DE19817228C1

DE19817228C1 - Computer und Verfahren zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie

Info

Publication number: DE19817228C1
Application number: DE1998117228
Authority: DE
Inventors: Stefan Posse; Valeri Kiselev
Original assignee: Forschungszentrum Juelich GmbH
Current assignee: Forschungszentrum Juelich GmbH
Priority date: 1998-04-17
Filing date: 1998-04-17
Publication date: 1999-09-09
Anticipated expiration: 2018-04-18
Also published as: JP2002512099A; WO1999054748A1; EP1080377A1

Description

Die Erfindung betrifft einen Computer zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie, wobei die Daten wenigstens zwei verschiedene Relaxationssignale einer Probe enthalten.

Die Erfindung betrifft ferner einen Kernresonanztomographen und ein Verfahren zum Auswerten von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie, wobei Relaxationssignale von wenigstens zwei verschiedenen Zuständen einer Probe ermittelt werden.

Die Kernresonanztomographie (Nuclear Magnetic Resonance - NMR) wird dazu eingesetzt, eine spektroskopische Information über eine Substanz zu erhalten. Eine Kombination der kernmagnetischen Resonanztomographie mit Techniken der Magnetresonanz-Bildgebung (Magnetic Resonance Imaging -MRI)-Technik ergibt ein räumliches Bild der chemischen Zusammensetzung der Substanz.

Insbesondere in der medizinischen Forschung besteht ein Bedürfnis, Informationen über die Gehirnaktivität oder im weiteren Sinne Informationen über Blutfluß oder Deoxyhämoglobinkonzentrationsänderungen in tierischen und menschlichen Organen zu erlangen. Die neuronale Aktivierung äußert sich in einer Zunahme des Blutflusses in aktivierten Gehirnarealen, wobei es zu einer Abnahme der Blut- Deoxyhämoglobinkonzentration kommt. Deoxyhämoglobin (DOH) ist ein paramagnetischer Stoff, welcher die Magnetfeldhomogenität verringert und damit die Signalrelaxation beschleunigt. Sinkt die DOH-Konzentration aufgrund einer einen Blutfluß auslösenden Gehirnaktivität, so wird die Signalrelaxation in den aktiven Arealen des Gehirns moduliert. Angeregt werden in erster Linie die Protonen des Wasserstoffes im Wasser. Eine Lokalisation von Gehirnaktivität wird ermöglicht, indem eine Untersuchung mit funktionalen NMR-Methoden angewendet wird, welche das NMR-Signal mit einer Zeitverzögerung (Echo-Zeit) messen. Dies wird auch als suszeptibilitätsempfindliche Messung bezeichnet. Der biologische Wirkmechanismus ist in der Literatur unter dem Namen BOLD-Effekt (Blood Oxygen Level Dependent-Effekt) bekannt und führt bei suszeptibilitätsempfindlichen magnetischen Resonanzmessungen bei einer Feldstärke eines statischen Magnetfeldes von zum Beispiel 1,5 Tesla bis zu ca. 10%igen Schwankungen der Bildhelligkeit in aktivierten Hirnregionen. Anstelle des endogenen Kontrastmittels DOH können auch andere Kontrastmittel treten, die eine Änderung in der Suszeptibilität hervorrufen. Durch NMR-Bildgebungsmethoden werden Schichten oder Volumina selektiert, die unter dem geeigneten Einstrahlen von Hochfrequenzimpulsen und dem Anlegen von magnetischen Gradientenfeldern ein Meßsignal liefern, welches digitalisiert und in einem zwei- oder dreidimensionalen Feld im Meßcomputer gespeichert wird.

Aus den aufgenommenen Rohdaten wird durch eine zwei- oder dreidimensionale Fourier-Transformation die gewünschte Bildinformation gewonnen (rekonstruiert).

Ein rekonstruiertes Schichtbild besteht aus Pixeln, ein Volumendatensatz aus Voxeln. Ein Pixel ist ein zweidimensionales Bildelement, beispielsweise ein Quadrat. Das Bild ist aus den Pixeln zusammengesetzt. Ein Voxel ist ein dreidimensionales Volumenelement, beispielsweise ein Quader, der - meßtechnisch bedingt - keine scharfen Grenzen aufweist. Die Abmessungen eines Pixels liegen in der Größenordnung von 1 mm², die eines Voxels von 1 mm³. Die Geometrien und Ausdehnungen können variabel sein.

