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WO1999054748A1 - Computer und verfahren zum auswerten von daten aus der kernmagnetischen resonanztomographie (turbo-pepsi) - Google Patents

Computer und verfahren zum auswerten von daten aus der kernmagnetischen resonanztomographie (turbo-pepsi) Download PDF

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WO1999054748A1
WO1999054748A1 PCT/DE1999/001148 DE9901148W WO9954748A1 WO 1999054748 A1 WO1999054748 A1 WO 1999054748A1 DE 9901148 W DE9901148 W DE 9901148W WO 9954748 A1 WO9954748 A1 WO 9954748A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
signal
computer
time
relaxation
signals
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/DE1999/001148
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Stefan Posse
Valeri Kiselev
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Forschungszentrum Juelich GmbH
Original Assignee
Forschungszentrum Juelich GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Forschungszentrum Juelich GmbH filed Critical Forschungszentrum Juelich GmbH
Priority to EP99926256A priority Critical patent/EP1080377A1/de
Priority to JP2000545038A priority patent/JP2002512099A/ja
Publication of WO1999054748A1 publication Critical patent/WO1999054748A1/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/50—NMR imaging systems based on the determination of relaxation times, e.g. T1 measurement by IR sequences; T2 measurement by multiple-echo sequences

Definitions

  • the invention relates to a computer for evaluating
  • Data from nuclear magnetic resonance tomography the data containing at least two different relaxation signals from a sample.
  • Nuclear magnetic resonance is used to obtain spectroscopic information about a substance.
  • a combination of nuclear magnetic resonance imaging with techniques of magnetic resonance imaging (Magnetic Resonance Imagmg -MRI) technology gives a spatial picture of the chemical composition of the substance.
  • DOH Deoxyhamoglobin
  • the neuronal activation manifests itself in an increase in blood flow in activated brain areas, whereby there is a decrease in blood Deoxyhamoglobm concentration comes.
  • Deoxyhamoglobin (DOH) is a paramagnetic substance that reduces magnetic field homogeneity and thus accelerates signal relaxation. If the DOH concentration drops due to brain activity that triggers blood flow, the signal relaxation is modulated in the active areas of the brain. The protons of hydrogen in water are primarily excited.
  • NMR imaging methods are used to select layers or volumes which, under the appropriate irradiation of high-frequency pulses and the application of magnetic gradient fields, provide a measurement signal which is digitized and stored in a two- or three-dimensional field in the measuring computer.
  • the desired image information is obtained (reconstructed) from the raw data recorded by a two- or three-dimensional Fou ⁇ er transformation.
  • a reconstructed slice image consists of pixels, a volume data set consists of voxels.
  • a pixel is a two-dimensional picture element, for example a square. The image is composed of the pixels.
  • a voxel is a three-dimensional volume element, for example a cuboid, which - due to measurement technology - does not have any sharp boundaries having.
  • the dimensions of a pixel are of the order of 1 mm ', those of a voxel of 1 mm 3 .
  • the geometries and dimensions can be variable.
  • volume element volume element
  • a stimulus-specific neuronal activation can be detected and spatially localized.
  • An stimulus can be, for example, a somatosensory, acoustic, visual or olfactory stimulus as well as a mental or motor task.
  • the model function, or the model time series describes the expected signal change in the magnetic resonance signal as a result of neuronal activation. These can be derived, for example, from the paradigm of the respective experiment using empirical rules. It is important to consider a time delay of the model function compared to the paradigm (slow response of blood flow to neuronal activation).
  • brain activation can be represented by activation images obtained from nuclear tomography data.
  • the activation images can even be calculated and reproduced in real time, which means that a data record can be converted into an image before the next data record is measured.
  • the time interval is typically 1 to 3 seconds.
  • the invention has for its object to further develop the known methods in such a way that the highest possible signal-to-noise ratio is achieved.
  • this object is achieved by designing a generic computer in such a way that the computer works with at least one evaluation means which forms the difference signal from at least two different relaxation signals, the course of the difference signal over time being determined as a function U (t), that the computer works with at least one means for selecting two times, the times being selectable in such a way that the time interval between them is less than the temporal profile of the difference signal and that within the time interval t x between times ti and t 2 em quotient of the difference signal and one or more noise signals has a higher value than other time intervals and that the computer has a computing unit by which the value of the function U (t) is approximated within the time interval t x .
  • the invention provides to create a computer with which a fast spectroscopic imaging method can be implemented, the changes in the NMR signal relaxation with a
  • Time constant T 2 —- at several points in time after one
  • the table shows a summary of experimental sample data.
  • the invention provides in particular for detecting a difference signal at different times. These points in time lie within a time interval t_.
