Evaluation of motion detection in MRI using the beat pilot tone and a torso motion phantom

Abstract

Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein weit verbreitetes Verfahren in der medizinischen Bildgebung. Besonders beliebt ist es aufgrund der guten Weichteilkontraste und der Tatsache, dass es keine ionisierende Strahlung benötigt. Ein Nachteil ist allerdings die längere Messzeit im Vergleich zu anderen bildgebenden Verfahren wie der Computertomografie. Dies macht das MRT anfällig für Bewegungsartefakte, vor allem durch Atmung und Herzbewegungen. Die Methoden zum Umgang mit Bewegung im MRT sind sehr vielfältig und sind immer noch ein aktuelles Thema weitergehender Forschung. Eine kürzlich veröffentlichte Methode zur Messung von Bewegungen während einer MRT Untersuchung ist der Beat Pilot Tone (BPT). Dabei werden zwei verschiedene Radiofrequenzsignale ausgesendet. Diese Signale werden durch die Bewegung der Patienten moduliert. Ihre Beat-Frequenz kann dann parallel zum Bild Signal vom MRT-Scanner aufgenommen werden, und das Bewegungssignal aus den Rohdaten extrahiert werden. Ein speziell entwickeltes MR-kompatibles Torso-Bewegungsphantom wurde eingesetzt, um reproduzierbare Bewegungen zu simulieren. Dies gewährleistet eine kontrollierte Testumgebung für verschiedene BPT-Konfigurationen. Auf die MRT Bilder wurde dann ein Algorithmus zur Bewegungskorrektur angewendet. Der „Generalized Reconstruction by Inversion of Coupled Systems“ (GRICS)-Algorithmus wurde von der IADI-Forschungsgruppe an der Universität von Lorraine in Nancy, Frankreich, entwickelt. Sie haben auch die Korrektur der Bilder in dieser Arbeit durchgeführt. Bewegungsdaten des Phantoms, optische Bewegungstracker und ein Pilot Tone wurden als Referenz verwendet, um die Leistung des BPT-Systems zu untersuchen. Die finale BPT-Konfiguration wurde auch mit einer freiwilligen Probandin getestet, die verschiedene Atemmuster ausführen sollte. Die Bewegungskorrektur mit dem BPT Signal lieferte ähnliche Ergebnisse im Vergleich zu den anderen genutzten Methoden zur Bewegungsaufzeichnung.

Magnetic resonance imaging (MRI) is a widely used tool in medical imaging. It is especially popular due to its good soft tissue contrast and the fact that it does not need ionizing radiation. One of the drawbacks of this technique is the long examination times compared to other imaging techniques like computer tomography. This makes MRI examinations prone to motion artifacts originating mostly from breathing and heart motion. To avoid or correct for these artifacts many different approaches have been developed. One recently published method to detect motion of a patient is the beat pilot tone (BPT). It uses two different radio frequency waves transmitted simultaneously during the Magnetic Resonance(MR) examination that are then modulated by patient motion. Their beat frequency is picked up by the MRI receiver. The motion signal can then be extracted from the raw data. Here, a custom-built MR-compatible torso motion phantom, ensuring reproducible motion, was used to determine an optimized BPT setup. Therefore, the best BPT carrier frequency and position of the BPT in the MR bandwidth were chosen to yield the most motion signal. The ability of this setup to capture motion with varying amplitudes and frequencies was tested.The data recorded with this setup was used to apply a motion correction algorithm to the recorded images. The algorithm that was used here is called “Generalized Reconstruction by Inversion of Coupled Systems (GRICS)” and was performed by the IADI research group at the University of Lorraine in Nancy, France.As a reference for the BPT signal motion data from the phantom itself, optical motion trackers and a Pilot Tone were used. The final setup was also tested with one volunteer performing different breathing patterns (i.e., heavy or shallow breathing). The results show that the BPT signal recorded with this setup is suitable for use with the GRICS algorithm. The motion correction yields similar results to the other techniques.