähnliche oder hypokinetische regionale Bewegungsmuster, Resultate um Null akinetische Zeitverläufe und negative Korrelationskoeffizienten diskinetische Bewegung.
Um die Ergebnisse zu visualisieren und den entsprechenden Winkelbereichen zuzuordnen wurden die errechneten Korrelationskoeffizienten als farbkodierte Überlagerung
auf die Segmentierungsmaske einer diastolischen Herzphase dargestellt.
Abbildung 8.9 zeigt die resultierenden Korrelationskoeffizienten für unterschiedliche
Referenzfunktionen bei Korrelation mit simulierten Radialgeschwindigkeits-ZeitVerläufen für vier flächengleiche Winkelbereiche eines schematisch gezeichneten
linken Ventrikels (LV). Die simulierten Bewegungsmuster entsprechen intakter
Kontraktilität (1), nachhinkender hypokinetischer Wandbewegung (2), diskinetischem
Geschwindigkeitsverlauf (3) und akinetischer Bewegung (4). Den Bewegungsmustern
wurde jeweils Rauschen von 5% der Maximalgeschwindigkeiten überlagert, was wie in
Kapitel 7.3 gezeigt, der Größenordnung des Phasenrauschens der im MR-Experiment
gemessenen Geschwindigkeiten entspricht.
2
interne Refernzfunktion
vr
vr
vr
1
HP
HP
1
2
LV
4
ROI
1
2
3
4
0.99
0.59
-0.01
-0.81
externe Referenzfunktion
vr
vr
3
vr
0.98
0.63
0.03
-0.84
HP
3
4
cc
ROI
1
2
3
4
cc
HP
HP
HP
Abb. 8.9. Simulation von Geschwindigkeits-Zeit-Verläufen mit jeweils 20 Herzphasen (HP) für vier
Winkelbereiche des linken Ventrikels (LV). Die nach Korrelation mit interner bzw. externer Referenzfunktion resultierenden cc j ( j = 1, 2, K , 4 ) sind in den Tabellen im rechten Bildbereich aufgelistet.
124
8.3. Korrelationsanalyse
Als externer Referenzvektor wurde eine sinusförmige Modellfunktion gewählt, die
intakte Kontraktilität repräsentiert. Der interne Referenzvektor entsteht durch Mittelung
der vier Zeitverlaufsfunktionen und beschreibt die globale radiale Wandbewegung
bezogen auf die simulierte Messung. Die Ergebnisse der beiden Korrelationsanalysen
(Tabellen, rechte Bildhälfte) unterscheiden sich nur unwesentlich. Zwar sind die Beträge der internen im Vergleich zur externen Referenzfunktion stark reduziert, die Form
des Zeitverlaufs beschreibt hingegen immer noch intakte Kontraktilität. Einzig hypokinetische Areale lassen sich durch den Korrelationskoeffizienten nicht eindeutig identifizieren, da hier hauptsächlich Amplitudenunterschiede im Vergleich zur Referenzfunktion eine Rolle spielen, die durch die Korrelationsanalyse aber nicht ausreichend
erfasst werden und somit zu hohen Werten der cc führen. Bei reduzierten Korrelationskoeffizienten, die auf hypokinetische Bewegung hinweisen, müssen daher die Zeitverläufe in den korrespondierenden Winkelbereichen direkt visuell inspiziert werden,
um eine sichere Aussage über die Qualität der Bewegungsstörung machen zu können.
Abbildung 8.10b zeigt das Ergebnis der Korrelationsanalyse mit den globalen radialen
Geschwindigkeiten als interne Referenzfunktion bei einem Patienten mit Hinterwandinfarkt. Die Geschwindigkeiten von systolischen und diastolischen Herzphasen sind als
überlagerte Geschwindigkeitsvektorfelder auf den linken Ventrikel dargestellt. Das
infarzierte Areal (rote ROI) kann hier bereits aufgrund der dünnen Herzwand sowie der
im Vergleich zum restlichen Myokard reduzierten Geschwindigkeiten identifiziert
werden. Zum Vergleich sind die Ergebnisse bei einem gesunden Probanden in
Abbildung 8.10a dargestellt.
a) Proband
interne Referenzfunktion
vr [cm/s]
Korrelationsanalyse
cc
1
ROI-Zeitverlauf
v r, ROI
[cm/s]
0.25
-0.5
Systole
Diastole
maxC C = 0.99
min C C = 0.81
PhaseEKG
b) Patient
interne Referenzfunktion
vr [cm/s]
Korrelationsanalyse
cc
ROI-Zeitverlauf
v r, ROI
[cm/s]
1
0.25
-0.5
Diastole
Phase EKG
maxC C = 0.96
min C C = -0.28
Abb. 8.10. Korrelationsanalyse bei einem gesunden Probanden (a) und einem Patienten mit Hinterwandinfarkt (b) unter Verwendung der internen Referenzfunktionen. Die radialen Geschwindigkeits-ZeitVerläufe innerhalb der eingezeichneten ROIs sowie die jeweilige Referenzfunktion sind als Funktionen
der gemessenen Herzphase graphisch dargestellt.
125
8. Bildnachverarbeitung
Um die unterschiedlichen regionalen Bewegungsmuster zu verdeutlichen, sind die
mittleren radialen Geschwindigkeiten in zwei ROIs im Bereich der Hinterwand (rote
ROI) bzw. der Vorderwand (blaue ROI) als Funktion der gemessenen Herzphasen
graphisch aufgetragen. Die im Vergleich zu der Referenzfunktion akinetische und leicht
diskinetische Wandbewegung im Infarktareal des Patienten (rote Linie, Abbildung
8.10b) führt zu Korrelationskoeffizienten, die nahe bei Null und im Negativen liegen
(0.4 bis 0.2, Abbildung 8.10b, Pfeil). Entlang des restlichen linken Ventrikels werden
Werte zwischen 0.5 und 1 erreicht, was einer großen Ähnlichkeit von globalen Radialbewegungsmustern und der Referenzfunktion und somit intakter Kontraktilität in diesen
Winkelbereichen entspricht. Im Falle des gesunden Probanden hingegen demonstrieren
die Geschwindigkeits-Zeit-Verläufe in den beiden ROIs beispielhaft die hohe
Konsistenz der Radialbewegung bei gesunder Herzaktion, was in hohen Korrelationskoeffizienten im Bereich 0.56-1 für alle analysierten 24 Winkelbereiche des linken
Ventrikels resultiert.
Die Wahl der internen Referenzfunktion zur Korrelationsanalyse beruht auf der Annahme, dass die globalen Radialgeschwindigkeiten normale und intakte Kontraktilität
beschreiben. Da die Beträge der Radialgeschwindigkeiten in pathologischen Bereichen
im Vergleich zu Arealen mit gesunder Herzaktion meist reduziert sind, tragen diese
auch bei größeren Arealen mit akinetischen, hypokinetischen oder diskinetischen Bewegungsmustern wenig zur Form der mittleren globalen Kontraktion- und Expansionsbewegung, d.h. zur internen Referenzfunktion, bei. Obwohl ¾ des linken Ventrikels im
Beispiel in Abbildung 8.9 anomale Bewegungsmuster aufweisen, werden diese Areale
auch bei der Wahl der internen Referenzfunktion noch richtig identifiziert. Die resultierenden Korrelationskoeffizienten unterscheiden sich nur geringfügig von den Ergebnissen mit externer Referenzfunktion. Nur im extremen Fall, bei großflächiger Lokalisation von Bewegungsstörungen mit diskinetischem Verhalten und hohen Geschwindigkeitsbeträgen, kann die interne Referenzfunktion pathologische Bewegung repräsentieren und so zu invertierten Korrelationskoeffizienten führen. Der Vorteil der Verwendung der internen Referenzfunktion besteht hingegen darin, dass die Korrelationsanalyse direkt auf globale Bewegungsmuster des aktuell untersuchten Patienten angewandt wird und so Variationen in Bezug auf die Zeitpunkte von Systole und Diastole
innerhalb einer externen Referenzfunktion nicht berücksichtigt werden müssen.
Generell führt die Anwendung der Korrelationsanalyse zu einer drastischen Reduktion
der Datenmenge, die zur Identifikation von pathologischen Arealen gesichtet werden
muss. Anstatt die funktionelle Information, die in jedem einzelnen Bild der CINE-Serie
kodiert ist, zu inspizieren, wird ein Korrelationsbild für jede untersuchte Schicht berechnet, das zur Detektion von Bewegungsstörungen ausreicht. Darüber hinaus wird die
zeitliche Entwicklung der Geschwindigkeiten berücksichtigt, was bei der Analyse der
funktionellen Parameter einzelner Herzphasen entfällt. Ein weiterer Vorteil ist der hohe
Grad an Automatisierbarkeit.
126
8.3. Korrelationsanalyse
Die Korrelationsbilder können direkt nach Beendigung des Segmentierungsprozesses
und Berechnung der polaren Geschwindigkeitskomponenten ermittelt werden. Es
müssen lediglich die Anzahl bzw. Größe der Winkelbereiche, die die Zeitverlaufsvektoren liefern, festgelegt werden. Letztendlich ist es sinnvoll, die Ergebnisse der
Korrelationsanalyse als Indikation für pathologische Herzwandbewegung zu nutzen und
diese Prognose in entsprechenden Arealen mit Hilfe einer Kombination von anderen
Visualisierungsmodi wie ROI-Zeitverläufen und farbkodierten Radialgeschwindigkeiten
einzelner Herzphasen, aber auch Herzfunktionsparametern wie regionale Wanddickenänderung, zu verifizieren.
8.4. Software-Paket
Um die Datennachverarbeitung innerhalb klinischer Studien einsetzen zu können und
für medizinisches Personal bedienbar zu machen, wurden sämtliche Schritte des standardisierten Auswerteverfahrens, die vorgestellten Visualisierungsmodi sowie Weiterverarbeitungsoptionen in einem Software-Paket auf der Basis von Matlab (The Math
Works Inc., Natick, USA) integriert.
8.4.1. Implementierung und Benutzeroberfläche
Die Implementierung der Datennachverarbeitung im Rahmen eines Software-Pakets
beinhaltete die Entwicklung einer graphischen Benutzeroberfäche, die sich durch einen
möglichst hohen Grad an Automatisierung der einzelnen Schritte der Standardauswertung sowie eine übersichtliche Bedienbarkeit auszeichnet. Außerdem wurden alle
in diesem Kapitel vorgestellten Visualisierung- und Nachverarbeitungsoptionen
eingebunden, so dass nach Abarbeitung der Standardauswertung die funktionellen
Ergebnisparameter wahlweise für sämtliche oder einzelne Herzphasen dargestellt
werden können, wobei jeweils relevante Größen (Ausdehnung von ROIs, Grenzen der
Farbverläufe bei farbkodierter Darstellung von Geschwindigkeitskomponenten, etc.)
individuell verändert und eingestellt werden können.
Einen wesentlichen Anteil an der Nutzerinteraktion bei den einzelnen Schritten der
Standardauswertung liegt in der Bestimmung der linksventrikulären Konturen für alle
gemessenen Herzphasen. Für den dafür erforderlichen Segmentierungsprozess wurden
weitere graphische Benutzeroberfächen entwickelt (Abbildung 8.12), mit denen der
Segmentierungsprozess interaktiv kontrolliert und die Masken dem linken Ventrikel
optimal angepasst werden können. Die anderen Teilaspekte der Standardauswertung,
wie Phasendifferenzbildung, Transformation der Geschwindigkeiten in ein herzinternes,
polares Koordinatensystem und Korrektur auf die globale Translationsbewegung des
linken Ventrikels konnten vollständig automatisiert werden.
127
8. Bildnachverarbeitung
Daten selektieren und Einlesen
• Kopieren auf lokale Festplatte
• Unterschiedliche Datenformate
Datennachverarbeitung
• Segmentierung
• Weiterverarbeitung
• Visualisierung
Abb. 8.11. Graphische Benutzeroberfäche des Softwarepakets zur Auswertung der Phasenkontrast-Untersuchungen. Der obere Bereich erlaubt ein automatisiertes Einlesen der Daten. Der untere Bereich dient
der Steuerung des Segmentierungsprozesses, dem Aufrufen diverser Visualisierungsoptionen sowie der
weiteren Verarbeitung der Daten.
a)
b)
Segmentierung
Abb. 8.12. Graphische Benutzeroberfläche zur phasenweisen Segmentierung des linksventrikulären
Myokard. Nach interaktiver Anwahl von 3 Startwerten (gelb – Mittelpunkt, rot – innerer und äußerer
Rand des linken Ventrikels) wird eine automatische Segmentierung des Myokards vorgenommen (a). Das
Ergebnis wird als dem linken Ventrikel überlagerte halbtransparente Maske dargestellt (b). Diese kann
mittels diverser Werkzeuge editiert und optimiert werden.
128
8.4. Software-Paket
8.4.2. Ergebnisübersicht
Die funktionellen Ergebnisse der Phasenkontrast-Untersuchungen sowie globale und
regionale Wandparameter wurden zu einer standardisierten Ergebnisübersicht zusammengefasst. Dabei können einzelne Herzphasen zur farbkodierten Darstellung von
radialen, tangentialen oder transmuralen Geschwindigkeiten frei gewählt und skaliert
werden. Außerdem lassen sich Geschwindigkeits-Zeit-Verläufe in benutzerdefinierten
ROIs für bestimmte Regionen des linken Ventrikels darstellen.
