Title: Acceleration of magnetic resonance spectroscopic imaging sequences via parallel imaging and spatio-spectral encoding
Language: English
Authors: Strasser, Bernhard 
Qualification level: Doctoral
Keywords: Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging; Nuclear Magnetic Resonance; Parallel Imaging; Multiple Sclerosis
Advisor: Badurek, Gerald 
Issue Date: 2017
Number of Pages: 138
Qualification level: Doctoral
Abstract: 
Wie von Bogner et al. gezeigt wurde, bietet das Messen des "free induction decays" (FID) statt eines Echos, gemeinsam mit der hohen Feldstärke von 7T, genug Signal zu Rauschverhältnis (SNR), um hohe Auflösungen von 3.4x3.4 mm² in der Magnetresonanzspektroskopie (MRSI) zu ermöglichen. Gleichzeitig ist die Punktverteilungsfunktion gut genug lokalisiert, um das Verschmieren von extrakranialem Lipidsignal über das Gehirnbild zu verhindern. Mit kleineren Auflösungen wäre das nicht gegeben, da es wegen dem Messen des FIDs nicht möglich ist, das Signal durch Methoden wie "point resolved spectroscopy" räumlich einzuschränken, und weil die kurzen Echozeiten stärkere Lipidsignale verursachen. Leider ist die Messzeit bei solch hohen Auflösungen 30 Minuten pro Schicht. Daher war das erste Ziel meiner Arbeit eine Spulenkombinationsmethode für MRSI Daten zu entwickeln, um das SNR noch weiter zu erhöhen, welches dann für eine Verkürzung der Messdauer benutzt werden kann. Eine Spulenkombinationsmethode, "MUSICAL", wurde entwickelt, welche konventionelle MR-Bilddaten als Kombinationsgewichte benutzt. Im Vergleich zu zwei Standardmethoden benötigt MUSICAL einerseits keine zusätzliche Referenzspule, und erhöht andererseits das SNR um 30 %. Um die MRSI-Akquisition zu beschleunigen, wurden zwei konzeptionell verschiedene Methoden getestet: Parallelbildgebung (PI), und Raum-Zeit-Kodierung (SSE). Eine neue PI Methode, (2+1)D-CAIPIRINHA, wurde entwickelt, welche in alle drei Raumrichtungen beschleunigt. Die Ergebnisse waren besser im Vergleich zu zwei Standard-Methoden, 2D-GRAPPA, und 2D-CAIPIRINHA. SSE bietet höhere Beschleunigungsfaktoren als PI, und kann deshalb sogar für 3D-MRSI benutzt werden. SSE wurde in Form von konzentrischen Kreisen in eine MRSI Sequenz implementiert. Eine Rekonstruktionspipeline wurde in BASH und MATLAB programmiert, um die MRSI Daten all dieser Methoden rekonstruieren zu können. Die Pipeline ist open-source und vollautomatisch, sodass der Benutzer keinerlei Eingaben nach dem Starten des Programms tätigen muss. Letztlich wurden die entwickelten Methoden dafür verwendet, Multiple Sklerose Patienten in einer klinischen Studie zu messen. Metabolische Änderungen waren in den Läsionen im Vergleich zu normal aussehender weißer Hirnsubstanz erkennbar, in Übereinstimmung zur Literatur, allerdings viel detailreicher.

As was shown by Bogner et al., measuring the free induction decay (FID) instead of an echo, together with the high field strength of 7T provides enough signal to noise ratio (SNR) for measuring magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) at high resolutions of 3.4x3.4 mm². At the same time, the point spread function (PSF) is localized well enough to prevent extra-cranial lipid signals from spreading over the brain image. With lower resolutions, these lipids would be problematic, as measuring the FID prevents the possibility to spatially restrict the signal via methods like point resolved spectroscopy, and because the short echo times result in stronger lipid signals. Unfortunately, such high resolutions also require long measurement times of about 30 minutes for one slice. Thus, the first aim of my work was to implement a robust coil combination for MRSI data from array coils to further increase the SNR. This increased SNR can then be used to accelerate the measurement. A coil combination method termed "MUSICAL" was developed, which uses magnetic resonance imaging data as coil combination weights. MUSICAL does not need an additional reference coil, and the SNR was increased by 30 % in comparison to two state of the art coil combination methods. To accelerate the MRSI acquisition, two conceptually different approaches were tested: Parallel imaging (PI), and spatio-spectral encoding (SSE). A new PI method, (2+1)D-CAIPIRINHA, for accelerating in all three spatial dimensions was developed. This method yielded improved results in comparison to two standard PI methods, 2D-GRAPPA, and 2D-CAIPIRINHA. SSE offers potentially higher acceleration factors than PI, and can therefore be used to even measure 3D-MRSI. SSE was implemented into an MRSI sequence by measuring concentric circle trajectories. In order to reconstruct the MRSI data with all these methods, a reconstruction pipeline was programmed in BASH and MATLAB. This pipeline is open source and fully automatic, and does therefore not need any additional user input during runtime. Finally, the methods developed in the course of this thesis were applied by measuring multiple sclerosis patients in a clinical study. Metabolic changes were observed in the lesions in comparison to normal appearing white matter, mostly in accordance with literature, but with much higher spatial detail.
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-95243
http://hdl.handle.net/20.500.12708/2211
Library ID: AC13641585
Organisation: E141 - Atominstitut 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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