Bildgebung und Drumherum by Braintags GmbH

Bildgebung und Drumherum

Kontrast Akademie 2014 Modul 3 Parallele Bildgebung in der MRT

Radiology & Interventional

Modul 3 Parallele Bildgebung in der MRT Seit ihrer klinischen Einführung Anfang der 80er Jahre hat sich die MRT immer mehr durchgesetzt. Ihr größter „Wettbewerbsnachteil“ gegenüber der Computertomographie liegt in den langen Messzeiten. Diese resultieren ja aus der Bedingung für die Ortskodierung: Da in jedem Echo Informationen aus der gesamten Schicht stecken, kann die genaue Zuordnung einer bestimmten Phasenlage zu einem Ort erst dann erfolgen, wenn der Bildrechner genau so viele Echos zur Verfügung hat, wie die eingestellte Matrix Spalten in Phasenkodierrichtung. Dies heißt also vereinfacht, das man zur Rekonstruktion einer 512-Matrix 512 Echos benötigt, die jeweils unterschiedlich phasenkodiert sein müssen. Ein Beispiel: Damit dauert eine T1-gewichtete Spinecho-Sequenz (ein Echo pro Anregung) mit einem TR von 500ms 512 x 500 ms = 256 Sekunden, also rund 4 Minuten. Die Echos werden bis dahin in einem bestimmten Bereich des Arbeitsspeichers abgelegt – dem ominösen k-Raum. Ist er gefüllt, können aus den Daten mithilfe eines mathematischen Verfahrens („Fourier-Transformation“) Bilder berechnet werden. Die Hersteller haben viele Anstrengungen unternommen, um die Messzeit zu beschleunigen – dazu gehören z. B. auch schnellere Gradienten, so dass kürzere TR-Zeiten realisierbar sind. Dies ist allerdings limitiert, da dies zu Nerven-Stimulationen beim Patienten führen kann, und es ist auch nicht überall sinnvoll. Ein eleganterer Ansatz ist die parallele Bildgebung, die bereits Ende der 70er Jahre vorgedacht wurde – interessanterweise lange bevor die dazu nötige Rechenkapazität zur Verfügung stand. Wie so Vieles ist die Idee der parallelen Bildgebung relativ einfach: In unserem Beispiel werden statt der erforderlichen 512 nur 256 Echos gemessen, die Messzeit sinkt damit auf die Hälfte. Soweit so gut? Natürlich nicht – schauen wir uns die Sache mal etwas genauer an:

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Die Grundidee Normalerweise wird der k-Raum Zeile für Zeile gefüllt. Die Echos können dabei unterschieden werden in Echos, die Aussagen über den Bildkontrast beinhalten, und solche, die vorwiegend Auflösungsinformationen (also die feinen Linien) des Bilder kodieren. Veranschaulicht:

Stärke des Phasenkodiergradienten

9 Abbildung 1: Bild eines kompletten k-Raumes, hier ist eine 9er-Matrix gemessen worden.

8 7 6 Frequenz

5 4 3 2

Die Stärke der Echos wird zur Mitte hin stärker – Echos 1-3 und 7-9 enthalten vorwiegend Auflösungsinformation, die Echos in der Mitte (4-6) treffen eine Aussage über den Bildkontrast.

Im k-Raum ist aber auch das Field-of-View kodiert – je geringer der Abstand zwischen den Zeilen (=Echos), desto größer ist das FoV (Expertenmodus: der Kehrwert des Zeilenabstands). Wenn wir uns das Schema anschauen, können wir auf zwei Arten Echos weglassen: 1. Oben und unten gleichmäßig:

Stärke des Phasenkodiergradienten 9 8 7 6 5 4

Frequenz

Abbildung 2: Weglassen von je 2 Zeilen an den Rändern. Dadurch sparen wir die Hälfte der Messzeit, das FoV bleibt gleich (Abstand der Zeilen!) -> Die Matrix reduziert sich auf 5.

3 2 1

Das Verfahren resultiert also in einem Verlust an räumlicher Auflösung, Bilddetails werden nicht mehr voneinander getrennt.

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Abbildung 3: Links 320-Matrix, Messzeit 6:05 Minuten, rechts 128 Matrix, Messzeit 2:26 Minuten Der Verlust an räumlicher Auflösung ist frappierend.