Da aus experimentellen Gründen bei Schichtbildern niemals von einer streng zweidimensionalen Ebene ausgegangen werden kann, wird häufig auch hier der Begriff Voxel (= Volume element = Volumenelement) verwendet, welcher berücksichtigt, daß die Bildebenen eine Eindringtiefe in die dritte Dimension haben.

Durch Vergleich des gemessenen Signalverlaufs in jedem Pixel mit dem zeitlichen Verlauf einer Modellfunktion, kann eine Stimulus-spezifische neuronale Aktivierung detektiert und räumlich lokalisiert werden. Ein Stimulus kann zum Beispiel ein somatosensorischer, akustischer, visueller oder olfaktorischer Reiz sowie eine mentale oder motorische Aufgabe sein. Die Modellfunktion, beziehungsweise die Modell- Zeitreihe, beschreibt die erwartete Signaländerung des magnetischen Resonanzsignals infolge neuronaler Aktivierung. Diese können zum Beispiel mittels empirischer Regeln aus dem Paradigma des jeweiligen Experiments abgeleitet werden. Wesentlich ist es, eine zeitliche Verzögerung der Modellfunktion gegenüber dem Paradigma zu berücksichtigen (träge Reaktion des Blutflusses auf neuronale Aktivierung).

Es ist bereits bekannt, wie Gehirnaktivierung durch Aktivierungsbilder dargestellt werden kann, die aus kernspintomographischen Daten gewonnen wurden. Die Berechnung und Wiedergabe der Aktivierungsbilder ist sogar in Echtzeit möglich, das heißt, ein Datensatz kann in ein Bild umgesetzt werden, bevor der nächste Datensatz gemessen wird. Der zeitliche Abstand beträgt dabei typischerweise 1 bis 3 Sekunden.

Eine derartige Berechnung und Wiedergabe der Aktivierungsbilder in Echtzeit ist in der US-Patentschrift 5 657 758 beschrieben. Dieses Verfahren zeichnet sich dadurch aus, daß es eine hohe zeitliche und räumliche Auflösung ermöglicht.

Eine schnelle Magnetresonanz-Bildgebung (Magnetic Resonance Imaging - MRI) und Magnetresonanzspektroskopie (Magnetic Resonance Spectroscopy - MRS) machen es möglich, Veränderungen in regionalen Blutvolumina und Blutzuständen aktivitätsabhängig in vivo in Abhängigkeit von einer Anregung zu untersuchen, siehe: S. Posse et. al.: Functional Magnetic Resonance Studies of Brain Activation; Seminars in Clinical Neuropsychiatry, Vol. 1, No. 1, 1996; S. 76-88.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, die bekannten Verfahren dahingehend weiter zu entwickeln, daß ein möglichst hohes Signal-Rauschverhältnis erzielt wird.

Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe dadurch gelöst, daß ein gattungsgemäßer Computer so ausgestaltet wird,

- daß der Computer mit wenigstens einem Auswertemittel arbeitet, das ein Unterschiedssignal aus wenigstens zwei verschiedenen Relaxationssignalen bildet, wobei ein zeitlicher Verlauf des Unterschiedssignals als eine Funktion U(t) ermittelt wird,
- daß der Computer mit wenigstens einem Mittel zur Auswahl von zwei Zeiten arbeitet, wobei die Zeiten so auswählbar sind, daß das zwischen ihnen liegende Zeitintervall geringer ist als der zeitliche Verlauf des Unterschiedssignals und daß innerhalb des zwischen den Zeiten t₁ und t₂ liegenden Zeitintervalls t_i ein Quotient aus dem Unterschiedssignal und einem oder mehreren Rauschsignalen einen gegenüber anderen Zeitintervallen erhöhten Wert hat
- und daß der Computer eine Recheneinheit aufweist, durch welche der Wert der Funktion U(t) innerhalb des Zeitintervalls t_i approximiert wird.

Die Erfindung sieht vor, einen Computer zu schaffen, mit dem eine schnelle spektroskopische Bildgebungsmethode realisiert wird, die Änderungen der NMR-Signalrelaxation mit einer Zeitkonstante

an mehreren Zeitpunkten nach einer Anregung ermittelt.

