Acquisition and analysis strategies in functional MRI at high fields

Abstract

Functional magnetic resonance imaging represents a non-invasive technique to examine neuronal activity in the brain. It applies radiowaves to excite nuclear spins, using the emitted signal during relaxation for image generation. Signal modulations from local blood flow and oxygenation level changes caused by neuronal activity are the basis for calculating functional brain maps with high spatial resolution. The present work discusses concepts for improving the spatial and temporal resolution, as well as sophisticated analysis approaches. Besides an exhaustive description of image reconstruction algorithms, computational simulations on echo-shifting in echo-planar imaging are presented and effects on spatial resolution are quantified. The results demonstrate that echo-shifting causes only minimal resolution losses for high signal-to-noise data, but leads to severe resolution degradation (up to 30 %) in images with low signal-to-noise ratios. After an overview of the mechanisms that cause fMRI signal changes subsequent to neuronal activity, explorative analysis algorithms like Fuzzy Cluster Analysis, as well as parametric approaches are described and discussed. In the context of fMRI artifacts, effects of respiratory motion are examined. For the first time, well-defined breathing patterns are used to quantify the influences on fMRI signal intensity. Also, the variability of fMRI activation in a mental rotation paradigm are investigated, using single-trial analysis. Such, intra-subject activation consistency was determined successfully. Finally, in a second study on mental rotation explorative data analysis was applied to retrieve neuro-functional hypotheses.

Die funktioneller Kernspintomographie (fMRT, fMRI) ist ein nicht-invasives Verfahren zur Bestimmung neuronaler Aktivität im Gehirn. Radiowellen dienen dabei zur Anregung der Kernspins, wobei das bei deren Rückkehr in den Grundzustand ausgesandte Signal detektiert und zur Bildrekonstruktion verwendet wird. Aus den Signalintensitätsunterschieden, die sich aufgrund von lokalen Änderungen in Blutfluss und Blutoxygenierung im Anschluss an neuronale Aktivität ergibt, lassen sich Aktivitätsbilder mit hoher räumlicher Auflösung errechnen. Die vorliegende Arbeit behandelt einerseits Konzepte zur Verbesserung der räumlichen und zeitlichen Auflösung, andererseits werden weiterentwickelte Ansätze zur Auswertung von fMRI-Daten präsentiert. Neben einer ausführlichen mathematischen Beschreibung der zur Bildrekonstruktion notwendigen Algorithmen, werden Simulationsrechnungen zur Echoverschiebung bei echo-planarer Bildgebung und Feldstärken von 1,5 und 3 Tesla gezeigt. Deren Auswirkungen auf die räumliche Auslösung im gemessenen Bild für verschiedene Signal-zu-Rausch-Verhältnisse wurden dabei quantitativ ermittelt. Aus den Ergebnissen dieser Berechnungen lässt sich der Schluss ziehen, dass Echoverschiebungen bei rauscharmen Daten nur minimale Beeinträchtigungen in punkto räumlicher Auflösung verursachen, während bei Bildern mit niedrigem Signal-zu-Rausch-Verhältnis teils erhebliche Einbußen (bis zu 30 %) zu verzeichnen waren. Im Anschluss an eine Einführung in die Hintergründe zur Signaländerung bei neuronaler Aktivität werden verschiedene Datenauswertealgorithmen beschrieben, einerseits explorative Verfahren wie die Fuzzy Cluster Analyse, andererseits aber auch parametrisch Methoden. Im Bezug auf die bei der funktionellen Bildgebung auftretenden Artefakten, wurden die Einflüsse respiratorischer Bewegungen analysiert. Dabei war es erstmalig möglich, mittels genau vorgegebenen Atmungsmustern die Auswirkungen auf das Signalverhalten quantitativ zu ermitteln. Weiters wurde die Variabilität funktioneller Hirnaktivität bei mentaler Rotation untersucht. Dabei konnte ein Verfahren zur Einzeldurchgangsauswertung angewandt und somit die Konsistenz neuronaler Aktivität innerhalb eines Probanden bestimmt werden. Schließlich wurde in einer zweiten Studie mit mentaler Rotation als Stimulationsparadigma gezeigt, dass explorative Verfahren nicht nur erfolgreich bei der Auswertung eingesetzt, sondern auch zum Erstellen neurofunktioneller Hypothesen verwendet werden können.