im Spannungsfeld zwischen Forschung und klinischer Anwendung

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1 MR-Bildverarbeitung im Spannungsfeld zwischen Forschung und klinischer Anwendung R. Stollberger Institut für Medizintechnik Technische Universität Graz

2 MR Bildgebung - Hoher Weichteilkontrast - 3D Datensätze - Verschiedenste Artefakte - Spezielle Kontrastmechanismen -...Fluß & Bewegung - Diffusion - Chemical Shift (Dixon, CSI) - Kontrastmittel, Tracer Kinetic - Magnetisierungstransfer - Neuronale Aktivierung & BOLD -

3 MR Bildgebung - Hoher Weichteilkontrast - 3D Datensätze - Verschiedenste Artefakte - Spezielle Kontrastmechanismen -...Fluß & Bewegung - Diffusion - Chemical Shift (Dixon, CSI) - Kontrastmittel, Tracer Kinetic - Magnetisierungstransfer - Neuronale Aktivierung & BOLD -

4 MR Bildgebung - Hoher Weichteilkontrast - 3D Datensätze - Verschiedenste Artefakte - Spezielle Kontrastmechanismen -...Fluß & Bewegung - Diffusion - Chemical Shift (Dixon, CSI) - Kontrastmittel, Tracer Kinetic - Magnetisierungstransfer - Neuronale Aktivierung & BOLD - EPI 8T

5 MR Bildgebung - Hoher Weichteilkontrast - 3D Datensätze - Verschiedenste Artefakte - Spezielle Kontrastmechanismen -...Fluß & Bewegung - Diffusion - Chemical Shift (Dixon, CSI) - Kontrastmittel, Tracer Kinetic - Magnetisierungstransfer - Neuronale Aktivierung & BOLD -

6 Bildverarbeitung im MRI Klassische Bildverarbeitung Segmentierung, Volumetrie, Filterung, Denoising, Registrierung... Rendering von 3D-daten (Surface, MIP...), Multiplanare Reformattierung

7 Bildverarbeitung im MRI Klassische Bildverarbeitung Segmentierung, Volumetrie, Filterung, Denoising, Registrierung... Rendering von 3D-daten (Surface, MIP...), Multiplanare Reformattierung Korrekturen und Vorverarbeitung Signalinhomogenitäten (Oberflächsenspulen, Hochfeldsysteme), Entzerren von MR-Bildern (z.b. DWI & Wirbelströme, B0-Inhomogenitäten, Gradientennichtlinearitäten), Phase-Unwrapping (Flußmessung, DIXON, Temperaturmapping)

8 Bildverarbeitung im MRI Klassische Bildverarbeitung Segmentierung, Volumetrie, Filterung, Denoising, Registrierung... Rendering von 3D-daten (Surface, MIP...), Multiplanare Reformattierung Korrekturen und Vorverarbeitung Signalinhomogenitäten (Oberflächsenspulen, Hochfeldsysteme), Entzerren von MR-Bildern (z.b. DWI & Wirbelströme, B0-Inhomogenitäten, Gradientennichtlinearitäten), Phase-Unwrapping (Flußmessung, DIXON, Temperaturmapping) Berechnung spezifischer Parameter Diffusionstensor, Fibertraking, Perfusion, Mikrogefäßpermeabilität etc.. fmri-auswertung

9 Volumetry Soft Tissue MRI Clinical workstations - soft tissue Still: Manuel drawn regions-of-interest Region growing with manual thresholds &.operator dependent errors >> Scientific applications e.g. brain volume, longitudinal study Eliminates all non-brain tissue Accurate and fully automatic Estimation of exterior surface of skull Used to hold image scale constant in registration Register brains (full affine) Find brain/non-brain edge points in image 1 using FAST tissue segmentation (including bias-field correction) Atrophy Measurement Using Edge Motion Errors within 0.2%

10 Correction of Intensity Inhomogeneities I(x) = k*s(x)*ρ(x)*sin(α(b 1+ (x)))*r(t1(x),t2(x),f(b 1+ (x))) + noise(x) I(x) g(x)*ρ(x)*r(t1,2(x)) find c(x) = 1/g(x) to restore a homogeneous image 3T Bicubic Spline minarg N{c(x)*I(x)} N{*} negentropy after correction prior correction R. Stollberger et al. Proc. Intl. Soc. Mag. Reson. Med. 15 (2007):1816