Bei der spektroskopischen Bildgebungsmethode handelt es sich vorzugsweise um eine spektroskopische Echo-Planar- Bildgebungsmethode, insbesondere um eine wiederholte zweidimensionale Echo-Bildgebungsmethode, welche aus einer wiederholten Anwendung einer zweidimensionalen Echo-Planar- Bildkodierung besteht. Eine räumliche Kodierung erfolgt in einem möglichst kurzen Zeitraum, welcher während eines Signalabfalls mehrfach wiederholt wird und vorzugsweise 20 bis 100 ms beträgt. Durch die mehrfache Wiederholung der Echo-Planar-Kodierung während eines Signalabfalls wird ein Verlauf des Signalabfalls in der Abfolge von rekonstruierten Einzelbildern dargestellt.

Eine Implementierung dieser besonders vorteilhaften erfindungsgemäßen Methode wird als TURBO-PEPSI bezeichnet, wobei PEPSI für Proton-Echo-Planar-Spectroscopic-Imaging steht. Eine zweckmäßige konventionelle Echo-Planar-Methode wird hingegen als EPI (Echo-Planar-Imaging) bezeichnet.

Die Anzahl der Bilder, welche während des Signalabfalls kodiert werden, ist abhängig von der Relaxationszeit und der Kodierungszeit Δt für ein Einzelbild.

Um Änderungen der Relaxation mit höchstmöglicher Empfindlichkeit zu detektieren, wurde ein Kriterium für eine optimale Wahl des Meßzeitfensters in Abhängigkeit von der Relaxationszeitkonstanten, von der Kodierungszeit für ein Einzelbild und von der Art der Datennachverarbeitung gefunden.

Das Kriterium besteht in der Betrachtung eines Unterschiedssignals zwischen verschiedenen Relaxationszuständen.

Das Unterschiedssignal hat ein zeitliches Maximum, welches bei kleinen Relaxationsänderungen nah der mittleren Relaxationszeit liegt.

Bevorzugte Auswertemethoden, weitere Vorteile, Besonderheiten und zweckmäßige Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Darstellung bevorzugter Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand von Beispielsrechnungen, Zeichnungen und einer Tabelle.

Von den Zeichnungen zeigt:

Fig. 1 ein experimentelles Unterschiedssignal einer funktionalen Relaxationszeitänderung in einem ausgewählten Bildelement in Abhängigkeit von der Meßzeit nach einer Signalanregung,

Fig. 2 eine relative, skalierte Erhöhung des Kontrast- Rausch-Verhältnis CNR_N gegenüber dem Kontrast- Rausch-Verhältnis CNR₁ einer Einzelmessung für verschiedene Auswertemethoden in Abhängigkeit von den Messungen,

Fig. 3 in einem ersten Teilbild A eine Detektion von Hirnaktivierung in vier Schritten mittels einer konventionellen Bildgebungsmethode und in Teilbild B eine Detektion von Hirnaktivierung mit Hilfe eines erfindungsgemäßen Verfahrens,

Fig. 4 einen mittleren Korrelationskoeffizienten in einem aktivierten Hirnareal, insbesondere im visuellen Kortex, für TURBO-PEPSI in Abhängigkeit von dem Bereich der summierten Echosignale und für das T₂*-Bild, das von den TURBO-PEPSI Daten erhalten wurde sowie einen Vergleich mit einer konventionellen Echo-Planar-(EPI)-Methode,

Fig. 5 eine Anzahl von aktivierten Pixeln mit einem Korrelationskoeffizienten r_min von wenigstens 0,7 im visuellen Kortex für TURBO-PEPSI als Funktion des Bereichs der summierten Echo-Signale und für das T₂*-Bild, das von den TURBO-PEPSI Daten erhalten wurde sowie einen Vergleich mit einer konventionellen Echo-Planar-(EPI)-Methode.

Die Tabelle zeigt eine Zusammenfassung von experimentellen Beispieldaten.

Die Erfindung sieht insbesondere vor, ein Unterschiedssignal zu verschiedenen Zeitpunkten zu detektieren. Diese Zeitpunkte liegen innerhalb eines Zeitintervalls t_i.

Insbesondere handelt es sich um ein Unterschiedssignal zwischen einer Relaxationskurve in einem angeregten Zustand und einer Relaxationskurve in einem Grundzustand.

