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DE102008050030B4 - Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen eines Inversionszeitwerts von Gewebe mittels Magnetresonanztechnik - Google Patents

Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen eines Inversionszeitwerts von Gewebe mittels Magnetresonanztechnik Download PDF

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DE102008050030B4
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Abstract

Verfahren zum Bestimmen eines Inversionszeitwerts zur Kontrastverbesserung zwischen unterschiedlichem Gewebe bei einer kontrastmittelgestützten Magnetresonanzbildgebung mit den Schritten:
– Aufnehmen einer Folge von Magnetresonanzbildern eines Abbildungsgebiets mittels einer Inversion-Recovery-Sequenz mit unterschiedlichen Inversionszeiten (201),
– automatisches Segmentieren einer Struktur in den Magnetresonanzbildern (202),
– automatisches Bestimmen eines Zeitverhaltens der Signalintensität von einander entsprechenden Bildelementen in den Magnetresonanzbildern der segmentierten Struktur (203),
– automatisches Bestimmen von Minima der Signalintensität in der segmentierten Struktur und Zuordnen der dazugehörigen Inversionszeitwerte (204) und
– automatisches Bestimmen des optimalen Inversionszeitwerts (TIopt) zur Kontrastverbesserung (205) aus den Inversionszeitwerten (204), die den Minima der Signalintensität zugeordnet wurden, wobei
der optimale Inversionszeitwert (TIopt) durch den Inversionszeitwert bestimmt wird, der zu dem Magnetresonanzbild mit dem am spätesten auftretenden Signalminimum in der segmentierten Struktur gehört.

Description

  • In den letzten Jahren hat in der klinischen Praxis die kontrastmittelunterstützte Gewebecharakterisierung mittels Magnetresonanztechnik zunehmend Verbreitung gefunden. Mit Hilfe von kontrastmittelunterstützten Magnetresonanzuntersuchungen können mit hoher räumlicher Auflösung Aussagen über Umfang und Grad einer Schädigung bei unterversorgtem Gewebe bzw. nach Infarkten gewonnen werden.
  • Das Grundprinzip der kontrastmittelunterstützten Magnetresonanzbildgebung zur Gewebecharakterisierung nutzt die Kinetik eines Kontrastmittels auf Gadoliniumbasis im Gewebe. Bei infarziertem, nekrotischem oder vernarbtem Gewebe dauert die Kontrastmittelanreicherung aufgrund der schlechten Perfusion wesentlich länger als bei gesundem Gewebe. Eine hyperintense Darstellung von schlecht perfundiertem Gewebe erfolgt dadurch später und bleibt bis zu 90 Minuten nach der Kontrastmittelgabe erhalten. Die Region des kranken Gewebes kann so sehr genau eingegrenzt werden. Auch eine Abgrenzung zwischen dysfunktionalem, aber noch vitalem, und infarziertem Gewebe ist möglich.
  • Zur Steuerung des Kontrastes zwischen gesundem und krankem Gewebe wird in den Magnetresonanzsequenzen zur Bildgebung die Magnetisierungsmethode Inversion-Recovery (IR) eingesetzt. Bei der Inversion-Recovery-Sequenz hängt der Kontrast zwischen gesundem und geschädigtem bzw. unterversorgtem Gewebe vorwiegend von der T1-Relaxationszeit ab. In einem vor der eigentlichen Bildgebungssequenz aktivierten Inversionsmodul invertiert ein Präparationspuls oder 180°-Hochfrequenzpuls die Längsmagnetisierung. Die Quermagnetisierung bleibt dadurch gleich Null. Während der anschließenden Erholung klingt die negative Längsmagnetisierung auf Null ab und steigt dann wieder an. Da keine Quermagnetisierung entstehen kann, kann auch kein Signal gemessen werden. Um ein Magnetresonanzsignal erzeugen zu können, muss durch einen nachfolgenden Anregungsimpuls, z. B. ein 90°-Anregungsimpuls, die Längsmagnetisierung in eine Quermagnetisierung umgewandelt werden.
  • Ein Messparameter bei dieser Sequenz ist der Zeitpunkt zwischen dem Inversionsspuls und dem Anregungspuls, er wird Inversionszeit TI genannt. Mit der Inversionszeit TI wird der Kontrast zwischen verschiedenen Gewebearten eingestellt Es gibt allerdings keinen Standardwert für die Inversionszeit TI, der immer eine optimale Kontrastverteilung der verschiedenen Gewebearten erlaubt. Normalerweise wird der Kontrast so gesteuert, dass normales und gesundes Gewebe in der Bilddarstellung weitgehend unterdrückt wird, also dunkel dargestellt ist.
  • Ein wichtiger Anwendungsbereich der Inversions-Recovery-Sequenz ist die Vitalitätsuntersuchung von Herzgewebe und die Charakterisierung von Herzgewebe, also des Herzmuskels oder Myokards.