Patient-Name
Comments
ES-Phase
ED-Phase
cc
vr [cm/s]
vr [m/s]
vϕ [rad/s]
vr [m/s]
dvr /d r [1/s]
vr,ROI
vr [m/s]
vϕ,ROI
dvr /d rROI
vr
max vϕ
max dvr /d r
max
Scale
Abb. 8.13. Ergebnisübersicht am Beispiel einer gemessenen Schicht bei einem gesunden Probanden. Im
oberen Teil sind die aus den Segmentierungsmasken ermittelten Herzwandparameter dargestellt, im
unteren Teil diverse Ergebnisse der funktionellen Datenanalyse.
129
130
9. Ergebnisse
Mit den im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Pulssequenzen und Software zur Datennachverarbeitung wurden Untersuchungen an gesunden Probanden zur Evaluierung der
Methode in Bezug auf konsistente Ergebnisse sowie zur Erfassung charakteristischer
Eigenschaften der Herzwandgeschwindigkeiten und der daraus abgeleiteten Parameter
bei intakter, nicht pathologischer Herzaktion, durchgeführt.
Neben der Erstellung von Referenzdaten für die klinischen Untersuchungen ist hierbei
vor allem die Frage interessant, inwieweit die intrinsische Myokardbewegung interindividuell unterschiedlich ist.
In einem zweiten Schritt stand die Untersuchung von Patienten mit dem Ziel einer
Feststellung der Sensitivität der Methode zur Detektion von lokalen und globalen
Bewegungsstörungen bei Patienten mit entsprechenden pathologischen Veränderungen
des Myokards im Vordergrund. Als Referenztechniken wurden nuklearmedizinische
PET und SPECT Untersuchungen herangezogen, die eine Korrelation der Bewegungsdefizite mit Arealen defekter Perfusion oder eingeschränktem Metabolismus
ermöglichen [105,106].
In diesem Kapitel sollen die Resultate von Phasenkontrast-Studien mit gesunden
Probanden sowie Patienten mit Myokardinfarkt vorgestellt und zusammengefasst
werden.
9.1. Probanden
Die Untersuchungsmethoden und Bildnachverarbeitungstechniken wurden innerhalb
einer Studie mit 16 gesunden Probanden ( < Alter > = 30 Jahre ) evaluiert. Alle
Messungen wurden unter Verwendung einer k-Raum segmentierten Black-Blood
Gradientenecho-Sequenz mit View-Sharing durchgeführt, mit einer zeitlichen
Auflösung der Herzphasen innerhalb des EKG-Zyklus von TRes = 64ms und weiteren
Sequenzparametern entsprechend Tabelle 6.2. Die MR-Bilder wurden in fünf Schichten
in äquidistanten Schritten von der Herzbasis bis zur –spitze (Apex) aufgenommen
(Schichtdicke 8mm, Schichtabstand 2mm), so dass für eine Untersuchung fünf Atemstillstände mit einer Dauer von jeweils 19 Herzschlägen erforderlich waren.
Apex
Basis
Abb. 9.1. Schematische Darstellung der Schichtführungen
bei den Untersuchungen an gesunden Probanden. In fünf
Schichten von der Herzbasis bis zur –spitze (Apex) sollte
möglichst der gesamte linke Ventrikel abgedeckt werden.
131
9. Ergebnisse
Die Gesamtergebnisse der globalen radialen und tangentialen Geschwindigkeiten für
alle 16 Probanden sind in Abbildung 9.2 graphisch dargestellt. Dabei wurden die Werte
der einzelnen Herzphasen über alle untersuchten Probanden gemittelt und als Funktion
der Zeitpunkte t EKG der Akquisition der k-Raum Mitte der jeweiligen Herzphase aufgetragen. Die Fehlerbalken repräsentieren die Standardabweichung der interindividuellen
Mittelwerte.
<vr> [m/s]
<vϕ> [rad/s]
Basis
Apex
t EKG [ms]
t EKG [ms]
Abb. 9.2. Mittlere globale radiale < vr > und tangentiale < vϕ > Geschwindigkeitskomponenten für 16
gesunde Probanden. Der oberste Graph repräsentiert die Messungen an einer basalen Schicht des Herzens,
während für die nach unten hin folgenden Zeitverläufe die Position in 10mm Schritten zur Herzspitze
(Apex) wandert. Die Pfeile in den Graphen der Rotationsgeschwindigkeiten weisen auf einen Zeitpunkt
mit ausgeprägter Gegenrotation von apikalen und basalen Schichten hin.
Die vergleichsweise kleinen Fehlerbalken deuten auf eine hohe Konsistenz der interindividuellen linksventrikulären Herzbewegung bei gesunden Probanden hin, wobei
systolisch (positive Radialgeschwindigkeiten, erste fünf Herzphasen, t EKG = 0 − 300 ms )
eine deutlich bessere Übereinstimmung zu erkennen ist. Dies verträgt sich gut mit der
aus der Herzphysiologie bekannten Tatsache, dass bei unterschiedlichen Herzfrequenzen die Dauer der systolische Kontraktion unabhängig von der Länge des EKGZyklus abläuft, während die Dauer der Diastole der Herzfrequenz angepasst wird und
die involvierten Expansionsgeschwindigkeiten somit zeitlich variieren können.
132
9.1. Probanden
<dvϕ/dz> [rad/s]
Da bei der Mittelung der Probandendaten die einzelnen Zeitverläufe nicht auf die
Herzfrequenz normiert wurden, spiegeln die Größe der Standardabweichungen die
interindividuell identische Länge der Systole (kleine Fehlerbalken) einerseits und
variable Dauer der Diastole (größere Fehlerbalken) andererseits wider. Die systolischen
Spitzengeschwindigkeiten der Herzwandbewegung sind in der zweiten gemessenen
Herzphase ( t EKG = 115ms ) zu finden.
Aus Abbildung 9.2 folgt außerdem, dass die normale Herzaktion mit einer Rotation des
linken Ventrikels gegen den Uhrzeigersinn beginnt (Phase 1), bevor die eigentliche
systolische Kontraktion einsetzt. Direkt nach dem Einsetzen der radialen Wandbewegung werden die tangentialen Geschwindigkeiten reduziert und, vor allem in
mittleren und basalen Schichten, invertiert. In apikalen Bereichen folgt die Inversion der
Myokardrotation zu späteren, zur Diastole hin verschobenen, Zeitpunkten. Das unterschiedliche Rotationsverhalten entlang der Längsachse (z-Richtung) weist auf eine
Gegenrotation von basalen und apikalen Schichten hin. Diese tritt am deutlichsten zum
Zeitpunkt der 7. Herzphase ( t EKG = 435ms ) in Erscheinung (Abbildung 9.2, graue
Pfeile). Bei den mittleren Rotationsgeschwindigkeiten zeigt sich positive Rotation im
Uhrzeigersinn in den Schichten bei der Herzbasis, während die Herzspitze eine Bewegung gegen den Uhrzeigersinn ausführt.
Um diese Eigenschaft der Herzaktion zu verdeutlichen, kann aus den tangentialen
Geschwindigkeitsdaten in Abbildung 9.2 der 'Velocity-Twist' der Rotationsgeschwindigkeiten durch lineare Regression der mittleren Geschwindigkeiten als Funktion der
Position z entlang der Längsachse des Herzens berechnet werden. Die resultierende
Steigung dvϕ dz der Regressionsgeraden beschreibt die unterschiedlichen globalen
Rotationsgeschwindigkeiten. Die Auftragung der vϕ gegen z wurde so gewählt, dass
positive dvϕ dz größere Rotationsgeschwindigkeiten in den basalen Schichten repräsentieren. Abbildung 9.3 zeigt die über 16 Probanden gemittelten Ergebnisse.
Abb. 9.3. Mittelwerte des 'Velocity-Twist'
< dvϕ d z > , definiert als Gradient der
mittleren Rotationsgeschwindigkeiten als
Funktion der Längsachsen (z)-Position, bei
16 Probanden entlang des EKG-Zyklus.
Positive Werte entsprechen größeren
Tangentialgeschwindigkeiten in basalen
Schichten.
tEKG [ms]
Der 'Velocity-Twist' beschreibt die gegenläufige Rotation von apikalen und basalen
Schichten, die als Auswringbewegung des Herzens verstanden werden kann, um einen
133
9. Ergebnisse
optimalen Blutauswurf zu garantieren. Da sich die Schichten in der Systole gegeneinander verdrehen (positive Steigung der Regressionsgeraden < dvϕ dz > , Herzphasen 2-4),
muss dies diastolisch durch entgegengesetzte Gegenrotation wieder umgekehrt werden
(negative Steigung der Regressionsgeraden < dvϕ dz > , Phasen 6-7) was in einer Invertierung der Werte von < dvϕ dz > entlang des EKG-Zyklus resultiert. Die Auswringbewegung ist am ausgeprägtesten zu den systolischen Zeitpunkten t EKG = 115 − 240ms und
diastolischen Herzphasen bei t EKG = 370 − 435ms . In Abbildung 9.4 ist das Rotationsverhalten des linken Ventrikels über mehrere Schichten am Beispiel von systolischen
Herzphasen bei einem gesunden Probanden exemplarisch dargestellt.
Basis
Abb. 9.4. Velocity-Twist in systolischen Herzphasen am Beispiel von
Geschwindigkeitsvektorfeldern für
drei verschiedene Schichtpositionen
zu zwei systolischen Zeitpunkten
bei einem gesunden Probanden. Die
blauen Vektoren repräsentieren die
Mittelwerte der Geschwindigkeiten
in acht linksventrikulären Winkelbereichen. Das unterschiedliche
Rotationsverhalten zeigt sich in der
Umkehrung der Rotation in mittleren Schichten sowie Gegenrotation
in apikalen und basalen Positionen.
Mitte
Apex
tEKG= 115ms
tEKG= 180ms
Die Umkehrung der Tangentialgeschwindigkeiten direkt nach dem Einsetzen der Herzaktion ist vor allem in den mittleren Schichten deutlich zu erkennen, die in benachbarten
Herzphasen entgegengesetzte Rotation demonstrieren. Außerdem zeigt sich, dass das
Rotationsverhalten des linken Ventrikels deutlich von der Schichtposition abhängt und
entsprechend dem 'Velocity-Twist' in apikalen Schichten zu einem etwas früheren
systolischen Zeitpunkt ( t EKG = 115ms ) invertiert gegenüber der Rotation im Bereich der
Herzbasis bei t EKG = 180ms ist.
134
9.1. Probanden
Des Weiteren wurden für alle Probanden die radialen transmuralen Geschwindigkeitsgradienten dv r dr in 24 linksventrikulären Winkelbereichen berechnet und für jede
Herzphase innerhalb des EKG-Zyklus über das gesamte Myokard ( dv r dr ) und
anschließend über alle untersuchten Probanden gemittelt ( < dv r dr > ). Negative Werte
beschreiben höhere Kompressionsgeschwindigkeiten an der inneren Kontur des
Myokards, positive Werte höhere Expansionsgeschwindigkeiten im selben Bereich.
Diesen Ergebnissen sind die mittleren prozentualen Herzwandverdickungen (WT) in
acht Winkelbereichen (Definition der Areale analog zu Abbildung 8.7 ) des linken
Ventrikels gegenübergestellt.
<WT> [%]
<dvr/dr> [1/s]
Basis
Apex
tEKG [ms]
Winkelbereich
Abb. 9.5. Mittelwerte der globalen transmuralen Geschwindigkeitsgradienten < dvr / dr > und mittlere
prozentuale Wandverdickung <WT> in acht linksventrikulären Winkelbereichen gleicher Größe für 16
Probanden. Die Schichtpositionen sind identisch zu denen in Abbildung 9.4. Die Fehlerbalken repräsentieren wieder die Standardabweichung der interindividuellen Mittelwerte.
Auch hier ist die interindividuell hohe Konsistenz der Bewegung mit größeren Fehlerbalken in den diastolischen Herzphasen wieder deutlich zu erkennen. Der Verlauf der
< dvr dr > Graphen beschreibt die systolische Herzwandverdickung mit größeren
Geschwindigkeiten an der Innenseite des Myokards (negative Werte, Herzphasen 1-5)
und deren Umkehrung in der Diastole (positive Werte, Herzphasen 6-9).
135
9. Ergebnisse
Die Aufschlüsselung der aus den Segmentierungsmasken ermittelten Wandverdickung
in verschiedene Bereiche zeigt außerdem die regionalen Unterschiede der Wandparameter. Vor allem in basalen Schichten ist in den Arealen 3-5, d.h. im Bereich des
Septums, eine Reduktion der Herzwandverdickung erkennbar. Dies entspricht der durch
die Herzanatomie gegebenen eingeschränkten Wandverdickung des septalen Bereichs
des linken Ventrikels in diesen Schichten.
Die damit verbundene, leicht reduzierte Kontraktilität und somit veränderte Bewegungsmuster in Vergleich zum restlichen Myokard spiegelt sich auch in den mittleren
Korrelationskoeffizienten < cc > wider. Dabei wurden die Ergebnisse der Korrelationsanalyse mit interner Referenzfunktion für jeden der 24 Winkelbereiche des linken
Ventrikel über alle 16 Probanden gemittelten und als 'Bullseye-Plot' für fünf Schichten
farbkodiert entlang eines symbolischen, kreisförmigen linken Ventrikel entsprechend
dem jeweiligen Winkelbereich aufgetragen (Abbildung 9.6). Auch hier ist im Bereich
des Septums vor allem in den basalen Schichten eine leichte Reduktion der Werte der
Korrelationskoeffizienten erkennbar. Dennoch zeigen sich insgesamt hohe Werte
( 0.74 − 0.97 ) als charakteristisch für die Herzwandbewegung bei gesunden Probanden,
die auf eine hohe Konsistenz der regionalen Bewegungsmuster entlang des Myokards
schließen lassen. Minimale und maximale mittlere Korrelationskoeffizienten sind in
Tabelle 9.1 für jede der untersuchten Schichten zusammengefasst.