2. Weglassen jeder 2. Zeile Stärke des Phasenkodiergradienten

9 8 7 6 5

Frequenz

4 3 2 1

Abbildung 4 und 5: Weglassen jeder 2. Zeile, dadurch ebenfalls Halbierung der Messzeit. Dies führt allerdings zu einer effektiven Reduktion des FoV. OGleiche Auflösung, aber Auftreten von Einfaltungsartefakten (Abb. 5, unten: Beim sagittalen Fuß falten die Zehen in die Ferse ein)

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Ansatz 1 kommt also nicht in Frage, da man hierbei die Auflösung und damit anatomische Informationen verliert. Interessanter ist Ansatz 2 - die Herausforderung liegt darin, die fehlenden Echos zu rekonstruieren und so die Verkleinerung des FoVs und damit das Auftreten von Einfaltungen zu verhindern. Voraussetzung für parallele Bildgebung:Moderne häufig verwendete Spulen sind sogenannte „PhasedArray“-Spulen, die aus mehreren Spulenelementen bestehen. Diese Elemente bilden jedes für sich eine funktionierende Spule – misst man also z. B. mit der 12-Kanal-Kopfspule an einem Siemens-Gerät oder der Torso-XL-Spule an einem Philips-Gerät, erhält man Informationen aus 12 bzw. 16 unterschiedlichen Spulen. Dabei muss man noch die Charakteristik der Spulen bedenken: Es sind „klassische“ Oberflächenspulen, die ein typisches Empfindlichkeitsprofil haben. Die Empfindlichkeit für Bereiche in der Nähe der Spule (spulennah) ist sehr hoch und nimmt mit steigender Entfernung ab.

Abbildung 6: Empfindlichkeitsprofil einer Oberflächenspule:

Wenn jetzt jedes Spulenelement einzeln abgefragt wird, wird jedes Element ein anderes Signal beisteuern. Um ein homogenes Bild aus der gesamten Schicht zu erhalten, werden die einzelnen Elemente idealerweise um den Patienten herum positioniert. Abbildung 7 zeigt die Empfindlichkeitsverteilung recht gut an einer 8-Kanal-Kopfspule. Die einzelnen Elemente sind kreisförmig um den Kopf angeordnet und daher für verschiedene Bildbereiche empfindlich:

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Abbildung 7: 8-Kanalschädelspule - Rekonstruktion der einzelnen Spulenkanäle 1-8

3 6

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Wenn jetzt die Messmatrix so reduziert wird, dass Einfaltungen entstehen, sind diese Einfaltungen auch für jedes Spulenelement charakteristisch – je nach Lage faltet bei unserem Schädelbeispiel mal die Nase ins Kleinhirn (für die Elemente 4 und 5) oder Signale von occipital ins Frontalhirn (Elemente 1 und 8). Vereinfacht kann man also sagen, dass sich das von jeder Spule gemessene Signal an jeder Stelle zusammensetzt aus „echtem“ Signal und Einfaltungen. Schauen wir uns an, was das für unser einzelnes Spulenelement heißt: Abbildung 8: Das gewünschte FoV ist durchgezogen dargestellt. Die Reduzierung der erforderlichen Phasenkodierschritte auf die Hälfte führt zu einer Halbierung des FoVs (gestrichelt).

Abbildung 8: Das gewünschte FoV ist durchgezogen in gelb dargestellt. Die Reduzierung der erforderlichen Phasenkodierschritte auf die Hälfte führt zu einer Halbierung des FoVs (schwarz gestrichelt).

Abbildung 9: Das gemessene Bild sieht dann etwa so aus:Die dem richtigen Ort zugeordneten Informationen (dunkel grün) werden überlagert von den eingefalteten Informationen hell grün). Bei den Einfaltungen spielt das Empfindlichkeitsprofil des jeweiligen Spulenelementes eine Rolle – sie sind umso stärker, je näher die Kugel noch an der Spule liegt.

