Kurzfassung. Im klinischen Einsatz kommt zur Messung des Blutflusses die 4-dimensionale Phasenkontrast Magnetresonanz-Bildgebung (4D PC-MRI) in Frage. Diese ermo¨glicht die Darstellung und Analyse der Ha¨modynamik in den Messvolumina. Die Phasenkontrast-Technik erfordert fu¨r die U¨ berfu¨hrung der gemessenen Phasenwinkel ( bis + ) in Geschwindigkeitsvektoren einen Parameter, der die Geschwindigkeitssensitivita¨t angibt (venc, velocity encoding). U¨ berschreiten die Flussgeschwindigkeiten diesen Wert, so treten Phasenspru¨nge auf, welche zu Problemen in der Beurteilung der Messdaten fu¨hren und eine Analyse erschweren oder verhindern ko¨nnen. Zur Korrektur dieser Phasenspru¨nge existieren eine Reihe von Techniken, welche jedoch meist die Messzeit verla¨ngern. Hier wird ein einfaches bildbasiertes Korrekturverfahren mittels Referenzmessung benutzt und systematisch an Hand von PhantomDaten untersucht, inwieweit eine Verku¨rzung der zusa¨tzlichen Messzeiten durch Reduktion der ra¨umlichen und zeitlichen Auflo¨sung mo¨glich ist.
Die dreidimensionale und zeitlich aufgelo¨ste Messung des in vivo Blutflusses
mittels Magnetresonanz-Bildgebung (MRI) ermo¨glicht es, Vera¨nderungen in der
Ha¨modynamik z.B. in zerebralen Gefa¨ßen oder in der Aorta und den
Karotiden qualitativ und quantitativ zu beurteilen. Die dabei benutzte Technik der
4dimensionalen Phasenkontrast MRI (4D PC-MRI) erha¨lt die Informationen u¨ber
die Flusseigenschaften aus dem Phasenteil des MR-Signals [
Ein manuelles Suchen und Entfernen der durch Phasenspru¨nge verursachten
Artefakte ist zwar mo¨glich, in Anbetracht der enormen Datenmengen jedoch
nicht praktikabel. Es existieren bereits verschiedene automatische Methoden:
Ein Ansatz ist, große Phasenunterschiede benachbarter Voxel zu finden und so
Phasenspru¨nge zu identifizieren und zu korrigieren. Diese Techniken lassen sich
auch um die zeitliche Dimension erweitern [
Ziel der vorliegenden Arbeit ist, den Einfluss von ra¨umlicher und zeitlicher Auflo¨sung der Referenzmessung auf die Ergebnisse dieses einfachen Korrekturverfahrens anhand von Phantom-Messdaten zu untersuchen. 2
Im Folgenden wird beschrieben, mit welchen Mitteln die MR-Daten aufgenommen und mit welchen Verfahren Korrektur und Ergebnisanalyse mit Matlab in der Version 2008a vorgenommen wurden. 2.1
Die MR-Daten wurden an einem 7 Tesla Ganzko¨rper-Scanner (MAGNETOM 7T, Siemens Medical Solutions, Erlangen, Deutschland) in einer 24-Kanal-Spule (Nova Medical, Wilmington MA, USA) aufgenommen.
Die Aufnahme der Flussdaten erfolgte mittels flussempfindlicher 4D (zeitaufgelo¨st und 3D) Phasenkontrast MR-Bildgebung, welche auf einer getriggerten Gradientechosequenz mit RF-spoiling basiert. Die Messungen wurden in coronaler Schnittfu¨hrung mit den folgenden Parametern durchgefu¨hrt: Bildmatrix = 72 128 60, Field of View (FoV) = 72 128 60 mm, 1.0 x 1.0 x 1.0 mm Voxelgro¨ße, Repititions- und Echozeit (TR/TE)=92.8 ms/2.771 ms, Parallel Imaging (GRAPPA) Faktor 2, Flipwinkel = 15◦, Empfangsbandbreite 360 Hz/Px bzw. Hz/mm.