Beispielhaft ist ein Unterschiedssignal (vertikale Achse) zwischen einer funktionalen Relaxationzeitänderung im menschlichen Gehirn in einem ausgewählten Bildelement im visuellen Kortex während einer visuellen Stimulation in Abhängigkeit von der Meßzeit nach Signalanregung (horizontale Achse) gemessen mittels schneller spektroskopischer Bildgebung in Fig. 1 dargestellt. Hierbei handelt es sich um einen besonders einfachen Fall, bei dem das Unterschiedssignal durch ein Differenzsignal aus einem Relaxationssignal während einer Aktivierung und einem Relaxationssignal während eines Ruhezustands gebildet wird. Der Begriff "Unterschiedssignal" ist jedoch in keiner Weise auf Differenzsignale beschränkt, sondern beinhaltet ebenso wie der Begriff "Unterschiedsfunktion" alle Fälle, in denen Unterschiede zwischen Meßkurven erfaßt oder ausgewertet werden.

Unter der Annahme eines exponentiellen Abfalls der Relaxationskurven ergibt sich für das in Fig. 1 dargestellte Unterschiedssignal ΔS (t):

ΔS (t) = S₀(e^-tt/T₂*(a)-e^-t/T₂*(b)) (1)

wobei T₂*(a) und T₂*(b) Relaxationszeitkonstanten in einem aktivierten Zustand (a) und in einem Grundzustand (Baseline State - b) sind und wobei S₀ eine Ausgangssignalintensität bezeichnet.

Unter der Annahme einer geringen Änderung der Relaxationszeit ΔT₂* ist die Signaldifferenz ΔS(t):

wobei T₂* die Relaxationszeit im Basiszustand bezeichnet.

Es entsteht eine im wesentlichen glockenförmige Kurve, die ein Maximum bei t = T₂* hat. Bei einer bevorzugten Meßfeldstärke von ungefähr 1,5 Tesla nimmt t einen typischen Wert von ungefähr 70 ms ein.

Das Maximum beträgt:

Eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung sieht vor, davon auszugehen, daß es sich bei den Rauscheffekten um ein sogenanntes weißes, thermisches Rauschen mit einem nahe Null liegendem Mittelwert und einer Standardabweichung σ handelt.

Die Erfindung schlägt verschiedene bevorzugte Durchführungsformen für das Auswerteverfahren vor, um gegenüber einer Einzelpunktmessung ein erhöhtes Signal- Rausch-Verhältnis zu erzielen. Während bei einer Einzelmessung das Kontrast-Rausch-Verhältnis (Contrast Noise Ratio CNR) der Formel

entspricht, kann bei den erfindungsgemäßen Durchführungsformen des Auswerteverfahrens ein erhöhtes Kontrast-Rausch-Verhältnis erzielt werden.

Eine erste Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Auswerteverfahrens sieht vor, für N Zeitpunkte den gemessenen Effekt zu summieren und ein Durchschnittssignal zu bilden. Das Durchschnittssignal ergibt ein gutes Maß für S₀T₂*. Unter der Annahme von äquidistanten Meßintervallen Δt für jede einzelne Meßwertaufnahme und gleiche Rauschstärke in jedem Punkt gilt für das aufsummierte Signal (t = i × Δt):

wobei die Ungleichungen Δt << T₂* (6) und N << 1 (7) benutzt werden.

Eine vergleichsweise geringe Änderung in T₂, wie sie beispielsweise bei einer Blutoxidation (BOLD-Effekt/Blood Oxygen Level Dependent-Effekt) auftritt, äußert sich in dem nachfolgend wiedergegebenen Kontrast C:

wobei x wie folgt definiert wird:

Die Rauscheffekte in dem aufsummierten Signal nach Formel 8 haben die Standardabweichung:

√ 2Nσ (10).

Das Kontrast-Rausch-Verhältnis ergibt sich wie folgt

Wie sich beispielsweise aus Fig. 2 ergibt, hat das Kontrast- Rausch-Verhältnis bei x = 3.2 ein Maximum. In Fig. 2 ist das Kontrast-Rausch-Verhältnis CNR in Abhängigkeit von der Länge der Meßzeit nach Signalanregung T_max, der Relaxationsrate R2 = 1/T₂* und einer Kodierzeit Δt für verschiedene Datenauswertungsverfahren: Summierung der Einzelmessungen (Summation), exponentiell gewichtete Summation (Exponentially Weighted Summation), optimal gewichtete Summierung (Weighted Summation, Weighted Filter) sowie für eine Kurvenanpassung (Fitting) dargestellt.

Ein maximales Kontrast-Rausch-Verhältnis läßt sich erzielen, wenn die Messungen bis zu der Zeit

T_max = NΔt = 3.2T₂* (12)

durchgeführt werden.