  • Bei Betragsbildern (Magnitudenbildern) hängt der Kontrast, wie schon oben erwähnt wurde, sehr stark von der korrekten Einstellung der Inversionszeit TI ab. Hier wird die optimale Einstellung bis jetzt mit Hilfe eines TI-Scout-Messverfahrens ermittelt. Die TI-Scout-Messung benutzt eine CINE-Sequenz, bei der zu einem Triggerzeitpunkt ein Inversionspuls eingestrahlt wird. Die verschiedenen aufgenommenen Herzphasen haben unterschiedliche Zeitabstände zu diesem Puls. Der zeitliche Abstand der einzelnen Bilder zum Triggerzeitpunkt ist dabei identisch mit der Inversionszeit TI. Nach Beendigung der Aufnahme beurteilt der Anwender dann visuell, auf welchem Bild das gesunde Myokard am dunkelsten dargestellt ist. Das zu diesem Bild gehörende Zeitintervall zwischen dem Triggerzeitpunkt und der gemessenen Herzphase entspricht dem optimalen TI-Wert für die Betragsbilder.
  • In der Veröffentlichung von Huber et al.: ”Bestimmung der Vitalität beim Myokardinfarkt” erschienen in Der Radiologe, 2004, Vol. 44, Seiten 146 bis 151, sind weitere Kriterien für die Bestimmung des optimalen Inversionszeitwerts angegeben. Danach wird die Inversionszeit so gewählt, dass normales, vitales Myokard eine Signalintensität von nahe Null und das Blut im linken Ventrikel eine relativ niedrige Signalintensität besitzt. Des Weiteren soll ein positiver Kontrast zwischen Infarktareal und normalen Myokard ohne Unterschätzung der Infarktfläche erreicht werden.
  • Die visuelle Auswertung der Cine-Bildsequenz zur Auswahl des optimalen TI-Wertes sowie auch eine anschließende manuelle Übertragung dieses Wertes in die eigentliche Messsequenz bergen potentielle Fehlerquellen in sich. Zum einen kann ein falscher oder suboptimaler TI-Wert ausgewählt werden und zum anderen kann die Übertragung dieses Wertes in die Messsequenz fehlerhaft sein.
  • Bei der Late-Enhancement-Technik, die ca. 10 bis 30 min nach einer Kontastmittelgabe durchgeführt wird, erfolgt die Bildaufnahme im Prinzip immer in derselben Herzphase. Das Inversionsmodul wird dann entsprechend der Variation der Inversionszeiten variabel vor der Bildaufnahme aktiviert.
  • Die individuelle Bestimmung des optimalen TI-Wertes ist überflüssig, wenn TI-unabhängige Pulssequenzen verwendet werden, wie beispielsweise die PSIR (Phase Sensitive Inversion Recovery)-Sequenz. Dabei wird zusätzlich zu den Bilddaten ein weiteres Echo bei kleinem Flipwinkel ausgelesen. Dieses Echo wird jeweils im darauffolgenden Herzschlag gemessen. Damit ist in weiten Bereichen der Bildkontrast unabhängig von der genauen Wahl des Inversionszeitwerts. Jedoch wollen viele Anwender trotzdem den optimalen Inversionszeitwert bei der Magnetresonanz-Bildaufnahme verwenden, um das allgemein akzeptierte Magnitudenbild zusätzlich zur Befundung vorliegen zu haben.
  • In der US 2007/0116339 A1 ist ein Verfahren zur Segmentierung des Myokardiums in Echtzeit-Magnetresonanzbildfolgen beschrieben. Dabei wird eine Hough-Transformation zur Approximation von Grenzen einer im Bild dargestellten Struktur verwendet.
  • Die US 2007/0092131 A1 offenbart ein Verfahren, mit dem der Mittelpunkt einer punktsymmetrischen Struktur bestimmt wird. Dabei kommt ein Schwellwert-Auswahl-Verfahren auf der Basis eines Graustufen-Histogramms zur Anwendung.
  • Der Erfindung liegt nun die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bestimmung eines optimalen Inversionszeitwertes anzugeben.
  • Die Aufgabe bezüglich des Verfahrens wird mit dem Gegenstand des Anspruchs 1 und bezüglich der Vorrichtung mit dem Gegenstand des Anspruchs 11 gelöst.
  • Demgemäß ist bei einem Verfahren zum Bestimmen eines Inversionszeitwerts zur Kontrastverbesserung zwischen unterschiedlichem Gewebe bei einer kontrastmittelgestützten Magnetresonanzbildgebung vorgesehen, eine Folge von Magnetresonanzbildern eines Abbildungsgebietes mittels einer Inversions-Recovery-Sequenz mit unterschiedlichen Inversionszeiten aufzunehmen, eine Struktur in den Magnetresonanzbildern automatisch zu segmentieren, ein Zeitverhalten der Signalintensität von einander entsprechenden Bildelementen in den Magnetresonanzbildern der segmentierten Struktur automatisch zu bestimmen, Minima der Signalintensität in der segmentierten Struktur automatisch zu bestimmen und einen optimalen Inversionszeitwerts zur Kontrastverbesserung aus den Inversionszeitwerten automatisch zu bestimmen, die den Minima der Signalintensität zugeordnet wurden, wobei der optimale Inversionszeitwert durch den Inversionszeitwert bestimmt wird, der zu dem Magnetresonanzbild mit dem am spätesten auftretenden Signalminimum in der segmentierten Struktur gehört.
