Analyse und Eliminierung von system- und messprozessbedingten Bildartefakten in der radialen Magnetresonanztomographie

MA-Thesis / Master von Florian Trautwein

Zusammenfassung:

Bei der medizinischen Kernspintomographie, auch unter dem Begriff Magnetresonanztomographie (MRT) bekannt, handelt es sich um ein computergestütztes bildgebendes Verfahren, das virtuelle Schnittbilder des menschlichen Körpers erzeugt. Die MRT als Schnittbildverfahren in der medizinischen Diagnostik zeichnet sich in erster Linie als nicht-invasive Untersuchungsmethode durch ein vielseitiges Kontrastvermögen von Weichteilgewebe aus. Es basiert auf dem Prinzip der Kernspinresonanz, bei dem der magnetische Spin der Wasserstoffkerne gezielt durch Magnetfelder beeinflusst wird.

In der MRT gibt es viele verschiedene Verfahren und Methoden, um das zu messende Signal zu erhalten und daraus ein Bild zu erzeugen. Die radiale Bildgebung ist vom Prinzip ein schon bekanntes Verfahren, welches zu Beginn der Entwicklung der MRT in den 70er Jahren wegen der Ähnlichkeit zu anderen tomographischen Verfahren bevorzugt eingesetzt wurde, aber dann von den kartesischen Verfahren verdrängt wurde. Heutzutage findet man die radialen Verfahren wieder in neueren MRT-Geräten, besonders wegen der hohen Orts- und Zeitauflösung, der Robustheit gegenüber Bewegungsartefakten und der guten Darstellung von Gewebe mit sehr kurzer T2-Zeit.

Dies macht die radiale Bildgebung interessant für spezielle Untersuchungen und Anwendungen, wie zum Beispiel in der Herzdiagnostik. Da die Hard- und Software der jetzigen klinischen MRT-Geräte primär für kartesische Bildgebung optimiert sind, enthalten die radial aufgenommen Bilder momentan noch Bildartefakte, die durch unvollständige Steuerung des Messprozesses entstehen. Diese Ungenauigkeiten sind auch bei den kartesischen Messungen präsent, erzeugen aber dort keine Artefakte, da ihre Auswirkung bei kartesischer Bildgebung vernachlässigbar ist. Um die radiale Bildgebung auf klinischen MRT-Geräten konkurrenzfähig zu machen ist es nötig, ihre Bildqualität weiter zu verbessern und die vorhandenen Bildartefakte zu eliminieren.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich damit, diese Bildartefakte bei der Radialbildgebung und deren Entstehung zu analysieren, mit dem Ziel, die Fehler vorhersagen und eliminieren zu können, basierend auf bekannten Betriebsbedingungen. Dazu werden parametrisierte Testmessungen mit MRT-Geräten an Phantomen durchgeführt. Die Rohdaten werden analysiert, um damit Abweichungen zu bestimmen und bei deterministischem Verhalten eine Korrektur zu ermöglichen entweder durch Prekompensation der Messung oder Postkorrektur während der Bildrekonstruktion.

Dazu werden die Rohdaten der Testmessungen extrahiert und numerisch mit entsprechender Software manipuliert. Es werden mathematische Algorithmen entwickelt, die Funktionen an die Daten annähern, um daraus Parameter für das Verhalten abzuleiten. Aufgrund dieses Wissens können Korrekturen und Vergleichsmessungen vorgenommen werden. Die Fehlerquellen der Bildartefakte liegen sowohl in den Hardware- als auch in den Softwareeigenschaften, wobei eine strikte Trennung von Hard- und Software nicht möglich ist, da Hardwarebeschränkungen teilweise durch Software kompensiert werden. So muss zum Beispiel die zeitliche Koordinierung der Abläufe auf diskreten Rastern erfolgen. Auch Signalverzögerungen im System selbst können wichtig werden, da diese während der System-Entwicklung nicht exakt bestimmt werden und im späteren System abweichen können. Wichtige Bauteile die als Fehlerquellen in Frage kommen und in die Untersuchungen eingeschlossen werden, sind sowohl das Gradienten- und Receiversystem als auch die analogen und digitalen Signalmischer.

Fehlereigenschaften die aus der digitalen Domäne stammen sind eindeutig reproduzierbar und damit perfekt zu korrigieren. Im Gegensatz dazu sind analoge Eigenschaften nicht gänzlich exakt zu bestimmen, ermöglichen aber auch hinreichend gute Näherungen der Vorhersage des Verhaltens und tragen somit ebenfalls zu einer Verbesserung der Bildqualität bei.