<cc>
Se
p tu
m
1
Abb. 9.6. 'Bullseye' Darstellung der
mittleren
Korrelationskoeffizienten
< cc > für fünf Schichten von der
Herzbasis bis zur –spitze (Apex). Der
Wertebereich der Ergebnisse ist durch
den Farbverlauf angedeutet und zeigt
eine leichte Reduktion der Resultate
im Bereich des Septums, vor allem in
basalen Schichten.
Basis
Apex
0.75
0.5
Schicht 1
(Basis)
Schicht 2
Schicht 3
Schicht 4
Schicht 5
(Apex)
max(<cc>)
0.94 ± 0.04
0.96 ± 0.03
0.95 ± 0.04
0.96 ± 0.03
0.97 ± 0.03
min(<cc>)
0.74 ± 0.24
0.80 ± 0.14
0.83 ± 0.11
0.85 ± 0.14
0.90 ± 0.15
Tabelle 9.1. Maximale und minimale mittlere Korrelationskoeffizienten für fünf untersuchte Schichten
bei 16 gesunden Probanden.
136
9.2. Patienten
9.2. Patienten
Auf der Basis der Probandenstudie wurden 34 Patienten ( < Alter > = 62 Jahre ) untersucht, die in einer stabilen klinischen Verfassung waren und keine arrythmische Herzfrequenz aufwiesen. Bei 23 Patienten (Gruppe A) waren ein oder mehrere Herzinfarkte
während der letzten Jahre dokumentiert. Die davon betroffenen Areale des linken
Ventrikels wurden als Ruheperfusionsdefekt, d.h. Infarktnarbe, entweder mit 201 Tl- oder
99m
Tc-SPECT oder PET identifiziert, so dass deren Ausdehnung und Lokalisation den
Ergebnissen der MR-Phasenkontrast-Untersuchung verglichen werden konnte.
Die verbleibenden 11 Patienten formten eine heterogenere Gruppe mit nachgewiesener
Ischaemie in bestimmten Regionen des linken Ventrikels, aber keinem dokumentierten
Myokardinfarkt. Auch hier wurden die Größe und Position der Perfusionsdefizite mit
nuklearmedizinischen Methoden (SPECT/PET) verifiziert.
Anomale Wandbewegung wurde bei allen Patienten durch Echokardiographie oder
andere klinisch relevante Methoden nachgewiesen. Die globalen Herzleistungsmerkmale waren dabei im Vergleich zu Normalwerten deutlich reduziert, die linksventrikuläre Ejektionsfraktion (EF) betrug im Mittel 44%.
Aufgrund von Problemen mit der EKG-Triggerung sowie unzureichender Black-Blood
Blutsättigung und daraus resultierenden Flussartefakten mussten aus Gruppe B drei von
den insgesamt 34 untersuchten Patienten aus der Studie ausgeschlossen werden, so dass
ein Kontingent von 31 verbleibenden Patienten für die Auswertung zur Verfügung
stand.
Alle Messungen wurden unter Verwendung einer k-Raum segmentierten Black-Blood
Gradientenecho-Sequenz durchgeführt, mit einer zeitlichen Auflösung der Herzphasen
innerhalb des EKG-Zyklus von TRes = 90ms . Die MR-Bilder wurden in mehreren
Schichten entsprechend der Lokalisation der Perfusionsdefizite in den SPECT/PET
Untersuchungsergebnissen aufgenommen.
Die charakteristischen Ergebnisse der Patientenuntersuchungen, die das Potential der
Phasenkontrast-Messungen zur Detektion regionaler oder globaler Bewegungsstörung
der Herzwand demonstrieren, werden im Folgenden anhand einiger Beispiele vorgestellt
und zusammengefasst.
Ein Beispiel für globale pathologische Bewegung bei Patienten mit Herzerkrankungen
ist in Abbildung 9.7 gezeigt. Die globalen Radialgeschwindigkeiten ( vr ) bei einem 60jährigen Patienten mit diagnostiziertem Hinterwandinfarkt sowie global reduzierter
linksventrikulärer Funktion bei einer Ejektionsfraktion (EF) von 45% sind im Vergleich
zu den wesentlich jüngeren, gesunden Probanden deutlich reduziert. Die größeren
Fehlerbalken reflektieren die entsprechend höhere Inhomogenität der Geschwindigkeiten entlang des Myokards in solchen Patienten. Qualitativ ähnliche Ergebnisse
wurden auch bei anderen Patienten beobachtet.
137
9. Ergebnisse
vr [m/s]
Probanden
Patient, red. EF
PhaseEKG
Abb. 9.7. Reduzierte globale Radialgeschwindigkeiten als Funktion der Herzphase bei einem Patienten
mit reduzierter Ejektionsfraktion (rot) im Vergleich zu der mittleren Kompressionsbewegung von 12
gesunden Probanden (schwarz).
Derselbe Patient wie in Abbildung 9.7 eignet sich als Beispiel für die Detektion von
infarzierten Arealen aufgrund von akinetischer oder diskinetischer Wandbewegung, die
schon in einzelnen Herzphasen erkennbar ist (Abbildung 9.8). Im pathologischen
Bereich der Hinterwand (Pfeil) demonstrieren sowohl die farbkodierten Radialgeschwindigkeiten, als auch die Visualisierung als Geschwindigkeitsvektorfeld gegenläufige Bewegung, verglichen mit dem schon expandierenden, restlichen linken Ventrikel. Aus acht gemessenen Herzphasen wurde hier ein diastolisches Zeitfenster ausgewählt, das die größten lokalen Bewegungsstörungen aufweist.
v r [m/s]
0.05
0
-0.05
Abb. 9.8. Farbkodierte Radialgeschwindigkeiten (links) und Geschwindigkeitsvektorfeld (rechts) einer
diastolischen Herzphase bei einem Patienten mit Hinterwandinfarkt. Die Pfeile zeigen auf die Regionen
mit gegenläufiger Bewegung in den infarzierten Arealen.
Solche diastolischen Abweichungen in früh-diastolischen Bildern der CINE-Serie haben
sich als typisches Bewegungsmuster in pathologischen Arealen für dieses Patientengut
erwiesen. Abbildung 9.9 zeigt die farbkodierten Geschwindigkeiten bei einem 68jährigen Patienten mit einem Hinterwandinfarkt im Vergleich mit einer nuklearmedizinischen T l201-SPECT-Untersuchung, die auf einen lokalen Perfusionsdefekt im
138
9.2. Patienten
Bereich der Hinterwand hinweist. Die MR-Untersuchung zeigt in diesem Fall ein
Beispiel für systolisch reduzierte und gegenläufige Radialgeschwindigkeiten in dem
minderperfundierten Areal.
MRI
vr [m/s]
SPECT
Abb. 9.9. Farbkodierte Abbildung der Radialgeschwindigkeiten (vr ) einer systolischen
Herzphase (oben), aufgenommen in einer
Schicht 3cm von der Herzbasis im Vergleich
mit einer 201 Tl-SPECT Untersuchung (unten)
bei einem Patienten mit Hinterwandinfarkt.
Die SPECT-Bilder repräsentieren zwei parallele Schichten während eines systolischen
Zeitfensters und entsprechen damit der Schichtposition und Herzphase der dargestellten
Radialgeschwindigkeiten. Ein Vergleich der regionalen Geschwindigkeitskomponenten
mit den eines gesunden Probanden in Abbildung 8.4 demonstriert die wesentlich
größere Variation von vr entlang des Myokards. Das infarzierte Areal zeigt akinetische
und diskinetische Wandbewegung im Vergleich zur systolischen Kontraktion des restlichen linken Ventrikels.
Wenn die zeitliche Entwicklung der Herzwandbewegung als Funktion der Zeit bzw.
Herzphase noch der R-Zacke des EKG-Zyklus betrachtet wird, können anomale Bewegungsmuster entlang des gesamten EKG-Zyklus, wie in Abbildung 9.10 demonstriert,
gefunden werden. Hier sind im linken Teil die farbkodierten Radialgeschwindigkeiten
einer diastolischen Herzphase als Überlagerung auf das entsprechende Betragsbild
gezeigt. Es handelt sich um einen Patienten mit Perfusionsdefizit in der Hinterseitenwand, wo das infarzierte Areal schon aufgrund der dünnen Herzwand lokalisiert werden
kann. Der pathologische Bereich weist zum Myokardmittelpunkt hin gerichtete
Geschwindigkeiten auf (rote ROI), die der Bewegung des bereits expandierenden,
restlichen Myokards hinterherhinken. Die zeitliche Entwicklung der mittleren radialen
Geschwindigkeiten in der infarzierten Hinterseitenwand (rote ROI) unterscheidet sich
deutlich von der im nicht-pathologischen Bereich der Vorderwand (gelbe ROI). Die
tangentialen Geschwindigkeiten (Rotation) zeigen eine ähnliche Zeitentwicklung für
139
9. Ergebnisse
beide Areale, während die Radialgeschwindigkeiten (Kompression) ein diskinetisches
Bewegungsmuster im Infarktareal im Vergleich zur Vorderwand aufweisen. Dies steht
in klarem Gegensatz zu regionalen Bewegungsmustern bei Probanden, die eine hohe
Konsistenz beim Vergleich unterschiedlicher Areale aufweisen (siehe Abbildung 8.5).
Radialgeschwindigkeiten, Diastole
vr [m/s]
Mittlere Geschwindigkeiten, ROIs
v r,ROI [cm/s]
v ϕ,ROI [rad/s]
PhaseEKG
Abb. 9.10 Mittlere Kompressions- ( v r , ROI ) und Rotationsgeschwindigkeiten ( vϕ ,ROI ) in zwei selektierten
ROIs bei einem Patienten mit Hinterwandinfarkt. Die zeitliche Entwicklung der gemittelten Geschwindigkeitskomponenten innerhalb der ROIs ist als Funktion der Herzphase aufgetragen (rot = Hinterseitenwand, gelb = Vorderwand). Die Radialgeschwindigkeiten im infarzierten Areal zeigen ein gegenläufiges
Bewegungsmuster im Vergleich zur Vorderwand.
Wie in diesem Beispiel erlaubt die Kombination verschiedener funktioneller Parameter
nicht nur die Identifikation von Größe und Lokalisation der Bewegungsstörung, sondern
auch deren klinisch relevanten Charakterisierung als hypo-, dis- oder akinetisches Areal.
Die Verwendung unterschiedlicher Visualisierungsmodi zur Detektion und Klassifizierung des pathologischen Areals wird in Abbildungen 9.11 und 9.12 am Beispiel eines
Patienten mit Hinterseitenwandinfarkt demonstriert. In diesem Bereich zeigt sich bereits
in den farbkodierten Radialgeschwindigkeiten eine reduzierte Kontraktilität (blaue ROI)
im Vergleich zur systolischen Kontraktion bzw. diastolischen Expansion der restlichen
Bereiche des linken Ventrikels. Mit Hilfe der zeitlichen Entwicklung der Geschwindigkeiten in den beiden eingezeichneten ROIs ( vr , ROI , vϕ , ROI ) können die Radialgeschwindigkeiten im infarzierten Areal als akinetisch bis diskinetisch eingeordnet
werden. Im Vergleich zu den globalen Kompressionsgeschwindigkeiten vr zeigt die
gesunde Vorderwand (rote ROI) ein ähnliches Bewegungsmuster, was auf intakte
Kontraktilität hindeutet, während der Zeitverlauf innerhalb der Hinterwand (blaue ROI)
davon stark abweicht und insgesamt wenig und zum Teil gegenläufige Bewegung stattfindet. Als Resultat ergeben sich nach Korrelationsanalyse mit interner Referenzfunktion in diesem Bereich negative Korrelationskoeffizienten, die die akinetische und
diskinetische Natur der Bewegungsmuster widerspiegeln (Abbildung 9.12 b).
Die Tangentialgeschwindigkeiten weisen in beiden ROIs wieder ähnliche Zeitverläufe
auf.
140
9.2. Patienten
Diese Eigenschaft ist auch im systolischen Geschwindigkeitsvektorfeld, überlagert auf
das entsprechende Betragsbild (Abbildung 9.12a), erkennbar. Im pathologischen Areal
(Pfeil) ist die Reduktion der pixelweisen Geschwindigkeiten deutlich erkennbar, wobei
dieser Teil des Myokards dennoch an der Rotation des linken Ventrikels teilnimmt und
fast ausschließlich tangentiale Geschwindigkeitskomponenten aufweist, die in der
gleichen Größenordnung liegen wie entlang des restlichen Myokards.
Systole, PhaseEKG = 2
vr [cm/s]
vr [m/s]
0.04
0
vr,ROI [cm/s]
-0.04
Diastole, PhaseEKG = 5 vr [m/s]
0.05
0
vϕ,ROΙ [rad/s]
PhaseEKG
-0.05
Abb. 9.11. Radialgeschwindigkeiten einer systolischen bzw. diastolischen Phase sowie globale und
regionale Geschwindigkeits-Zeit-Verläufe bei einem Patienten mit Hinterseitenwandinfarkt. Die mittleren
Radial- und Tangentialgeschwindigkeiten in den eingezeichneten ROIs ( v r , ROI , vϕ ,ROI ) sowie die globalen
Kompressionsgeschwindigkeiten ( v r ) sind als Funktion der gemessenen Herzphasen (PhaseEKG )
aufgetragen.
a)
b)
cc
1
0
max = 0.99
min = -0.24
Systole, PhaseEKG = 2
-1
Abb. 9.12. Geschwindigkeitsvektorfeld (a) einer systolischen Herzphase und Korrelationsbild (b) beim
gleichen Patienten wie in Abbildung 9.11. Die gelben Vektoren repräsentieren die mittleren Geschwindigkeiten in acht linksventrikulären Winkelbereichen. Die dargestellte systolische Phase entspricht dem
Zeitpunkt PhaseEKG = 2 in Abbildung 9.11.