  • Der Anwender aktiviert nach wie vor die TI-Scout-Messung. Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren wird der für die jeweilige Anwendung optimale Inversionszeitwert dann automatisch ermittelt und kann in die nachfolgenden Messsequenzen automatisch übernommen werden. Fehlmessungen aufgrund von individuellen Bewertungen des Anwenders werden verhindert. Die Auswahl des optimalen Inversionszeitwertes ist unabhängig vom Anwender. Auch können Eingabefehler beim manuellen Übertragen des Inversionszeitwertes für die nachfolgenden Messprotokolle vermieden werden. Wiederholungsmessungen wegen falscher Erstmessungen sind nicht mehr erforderlich und für den Patienten besteht nicht mehr die Gefahr wegen Mehrfachmessungen länger im Magnetresonanzgerät verbleiben zu müssen.
  • Da die Bestimmung der optimalen Inversionszeit automatisch ausgeführt wird, kann er bei längeren Messreihen öfter durchgeführt werden. Heute wird eine Änderung des benötigten Inversionszeitwertes bei langen Messreihen oft nur grob abgeschätzt.
  • Zur Bestimmung des optimalen Inversionszeitwerts aus den ermittelten Inversionszeitwerten der Bildfolge können verschiedene Kriterien verwendet werden. Beispielsweise kann als optimaler Inversionszeitwert der Inversionszeitwert genommen werden, an dem die Mehrheit der gesunden Myokardpixel oder Myokardvoxel ihr Signalminimum haben.
  • Eine vorteilhafte Ausgestaltung zeichnet sich dadurch aus, dass als optimaler Inversionszeitwert der Inversionszeitwert genommen wird, der zu dem Magnetresonanzbild mit dem am spätesten auftretenden Signalminimum gehört.
  • Eine vorteilhafte Ausgestaltung zeichnet sich dadurch aus, dass die Folge von Magnetresonanzbildern mittels einer Cine-Messung erfolgt. Bei der Cine-Messung wird zu Beginn des RR-Intervalls im Herzzyklus ein Inversionspuls gesendet. Die mit diesem Protokoll aufgenommenen Herzphasen haben unterschiedliche Zeitabstände zu dem Inversionspuls. Der zeitliche Abstand der einzelnen Bilder zum Triggerzeitpunkt, der durch die R-Zacke im Elektrokardiogramm definiert ist, ist dabei identisch mit dem Inversionszeitwert einer Einzelherzphasen-Messsequenz. Vorteilhaft ist dabei, dass pro Zeiteinheit oder pro Herzphase viele Bilder mit unterschiedlicher Inversionszeit erstellt werden können. Dies wird jedoch dadurch erkauft, dass in der Bildfolge dynamisch veränderte Konturen ausgewertet werden müssen. Zudem kann sich ein Kontrastverlust ergeben, wenn die Flipwinkel groß sind, weil dann keine freie Relaxation gegeben ist.
  • Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird die Folge von Magnetresonanzbildern mittels einer Late-Enhancement-Messung aufgenommen. Die Inversionszeiten werden durch den Abstand des Inversionsmoduls zur eigentlichen Bildaufnahmesequenz festgelegt. Da die Late-Enhancement-Messung immer in der gleichen Herzphase erfolgt, ist in den Bilddaten keine signifikante Herzbewegung enthalten. Damit wird die Segmentierung der zu untersuchenden Struktur besonders einfach.
  • Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung zeichnet sich dadurch aus, dass zur Segmentierung ein parametrierbares Modell des Zeitverhaltens der Relaxation der Längsmagnetisierung eines der unterschiedlichen Gewebe, vorzugsweise des gesunden Gewebes, verwendet wird. Das Modell wird an den tatsächlichen zeitlichen Signalverlauf angepasst, indem die freien Parameter des Modells so bestimmt werden, dass z. B. die Differenz zwischen der beobachteten Signalintensität und der Signalintensität des parametrierten Relaxationsmodells minimal wird. Auf diese Weise ist es möglich, basierend auf nur wenigen akquirierten Bildern der Bildfolge das Relaxationsverhalten stabil zu schätzen, so dass im beträchtlichen Maß Messzeit eingespart werden kann.
  • Bei einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung ist das Abbildungsgebiet ein Kurzachsenschnitte des Herzen. Der Kurzachsenschnitt zeigt einfache charakteristische geometrische Strukturen, die sich gut segmentieren lassen.
  • Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind durch die Unteransprüche gekennzeichnet.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nachfolgend anhand von vier Figuren beschrieben. Es zeigen:
  • 1 schematisch den Aufbau eines herkömmlichen Magnetresonanzgeräts, das zum automatischen Bestimmen eines Inversionszeitwerts zur Kontrastverbesserung zwischen unterschiedlichen Gewebe ausgebildet ist,
  • 2 in einer Übersicht die wesentlichen Verfahrenschritte eines Ausführungsbeispiels
  • 3 die wesentlichen Bildverarbeitungsschritte eines Ausführungsbeispiels zur Clusteranalyse und
  • 4 ein Ausführungsbeispiel zur Segmentierung des gesunden Herzgewebes.