  • An example is a difference signal (vertical axis) between a functional relaxation time change in the human brain in a selected image element in the visual cortex during visual stimulation as a function of the measurement time after signal excitation (horizontal axis) measured by means of fast spectroscopic imaging m Fig. 1.
  • This is a particularly simple case in which the
  • Difference signal by em difference signal from a relaxation signal during activation and a Relaxation signal is formed during an idle state.
  • difference signal is in no way limited to difference signals, but, like the term “difference function”, includes all cases in which differences between measurement curves are detected or evaluated.
  • T ⁇ (a) and T 2 * (b) are relaxation time constants in an activated state (a) and in a basic state (Baseline State - b) and where S 0 denotes an output signal intensity.
  • T- * denotes the relaxation time in the basic state
  • a maximum contrast-to-noise ratio can be achieved if the measurements are made up to the time
  • the contrast-to-noise ratio is maximum and is according to the formula:
  • a weighting factor w (t N ) according to formula 15 is preferably used in formula 14.
  • the increase in the signal-to-noise ratio in the multi-point measurement takes a particularly high value of 1.4 em.
  • the measurement time is again preferably 3.2 T 2.
  • Another variant of the evaluation method is that an adaptation procedure (fit method) is carried out by adapting the relaxation curve to exponentially falling curves.
  • s Q e n denotes the pure signal, g r (t n ) a white noise and h r (t n ) an influence of physiological Disturbance signals of the sample to be examined, which are preferably signals with a low frequency.
  • Another method is a fit method, as shown by the following formula:
  • CNR contrast-to-noise ratio
  • An experimental check of the evaluation method according to the invention was carried out on the basis of nuclear magnetic resonance imaging examinations of the brains of test subjects.
  • a light source in particular a matrix of luminescent diodes (light emitting diode LED), was positioned in the immediate vicinity of the test subjects' faces and stimulated to produce signal flashes.
  • the excitation frequency is 8 Hz.
  • the action of the signal flashes takes place via a time interval of several seconds, for example 5 seconds, synchronized with a carrier signal of a scanner, which is followed by an approximately equally long idle interval.
  • the scanner is a Vision 1.5 Tesla total body scanner from Siemens Medical Systems, Erlangen, in standard equipment with a magnetic field gradient of 25 mT / m. Such a scanner is able to switch gradient fields within approximately 300 ⁇ s.
  • the invention provides a computer for evaluating data from nuclear magnetic resonance tomography, a nuclear magnetic resonance tomograph equipped with the computer, and a method for evaluating data from nuclear magnetic resonance tomography.
  • the invention has a number of advantages. This includes optimizing the measurement sensitivity for a quantitative measurement of the relaxation time and the qualitative change in relaxation time. This makes it possible to use imaging with the highest possible bandwidth (shortest coding time) for the least possible spatial distortion and to achieve maximum measurement sensitivity by measuring an optimal number of codings after signal excitation.
  • Summation or a weighted summation have the advantage that they represent a particularly robust evaluation method.
  • TURBO-PEPSI measured functional signal ranged from 3 to 20% depending on the echo time, the location and the respective subject.
  • TE 72.5 ms
  • Correlation coefficients obtained than in measurements with shorter excitation times result - see FIGS. 4 and 5. It can be seen that a particularly high sensitivity is achieved by summing the first, preferably the first 6 to 10, in particular the first 8 echo signals corresponding to the plateau of the CNR curve m Fig. 2 can be achieved.
  • the sensitivity gain is particularly advantageous for real-time measurements, because a change in relaxation can be effectively determined even with a few measured values.
  • the invention is both in echo planar imaging (echo planar imaging EPI) and in phase-coded
  • Imaging methods as well as spectroscopic imaging methods can be used.
  • An increase in the sensitivity to measurement by about 40% to 140% according to the invention results in a significant increase in the sensitivity to measurement in a large number of application areas, for example in the cognitive or visual activation of the human brain.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
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  • General Physics & Mathematics (AREA)
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Abstract

Die Erfindung betrifft einen Computer zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie, wobei die Daten wenigstens zwei verschiedene Relaxationssignale einer Probe enthalten. Erfindungsgemäss ist dieser Computer so gestaltet, dass er 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 ti geringer ist als der zeitliche Verlauf des Unterschiedssignals und das innerhalb des zwischen den Zeiten t1 und t2 liegenden Zeitintervalls ti 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 ti approximiert wird.