Die Flussmessung wurde zweimal jeweils mit einem vera¨nderten Flusskodierparameter vorgenommen (venc1=0.75 m/s, venc2=3.0 m/s). Die u¨brigen Parameter blieben unvera¨ndert. Die Messung wurde mit einem von der Pumpe kommenden Triggersignal synchronisiert. Die Pumpe wurde mit 27 Umdrehungen pro Minute betrieben, wobei eine Umdrehung zwei Pumppulse erzeugt. Es wurden 20 Phasen mit einer zeitlichen Auflo¨sung von 89.6 ms aufgenommen.
Bei den Flussmessungen werden fu¨r jede ra¨umliche Schicht (hier 60 Schichten) und fu¨r jede zeitliche Phase (hier 20 Phasen) jeweils die drei Komponenten der Flussgeschwindigkeitsvektoren (vx,vy,vz) und zusa¨tzlich jeweils ein Magnitudenbild als eigenes Schnittbild erzeugt. So ergeben sich fu¨r jede der beiden Flussmessungen 60 20 4 = 4800 Einzelbilder. 2.2
Fu¨r die spa¨tere Verwendung wurde eine statische Maske aus den Magnituden berechnet, welche die Geschwindigkeitsinformationen der stark rauschbehafteten Teile außerhalb der Gefa¨ße des Phantomes auf Null setzt. Dazu wurden die Magnitudendaten aller zeitlichen Phasen summiert und mit einem Schwellenwert von 8 % des Maximalwertes gefiltert. Die Phasendaten ( bis + ) der Flussmessungen wurden mit Hilfe der venc-Parameter in Flussdaten (m/s) u¨berfu¨hrt. 2.3
Die Daten in den beiden Flussmessungen unterscheiden sich vor allem durch die Phasenspru¨nge in der Messung mit dem niedrigerem venc1 (0.75 m/s) und durch das in der Messung mit gro¨ßerem venc2 (3.0 m/s) sta¨rkere Rauschen. In Bereichen mit Phasensprung-Artefakten sollte die Differenz der beiden Messdaten ein Vielfaches von 2 venc1 betragen, solange nicht auch in der Messung mit venc2 (Referenzdatensatz) Phasenspru¨nge auftreten. Durch die Rauschanteile schwanken die Differenzen jedoch z.T. stark um diesen Wert. Daher wurden die Differenzwerte, welche zum Auffinden eines Phasensprunges benutzt wurden, in Bereiche von 2n venc1 venc1 eingeteilt. Die Korrektur fand durch Hinzufu¨gen fehlender bzw. Entfernen u¨berflu¨ssiger Phasen statt. Bei den vorliegenden Messdaten galt beispielsweise ein Voxel mit einer Flussdifferenzen zwischen 0.75 und 2.25 (1.5 0.75) als mit einem Phasensprung behaftet und wurde durch Hinzufu¨gen bzw. Subtraktion von 1.5 korrigiert. 2.4
Zur spa¨teren Beurteilung der Ergebnisse wurde ein Vergleichsdatensatz erstellt. Dieser wurde nach dem beschrieben Verfahren berechnet, ohne dass die ra¨umliche und zeitliche Auflo¨sung des venc2-Datensatzes gea¨ndert wurde. Da das Rauschen zu fa¨lschlich ermittelten Phasenspru¨ngen fu¨hrte, wurden hier die Flussdaten aus der venc2-Messung zuvor mit einem 3 3 Median-Filter schichtweise gefiltert. Auf diese Weise wurden alle Phasenspru¨nge entfernt. An den Ra¨ndern der Gefa¨ße treten sehr vereinzelt Voxel auf, die von dem starken Rauschen außerhalb der Gefa¨ße beeinflusst werden. 2.5
Am MR-Scanner liefert die Aufnahme eines kleineren k-Raumes in ku¨rzerer Zeit ein Bild mit geringerer Auflo¨sung. Dieses la¨sst sich durch sogenanntes Zerofilling wieder zur urspru¨nglichen Gro¨ße interpolieren. Dabei werden die Ra¨nder des k-Raumes zur Mitte hin bis zur gewu¨nschten Gro¨ße mit Nullen gefu¨llt, bevor die Daten mittels Fouriertransformation in den Bildraum u¨berfu¨hrt werden. Um dieses Vorgehen zu simulieren, wurden die Phasen- und Magnitudendaten der venc2-Messung als komplexe Daten