  • 1 zeigt schematisch ein Magnetresonanzgerät 100 nach dem Stand der Technik, mit dem ein Inversionszeitwert zur Kontrastverbesserung zwischen unterschiedlichem Gewebe bei einer kontrastmittelgestützten Magnetresonanz-Bildaufnahme bestimmt werden kann, beispielsweise für eine nachfolgende Vitalitätsuntersuchung des Herzmuskels. Ein derartiges Magnetresonanzgerät 100 weist einen Magneten 101 zur Erzeugung eines Polarisationsfeldes oder Hauptmagnetfeldes B0 auf. Im hier gezeigten Beispiel ist das Untersuchungsobjekt eine Untersuchungsperson 102, die auf einer Liege 103 angeordnet ist. Wie schematisch durch Pfeile 103a dargestellt ist, kann die Liege 103 in den Magneten 101 gefahren werden und darin zur Untersuchung eines Organs positioniert werden. Das Magnetresonanzgerät 100 weist weiterhin ein Gradientensystem 104 zur Erzeugung von Magnetfeldgradienten auf, die für die Bildgebung und Ortskodierung verwendet werden. Zur Anregung der sich im Hauptmagnetfeld B0 ergebenden Polarisation ist eine Hochfrequenzspulenanordnung 105 vorgesehen, die ein Hochfrequenzfeld in die untersuchte Person 102 einstrahlt, um die Magnetisierung aus der Gleichgewichtslage auszulenken. Zur Steuerung der Magnetfeldgradienten ist eine Gradienteneinheit 106 vorgesehen, zur Steuerung der eingestrahlten Hochfrequenzpulse ist eine Hochfrequenzeinheit 107 vorgesehen. Eine Steuereinheit 108 steuert zentral das Magnetresonanzgerät 100, die Auswahl der Bildgebungssequenzen erfolgt ebenfalls in der Steuereinheit 108. Über eine Eingabeeinheit 109 kann eine Bedienperson ein Sequenzprotokoll auswählen und weitere Einstellungen an dem Magnetresonanzgerät 100 vornehmen, wie beispielsweise das Vorgeben von Bildgebungsparametern. Das Sequenzprotokoll definiert die zeitliche Abfolge der Hochfrequenz- und Gradientenpulse zur Anregung des zu messenden Bildvolumens, zur Signalerzeugung und Ortskodierung. Jede Pulssequenz erfordert eine für den jeweiligen Kontrast optimierte Wiederholzeit. Eine Anzeigeeinheit 110 dient zum Anzeigen von aufgenommenen Magnetresonanzsignalen bzw. rekonstruierten Bilddaten sowie der einge stellten Parameter und anderer zum Betrieb des Magnetresonanzgeräts 100 erforderlichen Darstellungen. Weiterhin ist eine Rechnereinheit 111 vorgesehen, die beispielsweise zum Rekonstruieren von Bilddaten aus aufgenommenen Magnetresonanzsignalen dient, oder zum Bestimmen der Inversionszeit wie nachfolgend genauer erklärt. Die allgemeine Funktionsweise eines Magnetresonanzgeräts ist dem Fachmann bekannt, so dass auf eine detaillierte Beschreibung der allgemeinen Komponenten verzichtet wird.
  • Die Aufnahmeeinheit des Magnetresonanzgeräts 100 kann beispielsweise die Gradienteneinheit 106, das Gradientensystem 104, die Hochfrequenzeinheit 107, die Hochfrequenzspulenanordnung 105 und den Magneten 101 umfassen. Weitere Ausführungsformen der Aufnahmeeinheit sind natürlich denkbar, wie beispielsweise der Einsatz spezieller Kopfspulen, Brustspulen und anderer lokaler Spulenanordnungen zum Hochfrequenzsende- und -empfangsbetrieb, die Verwendung verschiedener Gradientenspulensätze für das Gradientensystem sowie die Verwendung von verschiedenen Magneten, wie beispielsweise Permanentmagnete, normal leitende oder supraleitende Magnete. Die Steuereinheit 108 steuert die Gradienteneinheit 106 und die Hochfrequenzeinheit 107 derart, dass ein erster Hochfrequenzanregungspuls, der eine Magnetisierung mit bekannter Phasenlage erzeugt, in den Untersuchungsbereich eingestrahlt wird. Der Zerfall der durch die Anregung entstehenden Magnetisierung wird nachfolgend ebenfalls mit Hilfe der Hochfrequenzspulenanordnung 105 sowie der Hochfrequenzeinheit 107 aufgenommen. Durch Ansteuern der Gradienteneinheit 106 können während dieser Vorgänge Magnetfeldgradienten angelegt werden, beispielsweise während des Einstrahlens der Hochfrequenzpulse oder während des Aufnehmens von Magnetresonanzsignalen. Mit dem Gradientensystem 104 können dabei Magnetfeldgradienten in unterschiedlichen Richtungen angelegt werden, beispielsweise zur Schichtselektion, Phasenkodierung oder Frequenzkodierung, als auch so genannte Spoiler- oder Crusher-Gradienten, die der Zerstörung einer verbleibenden Magnetisierung und dem damit verbundenen Zerfallssignal (Free Induction Decay, FID) dienen. Ein detektiertes Induktionssignal kann beispielsweise durch einen Analog-Digital-Wandler (nicht gezeigt) digitalisiert werden, und anschließend von der Rechnereinheit 111 verarbeitet werden.
  • Zur Darstellung dynamischer Prozesse im Körper, z. B. die Darstellung der Herzbewegung, wird eine periodische Herzbewegung in einzelne aufeinander folgende Herzphasen unterteilt. Die Bildaufnahme erfolgt dann getriggert über mehrere Herzperioden, bis die für die gewünschte Auflösung notwendige Anzahl von Messwerten ermittelt ist. Das Triggersignal wird beispielsweise von der R-Zacke im Elektrokardiogramm abgeleitet. Die Bilder der einzelnen Herzphasen werden dann aufeinanderfolgend als Kinoablauf (Cine-Darstellung) im Kreis oder hin- und zurück präsentiert. Der Betrachter erhält den Eindruck, ein Video der Herztätigkeit zu sehen. Je mehr Phasen dargestellt werden, desto besser kann die Herzbewegung aufgelöst werden.