Für ein entsprechend gewähltes N ist das Kontrast-Rausch- Verhältnis maximal und beträgt gemäß der Formel:

maximal 0,46.

Zu einer weiteren Erhöhung des Kontrast-Rausch-Verhältnisses ist es zweckmäßig, eine gewichtete Summation des Signals gemäß Gleichung 14 vorzunehmen.

Vorzugsweise wird in Formel 14 ein Wichtungsfaktor w(t_N) gemäß Formel 15 eingesetzt.

w(t_n) = R2t_n.e^-R2.t_n (15).

Hierbei geht in den Wichtungsfaktor w(t_N) eine erwartete Relaxationsrate in einer zu untersuchenden Probe ein. Dabei handelt es sich vorzugsweise um die mittlere Relaxationsrate in der untersuchten Probe.

Für das Kontrast-Rausch-Verhältnis ergibt sich die nachfolgende Formel:

Bei dieser Variante des erfindungsgemäßen Auswerteverfahrens nimmt die Erhöhung des Signal-Rausch-Verhältnises bei der Mehrpunktmessung einen besonders hohen Wert von 1,4 ein. Die Meßzeit beträgt wiederum vorzugsweise 3.2 T₂*. Durch eine derartige gewichtete Summation ist es somit möglich, ein noch besseres Resultat für das Kontrast-Verhältnis zu erzielen als bei einer konventionellen Summation.

Eine weitere Variante des Auswerteverfahrens besteht darin, daß eine Anpassungsprozedur (Fit-Verfahren) durch Anpassung der Relaxationskurve an exponentiell abfallende Kurven vorgenommen wird.

Nachfolgend wird die Vorteilhaftigkeit der erfindungsgemäßen Auswertemethode anhand einer Betrachtung zur Theorie der Rauscheffekte und anhand von Experimenten dargestellt.

Das Gesamtsignal S_r(t_n) ergibt sich wie folgt:

S_r(t_n) = S₀e^-R2.t_n + g_r(t_n) + h_r(t_n) (17)

Hierbei bezeichnet S₀e^-R2.t_n das reine Signal, g_r(t_n) ein weißes Rauschen und h_r(t_n) einen Einfluß von physiologischen Störsignalen der zu untersuchenden Probe, wobei es sich vorzugsweise um Signale mit einer niedrigen Frequenz handelt.

Der Index r nimmt dabei Werte von 1 bis NR an und bedeutet die Anzahl der Wiederholungen der Relaxationsmessungen; der Index n nimmt Werte von 1 bis N an und zählt die Anzahl der Echosignale während einer Relaxationsmessung.

Um aus diesem gemessenen Signal eine Änderung der Relaxation in Abhängigkeit von einer Gehirnaktivierung zu extrahieren, sind verschiedene, anhand der nachfolgenden Formeln erläuterte, Ansätze möglich:

Bei einer Summation über die Echosignale ergibt sich

während sich bei einer gewichteten Summation die Formel

ergibt, wobei gilt

w(t_n) = R2t_n.e^-R2.t_n (20).

Ein weiteres Verfahren ist ein Fit-Verfahren, wie es anhand der nachfolgenden Formel dargestellt ist:

S_r = {s_0r, R2_r} ⇐ S_r(t_n) ≈ s₀e^-R2.t_n (21).

Wie bei den allgemeinen Überlegungen kann auch hier davon ausgegangen werden, daß der Mittelwert des weißen Rauschens gleich Null ist oder nahe Null liegt. Das Kontrast-Rausch- Verhältnis (Contrast-to-Noise Ratio-CNR) ergibt sich aus ΔS dividiert durch das Gesamtrauschen. Im Anschluß erfolgt eine Ermittlung des Unterschiedswertes für mindestens zwei Messungen.

Gemäß einer anderen bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird für jedes einzelne Echosignal eine Korrelationsanalyse über mehrere, zeitlich nacheinander erfolgende, Relaxationsmessungen durchgeführt. Die Korrelationsanalyse erfolgt auf bekannte Weise, wobei eine Durchführung gemäß des Artikels von Peter A. Vandettini et al. in: Magnetic Reonance in Medecine, Bd. 30, S. 161-173, 1993, auf den vollinhaltlich Bezug genommen wird, besonders zweckmäßig ist.

Der Erwartungswert für den Korrelationskoeffizienten (correlation coefficient c.c.) beträgt

wobei

ist.

