Logo der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt

Analyse von in-vivo NMR Spektren

Arbeitsgruppe 8.42

Ziel der in-vivo-NMR-Spektroskopie (Arbeitsgruppe 8.12) ist die nicht-invasive Konzentrationsbestimmung von Metaboliten. Abbildung 1 zeigt den Ausschnitt eines 1H-NMR Spektrums für ein selektiertes Volumenelement im menschlichen Gehirn.

Abb. 1 : Selektiertes Volumenelement im menschlichen Gehirn und 1H-NMR Spektrum.
Abb. 1 : Selektiertes Volumenelement im menschlichen Gehirn und 1H-NMR Spektrum.

   

Die spektralen Anteile einzelner Metabolite, wie N-Acetylaspartat (NAA), lassen sich durch parametrische Modelle beschreiben. Diesen Spektralanteilen ist zusätzlich eine Basislinie überlagert, die u.a. durch Resonanzen von Makromolekülen verursacht wird. Für diese Basislinie ist üblicherweise kein (parametrisches) Modell bekannt. Die quantitative Analyse der NMR-Spektren führt damit auf ein Problem der semi-parametrischen Modellierung. Dabei kann berücksichtigt werden, daß der nicht-parametrische Anteil des Modells, die Basislinie, glatt ist. Gegenstand aktueller Arbeiten ist neben einer möglichst genauen Modellschätzung insbesondere die Bestimmung von Messunsicherheiten. Abbildung 1 illustriert die nicht-parametrische Schätzung der Basislinie mit Hilfe eines Regularisierungsansatzes.

Nach oben

Publikationen

Publikations Einzelansicht

Artikel

Titel: Quantitative MRS: comparison of time domain and time domain frequency domain methods using a novel test procedure
Autor(en): C. Elster, A. Link, F. Schubert, F. Seifert, M. Walzel and H. Rinneberg
Journal: Magnetic Resonance Imaging
Jahr: 2000
Band: 18
Ausgabe: 5
Seite(n): 597 - 606
DOI: 10.1016/S0730-725X(00)00140-5
ISSN: 0730-725X
Web URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0730725X00001405
Schlüsselwörter: Frequency domain
Marker: 8.42, in-vivo
Zusammenfassung: For quantitative analysis of in vivo MR spectra, a state-of-the-art time domain method was compared with a recently reported time domain frequency domain method which uses wavelets for background characterization. The comparison was made on the basis of results for simulated test problems that were constructed by combining measured and simulated MRS data at different signal-to-noise ratios in order to simultaneously reflect real world difficulties, in particular the overlapping background problem, and to allow for quantitative judgment of a method's accuracy. Incorporating prior knowledge was also considered. The results obtained give insight into the accuracy of the methods when applied to measured MRS data. Due to the improved background characterization, the time domain frequency domain method outperformed the time domain method in some of the test cases. Both methods were also applied to serial brain MR spectra of a healthy volunteer on 10 occasions.

Zurück zur Listen Ansicht

Nach oben