  • Für Vitalitätsuntersuchungen, z. B. des Herzmuskels, kommen auch kontrastmittelgestützte Bildgebungsverfahren zum Einsatz. Dabei wird die spezielle Dynamik der Aufnahme und anschließenden Auswaschung des Kontrastmittels aus gesundem und geschädigtem Gewebe zur Bildgebung genutzt.
  • Der Kontrast zwischen gesundem und geschädigtem Gewebe wird dann noch mit Inversionssequenzmodulen vor der eigentlichen Bildgebung verstärkt. Derartige Sequenzen werden Inversion-Recovery-Sequenz genannt. Vorzugsweise wird die Inversionszeit (das ist die Zeit zwischen dem Hochfrequenz-Inversionspuls und dem nachfolgenden Hochfrequenz-Anregungspuls) so gewählt, dass gesundes Gewebe kein Signal abgibt.
  • 2 zeigt nun die wesentlichen Verfahrensschritte eines ersten Ausführungsbeispiels der Erfindung zur Charakterisierung von Herzgewebe. Zunächst wird nach einer Kontrastmittelinjektion mit einem gadoliniumhaltigen Kontrastmittel im ersten Verfahrensschritt 201 mit einer Inversion-Recovery- Sequenz eine Bildfolge des Abbildungsgebiets, beispielsweise ein Kurzachsenschnitt des Herzens, erzeugt. Im Kurzachsenschnitt wird der linke Ventrikel als kreisförmige Fläche sichtbar gemacht, das umgebende Myokard stellt sich als Kreisring dar. Die Bildfolge wird als Übersichtsmessung mit verringerter Auflösung erzeugt und auch als TI-Scout-Messung bezeichnet. Zur Anwendung kommt hier entweder eine Cine-Messung mit anschließender Segmentierung des Herzmuskels oder eine Late-Enhancement-Messung, bei der anschließend der Herzmuskel nur wenig oder sogar gar nicht segmentiert wird. Bei beiden Messungen wird die Inversionszeit von Bild zu Bild verändert. Bei der Cine-Messung ergibt sich die Inversionszeit aus dem Zeitabstand der R-Zacke zum Bildaufnahmezeitpunkt der Herzphase, bei der Late-Enhancement-Messung wird das Inversionsmodul entsprechend der Inversionszeit variabel vor der im wesentlichen konstant bleibenden Herzphasenbildgebung gesetzt.
  • Im zweiten Verfahrensschritt 202 wird – wie weiter unten noch ausführlich beschrieben wird – der Herzmuskel im Kurzachsenschnitt automatisch segmentiert. Die automatische Segmentierung kann mit schon bekannten Regionen, die z. B. in einem aus einer vorausgegangenen Messung erzeugten Datensatz definiert wurden, starten oder auch ohne Startwerte. Es könnte auch eine Cine-Messung zur Unterstützung der Segmentierung herangezogen werden. Dabei wird eine Segmentierung des Myokards in Standard-Cine-Daten, die für eine Funktionsanalyse des Herzens aufgenommen wurden, auf die Inversionzeit-Übersichtsmessung übertragen. Diese sogenannte unüberwachte Segmentierung des Myokards in Standard-Cine-Daten ist bereits Produkt-Technologie.
  • Im dritten Verfahrensschritt 203 werden alle Bildelemente oder Pixel innerhalb des segmentierten Herzmuskels auf ihre Signalintensitäten hin analysiert. Dabei gibt es grundsätzlich zwei Typen von Pixeln, die sich durch die Kontrastmitteldynamik in ihrem Relaxationsverhalten unterscheiden. Pixel, die geschädigtes Gewebe, z. B. Narbengewebe, darstellen, werden wegen einer hohen Kontrastmittelanreicherung schneller relaxieren und daher nach dem Inversionspuls den Signalnulldurchgang bei einer früheren Inversionszeit erreichen als Pixel, die gesundes Gewebe darstellen, und eine geringere Kontrastmittelanreicherung aufweisen.
  • Im vierten Verfahrensschritt 204 werden die zu dem Signalminimum oder auch Signalnulldurchgang gehörenden Inversions zeitwerte erfasst und den entsprechenden Pixeln zugeordnet.
  • Soll bei der anschließenden Messung das gesunde Gewebe möglichst nicht dargestellt werden, wird in einem fünften Verfahrensschritt 205 der Signalnulldurchgang und damit die dazugehörige Inversionszeit des gesunden Herzmuskelgewebes ermittelt. Diese Inversionszeit ist wegen der zugrunde liegenden Kontrastmitteldynamik der späteste aller Inversionszeitwerte der Signalminima. Der für die anschließende Bildgebung optimale Inversionszeitwert TIopt wird also von den Pixeln mit der langsamsten Relaxation genommen.
  • Im sechsten Verfahrensschritt 206 kann zur Unterstützung des Nutzers und ggf. für individuelle Anpassungen der Sequenzprotokolle eine farbkodierte Inversionszeit-Karte (TI-Karte) erzeugt und auf der Anzeigeeinheit 110 dargestellt werden.