Der Korrelationskoeffizient c.c. weist eine Standardabweichung

auf. Daran anschließend erfolgt eine Kombination der Korrelationskoeffizienten, beispielsweise durch eine Mittelung.

Eine experimentelle Überprüfung des erfindungsgemäßen Auswerteverfahrens erfolgte anhand von kernspintomographischen Untersuchungen des Gehirns von Versuchspersonen. In unmittelbarer Nähe des Gesichts der Versuchspersonen wurde eine Lichtquelle, insbesondere eine Matrix von Lumineszenzdioden (Light Emitting Diode LED) positioniert und zu Signalblitzen angeregt. Die Anregungsfrequenz liegt bei 8 Hz. Ein Einwirken der Signalblitze erfolgt über ein mit einem Trägersignal eines Scanners synchronisiertes Zeitintervall von mehreren Sekunden, beispielsweise 5 Sekunden, an das sich ein etwa gleichlanges Ruheintervall anschließt. Bei dem Scanner handelt es sich um einen Vision 1,5 Tesla Gesamtkörperscanner der Siemens Medical Systems, Erlangen, in Standardausrüstung mit einem Magnetfeldgradienten von 25 mT/m. Ein derartiger Scanner ist in der Lage, Gradientenfelder innerhalb von etwa 300 µs umzuschalten.

Als spektroskopische Bildgebungsmethode wurde TURBO-PEPSI (Proton-Echo-Planar-Spetroscopic-Imaging) eingesetzt.

Eine Datenanpassung erfolgt gemäß der Exponentialfunktion:

S = S₀e^(-TE/T₂*) (25),

wobei ein nicht linearer Least-square-Fit eingesetzt wird. Von Voxeln, in denen die Signalintensität beim ersten Echo einen Wert von 10% der im gesamten Bild gemessenen maximalen Signalamplitude überschritt und wo der Korrelationskoeffizient zwischen den gemessenen Daten und den gefitteten Daten 0,95 überschritt, wurden parametrische Bilder von T₂*, der Ausgangssignalamplitude S₀ und von χ² gebildet.

In den anderen Voxeln wurden diese Parameter zu 0 gesetzt. Durch den Einsatz dieser Kriterien wurden mit Ausnahme der Ventrikel in allen Gehirnregionen exzellente Anpassungen der gefitteten Daten an die experimentellen Resultate erzielt. In den meisten Voxeln überschritt der Korrelationskoeffizient den Wert von 0,99.

Alternativ werden die Echos jeder Relaxationsmessung gemittelt und darauffolgend wird sowohl für die parametrischen Bilder als auch für die gemittelten Bilder eine Korrelationsanalyse durchgeführt.

Die Experimente zeigten ausgedehnte Aktivierungsbereiche des primären visuellen Kortex (V₁) sowie in angrenzenden Regionen (V₂) des visuellen Kortex.

Der mittlere Korrelationskoeffizient in dieser Region (V₁, V₂) und die Anzahl der gemittelten Echosignale sind in Fig. 4 in einem Vergleich zu einer konventionellen EPI-Methode dargestellt.

In Fig. 5 ist die Anzahl der aktivierten Pixel mit einem Korellationskoeffizienten von mindestens 0,7 in Abhängigkeit von der Anzahl der gemittelten Echosignale dargestellt.

Eine Zusammenfassung der experimentellen Ergebnisse aus den Bildern 4 und 5 findet sich in der auf Seite 19 wiedergegebenen Tabelle.

Durch die Erfindung wird ein Computer zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie, ein mit dem Computer ausgestatteter Kernresonanztomograph sowie ein Verfahren zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie geschaffen.

Die Erfindung ist mit einer Vielzahl von Vorteilen verbunden. Hierzu gehört eine Optimierung der Meßempfindlichkeit für eine quantitative Messung der Relaxationszeit und der qualitativen Relaxationszeitänderung. Hierdurch ist es möglich, eine Bildgebung mit höchstmöglicher Bandbreite (kürzester Kodierungszeit) für geringstmögliche räumliche Verzerrung zu verwenden und durch eine Messung einer optimalen Zahl von Kodierungen nach Signalanregung eine maximale Meßempfindlichkeit zu erzielen.

Das Auswerteverfahren kann in Echtzeitmessungen eingesetzt werden und die Relaxationsänderungen dort analysieren.