Description

Beschreibung
COMPUTERUND VERFAHREN ZUMAUSWERTEN VON DATENAUS DER KERNMAGNETISCHEN RESONANZTOMOGRAPHIE (TURBO-PEPSI)
Technisches Gebiet
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 Zustanden 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 Imagmg -MRI) - Technik ergibt ein räumliches Bild der chemischen Zusammensetzung der Substanz.
Stand der Technik
Insbesondere in der medizinischen Forschung besteht ein Bedürfnis, Informationen über die Gehirnaktivitat oder im weiteren Sinne Informationen über Blutfluß oder Deoxyhamoglobmkonzentrationsanderungen in tierischen und menschlichen Organen zu erlangen. Die neuronale Aktivierung äußert sich m einer Zunahme des Blutflusses m aktivierten Gehirnarealen, wobei es zu einer Abnahme der Blut- Deoxyhamoglobmkonzentration kommt. Deoxyhamoglobin (DOH) ist ein paramagnetischer Stoff, welcher die Magnetfeldhomogenitat verringert und damit die Signalrelaxation beschleunigt. Sinkt die DOH-Konzentration aufgrund einer einen Blutfluß auslosenden Gehirnaktivitat, so wird die Signalrelaxation m den aktiven Arealen des Gehirns moduliert. Angeregt werden in erster Linie die Protonen des Wasserstoffes im Wasser. Eine Lokalisation von Gehirnaktivitat wird ermöglicht, indem eine Untersuchung mit funktionalen NMR-Methoden angewendet wird, welche das NMR-Signal mit einer Zeitverzogerung (Echo-Zeit) messen. Dies wird auch als suszeptibilitatsempfindl che Messung bezeichnet. Der biologische Wirkmechanismus ist in der Literatur unter dem Namen BOLD-Effekt (Blood Oxygen Level Dependent - Effekt) bekannt und fuhrt bei suszeptibilitatsempfmdlichen magnetischen Resonanzmessungen bei einer Feldstarke eines statischen Magnetfeldes von zum Beispiel 1,5 Tesla bis zu ca. 10%ιgen Schwankungen der Bildhelligkeit in aktivierten Hirnregionen. Anstelle des endogenen Kontrastmittels DOH können auch andere Kontrastmittel treten, die eine Änderung in der
Suszeptibilitat hervorrufen. Durch NMR-Bildgebungsmethoden werden Schichten oder Volumina selektiert, die unter dem geeigneten Einstrahlen von Hochfrequenzimpulsen und dem Anlegen von magnetischen Gradientenfeidern 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 Fouπer-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 e n dreidimensionales Volumenelement, beispielsweise ein Quader, der - meßtechnisch bedingt - keine scharfen Grenzen aufweist. Die Abmessungen eines Pixels liegen in der Größenordnung von 1mm', die eines Voxels von 1mm3. 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 m 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 raumlich lokalisiert werden. Em Stimulus kann zum Beispiel em somatosensorischer, akustischer, visueller oder olfaktorischer Reiz sowie eine mentale oder motorische Aufgabe sein. Die Modellfunktion, beziehungsweise die Modell- Zeitreihe, beschreibt die erwartete Signalanderung 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 (trage Reaktion des Blutflusses auf neuronale Aktivierung) .
Es ist bereits bekannt, wie Gehirnaktivierung durch Aktivierungsbilder dargestellt werden kann, die aus kernsp tomographischen Daten gewonnen wurden. Die Berechnung und Wiedergabe der Aktivierungsbilder ist sogar in Echtzeit möglich, das heißt, em Datensatz kann in em Bild umgesetzt werden, bevor der nächste Datensatz gemessen wird. Der zeitliche Abstand betragt dabei typischerweise 1 bis 3 Sekunden .
Eine derartige Berechnung und Wiedergabe der
Aktivierungsbilder in Echtzeit ist m der US-Patentschrift 5 657 758 beschrieben. Dieses Verfahren zeichnet sich daαurch aus, daß es eine hohe zeitliche und räumliche Auflosung ermöglicht .
Eine schnelle Magnetresonanz-Bildgebung (Magnetic Resonance Imagmg - MRI) und Magnetresonanzspektroskopie (Magnetic Resonance Spectroscopy - MRS) machen es möglich, Veränderungen in regionalen Blutvolumina und Blutzustanden aktivitatsabhangig vivo in Abhängigkeit von einer Anregung zu untersuchen, siehe: S. Posse et. al.: Functional Magnetic Resonance Studies of Brain Activation; Seminars in Clmical Neuropsychiatry, Vol. 1, No 1, 1996; S. 76-88.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, die bekannten Verfahren dahingehend weiter zu entwickeln, daß em möglichst hohes Signal-Rauschverhaltnis erzielt wird.