Man kann also sagen, dass sich das Signal in jedem einzelnen Pixel zusammensetzt aus „echtem“ Signal (dunkel grün) und mehr oder weniger starken Einfaltungen (hell grün). Normalerweise hätten wir jetzt verloren und müssten die ganze Messung mit angepasstem FoV wiederholen. Aber jetzt kommt die Charakteristik des Spulenarrays zum Tragen: Wir haben ja nicht nur dieses eine Element, sondern mehrere Elemente (4-Kanal, 8-Kanal, 16-Kanal-Spule, usw.) zur Verfügung. Zwar werden diese auch eingefaltete Bilder messen, aber eben für jedes Element aufgrund der anderen Lage auf eine andere Art und Weise. Und wenn die jeweilige Lage des Spulenelementes zum Patienten bekannt ist, ist es für den Rechner nicht so schwer, das Gesamtsignal wieder in seine beiden Bestandteile zu zerlegen.

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Rekonstruktion des nicht eingefalteten Bildes Hierbei gibt es zwei grundsätzlich verschiedene Ansätze: 1. Entfaltung im Bildraum: - Siemens: mSENSE - Philips: SENSE - GE: ASSETT - Toshiba: SPEEDER 2. k-Raumbasierte Methoden: - SIEMENS: SMASH, GRAPPA oder CAIPIRINHA - GE: ARC Bildraum-basierte Methoden: SENSE Hierfür werden die Sensitivitätsprofile der einzelnen Spulen-Elemente in einer Vor-Messung (dem so genannten Reference- oder Calibration-Scan) gemessen. Dies ist eine Messung mit einer geringen räumlichen Auflösung, die dazu dient, die Lage der einzelnen Elemente und deren „aktives Gesichtsfeld“ herauszubekommen. Dazu gehören zwei Schritte. Im ersten wird jedes Element einzeln angesteuert, im zweiten werden alle Elemente zu einer Spule zusammen geschaltet. Diese beiden Messungen werden dann zu einander ins Verhältnis gesetzt und liefern dem Bildrechner die erforderlichen Informationen. Das fertige Bild wird dann unter Berücksichtigung der Informationen aus der Vormessung aus allen Teilbildern jedes Elementes zusammengesetzt. Die Entfaltung findet also erst im Bildraum statt. Dadurch erkaufen wir uns aber einen großen Nachteil: Ist das FoV insgesamt zu klein, treten die wesentlichen Einfaltungen jetzt nicht mehr am gegenüberliegenden Bildrand auf, sondern erscheinen in der Mitte des FoVs. Dies heißt, das es jetzt umso wichtiger ist, darauf zu achten, dass das FoV den gesamten Patienten abdeckt!

Abbildung 10: Ein Beispiel: Während man es bei einer normalen axialen Messung des Kopfes durchaus in Kauf nehmen kann, die Ohren abzuschneiden, da sich ja erstmal die rechte Ohrmuschel in die linke faltet und so keine Information von intracraniell verloren geht, funktioniert dieses bei SENSE jetzt nicht mehr: Die eingefaltete Ohrmuschel erscheint jetzt in der Bildmitte (siehe Pfeil)!

Mit freundlicher Genehmigung von Philips Healthcare

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SENSE-Methoden sind bei allen Herstellern verfügbar. Ein Beschleunigungsfaktor von „2“ heißt, das sich die Messzeit auf die Hälfte reduziert. k-Raum-basierte Methoden Hier findet die Interpolation der fehlenden Daten bereits im k-Raum statt. Dieser Prozess ist etwas aufwendiger und schwieriger zu verstehen. Statt einer Vormessung, in der die Empfindlichkeitsprofile gemessen werden, wird hier die Mitte des k-Raumes komplett gefüllt. Dies bezeichnet man als Referenzzeilen:

Abbildung 11: Referenzzeilen bei Anwahl der GRAPPABeschleunigungsmethodeIn diesem Beispiel werden die mittleren 24 Zeilen komplett gefüllt. Daher reduziert sich die Messzeit auch nicht um exakt die Hälfte.