  • Schließlich wird im siebten Verfahrensschritt 276 der optimale Inversionszeitwert TIopt, also der Inversionszeitwert, bei dem gesundes Gewebe kein Signal erzeugt, an eine nachfolgend durchzuführende Bildgebungssequenz übergeben. Der ermittelte optimale Inversionszeitwert TIopt wird dann automatisch oder nach Benutzerbestätigung in die folgenden Viability-Protokolle übernommen.
  • Hilfreich ist dabei noch, dem Benutzer einen Indikator für die Qualität des gefundenen Inversionszeitwerts anzugeben. Im einfachsten Fall können das die zugrunde liegenden Signalintensitätskurven sein. Damit ist dann die Möglichkeit gegeben, zweifelhafte Daten zu erkennen und ggf. die Messung zu wiederholen oder einen Wert von Hand einzugeben.
  • Wie vorstehend schon anhand von 2 erläutert wurde, ist es erforderlich, zur Bestimmung der optimalen Inversionszeit TIopt das gesunde Herzgewebe zu segmentieren und anschließenden eine Zeitserienanalyse des Signalverlaufs im gesunden Herzgewebe durchzuführen. Die Segmentierung und Bildanalyse kann mit verschiedenen Verfahren durchgeführt werden, wie beispielsweise mit Active-Shape-Verfahren, bildelementbasierten Verfahren oder auch Cluster-Analyse-Verfahren.
  • Bei der Clusteranalyse werden mehrere Pixel zusammen analysiert. Dabei wird davon ausgegangen, dass das Relaxationsverhalten des gesunden Herzgewebes räumlich unabhängig ist. Zur Bestimmung des optimalen Inversionszeitwerts TIopt ist es daher weder erforderlich, das gesunde Herzgewebe in jedem Bild vollständig zu segmentieren, noch mittels einer nichtlinearen Bildregistrierung eine räumliche Korrespondenz zwischen den Pixeln in den Bildern der Bildfolge herzustellen. Es reicht vielmehr aus, in den akquirierten Bildern zuverlässig etwas gesundes Herzgewebe zu identifizieren, um den zeitlichen Signalverlauf im gesunden Herzgewebe analysieren zu können.
  • Will man jedoch das Relaxationsverhalten für jedes einzelne Pixel bestimmen, ist eine Clusteranalyse ungeeignet. Hier kommen pixelbasierte Bildanalyseverfahren zum Einsatz. Damit ist zusätzlich eine Unterscheidung innerhalb des gesunden und des geschädigten Herzgewebes möglich. So kann innerhalb eines Infarktgebiets zwischen unterschiedlich stark betroffenen Regionen differenziert werden. Allerdings muss dabei mittels eines nichtlinearen Bildregistrierungsverfahrens die räumliche Korrespondenz zwischen den Pixeln in verschiedenen Bildern herstellt werden. Ist die räumliche Korrespondenz hergestellt, genügt es, in einem einzigen Bild das gesunde Herzgewebe zu identifizieren. Der optimale Inversionszeitwert kann dann wiederum mittels einer Analyse des zeitlichen Signalverlaufs in dem segmentierten Gebiet bestimmt werden.
  • Nach einer pixelbasierten Bildanalyse können auch parametrische Karten für die Parameter „Zeit bis zum Signalmaximum” (TimeToPeak), „Zeit bis zum Signalminimum” (TimeToMin) oder auch „maximaler Signalanstieg” (MaxSlope) generiert und auf der Anzeigeeinheit 110 dargestellt werden.
  • Sowohl clusterbasierte wie auch pixelbasierte Bildanalyseverfahren können zur Erhöhung der Stabilität und zur Verringerung der benötigten Messezeit mit einem Modell des Relaxationsverhaltens des gesunden Herzgewebes erweitert werden. Das Modell ist an den tatsächlichen zeitlichen Signalverlauf anzupassen, indem dessen freie Parameter so bestimmt werden, dass z. B. die Differenz zwischen der gemessenen Signalintensität und der Signalintensität gemäß dem Relaxationsmodell minimal wird.
  • Bei allen Varianten kann die Bildsegmentierung mittels zuvor vorgenommener Segmentierungsergebnisse initialisiert werden.