Ferner sind die erfindungsgemäßen Auswertungsverfahren besonders vielseitig. Es hat sich als zweckmäßig herausgestellt, eine Summation oder, was noch vorteilhafter ist, eine gewichtete Summation einzusetzen, was gegenüber einer Kurvenanpassung mit einer größeren Geschwindigkeit und ohne Verlust an Meßempfindlichkeit erfolgen kann. Eine Summation beziehungsweise eine gewichtete Summation haben den Vorteil, daß sie ein besonders robustes Auswerteverfahren darstellen.

Außerdem ist es mit Hilfe der Erfindung möglich, bei allen Meßfeldstärken, insbesondere bei Meßfeldstärken von 0,1 Tesla bis 15 Tesla, eine optimale Anpassung der Meßempfindlichkeit zu erzielen, indem beispielsweise die Anzahl der Echosignale in Abhängigkeit der intrinsischen Relaxationzeit gewählt wird, wobei die Anzahl vorzugsweise gemäß Formel 12 gewählt wird.

Bei allen Versuchspersonen zeigte sich eine starke Aktivierung im primären visuellen Kortex (V₁) und in benachbarten Bereichen. Die beobachteten Änderungen im mit TURBO-PEPSI gemessenen funktionalen Signal reichten von 3 bis 20% abhängig von der Echo-Zeit, der Lage und von der jeweiligen Versuchsperson. Die Anregung hat ein Maximum in der Nähe von TE = T₂*. Bei einem Vergleich von EPI und TURBO- PEPSI-Bildern mit TE = 72,5 ms wurden sehr ähnliche Aktivierungsbilder ermittelt.

Bei einem Einsatz einer Korrelationsgrenze von 0,4 konnten auch kleinere Signaländerungen bei Echo-Zeiten von beispielsweise 12,5 ms bis 228 ms detektiert werden. Eine Mittelwertbildung der Korrelationsbilder reduziert die Intensität von Rausch-Effekten im Vergleich zu EPI. Die räumliche Ausdehnung der Aktivierungszone und der erhöhten Korrelationskoeffizienten im visuellen Kortex erhöhen sich mit der Anzahl der aufsummierten Echos, wie es sich aus den Fig. 4 und 5 ergibt. Bei Experimenten mit längerer Anregungsdauer (7 bis 12 Sekunden) werden größere Korrelationskoeffizienten als in Messungen mit kürzeren Anregungsdauern (beispielsweise 3 Sekunden) erhalten. Bei den ersten ergeben sich Bilder mit ähnlichen Korrelationskoeffizienten und Aktivierungszonen wie in den T₂*-Bildern - siehe Fig. 4, Fig. 5. Es zeigt sich, daß ein besonders hoher Empfindlichkeitsgewinn durch eine Summierung der ersten, vorzugsweise der ersten 6 bis 10, insbesondere der ersten 8 Echo-Signale entsprechend dem Plateau der CNR- Kurve in Fig. 2 erzielt werden kann.

Der Empfindlichkeitsgewinn ist insbesondere für Echtzeitmessungen vorteilhaft, weil auch bei wenigen Meßwerten eine Änderung der Relaxation wirksam ermittelt werden kann. Zusammenfassend kann gesagt werden, daß durch Multiecho-Erfassung des Unterschiedssignals eine optimale Empfindlichkeit bei beliebigen Magnetfeldstärken erzielt wird.

Außerdem ist die Erfindung sowohl bei Echo-Planar-Bildgebung (Echo-Planar-Imaging EPI), bei phasenkodierten Bildgebungsmethoden als auch bei spektroskopischen Bildgebungsmethoden einsetzbar.

Durch eine erfindungsgemäße Erhöhung der Meßempfindlichkeit um etwa 40% bis 140% wird in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen, beispielsweise bei einer kognitiven oder visuellen Aktivierung des menschlichen Gehirns, eine deutliche Erhöhung der Meßempfindlichkeit erzielt.

Die dargestellten Beispiele erläutern den Computer sowie das Auswerteverfahren anhand von NMR-Messungen am menschlichen Gehirn. Selbstverständlich können sowohl der Computer als auch der Kernresonanztomograph ebenso wie das Auswerteverfahren auch zur Untersuchung von anderen Proben lebenden oder nicht lebenden Materials eingesetzt werden.