Aufgrund der Erkenntnisse und Ergebnisse dieser Arbeit werden Korrekturen angewandt und somit deutlich sichtbare Verbesserungen der radialen Magnetresonanzbildgebung erzielt. So ist nun eine Schichtverschiebung innerhalb der angeregten Schicht ohne Verlust von Bildqualität möglich, was bisher ein großes Problem bei der radialen Bildgebung darstellte.

Ebenfalls wird die Bildqualität deutlich verbessert durch Kompensation von Trajektorienfehlern, die auf Grund von Verzögerungen und numerischen Fehlern, was zu Verschiebungen des gemessenen Signals führt, entstehen.

Abstract:

Magnet-Resonance-Imaging (MRI) is a computer-aided method that creates tomographic images of the human body. MRI stands out as a valuable non-invasive diagnostic technique primarily due to its inherent wealth of soft-tissue contrast. It is based on nuclear magnetic resonance (NMR) where the spin of the nuclei is directly controlled by magnetic fields.

MRI offers several techniques to manipulate the spin signal in order to create an image. Radial imaging in principal is a well-known technique that was often used at the beginning of MRI developments in the 1970s due to the similarity to other tomographic techniques, but it was replaced by 2-dimensional Fourier-Cartesian techniques. Today radial imaging can be found again in MRI Systems especially due to high spatial and time resolution, the robustness against motion artifacts, and as well the good depiction of tissue with very short T2. This makes radial imaging interesting for special examinations and applications, particularly cardiac imaging.

Since the hardware and software of current clinical MRI-Systems are primarily optimized for Cartesian imaging, the radial recorded images still contain image artifacts due to incomplete control of the measuring process. These inaccuracies are present as well with the Cartesian measurements, but they do not create artifacts, because their effect is negligible in Cartesian imaging. In order to make radial imaging competitive on clinical MRI systems it is required to improve the image quality and to eliminate the existing image artifacts.

The present work is the analysis of image artifacts in radial imaging, with the objective to predict and to eliminate the errors based on known operating conditions. Parameterized test measurements with phantoms are performed on MRI-systems. The raw data is analyzed to detect deviations and to allow correction by either pre-compensation of the measurement or post processing during image reconstruction.

The raw data of the test measurements are extracted and numerically manipulated with appropriate software. Mathematical algorithms are developed that fit functions to the data to obtain parameters describing the behavior.

On the basis of this knowledge adjustments and comparative measurements can be performed. The image artifacts originate in both hardware and software properties of the MRI system. A strict separation between hardware and software is not possible since hardware limitations are compensated by software in part. For example, event timing must be placed on discrete grids.

Also signal delays within the system itself can be important as they cannot be determined properly during system development. Relevant components that are considered for errors and that are included in the research are the gradient- and receiver-system and the analog and digital signal mixers. Error properties that stem from the digital domain are explicitly reproducible and can be perfectly compensated. In contrast, the analog properties cannot be determined entirely, as in the digital case, but allow for adequate approximation of the behavior and thus an enhancement of image quality.

As a result of this work corrections are applied and considerable visible improvements in the radial images are obtained. These improvements allow for the measurement of off-center slices without loss of image quality, which up to now has been a major problem with radial imaging. The image quality is also improved by compensation of trajectory errors, that arise from delays and numeric faults leading to a shift of the measured signal.

Inhaltsverzeichnis:

	Inhaltsverzeichnis
1.	Abstract / Zusammenfassung	1
1.1	Abstract (english)	1
1.2	Zusammenfassung (deutsch)	2
2.	Einleitung und Motivation	5
2.1	Einordnung des Themas	5
2.2	Radiale Bildgebung	9
3.	Grundlagen	10
3.1	Zur Geschichte und Entstehung der Kernspintomographie	10
3.2	Grundlagen der Kernspintomographie	11
3.2.1	Magnetische Kernspinresonanz	11
3.2.2	Bildgebung in der Kernspintomographie	15
3.3	Grundlagen Radiale Bildgebung	25
3.3.1	Kartesische Bildgebung	25
3.3.2	Radiale Bildgebung	26
4.	Umsetzung	30
4.1	Allgemeiner Messaufbau und Methoden	30
4.2	Verschiebung zwischen ADC und NCO	35
4.2.1	Grundlegendes	35
4.2.2	Numerisch-Kontrollierter-Oszillator	37
4.2.3	Clock-Shift	37
4.2.4	Experiment, Analyse und Auswertung	42
4.2.5	Ergebnis und Korrektur	53
4.3	Trajektorienfehler	56
4.3.1	Grundlegendes	56
4.3.2	Ursache und Auswirkung einer Verschiebung des Echomaximums	57
4.3.3	Experiment, Analyse und Auswertung	59
4.3.4	Ergebnis und Korrektur	86
5.	Diskussion	91
6.	Würdigung und Ausblick	93
	Literaturverzeichnis	97