  • Anhand von 3 wird nun für eine Cine-Bildfolge 301 ein Ausführungsbeipiel zur Segmentierung und Bestimmung der optimalen Inversionszeit beschrieben, bei dem eine Clusteranalyse durchgeführt wird. Im letzten Bild oder Frame 302 der Bildfolge 301 wird im ersten Verfahrensschritt 303 das vorzugsweise aber nicht notwendigerweise das gesunde Myokard sowie Blut segmentiert. Einzelheiten zur Segmentierung werden weiter unten anhand von 4 noch näher erläutert. Die sich aus der Segmentierung 303 ergebenden Segmentierungsmasken werden dann im Verfahrensschritt 304 auf alle Bilder oder Frames der Cine-Bildfolge 301 übertragen. Im nächsten Verfahrensschritt 305 wird ein Bild der Bildfolge 301 identifiziert, bei dem mit fortschreitender Inversionszeit zum letzten Mal die Signalintensität von Blut kleiner ist als die Signalintensität des gesunden Myokards. Die mit diesem Bild verbundene Inversionszeit wird im Folgenden als TI0 bezeichnet. Im nächsten Verfahrensschritt 306 wird das Bild der Bildfolge 301 bestimmt, welches eine Inversionszeit aufweist, die dem Wert 2TI0 am nächsten kommt. In dem so bestimmten Bild wird nun im folgenden Verfahrensschritt 307 gesundes Myokard und Blut segmentiert. Die daraus resultierenden Segmentierungsmasken werden im nächsten Verfahrensschritt 308 auf alle- Bilder übertragen, für die gilt, dass die Inversionszeit zwischen TI0 und 2TI0 liegt. Der Grund für diesen Verfahrensschritt 308 liegt darin, dass in diesem Zeitraum der Kontrast für eine unabhängige Segmentierung eventuell nicht ausreichend hoch ist. Schließlich wird in einem weiteren Verfahrensschritt 309 Blut und gesundes Myokard in den Bildern oder Frames segmentiert, für die die Inversionszeit zwischen 2TI0 und 3TI0 liegt. Im nächsten Verfahrensschritt 310 wird der zeitliche Verlauf der Signalintensität innerhalb der Myokard-Segmentierungsmasken für die Inversionszeiten von Null bis 3TI0 analysiert. In einer ersten Variante 311 wird nun die optimale Inversionszeit TIopt aus dem Bild bestimmt, worin die durchschnittliche Signalintensität des Myokards ihr Minimum erreicht. Bei einer zweiten Variante 312 wird ein Modell des Relaxationsverhaltens des Myokards an die experimentellen Beobachtungen angepasst. Die optimale Inversionszeit TIopt ergibt sich dann aus einem Signalminimum im Modell, das kontinuierlich an den tatsächlichen Signalverlauf angepasst wird.
  • Anhand von 4 soll nun beispielhaft die Segmentierung des gesunden Myokards in einem Bild oder Frame der Bildfolge 301 am Beispiel des linken Ventrikels näher erläutert werden. Dabei wird eine distanzgewichtete Hough-Transformation durchgeführt. In einem ersten Schritt 401 wird ein Mittelpunkt der Distanztransformation von einem Benutzer vorgegeben. Alternativ wird als Mittelpunkt für die Distanztransformation automatisch der Bildmittelpunkt angenommen. Dabei wird vorausgesetzt, dass typischerweise der linke Ventrikel ungefähr in der Mitte des Bildes dargestellt wird. Im nächsten Verfahrensschritt 402 wird das Maximum eines mit der Distanztrans formation gewichteten Akkumulatorbildes der Hough-Transformation als Mittelpunkt des linken Ventrikels genommen. Der Radius des linken Ventrikels ergibt sich direkt aus der Hough-Transformation. Einzelheiten zur Hough- Transformation sind auch in der eingangs schon zitierten US 2007/011633 A1 zu finden. Nach Übergabe dieser charakteristischen Größen des linken Ventrikels im Verfahrensschritt 403 erfolgt im anschließenden Verfahrensschritt 404 eine grobe Segmentierung des gesunden Myokards innerhalb des vorstehend gefundenen Gebiets, nämlich die aus der Hough-Transformation ergebende Kreisscheibe, mittels einer Otsu-Separierung unter Annahme von zwei Klassen. Zur Otsu-Separierung wird auf die ebenfalls eingangs schon zitierte US 2007/0092131 A1 verwiesen. Im nächsten Verfahrensschritt 405 werden potentielle Confounder, wie z. B. Luft oder Teilvolumen-Voxel oder Teilbildelemente, aus der Grobsegmentierung des gesunden Myokards mittels morphologischer Operationen eliminiert. Eine dafür geeignete morphologische Operation stellt das Erosionsverfahren dar.

Claims (11)

  1. Verfahren zum Bestimmen eines Inversionszeitwerts zur Kontrastverbesserung zwischen unterschiedlichem Gewebe bei einer kontrastmittelgestützten Magnetresonanzbildgebung mit den Schritten: – Aufnehmen einer Folge von Magnetresonanzbildern eines Abbildungsgebiets mittels einer Inversion-Recovery-Sequenz mit unterschiedlichen Inversionszeiten (201), – automatisches Segmentieren einer Struktur in den Magnetresonanzbildern (202), – automatisches Bestimmen eines Zeitverhaltens der Signalintensität von einander entsprechenden Bildelementen in den Magnetresonanzbildern der segmentierten Struktur (203), – automatisches Bestimmen von Minima der Signalintensität in der segmentierten Struktur und Zuordnen der dazugehörigen Inversionszeitwerte (204) und – automatisches Bestimmen des optimalen Inversionszeitwerts (TIopt) zur Kontrastverbesserung (205) aus den Inversionszeitwerten (204), die den Minima der Signalintensität zugeordnet wurden, wobei der optimale Inversionszeitwert (TIopt) durch den Inversionszeitwert bestimmt wird, der zu dem Magnetresonanzbild mit dem am spätesten auftretenden Signalminimum in der segmentierten Struktur gehört.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Aufnehmen der Folge von Magnetresonanzbildern mittels einer Cine-Messung erfolgt.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Aufnehmen der Folge von Magnetresonanzbildern mittels einer Late-Enhancement-Messung erfolgt.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Segmentierung mittels einer Cluster-Analyse erfolgt.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Segmentierung mittels einer bildelementbasierten Analyse erfolgt.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass eine räumliche Korrespondenz der Bildelemente in der Folge von Magnetresonanzbildern mittels eines Bildregistrierungsverfahrens hergestellt wird
  7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, da durch gekennzeichnet, dass zur Bestimmung des Signalminimums ein parametrisierbares Modell des Relaxationszeitverhaltens eines der unterschiedlichen Gewebe verwendet wird.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Abbildungsgebiet ein Kurzachsenschnitt eines Herzens ist.
