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Quantitative MRT

Arbeitsgruppe 8.13

Quantitative MRT des Herzens

Der Bildkontrast in der Standard-MRT hängt im Wesentlichen von den Parametern der MRT-Aufnahme (Sequenzparameter) und von den intrinsischen Gewebeparametern (Protonendichte, T1, T2) ab.  Die Gewebeparameter können quantitativ mit „Mapping“-Verfahren bestimmt werden und liefern wichtige diagnostische Informationen, die unabhängig von externen Einflussgrößen (MRT-Gerätehersteller, Sequenzparameter) sind.

Der Nachteil von „Mapping“-Verfahren ist die lange Aufnahmezeit, die es schwierig macht, diese Methoden in der klinischen Routineversorgung erfolgreich einzusetzen. Innovative Ansätze sowohl für die Datenaufnahme als auch für die Bildrekonstruktion sind deshalb erforderlich.

Modellbasierte Bildrekonstruktion

Bei den herkömmlichen Mapping-Verfahren werden mehrere Bilder mit unterschiedlichen Sequenzparametern aufgenommen. Nach der Bildrekonstruktion werden mit Hilfe eines Fitting-Algorithmus die quantitativen Gewebeparameter bestimmt.

Das Prinzip der modellbasierten Rekonstruktion ist es, Informationen über das zeitliche Verhalten der Magnetisierung (z. B. T1-recovery nach einem Inversionspuls) in der Bildrekonstruktion als Vorwissen zu verwenden. Dieses Vorwissen führt zu einer genaueren Rekonstruktion und liefert direkt die quantitativen Gewebeparameter. Zusätzlich erlaubt dieser Ansatz flexiblere und effizientere MR-Aufnahmeverfahren.

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Veränderung des Bildkontrasts nach einem MR-Inversionspuls für einen Kurzachsenschnitt des Herzens. Die Relaxation der longitudinalen Magnetisierungskomponente (Mz) nach einem MR-Inversionspuls hängt von intrinsischen Gewebeparametern ab. Diese Relaxationskurven können in MR-Rekonstruktionsverfahren verwendet werden, um die Bildqualität zu verbessern und genauere Quantifizierungen zu ermöglichen.

Klinische Anwendungen

In der kardialen MRT werden Mapping-Verfahren hauptsächlich für die Untersuchung des Myokardiums verwendet. Eine Reihe von Erkrankungen (z. B. Fibrose im Herzen) führen zu einer Veränderung der T1-Zeiten des Myokardiums und können mit Hilfe von T1-Mapping-Verfahren erfolgreich diagnostiziert werden. Schnellere und genauere Mapping-Verfahren versprechen hier eine verbesserte Diagnose und optimierte Therapieansätze.

Eine besondere Schwierigkeit für alle kardialen MRT-Verfahren ist die Bewegung des Herzens auf Grund von Atmung und Herzschlag. Dafür entwickeln wir neue Ansätze der bewegungskompensierten Bildrekonstruktion, um genaue Mapping-Verfahren unabhängig von physiologischer Bewegung zu gewährleisten.

Die Entwicklung von neuen Verfahren findet in enger Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Jeanette Schulz-Menger vom Experimental and Clinical Research Center (ECRC) der Charité Berlin statt.

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Echtzeit-Rekonstruktion eines Herzens in Kurzachsen- und 4-Kammernansicht. Die Herzbewegungen auf Grund des Herzschlags und der Atmung sind klar erkennbar. Die MR-Daten wurden mit einem 2D-Golden Radial-Verfahren aufgenommen. Dies erlaubt die Bildrekonstruktion von Echtzeitbildern, um Bewegungsinformation mit hoher zeitlicher Auflösung zu bestimmen. Zusätzlich können Daten von mehreren Herzzyklen kombiniert werden, um die Bildqualität und die diagnostische Genauigkeit zu verbessern.

Aktuelle Projekte

Modellbasierte Bildrekonstruktion für schnelle und genaue T1-Quantifizierung des Herzens

Entwicklung von neuen bewegungskompensierten T1-Mapping-Verfahren, die Modelle des MR-Signalverhaltens in der Bildrekonstruktion verwenden, um eine genaue T1-Quantifizierung in der kürzestmöglichen Aufnahmezeit zu erreichen.

Weitere Informationen zur Bewegungskompensation

Kooperationspartner:
Prof. Dr. Jeanette Schulz-Menger, Experimental and Clinical Research Center, Charité Berlin, Deutschland

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Ausgewählte Literatur

K. Becker, J. Schulz-Menger, T. Schaeffter, C. Kolbitsch,
Multi-parametric cardiac MRI for T1 mapping and cine imaging using iterative model-based image reconstruction
Proceedings of the 25th Annual Meeting of ISMRM, Honolulu, USA, 2722 (2017).

M. Usman, D. Atkinson, C. Kolbitsch, T. Schaeffter, C. Prieto
Manifold learning based ECG-free free-breathing cardiac CINE MRI
Opens external link in new window J Magn Reson Imaging 41, 1521-7 (2015).

C. Kolbitsch, C. Prieto, T. Schaeffter
Cardiac functional assessment without electrocardiogram using physiological self-navigation
Opens external link in new window Magn Reson Med 71, 942-54 (2014).

M. Usman, D. Atkinson, F. Odille, C. Kolbitsch, G. Vaillant, T. Schaeffter, P. Batchelor, C. Prieto
Motion corrected compressed sensing for free-breathing dynamic cardiac MRI
Opens external link in new window Magn Reson Med 70, 504-16 (2013).

A. Freitas, C. Kolbitsch, T. Schaeffter
Optimization of inversion time using a multi-tissue model to reduce artifacts in delayed enhancement cardiac MRI due to heart rate variations
MAGMA 26, 151-301 (2013).

C. Kolbitsch, T. Schaeffter, J. Smink, C. Prieto
Image-based self-navigator using cardiac functional parameters for cine imaging
Proceedings of the 20th Annual Meeting of ISMRM, Melbourne, Australia, 602 (2012).

J. Burakiewicz, C. Kolbitsch, G. Charles-Edwards, T. Schaeffter
Reducing artefacts in inversion recovery prepared MRI caused by varying heart rate through real-time adaptation of the inversion time
Proceedings of the 19th Annual Meeting of ISMRM, Montreal, Canada, 4620 (2011).

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Abbestraße 2–12
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