Rekonstruktionstechniken für dynamische, radiale MR-Bildgebung

Today, magnetic resonance imaging (MRI) is an essential clinical imaging modality and routinely used for orthopedic, neurological, cardiovascular, and oncological diagnosis. The relatively long scan times lead to two limitations in oncological MRI. Firstly, in dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI), spatial and temporal resolution have to be traded off against each other. Secondly, conventional acquisition techniques are highly susceptible to motion artifacts. As an example, in DCE-MRI of the liver, the imaging volume spans the whole abdomen and the scan must take place within a breath-hold to avoid respiratory motion. Dynamic imaging is achieved by performing multiple breath-hold scans before and after the injection of contrast agent. In practice, this requires patient cooperation, exact timing of the contrast agent injection, and limits the temporal resolution to about 10 seconds. This thesis addresses both challenges by combining a radial k-space sampling technique with advanced reconstruction algorithms for higher temporal resolution and improved respiratory motion management. A novel reconstruction technique, golden-angle radial sparse parallel MRI (GRASP), enables performing DCE-MRI at simultaneously high spatial and temporal resolution. Iterative gradient-based and alternating optimization techniques were implemented and evaluated. GRASP is based on a single, continuous scan during free breathing, allowing for a simplified and more patient-friendly examination workflow. The technique is augmented by an automatic detection of the contrast agent bolus arrival and by incorporating variable temporal resolution. These proposed extensions reduce the number of generated image volumes, resulting in faster reconstruction and post-processing. The radial trajectory also allows to extract a respiratory signal directly from the scan data. This self-gating property can be used for dynamic imaging in such a way that different, time-averaged phases of respiration are retrospectively reconstructed from a free-breathing scan. Automated algorithms for deriving, processing, and applying the self-gating signal were developed. The clinical relevance of self-gating was demonstrated by generating a motion model to correct for respiratory motion in a simultaneous positron emission tomography (PET) examination on hybrid PET/MRI scanners. This approach reduces the motion blur and, thus, improves tracer uptake quantification in moving lesions, while avoiding an increased noise level as it would be the case for conventional gating techniques. In conclusion, the presented advanced reconstruction techniques help to improve the spatio-temporal resolution as well as the robustness with respect to motion of dynamic radial MRI. The effectiveness of the proposed methods was supported by numerous studies in patient settings, showing that non-Cartesian k-space sampling can be advantageous in a variety of applications.Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist heute eine unverzichtbare klinische Bildgebungsmodalität und wird in der Routine zur Diagnose von orthopädischen, neurologischen, kardiovaskulären und onkologischen Fragestellungen angewendet. In der Onkologie führt die relativ lange Untersuchungsdauer zu zwei Einschränkungen. Zum einen müssen, besonders in der dynamischen kontrastmittelgestützten MRT (DCE-MRI), räumliche und zeitliche Auflösung gegeneinander abgewogen werden. Zum anderen sind konventionelle Abtastverfahren des k-Raums anfällig gegenüber Bewegungsartefakten. Beispielsweise muss das Bildgebungsvolumen bei DCE-MRI der Leber das gesamte Abdomen abdecken und die Messung muss dennoch innerhalb eines Atemstopps erfolgen, um Atembewegung zu vermeiden. Dynamische Bildgebung wird durch mehrere derartige Messungen vor und nach der Injektion des Kontrastmittels erzielt. In der Praxis ist bei diesem Vorgehen eine Zeitauflösung von maximal etwa 10 Sekunden erreichbar, während die Kooperation des Patienten und genaue zeitliche Abstimmung der Kontrastmittelgabe unabdingbar sind. In der vorliegenden Arbeit werden beide Aspekte durch die Kombination von radialer k-Raum-Abtastung und erweiterten Rekonstruktionstechniken adressiert. Eine neue Rekonstruktionstechnik für radiale Perfusionsbildgebung, GRASP, erlaubt es, gleichzeitig sowohl hohe Orts- als auch Zeitauflösungen zu erreichen. Iterative gradientenbasierte und alternierende Optimierungsverfahren wurden für GRASP implementiert und evaluiert. Bei GRASP basiert die Akquisition auf einer einzigen, zusammenhängenden Messung bei freier Atmung, was die Untersuchung vereinfacht und auch patientenfreundlicher gestaltet. Das Verfahren wird durch eine neuartige automatische Detektion der Kontrastmittelanflutung und durch die Möglichkeit einer variablen Zeitauflösung ergänzt. Diese Erweiterungen reduzieren die Anzahl der erzeugten Volumina und erlauben dadurch schnellere Rekonstruktion und Nachverarbeitung der Bilder. Das radiale Abtastschema erlaubt es außerdem, ein Atemsignal aus den k-Raum-Rohdaten abzuleiten. Diese auch als Self-Gating bezeichnete Eigenschaft kann zur dynamischen Bildgebung genutzt werden, indem unterschiedliche, zeitlich gemittelte Atemphasen retrospektiv aus einer Messung in freier Atmung abgebildet werden. In dieser Arbeit werden automatische Algorithmen präsentiert, um das Self-Gating-Signal zu extrahieren, zu verarbeiten und anzuwenden. Der praktische Nutzen wird durch die Erzeugung eines Bewegungsmodells demonstriert, das die Kompensation von Bewegungsartefakten einer zeitgleich ausgeführten Positronen-Emissions-Tomographie (PET) bei hybriden PET/MRT-Geräten ermöglicht. Dieser Ansatz reduziert Bewegungsunschärfe und führt dadurch zu einer genaueren Quantifizierung der Tracer-Aufnahme in beweglichen Läsionen und vermeidet dabei aber ein erhöhtes Rauschniveau, wie es durch konventionelle Gating-Technik herbeigeführt würde. Die präsentierten erweiterten Bildgebungstechniken helfen so, die Orts- und Zeitauflösung sowie die Bewegungsunempfindlichkeit von dynamischer, radialer MRT zu verbessern. Die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Verfahren wird durch mehrere Studien mit klinischen Patienten gestützt und zeigt, dass unterschiedliche Applikationen von den Vorteilen nicht-kartesischer k-Raum-Abtastung profitieren können