Darstellung der Erfindung
Erfmdungsgemaß wird diese Aufgabe dadurch gelost, daß e gattungsgemaßer Computer so ausgestaltet wird, daß der Computer mit wenigstens einem Auswertemittel arbeitet, das em Unterschiedssignal aus wenigstens zwei verschiedenen Relaxationssignalen bildet, wobei em 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 auswahlbar sind, daß das zwischen ihnen liegende Zeitmtervall geringer ist als der zeitliche Verlauf des Unterschieαssignals und daß innerhalb des zwischen den Zeiten ti und t2 liegenden Zeitintervalls tx em Quotient aus dem Unterschiedssignal und einem oder mehreren Rauschsignalen einen gegenüber anderen Zeitmtervallen erhöhten Wert hat und daß der Computer eine Recheneinheit aufweist, durch welche der Wert der Funktion U(t) innerhalb des Zeitintervalls tx 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
1
Zeitkonstante T2 = —- 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 raumliche Kodierung erfolgt m einem möglichst kurzen Zeitraum, welcher wahrend eines Signalabfalls mehrfach wiederholt wird und vorzugsweise 20 bis 100 ms betragt. Durch die mehrfache Wiederholung der
Echo-Planar-Kodierung wahrend eines Signalabfalls wird em Verlauf des Signalabfalls der Abfolge von rekonstruierten Einzelbildern dargestellt.
Eine Implementierung dieser besonders vorteilhaften erfmdungsgemaßen Methode wird als TURBO-PEPSI bezeichnet., wobei PEPSI für Proton-Echo-Planar-Spectroscopic-Imag g steht. Eine zweckmäßige konventionelle Echo-Planar-Methode wird hingegen als EPI (Echo-Planar-Imagmg) bezeichnet.
Die Anzahl der Bilder, welche wahrend des Signalabfalls kodiert werden, ist abhangig von der Relaxationszeit unα der Kodierungszeit Δt für em Einzelbild.
Um Änderungen der Relaxation mit höchstmöglicher
Empfindlichkeit zu detektieren, wurde em Kriterium für eine optimale Wahl des Meßzeitfensters in Abhängigkeit von αer Relaxationszeitkonstanten, von der Kodierungszeit für em Einzelbild und von der Art der Datennachverarbeitung gefunden. Das Kriterium besteht in der Betrachtung eines Unterschiedssignais zwischen verschiedenen Relaxationszustanden.
Das Unterschiedssignal hat em zeitliches Maximum, welches bei kleinen Relaxationsanderungen nah der mittleren Relaxationszeit liegt.
Bevorzugte Auswertemethoden, weitere Vorteile, Besonderheiten und zweckmäßige Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Darstellung bevorzugter Ausfuhrungsbeispiele der Erfindung anhand von Beispielsrechnungen, Zeichnungen und einer Tabelle.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Von den Zeichnungen zeigt:
Fig. 1 em experimentelles Unterschiedssignal einer funktionalen Relaxationszeitanderung m einem ausgewählten Bildelement Abhängigkeit von der Meßzeit nach einer Signalanregung,
Fig. 2 eine relative, skalierte Erhöhung des Kontrast- Rausch-Verhältnis CNRN gegenüber dem Kontrast-
Rausch-Verhaltnis CNRi einer Einzelmessung für verschiedene Auswertemethoden m 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 erfmdungsgemaßen Verfahrens,
Fig. 4 einen mittleren Korrelationskoefflzienten 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
Korrelationskoefflzienten rmι von wenigstens 0,7 im visuellen Kortex für TURBO-PEPSI als Funktion des Bereichs der summierten Echo-Signale und für das
T2 *-Bιld, das von den TURBO-PEPSI Daten erhalten wurde sowie einen Vergleich m t einer konventionellen Echo-Planar- (EPI) -Methode .
Die Tabelle zeigt eine Zusammenfassung von experimentellen Beispieldaten.
Bester Weg zur Ausfuhrung der Erfindung
Die Erfindung sieht insbesondere vor, em Unterschiedssignal zu verschiedenen Zeitpunkten zu detekt eren. Diese Zeitpunkte liegen innerhalb eines Zeitintervalls t_.
Insbesondere handelt es sich um em Unterschiedssignal zwischen einer Relaxationskurve in einem angeregten Zustand und einer Relaxationskurve in einem Grundzustand.