141
9. Ergebnisse
Neben der geschwindigkeitsbasierten Detektion von pathologischen Veränderungen der
Herzwandbewegung können die Infarktareale, insbesondere im Fall der Narbenbildung
bei einem Ruheperfusionsdefekt, mittels lokaler Wandparameter aus den Betragsbildern
identifiziert und charakterisiert werden. Abbildung 9.13 zeigt eine Beispiel bei einem
Patienten mit Hinterwandinfarkt. Die dünne Herzwand im Bereich der Infarktnarbe ist
schon in dem Betragsbild deutlich sichtbar und führt zu signifikant reduzierten Wanddicken (WD) in den entsprechenden Winkelbereichen. Die Auftragung von endsystolischen (ES) und end-diastolischen (ED) Innenkonturen gegeneinander zeigt
deutlich das fast vollständige Fehlen jeglicher Wandverdickung im Infarktareal. Der
Vergleich der Außenkonturen birgt kaum funktionelle Information, da die Herzleistung
vor allem durch die Wandverdickung, d.h. Verschiebung der Innenkonturen, bestimmt
wird. Im Vergleich zu einem gesunden Probanden (siehe Abbildung 8.6) ist die regional
eingeschränkte Herzwandverdickung besonders deutlich zu erkennen.
Winkelbereich
WD [mm]
ED ES
Innere Kontur
Äußere Kontur
Abb. 9.13. Linksventrikuläre Wandparameter bei einem Patienten mit Hinterwandinfarkt. Die aus den
Segmentierungsmasken bestimmten Wanddicken in acht Winkelbereichen sind in der Tabelle für enddiastolische (ED) und end-systolische (ES) Herzphasen aufgelistet. Die Areale mit deutlich reduzierter
Wanddicke und Wandverdickung sind durch rote Einträge gekennzeichnet und stimmen gut mit dem
Bereich reduzierter Kontraktilität überein, der aus dem Vergleich der Innenkonturen folgt (Pfeile).
Die Kombination von Herzwandparametern und funktioneller Information ermöglicht
darüber hinaus die Analyse und Klassifizierung der Bewegungsmuster in den Bereichen
mit reduzierter Wanddicke und der Auswirkung der pathologischen Veränderungen der
Herzmorphologie auf benachbarte Areale. Abbildung 9.14 zeigt ein Beispiel für die
Kombination von regionalen Wanddickeparametern und Korrelationsanalyse über vier
untersuchte Schichten bei einem Patienten mit ausgedehntem Seitenwandinfarkt. Die
Infarktnarbe ist anhand der dünnen Herzwand schon in den Betragsbildern in allen vier
Schichten gut zu erkennen, verbunden mit reduzierten Wanddicken (WD), die nur
geringfügige Änderungen zwischen end-diastolischen (ED) und end-systolischen (ES)
Phasen in den entsprechenden myokardialen Regionen aufweisen. Im rechten Bildteil
sind die Ergebnisse der Korrelationsanalyse mit interner ( vr der jeweiligen Schicht) und
externer (mittlere globale Radialgeschwindigkeiten aus der Probandenstudie) Referenzfunktion dargestellt.
142
9.2. Patienten
In beiden Fällen weisen die Infarktareale reduzierte Korrelationskoeffizienten auf, die
akinetischen und diskinetischen Bewegungsmustern entsprechen und sich auch in
angrenzende Bereiche der Infarktnarbe fortsetzt.
Korrelationsanalyse
Winkelbereich
interne
Referenzfunktion
WD [mm]
ED ES
externe
Referenzfunktion
cc
1
Basis
0
-1
Winkelbereich
WD [mm]
ED ES
cc
1
0
-1
Winkelbereich
WD [mm]
ED ES
cc
1
0
-1
Winkelbereich
WD [mm]
ED ES
cc
1
Apex
0
-1
Abb. 9.14. Linksventrikuläre Wandparameter und Korrelationsbilder für vier untersuchte Schichten bei
einem Patienten mit Seitenwandinfarkt. Die aus den Segmentierungsmasken bestimmten Wanddicken in
acht Winkelbereichen sind in den Tabellen für end-diastolische und end-systolische Herzphasen
aufgelistet. Die Areale mit deutlich reduzierter Wanddicke und Wandverdickung sind durch rote Einträge
gekennzeichnet. Die Korrelationsanalyse wurde mit interner und ext erner Referenzfunktion durchgeführt
und liefert in beiden Fällen Bewegungsdefizite in Bereichen die gut mit den Arealen reduzierter Wanddicke korrespondieren und darüber hinaus auf pathologische Bewegungsstörungen in an das Narbenareal
angrenzenden Bereichen hinweisen.
143
9. Ergebnisse
Wie in Kapitel 8.3 diskutiert wird auch hier wieder deutlich, dass die Wahl der internen
Referenzfunktion trotz ausgedehnter Infarktareale zu vernünftigen Ergebnissen führt,
wobei die Korrelationskoeffizienten die Bewegungsmuster in den infarzierten Arealen
korrekt wiedergeben. Obwohl das Infarktareal einen großen Teil des linken Ventrikels
umfasst, tragen die Radialgeschwindigkeiten in diesen Bereichen zur Mittelwertbildung
entlang des gesamten Myokards (d.h. zur Erzeugung der internen Referenzfunktion vr )
wenig bei, da die Geschwindigkeiten auch bei stark abweichenden Bewegungsmustern
deutlich im Vergleich zu den nicht pathologischen Bereichen reduziert sind.
Damit wird die Form der Referenzfunktion hauptsächlich durch die Areale mit intakter
Kontraktilität bestimmt. Daher werden die Ergebnisse der Korrelationsanalyse nicht
wesentlich durch die Wahl der Referenzfunktion beeinflusst. Lediglich die maximalen
Korrelationskoeffizienten sind bei Berechnung mit externer Referenzfunktion etwas
geringer, da hier ausgehend von Probandenuntersuchungen ein Modell für intakte
Kontraktilität verwendet wird, während bei interner Referenzfunktion Zeitverläufe mit
Bereichen gesunder Herzaktion beim selben Patienten verglichen werden.
Die Zusammenfassung der Ergebnisse betrifft die Sensitivität der PhasenkontrastMethode zur Detektion lokaler Bewegungsstörungen, ausgelöst durch einen nuklearmedizinisch nachgewiesenen Perfusionsdefekt. Die kernspintomographisch ermittelten,
myokardialen Bewegungsstörungen wurden bezüglich ihrer Lokalisation und
Ausdehnung mit den Perfusionsdefiziten in den 201 T1-SPECT, 99m Tc-SPECT oder PET
Untersuchungen verglichen. Die Größe und Lokalisation der entsprechenden Areale
wurde von zwei erfahrenen Radiologen durch gemeinsame Analyse der Ergebnisse der
Datennachverarbeitung ermittelt.
Der Vergleich der mittels Phasenkontrast-MRT identifizierten Regionen mit Bewegungsstörungen mit den nuklearmedizinisch diagnostizierten Infarktarealen beruht auf
der Annahme, dass ein Perfusionsdefekt mit einer Bewegungsstörung der Herzaktion in
korrespondierenden Arealen einhergeht. Allerdings ist eine direkte Korrelation der
geschädigten Areale nur bedingt möglich, da mit dem Vergleich von Geschwindigkeiten
der Herzwandbewegung mit der Myokardperfusion unterschiedliche Parameter zur
Beurteilung von linksventrikulären Pathologien herangezogen wurden.
Demnach muss die nuklearmedizinisch gefundene Größe und Lokalisation der
geschädigten Myokardbereiche als semiquantitativer Indikator für eine damit
verbundene Bewegungsstörung angesehen werden, mit dem die Sensitivität der Phasenkontrast-MRT zur Detektion von pathologischen Regionen überprüft werden kann.
Ein entsprechender Ansatz beruht auf dem direktem Vergleich von als pathologisch
identifizierten Regionen, die Bewegungsstörungen aufweisen (MRT) mit Arealen
anomaler linksventrikulärer Perfusion (SPECT/PET) auf der Basis einzelner Patienten.
144
9.2. Patienten
Die Qualität der Ergebnisse wurde in folgenden Kategorien klassifiziert:
− gut: Übereinstimmung in mindestens zwei der untersuchten funktionellen MRParameter und keine falsch positiven Resultate in einer anderen linksventrikulären Region für alle gemessenen Schichten.
− medium: Übereinstimmung in mindestens einem untersuchten funktionellen
MR-Parameter für 2/3 oder mehr der gemessenen Schichten.
− keine : Keine Defizite in den untersuchten funktionellen Parametern in mehr als
1/3 der gemessenen Schichten.
Abbildung 9.15 zeigt ein Beispiel für gute Übereinstimmung der funktionellen MRParameter Radialgeschwindigkeiten ( vr ) und Korrelationskoeffizienten (cc) mit dem
nuklearmedizinischen Korrelat. Lokalisation und Größe der ischämischen Region
korrespondieren gut mit dem Areal reduzierter Perfusion bei einer 99m TC-SPECT Untersuchung. Die Ergebnisse der Patientenstudie auf Basis der oben eingeführten Kriterien
sind in Tabelle 9.2 zusammengefasst.
v r [m/s]
cc
0.05
1
0
0
-0.05
Perfusionsdefekt
201
Tl-SPECT
Radialgeschwindigkeiten
Diastole
Korrelationsbild max =
0.98
min = -0.5
Abb. 9.15. Funktionelle MR-Parameter bei einem Patienten mit Hinterwandinfarkt. Ein Perfusiondefizit
im infarzierten Areal ist in dem SPECT-Bild (a) deutlich zu erkennen. In der gleichen Region finden sich
diskinetische Bewegungsmuster der Radialgeschwindigkeiten (b, Pfeil), die in negativen Korrelationskoeffizienten (c, Pfeil) resultieren.
gut
medium
keine
Σ
Gruppe A
7
13
3
23
Gruppe B
1
6
1
8
Tabelle 9.2. Ergebnisse der semiquantitativen Analyse der Phasenkontrast-Untersuchungen im Vergleich
zu nuklearmedizinischen Resultaten.
145
9. Ergebnisse
Zusammenfassend konnte in 27 von 31 Patienten eine Bewegungsstörung (hypokinetische, akinetische oder diskinetische Bewegungsmuster) nachgewiesen werden, die
voll oder zum Teil mit den mit SPECT oder PET visualisierten Perfusionsdefekten
übereinstimmten.
Im Rahmen dieser Patientenstudie haben sich insbesondere die Radialgeschwindigkeiten und die daraus abgeleiteten Parameter wie Korrelationskoeffizienten oder
Dynamik von ROI-Zeitverläufen als zuverlässiger Indikator für pathologisch bedingte
Bewegungsstörungen erwiesen. In Bezug auf einzelne Zeitfenster der CINE-Bildserien
waren die regionalen Störungen der Myokardbewegung am deutlichsten in frühdiastolischen Herzphasen lokalisiert (siehe z.B. Abbildungen 9.10 und 9.15).
Systolische Abweichungen waren entweder weniger stark ausgeprägt oder nicht
vorhanden. Dies resultiert aus der zeitlichen Auflösung der CINE-Bildserien, die sich
entsprechend den Simulationen in Kapitel 6.5.1 (Abbildung 6.17) als Tiefpassfilter auf
die Geschwindigkeits-Zeit-Verläufe auswirken kann. Regionale Geschwindigkeitsänderungen lassen sich nicht ausreichend genau abbilden falls sie im Vergleich zur
zeitlichen Auflösung stark variieren, so dass schnelle systolische Bewegungsänderungen nicht vollständig aufgelöst und dargestellt werden können.
Bei den tangentialen Geschwindigkeitskomponenten hingegen, d.h. der Rotation des
linken Ventrikels, konnten keine signifikanten lokale Abweichungen festgestellt
werden. Diese Konsistenz der Rotationsgeschwindigkeiten innerhalb pathologischer
und gesunder linksventrikulärer Regionen (siehe z.B. Abbildung 9.10 und 9.11) kann
durch die passive Mitbewegung der Infarktareale (minderperfundiertes oder vernarbtes
Gewebe) erklärt werden. Pathologische Areale werden von benachbarten Myokardbereichen mit intakter Kontraktilität mitgezogen, so dass die Rotationsbewegung im
Wesentlichen als starre Rotation erfolgt.
Die Ergebnisse der Korrelationsanalyse haben sich als einfache und sensitivste Parameter zur Detektion von Bewegungsstörungen erwiesen, da hierbei nur ein einziges Bild je
Schicht analysiert werden muss, das aber Information über die zeitliche Entwicklung
der Radialgeschwindigkeiten entlang aller gemessenen Herzphasen enthält. Darüber
hinaus hat sich gezeigt, dass die Wahl einer internen Referenzfunktion zumindest bei
den im Rahmen dieser Studie untersuchten Patienten die Aussagekraft der resultierenden Korrelationskoeffizienten nicht beeinträchtigt oder limitiert. Vielmehr bieten die
globalen Radialgeschwindigkeiten als interne Referenzfunktion den Vorteil, die intakte
Herzaktion auf der Basis des jeweils untersuchten Patienten zu beschreiben. Dennoch
kann die Korrelationsanalyse auch mit einer geeigneten externen Referenzfunktion
durchgeführt werden, so dass zwar generell etwas niedrigere Korrelationskoeffizienten
resultieren, falsch positive Resultate aber ausgeschlossen sind.