Inhaltsverzeichnis:

	Inhaltsverzeichnis
1.	Abstract / Zusammenfassung	1
1.1	Abstract (english)	1
1.2	Zusammenfassung (deutsch)	2
2.	Einleitung und Motivation	5
2.1	Einordnung des Themas	5
2.2	Radiale Bildgebung	9
3.	Grundlagen	10
3.1	Zur Geschichte und Entstehung der Kernspintomographie	10
3.2	Grundlagen der Kernspintomographie	11
3.2.1	Magnetische Kernspinresonanz	11
3.2.2	Bildgebung in der Kernspintomographie	15
3.3	Grundlagen Radiale Bildgebung	25
3.3.1	Kartesische Bildgebung	25
3.3.2	Radiale Bildgebung	26
4.	Umsetzung	30
4.1	Allgemeiner Messaufbau und Methoden	30
4.2	Verschiebung zwischen ADC und NCO	35
4.2.1	Grundlegendes	35
4.2.2	Numerisch-Kontrollierter-Oszillator	37
4.2.3	Clock-Shift	37
4.2.4	Experiment, Analyse und Auswertung	42
4.2.5	Ergebnis und Korrektur	53
4.3	Trajektorienfehler	56
4.3.1	Grundlegendes	56
4.3.2	Ursache und Auswirkung einer Verschiebung des Echomaximums	57
4.3.3	Experiment, Analyse und Auswertung	59
4.3.4	Ergebnis und Korrektur	86
5.	Diskussion	91
6.	Würdigung und Ausblick	93
	Literaturverzeichnis	97

Textprobe:

Kapitel 4.2.2, Numerisch-Kontrollierter-Oszillator: Der Numerisch-Kontrollierte-Oszillator (engl. „Numerically-Controlled-Oszillator“, kurz: NCO) ist nach eine elektronische Komponente, die einen Bereich an Frequenzen künstlich erzeugt - ein digitaler Frequenzgenerator also. Im Gegensatz zu einem analogen Frequenzgenerator ist es möglich einen sehr breiten Bereich von Frequenzen präzise zu erzeugen - zumindest soweit es der digitale Taktgeber zulässt und das Nyquist Theorem erfüllt ist. Es können beliebige Signale erzeugt werden.

Auch Referenzsignale tiew, welche für eine Verschiebung des Bildfeldes benötigt werden, werden vom NCO erzeugt und zu dem Messsignal multipliziert (vgl. voriges Kapitel 4.2.1 „Grundlegendes“). Im Quellcode der Sequenzen gibt es für die Auslesezeilen spezielle Präparations-Funktionen, die bei Übergabe des Auslese-Objektes die Phase und die Frequenz des NCO automatisch berechnen. Der Sequenzprogrammierer hat in der Entwicklungsumgebung Zugriff auf ein NCO-Objekt und kann so, auch nach der Präparation, gewisse Eigenschaften des NCO programmier-technisch beeinflussen. So kann die Frequenz und die Phase explizit ange-geben werden. Wie sich später ergibt, stellt dies eine einfache Möglichkeit dar, einen falsch berechneten NCO zu korrigieren, indem die automatisch berechnete Phase korrigiert wird.

Das Referenzsignal wird vom System so berechnet und erzeugt, dass der FourierDC-Punkt (für eine Erklärung des FourierDC-Punktes siehe Abschnitt „Bildfeld“ in Kapitel 3.2.2 „Bildgebung in der Kernspintomographie“), also die Nullfrequenz der Fouriertransformierten, im Zentrum des Signals liegt. Die Anfangsphase j0 des Referenzsignal wird so gesetzt, dass im FourierDC-Punkt die Phase des Referenzsignals gleich Null ist. Bei einem Messdatensatz der Länge N, ist der Datenpunkt N/2+1 durch die Eigenschaften der Fouriertransformation als dieser „Mittelpunkt“ (Nullfrequenzpunkt) definiert.