Unser k-Raum mit der 9er-Matrix aus Abb. 1 sieht also bei GRAPPA so aus: Stärke des Phasenkodiergradienten

9 8 7 6 5 4

Frequenz

Abbildung 12: Im Gegensatz zur SENSE-Methode werden nicht überall Phasenkodierschritte ausgelassen. Im Zentrum werden alle Echos gemessen (in unserem Beispiel sind es drei Referenzzeilen, nämlich die Echos 4, 5 und 6)

3 2 1

Vor der Berechnung eines Bildes werden die fehlenden Echos interpoliert. Dazu sucht der Scanner Algorithmen, die er anhand der Spulenprofile und der mittleren Zeilen bestimmt. Das Ergebnis wird natürlich umso genauer, je mehr Echos zum Abgleichen der Algorithmen zur Verfügung stehen. Die fehlenden Zeilen werden dann aufgefüllt und die Berechnung des fertigen Bildes erfolgt dann aus einem komplett gefüllten k-Raum.

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Der Hauptunterschied zwischen den beiden Verfahren liegt darin, das bei den SENSE-Methoden das fertige Bild durch Zusammensetzen der Einzelbilder entsteht, während bei GRAPPA die Entfaltung im k-Raum geschieht. Dadurch ist GRAPPA robuster gegenüber den normalen Einfaltungen. In 3D gedacht: Caipirinha Dies ist die neueste herstellerspezifische Entwicklung und bei den neuesten Siemens-Geräten verfügbar. Der Algorithmus funktioniert im Prinzip ähnlich wie GRAPPA. Caipirinha kann bei 3D-Sequenzen angewählt werden. Bei 3D-Sequenzen wird die Schichtkodierung ebenfalls über eine Phasenkodierung gemacht (daher dauern 3D-Sequenzen ja auch länger). Hier ist also auch der k-Raum dreidimensional. Caipirinha setzt jetzt hier an und lässt in einem bestimmten Schema Phasenkodierschritte in Schichtrichtung weg, und zwar so, dass die Rekonstruktion der fehlenden Daten unter Zuhilfenahme möglichst vieler echter, gemessener Daten erfolgen kann. Generelles über parallele Bildgebung Signalverlust Parallele Bildgebung geht grundsätzlich mit einem Verlust an SNR einher. Schließlich gilt auch bei der besten Rekonstruktion der Grundsatz, dass es immer besser ist, Daten selber zu messen als sie zu berechnen. Das Prinzip des MRTs ist ja gerade, dass jedes Echo Informationen aus der gesamten Schicht bringt. Also ist klar, dass wir Signal verlieren, wenn wir eine Schicht nicht 256 x, sondern nur 128 oder 140 x messen. Dies muss man immer im Auge behalten, wenn man parallele Bildgebung einsetzen will. Abbildung 13: Signalverlust durch parallele Bildgebung A: Ohne GRAPPA B: GRAPPA 2 C: GRAPPA 3 D: SENSE 2

D Siemens Avanto, 1,5T, 12-Kanal-Kopfspule

Der Signalverlust wird etwas kompliziert durch folgende Gleichung ausgedrückt:

SNRPAT =

SNRkonventionell g⋅ R

Signal-Rauschverhältnis mit PAT = Signal-Rauschverhältnis ohne PAT geteilt durch Spulen-Geometrie-Faktor g und Wurzel aus dem Beschleunigungsfaktor R.

Nur auf den ersten Blick kompliziert: Je größer der Geometriefaktor g oder/und je höher der Beschleunigungsfaktor R, desto stärker der Signalverlust. Daher ist es gut, vor dem Aktivieren der parallelen Bildgebung ausreichend Signal zur Verfügung zu haben. PAT eignet sich daher nicht für Messungen, die sich ohnehin an der Grenze des tolerierbaren Rauschens bewegen.