Beispielhaft ist em Unterschiedssignal (vertikale Achse) zwischen einer funktionalen Relaxationzeitanderung im menschlichen Gehirn m einem ausgewählten Bildelement im visuellen Kortex wahrend einer visuellen Stimulation in Abhängigkeit von der Meßzeit nach Signalanregung (horizontale Achse) gemessen mittels schneller spektroskopischer Bildgebung m Fig. 1 dargestellt. Hierbei handelt es sicn um einen besonders einfachen Fall, bei dem das
Unterschiedssignal durch em Differenzsignal aus einem Relaxationssignal wahrend einer Aktivierung unα einem Relaxationssignal wahrend eines Ruhezustands gebildet wird. Der Begriff „Unterschiedssignal" ist jedoch in keiner Weise auf Differenzsignale beschrankt, sondern beinhaltet ebenso wie der Begriff „Unterschiedsfunktion" alle Falle, in denen Unterschiede zwischen Meßkurven erfaßt oder ausgewertet werden.
Unter αer Annahme eines exponentiellen Abfalls der Relaxationskurven ergibt sich für das in Fig. 1 dargestellte Unterscniedssignal ΔS ( ) :
AS(t) = S0 (e-"r {a) - e~"τ^b<>) (1)
wobei T^(a) und T2 *(b) Relaxationszeitkonstanten in einem aktivierten Zustand (a) und in einem Grundzustand (Baseline State - b) sind und wobei S0 eine Ausgangssignalmtensitat bezeichnet .
Unter der Annahme einer geringen Änderung der Relaxationszeit ΔT2* ist die Signaldifferenz ΔS(t):
Figure imgf000010_0001
(2)
wobei T-* die Relaxationszeit im Basiszustand bezeichnet
Es entsteht eine im wesentlichen glockenförmige Kurve, die em Maximum bei t=T2 " hat. Bei einer bevorzugten Meßfelαstarke von ungefähr 1,5 Tesla nimmt t einen typischen Wert von ungefähr 70 ms em.
Das Maximum betragt:
Figure imgf000010_0002
(3)
Eine bevorzugte Ausfuhrungsform der Erfindung sieht vor, davon auszugehen, daß es sich bei den Rauscheffekten um em sogenanntes weißes, thermisches Rauschen mit einem nahe Null liegendem Mittelwert und einer Standardabweichung σ handelt.
Die Erfindung schlagt verschiedene bevorzugte Durchfuhrungsformen für das Auswerteverfahren vor, um gegenüber einer Einzelpunktmessung em erhöhtes Signal- Rausch-Verhaltnis zu erzielen. Wahrend bei einer Emzelmessung das Kontrast-Rausch-Verhaltnis (Contrast Noise Ratio CNR) der Formel
Figure imgf000011_0001
entspricht, kann bei den erfmdungsgemaßen
Durchfuhrungsformen des Auswerteverfahrens em erhöhtes Kontrast-Rausch-Verhaltnis erzielt werden.
Eine erste Ausfuhrungsform eines erf dungsgemaßen Auswerteverfahrens sieht vor, für N Zeitpunkte den gemessenen Effekt zu summieren und em Durchschnittssignal zu bilden. Das Durchschnittssignal ergibt e gutes Maß für S0T2 *. Unter der Annahme von aquidistanten Meßintervallen Δt für jede einzelne Meßwertaufnahme und gleiche Rauschstarke in jedem Punkt gilt für das aufsummierte Signal (t =ι X Δt) :
Figure imgf000011_0002
(5)
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:
10
Figure imgf000012_0001
(8)
15 wobei x wie folgt definiert wird:
NAt
X
T
20
(9)
Die Rauscheffekte in dem aufsummierten Signal nach Formel haben die Standardabweichung:
25
Figure imgf000012_0002
Das Kontrast-Rausch-Verhältnis ergibt sich wie folgt
*
1 - (x + l)e -x
3 3 0 0 CNR NT = -g2σ Ti ' A λt (ii)
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-Verhaltnis CNR m Abhängigkeit von der Lange der Meßzeit nach Signalanregung Tmax, 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 (Fittmg) dargestellt.
Em maximales Kontrast-Rausch-Verhaltnis laßt sich erzielen, wenn die Messungen bis zu der Zeit
Tmax = NΔt= 3.2T2 * (12) durchgeführt werden.
Für em entsprechend gewähltes N ist das Kontrast-Rausch- Verhaltnis maximal und betragt gemäß der Formel:
Figure imgf000013_0001
maximal 0,46.
Zu einer weiteren Erhöhung des Kontrast-Rausch-Verhalt isses ist es zweckmäßig, eine gewichtete Summation des Signals gemäß Gleichung 14 vorzunehmen.
Figure imgf000013_0002
Vorzugsweise wird in Formel 14 em Wichtungsfaktor w(tN) gemäß Formel 15 eingesetzt.
w(tn) = R2tn - e n d5) Hierbei geht in den Wichtungsfaktor w(tN) eine erwartete Relaxationsrate in einer zu untersuchenden Probe em. Dabei handelt es sich vorzugsweise um die mittlere Relaxationsrate in der untersuchten Probe.