Insgesamt konnte eine hohe Sensitivität zur Detektion von regionalen Bewegungsstörungen und damit verbundener anomalen linksventrikulärer Wandbewegung nachgewiesen werden, die gut oder teilweise mit den nuklearmedizinisch als pathologisch
diagnostizierten Myokardarealen übereinstimmten.
146
10. Zusammenfassung
Im Zentrum der vorgelegten Arbeit stand die Entwicklung, Implementierung und
Erprobung von MR-tomographischen Messsequenzen zur funktionellen Herzuntersuchung. Ziel des Projektes war es, ein zuverlässiges und robustes Instrumentarium für
den Einsatz in der Patientenroutine zu schaffen, welche eine Quantifizierung der Bewegungsgeschwindigkeit lokaler Areale der Herzwand erlaubt. Der Schwerpunkt lag dabei
auf der Entwicklung der entsprechenden MR–Methoden sowie der Durchführung und
Auswertung der Experimente. Im Rahmen dieser Arbeit wurde dazu ein Verfahren entwickelt, welches es erlaubt, die lokale Bewegung des Myokards mit hoher räumlicher
Auflösung zu messen und daraus mit Hilfe eines entsprechenden Nachverarbeitungsprogramms charakteristische Bewegungsdaten zu berechnen und zu analysieren.
Die methodische Entwicklung umfasste die Implementierung von k-Raum segmentierten Pulssequenzen zur zeitaufgelösten Darstellung (CINE-Bildgebung) der Herzaktion,
basierend auf dem Phasenkontrast-Verfahren. Es wurden Sequenzen implementiert,
welche es erlauben, Referenzmessung sowie Messung beider Geschwindigkeitskomponenten in der Bildebene innerhalb eines einzigen Atemstillstandsintervalls durchzuführen. Zur Minimierung von Flussartefakten wurde ein Black-Blood PräparationsPuls entwickelt, mit dem eine zuverlässige Sättigung von in die Bildebene einfließendem Blut zu jedem Zeitpunkt innerhalb des EKG-Zyklus möglich war.
Neben der Datenakquisition mit Gradientenecho-Sequenzen wurden auch Verfahren zur
segmentierten Echo Planaren Bildgebung (Echo Planar Imaging, EPI) implementiert,
wobei sich gezeigt hat, dass aufgrund von Suszeptibilitäts-, Off-Resonanz- und Flusseffekten auftretende Bildartefakte in erheblichem Maße von der Länge des Echozuges
abhängen. In Implementierungen mit wenigen Echos pro Anregung und asymmetrischer
k-Raum Abtastung konnte dahingegen eine bessere Bildqualität erzielt werden, die
jedoch in Bezug auf Artefaktanfälligkeit den Gradientenecho-Sequenzen immer noch
unterlegen war.
Durch die Simulation und Analyse der Abbildungseigenschaften mit Hilfe entsprechender Point-Spread-Functions konnte gezeigt werden, dass neben den wesentlichen
Informationen im Betragsbild auch die Geschwindigkeiten hauptsächlich in den
zentralen Regionen des k-Raums kodiert werden. Auf dieser Grundlage konnten ViewSharing Techniken implementiert werden, die eine weitere Optimierung der Zeitauflösung der CINE-Bildgebung ohne Verlust von funktioneller Information gestatten.
Alle im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Pulssequenzen wurden bezüglich minimaler
Echo- und Wiederholzeiten sowie möglichst hohem Signal-zu-Rausch Verhältnis
optimiert.
Ein weiterer wesentlicher Teil des Projekts war die Erarbeitung und Implementierung
eines Nachverarbeitungsprogramms, das eine automatisierte und zuverlässige Auswertung der Phasenkontrast-Untersuchungen erlaubt.
147
10. Zusammenfassung
Im Vordergrund stand die Umsetzung der gemessenen pixelweisen Geschwindigkeiten
in Parameter, welche einer kompakten und objektivierbaren Charakterisierung der Herzbewegung dienen. Ein zentraler Punkt der Auswertung bestand in der Transformation
der Geschwindigkeiten in ein herzinternes polares Koordinatensystem und der Korrektur der Daten auf die globale Translationsbewegung des Myokards, um eine Beurteilung
der tatsächlichen Eigenbewegung des linken Ventrikels zu ermöglichen.
Dazu wurde ein Software-Paket entwickelt, das eine standardisierte Auswertung der
Phasenkontrast-Messungen erlaubt und die Identifikation von Bewegungsstörungen mit
Hilfe verschiedener Visualisierungsmodi und Nachverarbeitungsoptionen gestattet. In
den Betragsbildern enthaltene Merkmale wie Ejektionsfraktion und Wandverdickung
zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit des Herzens wurden mit Hilfe der Segmentierungsmasken automatisch mitbestimmt. Ein wichtiger Bestandteil der Nach- und
Weiterverarbeitung zur Beurteilung der funktionellen Information wurde in der Form
der Korrelationsanalyse mit wahlweise interner oder externer Referenzfunktion integriert.
Neben der Validierung der implementierten Methoden anhand von Phantommessungen
war ein weiterer Schwerpunkt der funktionellen Bildgebung am Herzen die Untersuchungen an gesunden Probanden sowie Patienten mit infarktgeschädigten Herzarealen. Dabei war zum einen die Evaluierung der entwickelten Methoden bezüglich
Reproduzierbarkeit und Erfassung von charakteristischen Eigenschaften der Herzwandgeschwindigkeiten von Bedeutung. Ein weiters Ziel war es, den Zusammenhang von
gesunder und pathologischer Herzaktion mit den Bewegungsabläufen der Herzwand
besser zu verstehen und die Sensitivität der Methode zur Detektion von Arealen mit
pathologischer Herzfunktion zu testen.
Die Phantommessungen haben einen hohen Grad an Übereinstimmung zwischen
gemessenen und theoretisch erwarteten Geschwindigkeiten ergeben, bei eine systematischen, durch Phasenrauschen bedingten Fehler in der Größenordnung von 5% der
zu erwartenden Spitzengeschwindigkeiten der Herzwandbewegung. Außerdem konnten
mit einem Oszillator-Phantom die mit Hilfe von Point-Spread-Functions simulierten
Abbildungseigenschaften
der
k-Raum Abtastung bezüglich Geschwindigkeitsmessungen verifiziert werden.
Die Ergebnisses der Probandenuntersuchungen demonstrierten eine hohe Konsistenz
interindividueller globaler Bewegungsparameter, was auf einen hohen Grad an Ähnlichkeit der Herzwandbewegung innerhalb des Probandenkollektivs hinweist. Außerdem
konnte gezeigt werden, dass sich die radialen und tangentialen Geschwindigkeitskomponenten regional nur minimal unterscheiden, was sich nicht zuletzt in den hohen
Ergebnisparametern der Korrelationsanalyse entlang des gesamten linken Ventrikels
über alle untersuchten Schichten widerspiegelt.
148
10. Zusammenfassung
Als Ergebnis der Patientenstudie kann festgehalten werden, dass nuklearmedizinisch
nachgewiesene lokale und globale pathologische Veränderungen in ausgeprägten
Änderungen der Geschwindigkeitsparameter resultierten. Dabei haben sich die Radialgeschwindigkeiten als guter Indikator für Bewegungsstörungen erwiesen, während
Tangentialgeschwindigkeiten keine signifikanten regionalen Abweichungen demonstrierten. Die ausgeprägtesten Abweichungen der linksventrikulären Wandbewegung in
Einzelbildern der CINE-Serien fanden sich in früh-diastolischen Herzphasen. Mit dem
Vergleich von Geschwindigkeits-Zeit-Verläufen in interaktiv selektierbaren ROIs oder
mit Hilfe der Korrelationsanalyse konnte eine Klassifizierung von Arealen mit hypokinetischer, akinetischer oder diskinetischer Kontraktilität vorgenommen werden. Dabei
haben sich die Korrelationskoeffizienten als zuverlässiger Indikator zur Charakterisierung von linksventrikulären Bereichen mit pathologischen Bewegungsstörungen erwiesen. Insgesamt hat sich gezeigt, dass eine Kombination von verschiedenen funktionellen
Parametern der Phasenkontrast-Untersuchungen und Herzleistungsmerkmalen in einer
hohen Sensitivität zur Detektion von Bewegungsstörungen resultiert, die bezüglich
Ausdehnung und Lokalisation gut mit den Befunden der nuklearmedizinischen
Diagnostik übereinstimmen.
149
150
11. Diskussion
Die Verwendung der Phasenkontrast-MRT zur Darstellung der Geschwindigkeiten der
Myokardbewegung hat sich als vielversprechendes Verfahren zur Visualisierung und
Analyse von gesunder und pathologischer Herzwandbewegung erwiesen.
Im Vergleich zu früheren Ansätzen und Studien hat sich gezeigt, dass eine zuverlässige
und reproduzierbare Durchführung von Geschwindigkeitsmessungen am Myokard vor
allem unter den Bedingungen des Routinebetriebes nur dann möglich ist, wenn die
Datenaufnahme im Atemstillstand erfolgt oder andere Techniken zur Eliminierung der
Atembewegung angewandt werden. Das zweite experimentelle Problem, welches
bereits in Untersuchungen an kooperativen Probanden zu variabler Bildqualität führte,
waren Artefakte durch Blutfluss in den Ventrikeln. In der Literatur beschriebene
Verfahren zur Unterdrückung dieser Signale haben sich in der Anwendung als nicht
ausreichend zuverlässig gezeigt.
Die methodischen Entwicklungen der Aufnahmetechniken wurden daher auf Einhaltung
dieser Rahmenbedingungen ausgerichtet. Um des Weiteren Probleme bezüglich der
Variabilität der Herzposition in sukzessiven Atemstillständen und damit verbundene
Artefakte in den Phasendifferenzbildern zu vermeiden, wurde das Sequenz-Timing so
gewählt, dass zweidimensionale Geschwindigkeitsvektorfelder, die die Herzwandbewegung in der Bildebene beschreiben, innerhalb einer einzigen Atemanhaltephase
akquiriert werden konnten.
Als Ergebnis der methodischen Entwicklungsarbeiten wurde eine Black-Blood präparierte, k-Raum segmentierte Gradientenecho-Sequenz mit View-Sharing implementiert,
welche es erlaubt, Referenzmessung sowie Messung beider Geschwindigkeitskomponenten innerhalb von 16–19 Herzschlägen durchzuführen.
Abgesehen vom Zeitgewinn wird die Untersuchung damit für den Patienten weitaus
verträglicher. Dennoch hat sich gezeigt, dass die Atemanhaltephasen über 16 oder 19
Herzschläge für Patienten zum Teil zu lang waren, so dass die Dauer durch die
Akquisition weniger k-Raum Zeilen verkürzt werden musste, was allerdings zu einer
verminderten räumlichen Auflösung führt und damit auch zu reduzierter funktioneller
Information. Eine mögliche Lösung dieses Problems ist durch den Einsatz von
Navigator-Techniken gegeben, die eine Phasenkontrast-Untersuchung bei normaler
Patientenatmung erlauben. Damit bestünde zusätzlich die Möglichkeit, die räumliche
und zeitliche Auflösung der CINE-Bildserien weiter zu erhöhen. Problematisch bleibt
dabei allerdings die signifikante Verlängerung der Messzeit und Anfälligkeit gegenüber
Patientenbewegung.
Insgesamt hat sich das Messprotokoll sowohl in Probanden- als auch Patientenuntersuchungen als robust und zuverlässig erwiesen. Die Gradientenecho-Sequenzen
liefern eine zur semi-automatischen Nachverarbeitung ausreichend konstant hohe Bildqualität.
151
11. Diskussion
Aufgrund der geringen Herzwandgeschwindigkeiten sind starke bipolare Gradienten zur
Geschwindigkeitskodierung nötig, um die zugrunde liegenden Bewegungsmuster
auflösen zu können. Je nach Schichtposition und Lage der EKG-Kabel kann dies zu
einer Störung des EKG-Signals führen, so dass in manchen Fällen der Herzzyklus nur
zu 70-80% mit einer CINE-Bildserie abgedeckt werden kann, da ein gradientenfreies
Zeitfenster vor der nächsten R-Zacke nötig ist, um das EKG-Signal wieder detektierten
zu können. Dies hat allerdings wenig Einfluss auf die diagnostische Qualität der
Phasenkontrast-Untersuchungen, da lediglich die Akquisition end-diastolischer Herzphasen wegfällt, innerhalb derer die hauptsächliche Herzkontraktion und -expansion
ohnehin abgeschlossen ist. Außerdem führt das optimierte Sequenz-Timing mit
amplitudenstarken Gradienten und kurzen Rampenzeiten zu einem hohen Geräuschpegel während der Messung, so dass Untersuchungen prinzipiell nur mit Gehörschutz
möglich sind.
Im Rahmen der Patientenstudie hat sich gezeigt, dass systolische Bewegungsstörungen
weniger stark ausgeprägt oder nicht vorhanden waren, so dass die zeitliche Auflösung
der CINE-Bildserien möglicherweise immer noch zu gering ist, um systolische
Geschwindigkeiten ausreichend gut auflösen zu können. Wie in den Simulationen zu
Abbildungseigenschaften
von
Geschwindigkeits-Zeit-Verläufen
gezeigt,
können
regionale Geschwindigkeitsänderungen nur dann genau abgebildet werden, falls sie im
Vergleich zur zeitlichen Auflösung nicht stark variieren, so dass schnelle systolische
Bewegungsänderungen nicht vollständig aufgelöst und dargestellt werden können.