Claims

1. Computer zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie, wobei die Daten wenigstens zwei verschiedene Relaxationssignale einer Probe enthalten, dadurch ge kennzeichnet,

- daß der Computer mit wenigstens einem Auswertemittel arbeitet, das ein Unterschiedssignal aus wenigstens zwei verschiedenen Relaxationssignalen bildet, wobei ein zeitlicher Verlauf des Unterschiedssignals als eine Unterschiedsfunktion U(t) ermittelt wird,
- daß der Computer mit wenigstens einem Mittel zur Auswahl von zwei Zeiten arbeitet, wobei die Zeiten so auswählbar sind, daß das zwischen ihnen liegende Zeitintervall t_i geringer ist als der zeitliche Verlauf des Unterschiedssignals und daß innerhalb des zwischen den Zeiten t₁ und t₂ liegenden Zeitintervalls t_i ein Quotient aus dem Unterschiedssignal und einem oder mehreren Rauschsignalen einen gegenüber anderen Zeitintervallen erhöhten Wert hat
- und daß der Computer eine Recheneinheit aufweist, durch welche der Wert der Unterschiedsfunktion U(t) innerhalb des Zeitintervalls t_i approximiert wird.

2. Computer nach Anspruch 1, dadurch ge kennzeichnet, daß er ein Mittel zur Auswertung der Unterschiedsfunktion als Kontrast C enthält.

3. Computer nach einem der Ansprüche 1 oder 2, da durch gekennzeichnet, daß die Recheneinheit Relaxationssignale gemäß der Formel
berechnet, wobei S_r(t_n) ein Gesamtsignal bezeichnet.

4. Computer nach einem der Ansprüche 1 oder 2, da durch gekennzeichnet, daß die Recheneinheit Relaxationssignale gemäß der Formel
berechnet, wobei gilt
w(t_n) = R2t_n.e^-R2.t_n,
wobei S_r(t_n) ein Gesamtsignal bezeichnet und wobei w(t_N) ein Wichtungsfaktor ist, in den eine erwartete Relaxationsrate einer zu untersuchenden Probe eingeht.

5. Computer nach einem der Ansprüche 1 oder 2, da durch gekennzeichnet, daß die Recheneinheit Relaxationssignale gemäß der Formel
S_r = {s_0r, R2_r} ⇐ S_r(t_n) ≈ s₀e^-R2.t_n
berechnet, wobei s₀e^-R2.t_n ein reines Signal und S_r(t_n) ein Gesamtsignal bezeichnet.

6. Computer nach einem der Ansprüche 1 bis 5, da durch gekennzeichnet, daß die Recheneinheit die Unterschiedsfunktion gemäß der Formel
berechnet, wobei U_r(t_n) ein Unterschiedssignal bezeichnet und wobei gilt w(t_n) = R2t_n.e^-R2.t_n und wobei w(t_N) ein Wichtungsfaktor ist, in den eine erwartete Relaxationsrate einer zu untersuchenden Probe eingeht.

7. Computer nach einem der Ansprüche 1 bis 5, da durch gekennzeichnet, daß die Recheneinheit die Unterschiedsfunktion gemäß der Formel
berechnet, wobei U_r(t_n) ein Unterschiedssignal bezeichnet.

8. Kernresonanztomograph, dadurch ge kennzeichnet, daß er wenigstens einen Computer nach einem der Ansprüche 1 bis 7 enthält.

9. Verfahren zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie, wobei Relaxationssignale von wenigstens zwei verschiedenen Zuständen einer Probe ermittelt werden, da durch gekennzeichnet,

- daß ein Unterschiedssignal aus verschiedenen Relaxationssignalen gebildet wird,
- daß ein zeitlicher Verlauf des Unterschiedssignals als eine Funktion U(t) ermittelt wird und daß zwei Zeiten ausgewählt werden, wobei die Auswahl der Zeiten t₁ und t₂ so erfolgt, daß in einem zwischen ihnen liegenden Zeitintervall t_i ein Verhältnis zwischen dem Unterschiedssignal und einem oder mehreren Rauschsignalen größer ist als in anderen Zeitintervallen
- und daß innerhalb des Zeitintervalls t_i der Wert der Unterschiedsfunktion U(t) ermittelt wird.

10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren mehrfach durchgeführt wird, wobei die Werte für t₁ und t₂ anhand von einem oder mehreren vorherigen Verfahrensdurchläufen derart variiert werden, daß das Verhältnis zwischen dem Unterschiedssignal und dem Rauschsignal möglichst groß ist.