  9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Verteilung der Inversionszeitwerte in der Struktur als Karte dargestellt wird (206).
  10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass das der optimale Inversionszeitwert (TIopt) als Parameterwert an eine nachfolgende Magnetresonanzsequenz gegeben wird.
  11. Magnetresonanzgerät mit einer Rechnereinheit (111), das zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10 ausgebildet ist.
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8581582B2 (en) * 2009-09-18 2013-11-12 Kabushiki Kaisha Toshiba MRI non-contrast time-slip angiography using variably positioned cine sub-sequence
WO2012060252A1 (ja) * 2010-11-04 2012-05-10 株式会社 東芝 磁気共鳴イメージング装置及び磁気共鳴イメージング方法
US9151815B2 (en) 2010-11-15 2015-10-06 Kabushiki Kaisha Toshiba Magnetic resonance imaging apparatus and magnetic resonance imaging method
US9734573B2 (en) * 2013-04-17 2017-08-15 The United States Of America, As Represented By The Secretary, Dept. Of Health And Human Services Methods and systems for automatically determining magnetic field inversion time of a tissue species
US10145920B2 (en) 2016-01-26 2018-12-04 Duke University Magnetic resonance imaging (MRI) systems and methods for determining and adjusting inversion time (TI) using single-line acquisition and automatic compartment detection
DE102017203313A1 (de) * 2017-03-01 2018-09-06 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Verfahren zur Auswertung eines kontrastmittelverstärkten Magnetresonanzschichtbildes eines Herzens, Bildverarbeitungseinrichtung, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger
EP3598160A1 (de) * 2018-07-17 2020-01-22 Siemens Healthcare GmbH Parameteroptimierung für magnetresonanzbildgebungsaufnahmen

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19903626A1 (de) * 1998-01-30 1999-08-05 Gen Electric Arterien-Magnetresonanzabbildung mit chemischem Verschiebungsabgleich
US6366091B1 (en) * 1997-05-30 2002-04-02 Hitachi Medical Corporation Nuclear magnetic resonance imaging method and apparatus therefor
JP2004024637A (ja) * 2002-06-27 2004-01-29 Toshiba Corp Mri装置およびmri画像撮影方法
US20050245812A1 (en) * 2004-04-29 2005-11-03 Kim Jae K Acquiring contrast-enhanced, T1-weighted, cine magnetic resonance images
US20050272997A1 (en) * 2004-06-03 2005-12-08 Grist Thomas M MRI method for assessing myocardial viability
DE102007018089A1 (de) * 2007-04-02 2008-10-09 Siemens Ag Herz-Bildgebung mit adaptiver Inversionszeit

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5311131A (en) * 1992-05-15 1994-05-10 Board Of Regents Of The University Of Washington Magnetic resonance imaging using pattern recognition
US7835783B1 (en) * 2002-04-22 2010-11-16 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Magnetic resonance imaging methods and apparatus for time-series motion tracking with inversion recovery compensation
US7668354B2 (en) * 2005-03-23 2010-02-23 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for tracking and classifying the left ventricle of the heart using cine-delayed enhancement magnetic resonance
GB2428134A (en) 2005-07-07 2007-01-17 Agilent Technologies Inc Optical transceiver with heat sink
US7724929B2 (en) 2005-10-17 2010-05-25 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for myocardium segmentation in realtime cardiac MR data
DE102005050858B3 (de) 2005-10-24 2007-03-22 Siemens Ag Verfahren zur Bestimmung von Mittelpunktskoordinaten eines Abbildes einer punktsymmetrischen Struktur
DE102007036564B4 (de) * 2007-08-03 2009-07-09 Siemens Ag Verfahren zur gewebespezifischen Optimierung von Bildgebungsparametern

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6366091B1 (en) * 1997-05-30 2002-04-02 Hitachi Medical Corporation Nuclear magnetic resonance imaging method and apparatus therefor
DE19903626A1 (de) * 1998-01-30 1999-08-05 Gen Electric Arterien-Magnetresonanzabbildung mit chemischem Verschiebungsabgleich
JP2004024637A (ja) * 2002-06-27 2004-01-29 Toshiba Corp Mri装置およびmri画像撮影方法
US20050245812A1 (en) * 2004-04-29 2005-11-03 Kim Jae K Acquiring contrast-enhanced, T1-weighted, cine magnetic resonance images
US20050272997A1 (en) * 2004-06-03 2005-12-08 Grist Thomas M MRI method for assessing myocardial viability
DE102007018089A1 (de) * 2007-04-02 2008-10-09 Siemens Ag Herz-Bildgebung mit adaptiver Inversionszeit

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. Huber et al.: "Bestimmung der Vitalität beim Myokardininfarkt" . Der Radiologe 44(2004), S. 146-151 *
DE 10 2007 018 089 A1 (ält. Anm.) A. Huber et al.: "Bestimmung der Vitalität beim Myokardininfarkt" . Der Radiologe 44(2004), S. 146-151

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DE102008050030A1 (de) 2010-04-22
US20100085051A1 (en) 2010-04-08

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