Für das Kontrast-Rausch-Verhaltnis ergibt sich die nachfolgende Formel:
Figure imgf000014_0001
Bei dieser Variante des erfmdungsgemaßen Auswerteverfahrens nimmt die Erhöhung des Signal-Rausch-Verhaltnises bei der Mehrpunktmessung einen besonders hohen Wert von 1,4 em. Die Meßzeit betragt wiederum vorzugsweise 3.2 T2 Durch eine derartige gewichtete Summation ist es somit möglich, em noch besseres Resultat für das Kontrast-Verhältnis zu erzielen als bei einer konventionellen Summation.
Eine weitere Variante des Auswerteverfahrens Desteht darin, daß eine Anpassungsprozedur (Fit-Verfahren) durch Anpassung der Relaxationskurve an exponentiell abfallende Kurven vorgenommen wird.
Nachfolgend wird die Vorteilhaftigkeit der erfmdungsgemaßen Auswertemethode anhand einer Betrachtung zur Theorie der Rauscheffekte und anhand von Experimenten dargestellt.
Das Gesamtsignal Sr(tn) ergibt sich wie folgt:
Figure imgf000014_0002
-R2ß
Hierbei bezeichnet sQe n das reine Signal, gr(tn) ein weißes Rauschen und hr(tn) einen Einfluß von physiologischen Storsignalen 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 zahlt die Anzahl der Echosignale wahrend einer Relaxationsmessung.
Um aus diesem gemessenen Signal eine Änderung der Relaxation Abhängigkeit von einer Gehirnaktivierung zu extrahieren, sind verschiedene, anhand der nachfolgenden Formeln erläuterte, Ansätze möglich:
Bei einer Summation über die Echosignale ergibt sich
Figure imgf000015_0001
wahrend sich bei einer gewichteten Summation die Formel
Figure imgf000015_0002
ergibt, wobei gilt
-R2-t w(tn) - R2tn - e 77
(20)
Em weiteres Verfahren ist em Fit-Verfahren, wie es anhand der nachfolgenden Formel dargestellt ist:
Figure imgf000015_0003
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- Verhaltnis (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 Ausfuhrungsform der Erfindung wird für jedes einzelne Echosignal eine Korrelationsanalyse über mehrere, zeitlich nacheinander erfolgende, Relaxationsmessungen durchgeführt. Die Korrelationsanalyse erfolgt auf bekannte Weise, wobei eine Durchfuhrung gemäß des Artikels von Peter A. Vandettmi et al. in: Magnetic Reonance in Medecme, Bd. 30, S. 161-173, 1993, auf den vollinhaltlich Bezug genommen wird, besonders zweckmäßig ist.
Der Erwartungswert für den Korrelationskoeffizienten (correlation coefficient c.c.) betragt
σ 2
(c.c.) = c.c. 1 - (22) , wobei
0
2AS 2
Figure imgf000016_0001
De 2/ Korrelations koef f l z ient c . c . weist e ine Standardabweichung
Figure imgf000016_0002
auf. Daran anschließend erfolgt eine Kombination der Korrelationskoeffizienten, beispielsweise durch eine Mittelung.
Eine experimentelle Überprüfung des erfmdungsgemaßen Auswerteverfahrens erfolgte anhand von kernspmtomographischen Untersuchungen des Gehirns von Versuchspersonen. In unmittelbarer Nahe des Gesichts der Versuchspersonen wurde eine Lichtquelle, insbesondere eine Matrix von Lumineszenzdioden (Light Emitt g Diode LED) positioniert und zu Signalblitzen angeregt. Die Anregungsfrequenz liegt bei 8 Hz. Em Einwirken der Signalblitze erfolgt über em mit einem Tragersignal eines Scanners synchronisiertes Zeitmtervall von mehreren Sekunden, beispielsweise 5 Sekunden, an das sich em etwa gleichlanges Ruheintervall anschließt. Bei dem Scanner handelt es sich um einen Vision 1,5 Tesla Gesamtkorperscanner der Siemens Medical Systems, Erlangen, in Standardausrustung mit einem Magnetfeldgradienten von 25 mT/m. Em derartiger Scanner ist in der Lage, Gradientenfeider innerhalb von etwa 300 μs umzuschalten.
Als spektroskopische Bildgebungsmethode wurde TURBO-PEPSI ( Proton-Echo-Planar-Spetroscopic-Imagmg) eingesetzt.
