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Main Title: Multiparametric cardiac magnetic resonance imaging with motion compensation
Translated Title: Multiparametrische kardiale Magnetresonanztomografie mit Bewegungskompensation
Author(s): Kerkering, Kirsten Miriam
Advisor(s): Kraft, Marc
Referee(s): Schäffter, Tobias
Prieto Vasquez, Claudia
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: Magnetic resonance imaging is a non-invasive imaging modality for the diagnosis of cardiovascular diseases. A broad range of diagnostic parameters can be obtained within a single examination, including information about morphology, physiology and tissue viability. Currently, qualitative contrast-enhanced imaging is the gold standard for the detection of myocardial pathologies by visual assessment. In such qualitative approaches healthy myocardium has to be present in the image to have a contrast between healthy myocardium and pathological areas. Therefore, only focal myocardial defects can be accurately diagnosed. Recently, it has been shown that T1-relaxation times can be used to characterize myocardial pathologies even if they are not localized but affect the entire myocardium (diffuse disease). Furthermore, T1 serves as a tissue specific quantitative diagnostic parameter which ensures comparability of different scans and allow for multi-center studies and monitoring of disease progression or treatment response even over a long period of time. T1 mapping relies on the acquisition of a number of qualitative T1-weighted images to encode the recovery of longitudinal magnetization, resulting in long acquisition times. However, a cardiac examination consists of multiple scans in order to obtain all information needed for diagnostics, such as cardiac function, leaving little room for additional scan time. This hinders its application in clinical practice. Therefore, fast and robust T1 mapping techniques have to be developed, without prolonging examination time or loss in accuracy or precision. Furthermore, cardiac T1 mapping is very challenging because of cardiac and respiratory motion. In this thesis, a multiparametric magnetic resonance imaging technique was developed to increase the efficiency of data acquisition. Using this approach, accurate T1 maps and functional images were obtained simultaneously without prolongation of the scan time. High-resolution T1 mapping was realized by advanced model-based image reconstruction that utilizes prior knowledge of T1 recovery to obtain accurate T1 estimation. By integration of cardiac motion correction techniques based on the reconstructed functional images, the scan duration was reduced by 50%, while precision of T1 mapping was increased. The presented techniques were evaluated in phantoms and feasibility was shown in healthy volunteers and in patients. The imaging approaches proposed in this thesis have been demonstrated to hold great promise for simultaneous imaging of multiple clinically relevant parameters by efficient data sampling and advanced image reconstruction methods. The multiparametric approach could be important for future directions in cardiovascular magnetic resonance imaging, because the fast and contrast-free examination allows for quantitative imaging in a short examination time.
Die Magnetresonanztomografie ist ein wichtiges medizinischen Bildgebungsverfahren für die Diagnose von kardiovaskulären Erkrankungen, da neben Anatomie und Herzfunktion auch Gewebeeigenschaften nicht-invasiv bestimmt werden können. Der Goldstandard für die Erkennung von Myokardschäden ist derzeit die kontrastmittelverstärkte Magnetresonanztomografie. Dieses Verfahren hat jedoch den Nachteil, dass gesundes Myokardgewebe im Bild vorhanden sein muss, um Pathologien von gesundem Gewebe abgrenzen zu können. Somit können nur fokale Veränderungen des Myokards identifiziert werden. Im Gegensatz dazu liefert die longitudinale Relaxationszeit T1 unabhängig von dem umliegenden Gewebe Informationen über die Gewebeeigenschaften. Dies hat den Vorteil, dass auch diffuse Erkrankungen, die das komplette Myokard betreffen, diagnostiziert werden können. Da dieser Parameter quantitativ ist, und somit unabhängig von Messverfahren und Scannertyp, kann außerdem die Vergleichbarkeit von verschiedenen Messungen sichergestellt werden, sodass T1 für die Überwachung eines Krankheitsverlaufes verwendet werden kann. Die ortsaufgelöste Bestimmung von T1, das T1-Mapping, ist sehr zeitintensiv, da eine Anzahl an qualitativen T1-gewichteten Bildern aufgenommen werden müssen, wodurch lange Aufnahmezeiten benötigt werden. Eine einzelne kardiovaskuläre Untersuchung besteht allerdings aus mehreren Aufnahmen, um alle für die Diagnose erforderlichen Informationen zu erhalten. Infolgedessen wird die Anwendung von T1-Mapping zurzeit in der klinischen Routine nur begrenzt eingesetzt. Es werden schnelle Verfahren benötigt, die genaue T1-Werte liefern, jedoch die Aufnahmezeit nicht zusätzlich verlängern. Dies ist gerade für kardiovaskuläre Anwendungen aufgrund von Herz- und Atembewegungen äußerst herausfordernd. In dieser Dissertation wurde ein multiparametrisches Verfahren entwickelt, mit dessen Hilfe T1 und die Herzfunktion simultan bestimmt werden können, ohne die Aufnahmezeit zu verlängern. Unter Verwendung von einer neuen modellbasierten Bildrekonstruktionsmethode, die Vorwissen über den zu erwartenden Signalverlauf beinhaltet, konnten aus den unterabgetasteten Daten die T1-Werte akkurat bestimmt werden. Zudem konnte durch die Integration von Herzbewegungskorrekturtechniken die Aufnahmezeit zusätzlich reduziert werden, während die Präzision der T1-Bestimmung verbessert wurde. Die genannten Methoden wurden in Phantommessungen evaluiert und in gesunden Probanden und Patienten getestet. Die vorgestellten Verfahren sind vielversprechend für die gleichzeitige Abbildung mehrerer klinisch relevanter Parameter durch effiziente Datenerfassung und -nutzung. Dieser multiparametrische Ansatz könnte für zukünftige Entwicklungen der kardiovaskulären Diagnostik wichtig sein, da die Aufnahme eine quantitative und kontrastmittelfreie Bildgebung in einer kurzen Zeit ermöglicht.
URI: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/11132
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-10023
Exam Date: 6-Feb-2020
Issue Date: 2020
Date Available: 30-Sep-2020
DDC Class: 600 Technik, Technologie
Subject(s): magnetic resonance imaging
cardiac imaging
quantitative MRI
T1 mapping
Magnetresonanztomografie
Herzbildgebung
quantitative MRT
T1-Mapping
License: http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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