Dieser Effekt spiegelt sich auch in den gemessenen Spitzengeschwindigkeiten wider,
die regional unterschiedlich in der Größenordnung von 5 − 7 cm s zu finden sind und
damit unter den aus der Literatur bekannten Werten von 10 − 15 cm s liegen.
Daher wäre eine weiteren Optimierung der zeitlichen und räumlichen Auflösung der
Phasenkontrast CINE-Bildgebung von Vorteil. Dafür gibt es mehrere potenzielle, aus
der Literatur bekannte Ansätze, die in den hier vorgestellten Messablauf integriert
werden können.
Die Datenakquisition entlang einer archimedischen Spiraltrajektorie bietet eine
Möglichkeit die Messzeiten und zeitliche Auflösung im Vergleich zu Gradientenecho
und Echo-Planarer-Bildgebung weiter zu verbessern [21,90]. Der routinemäßige Einsatz
ist derzeit jedoch zum einen durch praktische Probleme der Bildrekonstruktion eingeschränkt. Darüber hinaus und gravierender ist allerdings das Problem der Empfindlichkeit von Spiral-Techniken gegenüber Feldinhomogenitäten. Daher wäre ein Ansatz mit
ineinander verschachtelt aufgenommenen Spiralarmen ('Interleaved-Spiral-Technik')
mit jeweils sehr kurzer Aufnahmezeit vielversprechend, da so die Artefaktanfälligkeit
minimiert und gleichzeitig die günstigen Eigenschaften der Spiral-Methoden (Unempfindlichkeit gegenüber Fluss und Bewegung aufgrund der intrinsischen Fluss- und
Bewegungskompensation von Spiraltrajektorien) genutzt werden können.
152
11. Diskussion
Des Weiteren kann auf der sequenztechnischen Seite die Bildgebung mit EPI optimiert
werden, indem Hybrid-Techniken mit noch kürzeren Echozügen implementiert werden,
um die Sensitivität gegenüber Fluss, Off-Resonanz- und Suszeptibilitätsartefakten
weiter zu reduzieren. Die Abbildungseigenschaften können mit Hilfe von verschiedenen, an die k-Raum Position angepassten Echozeiten ('Echo-Time-Shifting') sowie
optimierter Phasenkorrektur auf der Basis von drei Referenzechos verbessert werden.
Neben schnelleren Pulssequenzen kann die Akquisitionszeit auch durch den Einsatz von
in der Literatur vorgestellten Bildrekonstruktionstechniken (SMASH, SENSE) verkürzt
werden, die (unter Voraussetzung der Datenakquisition mit einer Multi-Element-Spule)
die Sensitivität einzelner Spurenelemente nutzen, um die Datenaufnahme zu beschleunigen [124-126]. Allerdings ist hier ein höherer Aufwand zur Rekonstruktion der
MR-Bilder erforderlich, so dass die Implementierung innerhalb der Standard-Software
von MR-Systemen problematisch ist.
Bezüglich der Nachverarbeitung der Phasenkontrast-Untersuchungen hat sich das im
Rahmen dieser Arbeit entwickelte Software-Paket als robust und zuverlässig für die
Auswertung der Probanden- und Patientenstudien erwiesen. Allerdings ist das Prozessieren der Daten mit einem gewissen Zeitaufwand verbunden, der in der Hauptsache
durch den Prozess der semi-automatischen Segmentierung der großen Anzahl aller
gemessenen Herzphasen einer Untersuchung (bei fünf untersuchten Schichten mit 8-16
gemessenen Herzphasen ergeben sich 40-80 Einzelbilder) begründet ist, wobei sich die
restlichen Auswerteschritte weitgehend automatisieren lassen. Für den routinemäßigen
Einsatz ist daher eine weiter optimierte Segmentierungs-Routine mit einem hohen Grad
an Automatisierung erforderlich, die möglichst wenig Nutzerinteraktion zum Editieren
der Segmentierungsmasken erforderlich macht.
Da mit dem vorliegenden Messprotokoll nur die Geschwindigkeiten in der Bildebene
gemessen werden, wird die Herzbewegung senkrecht zur angeregten Schicht nicht
erfasst. Aufgrund der Bewegung von basalen Schichten hin zur Herzspitze (Systole)
und der Umkehrung dieser Bewegung in der Diastole werden zu unterschiedlichen Zeitpunkten innerhalb des EKG-Zyklus die zweidimensionalen Bewegungskomponenten in
leicht variierenden Bildebenen entlang der Längsachse gemessen. Dieser Effekt ist
aufgrund der Eigenschaften der Herzaktion hauptsächlich in basisnahen Schichten zu
finden, während in Bereichen nahe der Herzspitze die Bildebenen statisch bleiben. Ausgehend von der Annahme, dass sich die Herzwandbewegung in direkt über oder unter
der Bildebene liegenden Bereichen nicht wesentlich ändert, liefert die zweidimensionale
funktionelle Information aber dennoch eine zuverlässige Grundlage zur Beurteilung der
Myokardbewegung.
Die Erfassung der gesamten dreidimensionalen Herzaktion erfordert zusätzlich die
Kodierung der Geschwindigkeitskomponenten orthogonal zur Bildebene, die dann in
die Auswertung mit einbezogen werden können.
153
11. Diskussion
Mit den Ergebnissen dieser Untersuchungen besteht dann nicht nur die Möglichkeit der
Zusammenfassung aller untersuchten Schichten zu einem die gesamte Herzaktion
beschreibenden 3D-Datensatz, sondern auch der Beurteilung der Längsachsenkontraktion und -expansion des linken Ventrikels. Damit kann eine Korrektur der
Ergebnisparameter auf die Ventrikelbewegung senkrecht zur Bildebene durchgeführt
werden. Die Geschwindigkeiten in der Bildebene können für eine entsprechend der
Herzaktion mitgeführten Schicht aus einem räumlich interpolierten 3D-Datensatz
berechnet werden. Allerdings erfordert die Aufnahme der dreidimensionalen
funktionellen Information eine zusätzlich in das Sequenz-Timing integrierte, sensitive
Messung entlang der Kodierrichtung orthogonal zur Bildebene, was bei der bestehenden
Implementierung zu einer Verlängerung der Atemanhaltephase um 5-6 EKG-Zyklen
führt und für die meisten Patienten nicht mehr tolerierbar ist. Daher wäre entweder eine
weitere Beschleunigung der Aufnahmetechniken oder die Anwendung von NavigatorTechniken erforderlich, um die zusätzlich nötige Akquisitionszeit auszugleichen.
Die hohe Konsistenz und geringe sowohl interindividuelle als auch regionale Variabilität der Ergebnisse der Probandenstudie zeigt, dass sich die intakte Herzaktion mit Hilfe
von Referenzdatensätzen beschreiben lässt, die als Vergleichsparameter zur Identifikation von pathologischer Herzwandbewegung genutzt werden können.
Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Detektion von Bewegungsstörungen ist
daher durch die Entwicklung eines Bewegungsmodells mit Hilfe der Daten von
Probandenstudien gegeben, aus denen die gesunde Herzaktion beschreibende Parameter
extrahiert und mit Patientendaten verglichen werden können. Dafür muss allerdings die
Datenbasis erweitert werden und insbesondere Referenzuntersuchungen an Probanden
aller Altersgruppen durchgeführt werden, um alterspezifische Veränderungen der Herzwandbewegung erfassen und in ein entsprechendes Modell mit einbeziehen zu können.
Um die diagnostische Aussagekraft der Phasenkontrast-Untersuchungen weiter zu
steigern, können vergleichende Untersuchungen unter Ruhebedingungen und medikamentöser Belastung (Stress) herangezogen werden, da je nach pathologischem Befund
eine entsprechende Veränderung der Herzaktion erst unter Stressbedingungen sichtbar
werden kann. Neben den Problemen bezüglich Patientenüberwachung und Notfallsituationen ist in diesem Fall auch eine der Länge des EKG-Zyklus angepasste Auflösung
der CINE-Bildserien erforderlich, da die Herzfrequenz unter üblichen Belastungsbedingungen signifikant zunimmt und so eine zeitlich höher aufgelöste Abtastung der
einzelnen Herzphasen erforderlich macht. Dies kann durch Reduktion der k-Raum
Segmente je Herzphase bei gleichzeitiger Erhöhung der Anzahl der Kodierintervalle
erreicht werden, so dass die räumliche Auflösung der resultierenden MR-Bilder gleich
bleibt, während die zeitliche Auflösung verbessert wird. Dies resultiert in einer Zunahme der Anzahl der Herzschläge, die die Atemanhaltephase festlegen, was aber durch die
belastungsinduzierte Erhöhung der Herzfrequenz kompensiert wird, so dass die Dauer
des Atemstillstandes im Vergleich zur Ruheuntersuchung gleich bleibt.
154
11. Diskussion
Zusammenfassend hat die Phasenkontrast-MRT auf der Basis von Black-Blood k-Raum
segmentierten Gradientenecho-Sequenzen mit View-Sharing in Kombination mit dem
zur Datennachverarbeitung entwickelten Software-Paket ein großes Potenzial nicht nur
zur objektiven und quantifizierbaren Abbildung und Analyse der Herzwandbewegung,
sondern auch zur Identifikation von Lokalisation und Ausdehnung von lokalen und
globalen linksventrikulären pathologischen Bewegungsstörungen. Weitere klinische
Anwendung im Rahmen von Probanden- und Patientenstudien bei gleichzeitiger Optimierung von Datenakquisition und Auswertung werden zeigen, welche diagnostische
Relevanz den funktionellen Ergebnisparametern in Bezug auf unterschiedliche Pathologien zugeordnet werden kann.
155
156
Literaturverzeichnis
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]
[17]
[18]
[19]
[20]
[21]
Bloch F: Nuclear Induction. Phys. Rev. 70:460-474, 1946
Purcell E, Torey H, Pound R: Resonance Absorption by Nuclear Moments in a
Solid. Phys Rev 69:37-38, 1946
Ernst R, Anderson W: Application of Fourier Transform Spectroscopy to
Magnetic Resonance. Rev Sci Instr 37:93-102, 1966
Lauterbur P: Image Formation by Induced Local Interactions: Examples
Employing Nuclear Magnetic Resonance. Nature 242:190-191, 1973
Ernst R, Bodenhausen G, Wokaun A: Principles of Nuclear Magnetic Resonance
in One and Two Dimensions, Clarendeon Press, 1987
Stark D, Bradley W: Magnetic Resonance Imaging, Mosby Year Book, 1992
von Schulthess G, Hennig J: Functional Imaging, Lippincott-Raven Publishers,
1998, pp 261-390
Laub G, Oppelt A: Bildgebung mit magnetischer Resonanz. Physikalische
Blätter 3:31-35, 1999
Haacke M, Brown R, Thompson M, Venkatesan R: Magnetic Resonance
Imaging, Wiley-Liss, 1999
Vlaardingerbroek M, den Boer J: Magnetic Resonance Imaging, SpringerVerlag, 1999
Dössel O: Bildgebende Verfahren in der Medizin, Springer-Verlag, 2000, pp
278-304
Hahn E: Spin Echoes. Phys Rev 80:580-594, 1950
Edelstein WA, Hutchison JM, Johnson G, Redpath T: Spin Warp NMR Imaging
and Applications to Human Whole-Body Imaging. Phys Med Biol 25:751-6,
1980
Haken H, Wolf H: Atom- und Quantenphysik, Springer-Verlag, 1993
Podkorytov I: Multipulse NMR. Part I. The Simplest Case: Quantum
Mechanical Treatment of a Single-Spin System. Concepts in Magnetic
Resonance 8(1):17-32, 1995
Hoult D: The Solution of the Bloch Equations in the Presence of a Varying B1
Field - An Approach to Selective Pulse Analysis. Journal of Magnetic
Resonance 35:69-86, 1978
Twieg DB: The k-Trajectory Formulation of the NMR Imaging Process with
Applications in Analysis and Synthesis of Imaging Methods. Med Phys 10:61021, 1983
Ljunggren S: A Simple Graphical Representation of Fourier-Based Imaging
Methods. J Magn Reson 54:338, 1983
King KF, Moran PR: A Unified Description of NMR Imaging, Data-Collection
Strategies, and Reconstruction. Med Phys 11:1-14, 1984
Angelidis P: Spectrum Estimation and the Fourier Transform in Imaging and
Spectroscopy. Concepts in Magnetic Resonance 8(5):339-381, 1995
Liao JR, Sommer FG, Herfkens RJ, Pelc NJ: Cine Spiral Imaging. Magn Reson
Med 34:490-3, 1995
157
Literaturverzeichnis
[22]
[23]
[24]
[25]
[26]
[27]
[28]
[29]
[30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[35]
[36]
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
Oesterle C, Markl M, Strecker R, Kraemer FM, Hennig J: Spiral Reconstruction
by Regridding to a Large Rectilinear Matrix: a Practical Solution for Routine
Systems. J Magn Reson Imaging 10:84-92, 1999
Hennig J: Echoes - How to Generate, Recognize, Use or Avoid Them in MRImaging. Part I: Fundamental and Not So Fundamental Properties of Spin
Echoes. Concepts in Magnetic Resonance 3:125-143, 1991
Hennig J: Echoes - How to Generate, Recognize, Use or Avoid Them in MRImaging. Part II: Echoes in Imaging Sequences. Concepts in Magnetic
Resonance 3:179-192, 1991
Haase A, Frahm J, Matthaei K: FLASH Imaging. Rapid NMR Imaging Using
Low Flip Angles. Journal of Magnetic Resonance Imaging 67:258-266, 1986
Zur Y, Wood M, Neuringer L: Spoiling of Transverse Magnatisationin SteadyState Sequences. Magn Reson Med 21:251-263, 1991
Scheffler K: A Pictorial Description of Steady-States in Rapid Magnetic
Resonance Imaging. Concepts in Magnetic Resonance 11(5):291-304, 1999
Mansfield P: Multi Planar Image Formation Using NMR Spin Echoes. J Phys C
10:L55-L58, 1977
Edelman R, Wielopolski P, Schmitt F: Echo-Planar MR Imaging. Radiology
192:600-612, 1994
Schmitt F, Stehling M, Turner R: Echo Planar Imaging: Theory, Technique and
Application, Springer-Verlag, 1998
Macovski A: Noise in MRI. Magn Reson Med 36:494-7, 1996
Nayler GL, Firmin DN, Longmore DB: Blood Flow Imaging by Cine Magnetic
Resonance. J Comput Assist Tomogr 10:715-22, 1986
Firmin DN, Nayler GL, Klipstein RH, Underwood SR, Rees RS, Longmore DB:
In Vivo Validation of MR Velocity Imaging. J Comput Assist Tomogr 11:751-6,
1987
Walker MF, Souza SP, Dumoulin CL: Quantitative Flow Measurement in Phase
Contrast MR Angiography. J Comput Assist Tomogr 12:304-13, 1988
Firmin DN, Nayler GL, Kilner PJ, Longmore DB: The Application of Phase
Shifts in NMR for Flow Measurement. Magn Reson Med 14:230-41, 1990
Rossmann K: Point Spread-Function, Line Spread-Function and Modulation
Transfer Function: Tools for the Study of Imaging Systems. Radiology 14:257272, 1969
Papoulis A: Signal Analysis, McGraw-Hill International Editions, 1984
Kerstel E: Imaging Systems for Medical Diagnostics, Siemens AG, 1990, pp
138-182
Knez A, Becker C, Becker A, Leber A, Haberl R, Reiser M, Steinbeck G:
Diagnostic Imaging in Cardiac Diagnosis. Radiologe 40:103-10, 2000
Schmidt R, Thews G: Physiologie des Menschen, Springer-Verlag, 1987
Schäffler A, Schmidt S: Mensch, Körper, Krankheit, Gustav Fischer Verlag,
Verlag Dr. Max Gehlen, 1995
Lorenz C: The Range of Normal Values of Cardiovascular Structures in Infants,
Children, and Adolescents Measured by Magnetic Resonance Imaging. Pediatr
Cardiol 21:37-46, 2000
158
Literaturverzeichnis
[43]
[44]
[45]
[46]
[47]
[48]
[49]
[50]
[51]
[52]
[53]
[54]
[55]
[56]
[57]
[58]
Ohnesorge B, Flohr T, Becker C, Knez A, Kopp AF, Fukuda K, Reiser MF:
Cardiac Imaging with Rapid, Retrospective ECG Synchronized Multilevel Spiral
CT. Radiologe 40:111-7, 2000
Haacke EM, Li D, Kaushikkar S: Cardiac MR Imaging: Principles and
Techniques. Top Magn Reson Imaging 7:200-17, 1995
McVeigh ER: MRI of Myocardial Function: Motion Tracking Techniques.