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Der Einfluss der Spule wird durch einen spezifischen Faktor „g“ ausgedrückt. Er ergibt sich aus der Empfindlichkeit und Lage der Elemente zum zu untersuchenden Objekt. Allerdings ist er nicht überall im Sichtfeld der Spule gleich, es hat also keinen Sinn, seinen Hersteller nach „dem einen“ Spulenfaktor zu fragen. Dass er variiert, sieht man auch am Auftreten des Rauschens: Typischerweise ist das Rauschen etwas stärker als Band in Phasenkodierrichtung zu sehen. Anforderungen an die Hardware Wie wir gesehen haben, spielt die Art der Spule eine große Rolle – 8-Kanal, 16-Kanal, 32-Kanal, usw. Je nach Spule kann man einen höheren Faktor anwählen, theoretisch ist der höchste Faktor „Anzahl der Kanäle -1“ (d.h. bei einer 16-Kanal-Spule kann theoretisch bis Faktor 15 angewählt werden). Dies setzt allerdings voraus, das auch so viele Kanäle getrennt abgefragt werden können. Moderne Scanner der neuesten Generation haben hier kaum Einschränkungen, aber bei etwas älteren Geräten ist die Anzahl der verfügbaren Eingangskanäle häufig der limitierende Faktor. Phasenkodierrichtung und Spulendesign Egal ob die fehlenden Echos mit Hilfe der Spulenarrays errechnet werden (k-Raum-basiert) oder die Bilder der verschiedenen Einzelspulen zu einem großen Ganzen zusammengefügt werden (Bildraum-basiert) – die Verteilung der Spulenelemente spielt zusammen mit der Wahl der Phasenkodierrichtung eine entscheidende Rolle. Parallele Bildgebung funktioniert umso besser, je mehr Spulenelemente entlang der Phasenkodierrichtung sind. Dies sollte bei der Planung beachtet werden. Im Beispiel der sagittalen Wirbelsäule (Abbildung 14) sollte die Phasenkodierrichtung auf Head – Feet (GE-AnwenderInnen: Frequenz auf A – P) geschaltet werden. Abbildung 14

Vorteile von PAT Der offensichtlichste Vorteil ist natürlich der Zeitgewinn. Immer vorausgesetzt, es ist genügend Signal vorhanden, kann man entweder schneller messen (Atemanhalte-Messungen!) oder in gleicher Zeit mehr räumliche Auflösung messen (also mehr Details voneinander trennen). Reduktion von Suszeptibilitätsartefakten Dazu gehören z.B. Artefakte, die durch Metall (Prothesen, MR-sichere Aneurysma-Clips u.a.) verursacht werden, aber auch solche, die durch Grenzflächen von Geweben kommen. Jedes Gewebe lässt sich mehr oder weniger gut magnetisieren – dies beschreibt der Begriff „Suszeptibilität“. Liegen jetzt Gewebe mit unterschiedlicher Suzeptibilität in der Nachbarschaft, führt dies zu lokalen Magnetfeldgradienten, welche über die Ortkodierung zu Verzerrungen im Bild umgerechnet werden.

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Durch diese Verzerrungen wird der Zerfall des Signales noch beschleunigt, so dass im Bild neben den starken Verzerrungen auch verstärkte Signalauslöschungen auftreten können. Davon besonders betroffen sind Sequenzen, die alle erforderlichen Echos nach nur einer Anregung auslesen (sogenannte Single-Shot-Sequenzen). Hierbei ist der gesamte Echozug dann ja auch relativ lang. Eine EPIMessung mit einer Matrix von 190 (was für EPIS eher hoch ist) liest alle erforderlichen Echos nach einer Anregung aus. Entsprechend lange dauert dieser Vorgang. Die künstlichen Dephasierungen durch die Suszeptibilitätsunterschiede können sich jetzt also entsprechend stark auswirken. Um diesen Signalverlust einzudämmen, ist parallele Bildgebung ein effektives Mittel, da ja hier durch unser Echozug von 190 auf etwa 100 Echos (je nach Verfahren) reduziert wird.

Abbildung 15 und 16: Reduzierung von Suszeptibilitätsartefakten

Linke Spalte: Ohne parallele Bildgebung Rechte Spalte: Mit paralleler Bildgebung (GRAPPA) Faktor 2 Siemens Avanto, 1.5T, 8-Kanal-Kopfspule

Reduktion der Suszeptibilitätsartefakte an den Gewebegrenzen der Nasennebenhöhlen, besonders eindrücklich im Bereich der Stirnhöhle (axiales Bild) oder im Temporallappen im Bereich der Keilbeinhöhle.

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Tim Wallenhorst Bayer Vital GmbH Applikationsservice

Stand: Juli 2014 Medical Care Radiology & Interventional Bayer Vital GmbH D-51366 Leverkusen

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L.DE.DI.07.2014.0405