Eine Datenanpassung erfolgt gemäß der Exponentialfunktion:
*
(~TE/T2*) s 2 0C (25),
wobei em nicht linearer Least-square-Fit eingesetzt wird.
Von Voxeln, in denen die Signalmtensitat beim erstem Echo einen Wert von 10 % der im gesamten Bild gemessenen maximalen
Signalamplitude überschritt und wo der
Korrelationskoeffizient zwischen den gemessenen Date 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 Biloer 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 (Vi,
V2) und die Anzahl αer gemittelten Echosignale sind in Fig. Δ m einem Vergleich zu einer konventionellen EPI-Methode dargestellt .
In Fig. 5 ist die Anzahl der aktivierten Pixel mit einem
Korellationskoefflzienten von mindestens 0,7 m 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 em Computer zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie, em mit dem Computer ausgestatteter Kernresonanztomograph sowie em Verfahren zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie geschaffen. Die Erfindung ist mit einer Vielzahl von Vorteilen verbunden. Hierzu gehört eine Optimierung der Meßempfmdlichkeit für eine quantitative Messung der Relaxationszeit und der qualitativen Relaxationszeitanderung. Hierdurch ist es möglich, eine Bildgebung mit höchstmöglicher Bandbreite (kürzester Kodierungszeit) für germgstmogliche räumliche Verzerrung zu verwenden und durch eine Messung einer optimalen Zahl von Kodierungen nach Signalanregung eine maximale Meßempfmdlichkeit zu erzielen.
Das Auswerteverfahren kann in Echtzeitmessungen eingesetzt werden und die Relaxationsanderungen dort analysieren.
Ferner sind die erfmdungsgemaßen 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 Meßempfmdlichkeit erfolgen kann. Eine
Summation beziehungsweise eine gewichtete Summation haben den Vorteil, daß sie em besonders robustes Auswerteverfahren darstellen.
Außerdem ist es mit Hilfe der Erfindung möglich, bei allen
Meßfeldstarken, insbesondere bei Meßfeldstarken von 0, 1 Tesla bis 15 Tesla, eine optimale Anpassung der Meßempfmdlichkeit zu erzielen, indem beispielsweise die Anzahl der Echosignale in Abhängigkeit der mtrmsischen Relaxationzeit gewählt wird, wobei die Anzahl vorzugsweise gemäß Formel 12 gewählt wird.
Bei allen Versuchspersonen zeigte sich eine starke Aktivierung im primären visuellen Kortex (Vi) und m benachbarten Bereichen. Die beobachteten Änderungen im mit
TURBO-PEPSI gemessenen funktionalen Signal reichten von 3 bis 20 % abhangig von der Echo-Zeit, der Lage und von der jeweiligen Versuchperson. Die Anregung hat em Maximum in der Nahe von TE = T2 *. Bei einem Vergleich von EPI und TURBO- PEPSI-Bildern mit TE = 72,5 ms wurαen sehr ahnliche Aktivierungsbilder ermittelt.
Bei einem Einsatz einer Korrelationsgrenze von 0,4 konnten auch kleinere Signalanderungen 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 erhohen sich mit der Anzahl der aufsummierten Echos, wie es sich aus den Figuren & 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 m den T2 *-Bιldern - siehe Fig. 4, Fig. 5. Es zeigt sich, daß em besonders hoher Empfmdlichkeitsgew n durch eine Summierung der ersten, vorzugsweise der ersten 6 bis 10, insbesondere der ersten 8 Echo-Signale entsprechend dem Plateau der CNR- Kurve m Fig. 2 erzielt werden kann.
Der Empfmdlichkeitsgewmn ist insbesondere für Echtzeitmessungen vorteilhaft, weil auch bei wenigen Meßwerten eine Änderung der Relaxation wirksam ermittelt werden kann. Zusammenfassend kann gesagt werden, daß αurch Multiecho-Erfassung des Unterschiedssignals eine optimale Empfindlichkeit bei beliebigen Magnetfeldstarken erzielt wird.
Außerdem ist die Erfindung sowohl bei Echo-Planar-Bildgebung (Echo-Planar-Imagmg EPI), bei phasenkodierten
Bildgeoungsmethoden als auch bei spektroskopischen Bilαgebungsmethoden einsetzbar. Durch eine erfmdungsgemaße Erhöhung der Meßempfmdlichkeit 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 Meßempfmdlichkeit 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.