Magn Reson Imaging 14:137-50, 1996
Pattynama PM, de Roos A: MR Evaluation of Myocardial Ischemia and
Infarction. Top Magn Reson Imaging 7:218-31, 1995
Reichek N: Magnetic Resonance Imaging for Assessment of Myocardial
Function. Magn Reson Q 7:255-74, 1991
Schmidt M, Crnac J, Dederichs B, Theissen P, Schicha H, Sechtem U: Magnetic
Resonance Imaging in Valvular Heart Disease. Int J Card Imaging 13:219-31,
1997
van Rugge FP, Boreel JJ, van der Wall EE, van Dijkman PR, van der Laarse A,
Doornbos J, de Roos A, den Boer JA, Bruschke AV, van Voorthuisen AE:
Cardiac First-Pass and Myocardial Perfusion in Normal Subjects Assessed by
Sub-Second Gd-DTPA Enhanced MR Imaging. J Comput Assist Tomogr
15:959-65, 1991
Wintersperger BJ, Penzkofer HV, Knez A, Huber A, Kerner M, Meininger M,
Knesewitsch P, Scheidler J, Haberl R, Reiser M: Myocardial Perfusion at Rest
and During Stress. MR Signal Characteristics of Persistent and Reversible
Myocardial Ischemia. Radiologe 40:155-61, 2000
Haacke EM, Patrick JL: Reducing Motion Artifacts in Two-Dimensional Fourier
Transform Imaging. Magn Reson Imaging 4:359-76, 1986
Huber A, Nikolaou K, Gonschior P, Knez A, Stehling M, Reiser M: Navigator
Echo-Based Respiratory Gating for Three-Dimensional MR Coronary
Angiography: Results from Healthy Volunteers and Patients with Proximal
Coronary Artery Stenoses. AJR Am J Roentgenol 173:95-101, 1999
Cho MH, Kim WS, Cho ZH: CSF Flow Artifact Reduction Using Cardiac Cycle
Ordered Phase-Encoding Method. Magn Reson Imaging 8:395-405, 1990
Ehman RL, Felmlee JP: Adaptive Technique for High-Definition MR Imaging
of Moving Structures. Radiology 173:255-63, 1989
Korin HW, Felmlee JP, Ehman RL, Riederer SJ: Adaptive Technique for ThreeDimensional MR Imaging of Moving Structures. Radiology 177:217-21, 1990
Felmlee JP, Ehman RL, Riederer SJ, Korin HW: Adaptive Motion
Compensation in MRI: Accuracy of Motion Measurement. Magn Reson Med
18:207-13, 1991
Taylor AM, Jhooti P, Wiesmann F, Keegan J, Firmin DN, Pennell DJ: MR
Navigator-Echo Monitoring of Temporal Changes in Diaphragm Position:
Implications for MR Coronary Angiography. J Magn Reson Imaging 7:629-36,
1997
Wang Y, Rossman PJ, Grimm RC, Riederer SJ, Ehman RL: Navigator-EchoBased Real-Time Respiratory Gating and Triggering for Reduction of
Respiration Effects in Three-Dimensional Coronary MR Angiography.
Radiology 198:55-60, 1996
159
Literaturverzeichnis
[59]
[60]
[61]
[62]
[63]
[64]
[65]
[66]
[67]
[68]
[69]
[70]
[71]
[72]
[73]
[74]
[75]
[76]
Schulen V, Schick F, Loichat J, Helber U, Huppert PE, Laub G, Claussen CD:
Evaluation of k-Space Segmented Cine Sequences for Fast Functional Cardiac
Imaging. Invest Radiol 31:512-22, 1996
Hennig J: k-Space Sampling Strategies. Eur Radiol 9:1020-31, 1999
Atkinson DJ, Edelman RR: Cineangiography of the Heart in a Single Breath
Hold with a Segmented TurboFLASH Sequence. Radiology 178:357-60, 1991
Bluemke DA, Boxerman JL, Atalar E, McVeigh ER: Segmented k-Space Cine
Breath-Hold Cardiovascular MR Imaging: Part 1. Principles and Technique. AJR
Am J Roentgenol 169:395-400, 1997
Bluemke DA, Boxerman JL, Mosher T, Lima JA: Segmented k-space Cine
Breath-Hold Cardiovascular MR Imaging: Part 2. Evaluation of Aortic
Vasculopathy. AJR Am J Roentgenol 169:401-7, 1997
Chien D, Atkinson DJ, Edelman RR: Strategies to Improve Contrast in
TurboFLASH Imaging: Reordered Phase Encoding and k-Space Segmentation. J
Magn Reson Imaging 1:63-70, 1991
Zerhouni EA, Parish DM, Rogers WJ, Yang A, Shapiro EP: Human Heart:
Tagging with MR Imaging--a Method for Noninvasive Assessment of
Myocardial Motion. Radiology 169:59-63, 1988
Axel L, Goncalves RC, Bloomgarden D: Regional Heart Wall Motion: TwoDimensional Analysis and Functional Imaging with MR Imaging. Radiology
183:745-50, 1992
Azhari H, Weiss JL, Shapiro EP: Distribution of Myocardial Strains: an MRI
Study. Adv Exp Med Biol 382:319-28, 1995
Maier SE, Fischer SE, McKinnon GC, Hess OM, Krayenbuehl HP, Boesiger P:
Acquisition and Evaluation of Tagged Magnetic Resonance Images of the
Human Left Ventricle. Comput Med Imaging Graph 16:73-80, 1992
McKinnon GC, Fischer SE, Maier SE: Non Invasive Measurement of
Myocardial Motion Using Magnetic Resonance Tagging. Australas Phys Eng
Sci Med 14:189-96, 1991
Mosher TJ, Smith MB: A DANTE Tagging Sequence for the Evaluation of
Translational Sample Motion. Magn Reson Med 15:334-9, 1990
Reichek N: MRI Myocardial Tagging. J Magn Reson Imaging 10:609-16, 1999
Fischer SE, McKinnon GC, Scheidegger MB, Prins W, Meier D, Boesiger P:
True Myocardial Motion Tracking. Magn Reson Med 31:401-13, 1994
Stuber M, Spiegel MA, Fischer SE, Scheidegger MB, Danias PG, Pedersen EM,
Boesiger P: Single Breath-Hold Slice-Following CSPAMM Myocardial
Tagging. Magma 9:85-91, 1999
Amini AA, Chen Y, Curwen RW, Mani V, Sun J: Coupled B-Snake Grids and
Constrained Thin-Plate Splines for Analysis of 2-D Tissue Deformations from
Tagged MRI. IEEE Trans Med Imaging 17:344-56, 1998
Fogel MA, Gupta KB, Weinberg PM, Hoffman EA: Regional Wall Motion and
Strain Analysis Across Stages of Fontan Reconstruction by Magnetic Resonance
Tagging. Am J Physiol 269:H1132-52, 1995
McVeigh ER, Atalar E: Cardiac Tagging With Breath-Hold Cine MRI. Magn
Reson Med 28:318-27, 1992
160
Literaturverzeichnis
[77]
[78]
[79]
[80]
[81]
[82]
[83]
[84]
[85]
[86]
[87]
[88]
[89]
[90]
[91]
[92]
O'Dell WG, Moore CC, Hunter WC, Zerhouni EA, McVeigh ER: ThreeDimensional Myocardial Deformations: Calculation with Displacement Field
Fitting to Tagged MR Images. Radiology 195:829-35, 1995
Osman NF, Kerwin WS, McVeigh ER, Prince JL: Cardiac Motion Tracking
Using CINE Harmonic Phase (HARP) Magnetic Resonance Imaging. Magn
Reson Med 42:1048-60, 1999
Fayad ZA, Ferrari VA, Kraitchman DL, Young AA, Palevsky HI, Bloomgarden
DC, Axel L: Right Ventricular Regional Function Using MR Tagging: Normals
Versus Chronic Pulmonary Hypertension. Magn Reson Med 39:116-23, 1998
Kramer CM, Rogers WJ, Theobald TM, Power TP, Petruolo S, Reichek N:
Remote Noninfarcted Region Dysfunction Soon After First Anterior Myocardial
Infarction. A magnetic resonance tagging study. Circulation 94:660-6, 1996
Kramer CM, Rogers WJ, Geskin G, Power TP, Theobald TM, Hu YL, Reichek
N: Usefulness of Magnetic Resonance Imaging Early After Acute Myocardial
Infarction. Am J Cardiol 80:690-5, 1997
Marcus JT, Gotte MJ, Van Rossum AC, Kuijer JP, Heethaar RM, Axel L, Visser
CA: Myocardial Function in Infarcted and Remote Regions Early After
Infarction in Man: Assessment by Magnetic Resonance Tagging and Strain
Analysis. Magn Reson Med 38:803-10, 1997
Matter C, Nagel E, Stuber M, Boesiger P, Hess OM: Assessment of Systolic and
Diastolic LV Function by MR Myocardial Tagging. Basic Res Cardiol 91:23-8,
1996
Young AA, Axel L, Dougherty L, Bogen DK, Parenteau CS: Validation of
Tagging With MR Imaging to Estimate Material Deformation. Radiology
188:101-8, 1993
Young AA, Imai H, Chang CN, Axel L: Two-Dimensional Left Ventricular
Deformation During Systole Using Magnetic Resonance Imaging with Spatial
Modulation of Magnetization. Circulation 89:740-52, 1994
Underwood SR, Firmin DN, Rees RS, Longmore DB: Magnetic Resonance
Velocity Mapping. Clin Phys Physiol Meas 11:37-43, 1990
Dumoulin CL: Phase Contrast MR Angiography Techniques. Magn Reson
Imaging Clin N Am 3:399-411, 1995
Lee VS, Spritzer CE, Carroll BA, Pool LG, Bernstein MA, Heinle SK, MacFall
JR: Flow Quantification Using Fast Cine Phase-Contrast MR Imaging,
Conventional Cine Phase-Contrast MR Imaging, and Doppler Sonography: in
Vitro and in Vivo Validation. AJR Am J Roentgenol 169:1125-31, 1997
Mohiaddin RH, Pennell DJ: MR Blood Flow Measurement. Clinical Application
in the Heart and Circulation. Cardiol Clin 16:161-87, 1998
Pike GB, Meyer CH, Brosnan TJ, Pelc NJ: Magnetic Resonance Velocity
Imaging Using a Fast Spiral Phase Contrast Sequence. Magn Reson Med
32:476-83, 1994
Nayak KS, Pauly JM, Kerr AB, Hu BS, Nishimura DG: Real-Time Color Flow
MRI. Magn Reson Med 43:251-8, 2000
Kozerke S, Scheidegger MB, Pedersen EM, Boesiger P: Heart Motion Adapted
Cine Phase-Contrast Flow Measurements Through the Aortic Valve. Magn
Reson Med 42:970-8, 1999
161
Literaturverzeichnis
[93]
[94]
[95]
[96]
[97]
[98]
[99]
[100]
[101]
[102]
[103]
[104]
[105]
[106]
[107]
[108]
[109]
[110]
Constable RT, Rath KM, Sinusas AJ, Gore JC: Development and Evaluation of
Tracking Algorithms for Cardiac Wall Motion Analysis Using Phase Velocity
MR Imaging. Magn Reson Med 32:33-42, 1994
Zhu Y, Drangova M, Pelc NJ: Estimation of Deformation Gradient and Strain
from Cine-PC Velocity Data. IEEE Trans Med Imaging 16:840-51, 1997
Zhu Y, Pelc NJ: Three-Dimensional Motion Tracking with Volumetric Phase
Contrast MR Velocity Imaging. J Magn Reson Imaging 9:111-8, 1999
Zhu Y, Drangova M, Pelc NJ: Fourier Tracking of Myocardial Motion Using
Cine-PC Data. Magn Reson Med 35:471-80, 1996
Drangova M, Zhu Y, Pelc NJ: Effect of Artifacts due to Flowing Blood on the
Reproducibility of Phase-Contrast Measurements of Myocardial Motion. J Magn
Reson Imaging 7:664-8, 1997
Drangova M, Zhu Y, Bowman B, Pelc NJ: In Vitro Verification of Myocardial
Motion Tracking from Phase-Contrast Velocity Data. Magn Reson Imaging
16:863-70, 1998
Arai AE, Gaither CC, 3rd, Epstein FH, Balaban RS, Wolff SD: Myocardial