mittels 3D-FFT in den k-Raum transformiert und dort das beschriebene Zerofilling-Verfahren ausgefu¨hrt. Die Phasensprungkorrektur wurde mit Auflo¨sungen des Referenzdatensatzes zwischen 100 % und 3 % seiner urspru¨nglichen Auflo¨sung getestet. Dabei ist mit einer Auflo¨sung von x % gemeint, dass die Kanten des inneren nicht mit Nullen u¨berschriebenen Teils des k-Raumes jeweils x % ihrer Ursprungsla¨ngen aufweisen. Die Reduktion der zeitlichen Auflo¨sung wurde durch einfaches Mitteln von je zwei aufeinanderfolgender Phasen erreicht. Beiden Phasen wurde dann das berechnete Mittel zugeordnet. 3
Die schrittweise Reduktion der Auflo¨sung und der anschließende Vergleich der Phasensprungkorrektur mit dem Vergleichsdatensatz (Abschn. 2.4) ist in Abbildung 1 dargestellt. Die Berechnungen wurden mit (max. U¨ bereinstimmung bei 46% ra¨umlicher Auflo¨sung) und ohne A¨nderungen (max. U¨ bereinstimmung bei 43 % ra¨umlicher Auflo¨sung) in der zeitlichen Dimension durchgefu¨hrt. Im zweiten Fall wurden stets die gemittelten Phasen zu Grunde gelegt. Abbildung 2 zeigt eine Darstellung des verwendeten Phantoms und die Teilergebnisse einzelner Verarbeitungsschritte.
Abb. 1. U¨bereinstimmung von Vergleichsdaten und Ergebnisdaten im nicht maskierten Bereich bei abnehmender ra¨umlicher Auflo¨sung des Referenzdatensatzes bei vollen 20 zeitlichen Phasen und bei reduzierten 10 Phasen (abweichende Voxel). 4
Das vorgestelle Verfahren liefert auch bei halbierter ra¨umlicher und zeitlicher Auflo¨sung noch gute Ergebnisse unter Beibehalt des besseren VNR der Messung mit niedrigem venc. Vermutlich werden die ho¨heren Fehlerraten bei geringer Reduktion der Auflo¨sung durch das Rauschen an den Ra¨ndern der Gefa¨ße verursacht. Die Fehler ru¨hren meist nicht von Phasenspru¨ngen her, sondern werden durch die nicht perfekte Maskierung verursacht, was eine genauere Segmentierungsmethode statt der Anwendung eines einfachen Schwellenwertes
Stucht et al.
Abb. 2. Darstellung des Phantoms (a) und Schritte der Phasensprungkorrektur: Messung mit venc1=0.75m/s mit Phasenspru¨ngen (b), Messung mit venc1=3.00m/s (c), (d) entspricht (c) mit verringerter ra¨umlicher (50%) und zeitlicher Auflo¨sung, (e) zeigt korrigierte Daten aus (b), (f) entspricht (e) mit Maskierung des Hintergrundes. (Abschn. 2.2) verhindern wu¨rde. Die Verbesserung der U¨bereinstimmung mit zunehmender Auflo¨sungsreduktion bis etwa 45 % wird wahrscheinlich durch die Minderung des Rauschens durch Gla¨ttung und zeitliche Mittelung verursacht. Erst ab ca. 45 % Reduktion treten Fehler in der Phasensprungkorrektur auf. Weitere Versuche mu¨ssen zeigen, ob es sich dabei um eine absolute Gro¨ße oder um einen relativen Zusammenhang zur Originalgro¨ße der Messdaten handelt. In dieser Arbeit wu¨rde so eine Reduktion der zusa¨tzlichen Messzeit auf 15-20 % erreicht, durch einen ho¨heren GRAPPA-Beschleunigunsfaktor und die weitere Reduktion der zeitlichen Phasen wa¨re vermutlich eine weitere Verringerung mo¨glich. Es ist zu pru¨fen, in wie weit sich die Ergebnisse dieses Phantom-Tests auf in vivo Versuche u¨bertragen lassen. Die gro¨ßeren Messvolumina und das weniger ausgepra¨gte Hintergrundrauschen lassen auch hier gute Ergebnisse vermuten. Danksagung. Dieses Projekt wird unterstu¨tzt durch das BMBF INUMAC Projekt (01EQ0605) und NIDA (1R01DA021146).