Bereich der Zunahme von Z- p-Wert Zunahme von p-Wert gemittelten transformiertem gegenaktivierten gegen¬
Echo- r in dem visuüber Bereichen (rmιn= über
Signale ellen Kortex einer 0.7) [%] (SD) einer
V1/V2 [%] Einzelgegenüber Einzelgegenüber einer messung Einzelecho- messung
Einzelecho- Messungen
Messung (SD)
4-5 9 (7) 0.018 -3 (13) 0.585
3-6 38 (14) 0.000 176 (156) 0.025
1-8 51 (26) 0.002 286 (243) 0.021
1-10 56 (25) 0.003 295 (223) 0.023
1-12 60 (24) 0.002 304 (240) 0.027

Claims

Patentansprüche
1. Computer zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie, wobei die Daten wenigstens zwei verschiedene Relaxationssignale einer Probe enthalten, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß der Computer mit wenigstens einem Auswertemittel arbeitet, das ein Unterschiedssignal aus wenigstens zwei verschiedenen Relaxationssignalen bildet, wobei em zeitlicher Verlauf des Unterschiedssignals als eine Unteischiedsfunktion U(t) ermittelt wird, - daß der Computer mit wenigstens einem Mittel zur Auswahl von zwei Zeiten arbeitet, wobei die Zeiten so auswahlbar sind, daß das zwischen ihnen liegende Zeitmtervall t∑ geringer ist als der zeitliche Verlauf des Unterschiedssignals und daß innerhalb des zwischen den Zeiten tη und t- liegenden Zeitmtervalls ti em 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 Zeitmtervalls t. approximiert wird.
2. Computer nach Anspruch 1, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß er em Mittel zur Auswertung der Unterschiedsfunktion als Kontrast C enthalt .
3. Computer nach einem der Ansprüche 1 oder 2, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Recheneinheit Relaxationssignale gemäß der Formel Sr = (tn) berechnet, wobei Sr(tn) em Signal zu einer
Figure imgf000023_0001
Zeit tn bezeichnet.
4. Computer nach einem der Ansprüche 1 oder 2, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Recheneinheit Relaxationssignale gemäß der Formel
_ N
Sr = ∑Sr(tn)- w(tA) berechnet, wobei gilt n-\
— /??•/ w(tn) = R2tn-e n , wobei Sr(tn) em Signal zu einer
Zeit tn bezeichnet und wobei w(tN) ein Wichtungsfaktor ist, in den eine erwartete Relaxationsrate einer zu untersuchenden Probe eingeht.
5. Computer nach einem der Ansprüche 1 oder 2, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Recheneinheit Relaxationssignale gemäß der
Formel
Sr - berechnet, wobei
Figure imgf000023_0002
-R2-t sQe n em reines Signal und Sr(tn) em Signal zu einer Zeit tn bezeichnet
6. Computer nach einem der Ansprüche 1 bis 5, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Recheneinheit die Unterschiedsfunktion gemäß der
Formel
N
Ur — ∑ Ur(tn)-w(tn) berechnet, wobei Ur(t ) em n=\
Unterschiedssignal bezeichnet und wobei gilt — /??•/ w(tn) = R2tn ■ e n und wobei w(tN) e Wichtungsfaktor ist, m den eine erwartete Relaxationsrate einer zu untersuchenden Probe eingeht.
7. Computer nach einem der Ansprüche 1 bis 5, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß die Recheneinheit die Unterschiedsfunktion gemäß der Formel
_ N Ur = ∑Ur(tn) berechnet, wobei U1 (tn) em n=\
Unterschiedssignal bezeichnet.
8. Kernresonanztomograph, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß er wenigstens einen Computer nach einem der Ansprüche 1 bis 7 enthalt.
9. Verfahren zur Auswertung von Daten aus der kernmagnetischen Resonanztomographie, wobei Relaxationssignale von wenigstens zwei verschiedenen Zustanden einer Probe ermittelt werden, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß em Unterschiedssignal aus verschiedenen Relaxationssignalen gebildet wird, daß em zeitlicher Verlauf des Unterschiedssignals als eine Funktion U(t) ermittelt wird und daß zwei
Zeiten ausgewählt werden, wobei die Auswahl der Zeiten ti und t2 so erfolgt, daß in einem zwischen ihnen liegenden Zeitmtervall t± em Verhältnis zwischen dem Unterschiedssignal und einem oder mehreren Rauschsignalen großer ist als in anderen ZeitIntervallen und daß innerhalb des Zeitmtervalls t± der Wert der Unterschiedsfunktion U(t) ermittelt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 9, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, daß das Verfahren mehrfach durchgeführt wird, wobei die Werte für t_ und t2 anhand von einem oder mehreren vorherigen Verfahrensdurchlaufen derart variiert werden, daß das Verhältnis zwischen dem Unterschiedssignal und dem Rauschsignal möglichst groß ist.
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