Velocity Gradient Imaging by Phase Contrast MRI with Application to Regional
Function in Myocardial Ischemia. Magn Reson Med 42:98-109, 1999
Pelc NJ, Herfkens RJ, Shimakawa A, Enzmann DR: Phase Contrast Cine
Magnetic Resonance Imaging. Magn Reson Q 7:229-54, 1991
Pelc LR, Sayre J, Yun K, Castro LJ, Herfkens RJ, Miller DC, Pelc NJ:
Evaluation of Myocardial Motion Tracking with Cine-Phase Contrast Magnetic
Resonance Imaging. Invest Radiol 29:1038-42, 1994
Pelc NJ, Drangova M, Pelc LR, Zhu Y, Noll DC, Bowman BS, Herfkens RJ:
Tracking of Cyclic Motion with Phase-Contrast Cine MR Velocity Data. J Magn
Reson Imaging 5:339-45, 1995
Hennig J: Generalized MR Interferography. Magn Reson Med 16:390-402, 1990
Aletras AH, Ding S, Balaban RS, Wen H: DENSE: Displacement Encoding with
Stimulated Echoes in Cardiac Functional MRI. J Magn Reson 137:247-52, 1999
Markl M, Schneider B, Hennig J, Peschl S, Winterer J, Krause T, Laubenberger
J: Cardiac Phase Contrast Gradient Echo MRI: Measurement of Myocardial
Wall Motion in Healthy Volunteers and Patients. Int J Card Imaging 15:441-52,
1999
Hennig J, Schneider B, Peschl S, Markl M, Krause T, Laubenberger J: Analysis
of Myocardial Motion Based on Velocity Measurements with a Black Blood
Prepared Segmented Gradient-Echo Sequence: Methodology and Applications
to Normal Volunteers and Patients. J Magn Reson Imaging 8:868-77, 1998
Hennig J, Markl M, Schneider B, Peschl S: Regional Myocardial Function with
Tissue Phase Mapping. Magma 6:145-6, 1998
Sakuma H, Takeda K, Higgins CB: Fast Magnetic Resonance Imaging of the
Heart. Eur J Radiol 29:101-13, 1999
Butts K, Riederer SJ, Ehman RL, Thompson RM, Jack CR: Interleaved Echo
Planar Imaging on a Standard MRI System. Magn Reson Med 31:67-72, 1994
Epstein FH, Wolff SD, Arai AE: Segmented k-Space Fast Cardiac Imaging
Using an Echo-Train Readout. Magn Reson Med 41:609-13, 1999
162
Literaturverzeichnis
[111] Hennel F, Nedelec JF: Interleaved Asymmetric Echo-Planar Imaging. Magn
Reson Med 34:520-4, 1995
[112] Lamb HJ, Doornbos J, van der Velde EA, Kruit MC, Reiber JH, de Roos A:
Echo Planar MRI of the Heart on a Standard System: Validation of
Measurements of Left Ventricular Function and Mass. J Comput Assist Tomogr
20:942-9, 1996
[113] Reeder SB, Atalar E, Faranesh AZ, McVeigh ER: Multi-Echo Segmented kSpace Imaging: An Optimized Hybrid Sequence For Ultrafast Cardiac Imaging.
Magn Reson Med 41:375-85, 1999
[114] Wetter DR, McKinnon GC, Debatin JF, von Schulthess GK: Cardiac EchoPlanar MR Imaging: Comparison of Single- and Multiple-Shot Techniques.
Radiology 194:765-70, 1995
[115] Davis CP, McKinnon GC, Debatin JF, Duewell S, von Schulthess GK: SingleShot Versus Interleaved Echo-Planar MR Imaging: Application to Visualization
of Cardiac Valve Leaflets. J Magn Reson Imaging 5:107-12, 1995
[116] Tasciyan TA, Mitchell DG: Pulsatile Flow Artifacts in Fast MagnetizationPrepared Sequences. J Magn Reson Imaging 4:217-22, 1994
[117] Sinha S, Sinha U: Black Blood Dual Phase Turbo FLASH MR Imaging of the
Heart. J Magn Reson Imaging 6:484-94, 1996
[118] Finn JP, Edelman RR: Black-Blood and Segmented k-Space Magnetic
Resonance Angiography. Magn Reson Imaging Clin N Am 1:349-57, 1993
[119] Edelman RR, Chien D, Kim D: Fast Selective Black Blood MR Imaging.
Radiology 181:655-60, 1991
[120] Doyle M, Walsh EG, Blackwell GG, Pohost GM: Block Regional Interpolation
Scheme for k-Space (BRISK): A Rapid Cardiac Imaging Technique. Magn
Reson Med 33:163-70, 1995
[121] Doyle M, Walsh EG, Foster RE, Pohost GM: Rapid Cardiac Imaging with Turbo
BRISK. Magn Reson Med 37:410-7, 1997
[122] Foo TK, Bernstein MA, Aisen AM, Hernandez RJ, Collick BD, Bernstein T:
Improved Ejection Fraction and Flow Velocity Estimates with Use of View
Sharing and Uniform Repetition time Excitation with Fast Cardiac Techniques.
Radiology 195:471-8, 1995
[123] Bandettini PA, Jesmanowicz A, Wong EC, Hyde JS: Processing Strategies for
Time-Course Data Sets in Functional MRI of the Human Brain. Magn Reson
Med 30:161-73, 1993
[124] Sodickson DK, Manning WJ: Simultaneous Acquisition of Spatial Harmonics
(SMASH): Fast Imaging with Radiofrequency Coil Arrays. Magn Reson Med
38:591-603, 1997
[125] Jakob PM, Griswold MA, Edelman RR, Sodickson DK: AUTO-SMASH: A
Self-Calibrating Technique for SMASH Imaging. SiMultaneous Acquisition of
Spatial Harmonics. Magma 7:42-54, 1998
[126] Weiger M, Pruessmann KP, Boesiger P: Cardiac Real-Time Imaging Using
SENSE. SENSitivity Encoding Scheme. Magn Reson Med 43:177-84, 2000
163
164
Liste der Veröffentlichungen
Buchartikel
Markl M, Schneider B, Hennig J: MR-Physics and Imaging of Phase Contrast MRI.
Cardiac MRI, vol. 10: Kluwer Academic Press, 2000, invited
Paper
Markl M, Schneider B, Hennig J, Peschl S, Winterer J, Krause T, Laubenberger J:
Cardiac Phase Contrast Gradient Echo MRI: Measurement of Myocardial Wall Motion
in Healthy Volunteers and Patients. Int J Card Imaging 15:441-52, 1999
Hennig J, Markl M, Schneider B, Peschl S: Regional Myocardial Function with Tissue
Phase Mapping. MAGMA 6:145-6, 1998
Oesterle C, Markl M, Strecker R, Kraemer FM, Hennig J: Spiral Reconstruction by
Regridding to a Large Rectilinear Matrix: a Practical Solution for Routine Systems.
J Magn Reson Imaging 10: 84-92, 1999
Hennig J, Schneider B, Peschl S, Markl M, Krause T, Laubenberger J: Analysis of
Myocardial Motion Based on Velocity Measurements with a Black Blood Prepared
Segmented Gradient-Echo Sequence: Methodology and Applications to Normal
Volunteers and Patients. J Magn Reson Imaging 8:868-77, 1998
Abstracts, Vorträge, Poster
Markl M, Hennig J: Cardiac Multi-Phase k-Space Segmented Echo Planar Imaging with
Black Blood Preparation for Fast Velocity Mapping of Myocardial Motion. Presented at
Magnetic Resonance in Cardiovascular Research, 4th international symposium,
Würzburg, Germany, 1998. MAGMA 6(2-3):199-200, 1998
Markl M, Strecker R, Oesterle C, Kraemer FM, Hennig J:Spiral MRI mit Next
Neighbor Regridding: Implementation auf einem standard MR-System. Presented at 1.
Tagung der Deutschen Sektion der ISMRM, Freiburg, Germany, 1998
165
Liste der Veröffentlichungen
Markl M, Strecker R, Oesterle C, Kraemer FM, Hennig J: Spiral Imaging with Next
Neighbour Regridding on a Standard MR-System. Presented at European Society for
Magnetic Resonance in Medicine and Biology, 15th scientific meeting, Geneva,
Switzerland, MAGMA 6(1):160, 1998
Markl M, Schneider B, Hennig J: Assessment of Left Ventricular Wall Motion and
Cardiac Function with Fast Phase Contrast Black Blood Gradient Echo Imaging.
Presented at European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology, 16th
scientific meeting, Sevilla, Spain, MAGMA 8(1):90, 1999
Markl M, Hennig J:Fast Velocity Mapping of Myocardial Motion with k-Space
Segmented Black Blood Echo Planar and Gradient Echo Imaging. Presented at 7th
Scientific Meeting International Society of Magnetic Resonance in Medicine,
Philadelphia, USA, Book of Abstracts 394, 1999
Markl M, Schneider B, Hennig J: Detection of Localized Disturbances of Myocardial
Motion by Means of Phase Contrast MRI and Correlation Analysis. Presented at 8th
Scientific Meeting International Society of Magnetic Resonance in Medicine, Denver,
USA, Book of Abstracts 1611, 2000
Markl M, Schneider B, Hennig J: Cardiac MRI, Kernspintomographische
Herzuntersuchungen: Indikationen, Methoden, Techniken. Presented at Seminar
Bildverarbeitung, DKFZ Heidelberg, Germany, 2000
Schneider B, Markl M, Peschl S, Winterer J, Weber H, Laubenberger J, Krause T,
Hennig J, Langer M:Cardiac Phase Contrast MRI: Measurement of Myocardial Wall
Motion in Healthy Volunteers and Patients. Presented at One day symposium:
Cardiothoracic MRI: The clinican's perspective, Leiden, the Netherlands, 1998
166
Danksagung
An dieser Stelle möchte ich mich bei allen bedanken, deren Hilfe und Unterstützung zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen hat
Mein besonderer Dank gilt:
Prof. Dr. J. Hennig für die hervorragende Betreuung, die zahlreichen
Anregungen und die freundliche Arbeitsatmosphäre, die sehr zum Gelingen
dieser Arbeit beigetragen haben.
Prof. Dr. G. Strobl für die unkomplizierte Betreuung dieser Arbeit und für
die reibungslose Zusammenarbeit zwischen der Fakultät für Physik und der
Radiologischen Universitätsklinik.
Allen Mitarbeitern der Sektion medizinische Physik für die gute Arbeitsatmosphäre, viele anregende Diskussionen und die Hilfe und Unterstützung
in vielen Detailfragen.
Dr. B. Schneider für die außergewöhnlich gute Zusammenarbeit im Rahmen
klinischer Studien und Untersuchungen sowie für die Hilfe bei fachlichen
und medizinischen Fragestellungen.
Meinen Eltern, dafür dass sie mich während meines Studiums und der
Promotion unterstützt und immer großes Vertrauen in meine Arbeit gesetzt
haben.
Meiner Freundin Viola, die mich während meines gesamten Studiums und
der Promotion unterstützt und mir immer liebevoll Rückhalt gegeben hat.
Ihre Geduld, Hilfe und Rücksicht vor allem auch während arbeitsintensiver
Phasen hat sicherlich entscheidend zum Gelingen meiner Promotion beigetragen.
Und nicht zuletzt meinen Freunden, besonders meinen Mitbewohnern Petra
und Fabian, für ihre Hilfsbereitschaft und moralische Unterstützung
während meiner Promotion.
167