11 Diffusion (DTI) & Fibertracking Braunsche Molekularbewegung MR Experiment 180 Diffusionstensor G y Voxel Nervenfaser φ G(x) G(x) z λ 1 D λ xx 2 D yy λ 3 G x t y D zz x b=0 entzerren & registrieren Berechnen der b-matrix Lösung von n > 6 Gleichungen (pixelweise)

12 Diffusionstensor (DTI) & Fibertracking Eigenvektorfeld Vectorfield Integration Roland Bammer Eur J of Radiol, 45:3, 223

13 Dynamic CE - MRI Micro-vessel permeability, blood flow blood volume, interstitial space, organ function (GFR) t 1 Δt t Contrast.. agent injection t n-1 Δt t n Lesion signal = f(x,t) Signal T 2 * T 1 t 1 t 2 t n-1 t n t Signal Contrast Agent

14 Quantification of DCE-MRI Data Accurate determination of trace concentration Ct(x,t), Ca(x,t) from MRI measured C t (x,t) = k(x) t 0 C a (x,t) R(x,t-τ) dτ + Noise(t) R(x,t) represents the patho-physiologic information, unknown shape (determination a typical ill posed problem) Partial volume effects, registration. (signal of a voxel has contributions from different tissues components) Data analysis and presentation (fast and robust algorithms, minimal user interaction)

15 Deconvolution - Offline Perfusion Imaging CBV MR-scanner Typically available parameters time-to-peak (TTP) percentage-of-baseline at peak (PBP) TTP PBP CBF MTT

16 DICOM Elements.diffusion direction, b-factor etc???...

17 DSC-MRI: Partial Volume Effects DSC- MR perfusion studies suffer from the pronounced susceptibility effect of macro-vessels non-physiological elevated perfusion parameters may reduces the visibility of pathologic changes disturbing differences in comparison with PET studies χ PET MRI (examples of different patients)

18 Minimizing Macro Vessel Signal (CBF) ICA-Model sources s n-sources s 1 s 2 s N mixing matrix A tissue signal artery signal venous signal x 1 x 2 x 3 variables x time points CBF original original GM CBF_tsvd 123.7±24.8 CBF_ft 80.8±12.9 CBV 7.41±1.47 CBF ICA WM 22.5± ± ±0.27 GM/WM 5.5± ± ±0.68 ICA proc. CBF_tsvd CBF_ft CBV GM 84.5± ± ±1.14 WM 24.6± ± ±0.45 GM/WM 3.5± ± ±0.29 Reishofer G, Fazekas F, Keeling S, Enzinger C, Simbrunner J, Stollberger R, Magn Reson Med Feb;57(2):278-88

19 Neuronale Aktivität & BOLD Aktivität fmri: Hemodynamic Response ms 1500ms 500ms 1500ms 100ms HDR: Änderung von Suszeptibilität Oxygenation CBV CBF χ deoxy oxy r

20 fmri komplexe Auswertung Bewegungskorrektur & ΔB0-shift Verbesserung SNR: räumliche Filterung SNR & physiologisches Rauschen & Signaldrift: zeitliche Filterung Gruppenanalysen: Registrieren zu einem Talairach Atlas Statistische Auswertung t-test, ANOVA... Korrelation (räumlich/zeitlich) Nichtparametrische Verfahren (ICA) Schwellwertbestimmung/Clusterbildung Überlagerung auf morphologische Bilder EPI-Bild...einfach 2D/3D T1w...Registrierung & Verzerrungskorrektur (B0-Mapping)

21 fmri: SW-Lösungen Scanner & klinische Umgebung Echtzeit fmri Forschung - Spezielle SW SPM FSL AFNI MEDx Brain Voyager

22 Zusammenfassung Klassische Bildverarbeitung im MRI: Nach wie vor erhebliches Entwicklungspotential (3D, dedizierte Lösungen) Artefakte & Korrekturen: Wichtiger Bereich wenig transparent in klinischen Implementierungen Funktionelle MR-Daten und biophysikalische Parameter: Möglichkeiten der Analyse in der klinischen Praxis noch lange nicht ausgeschöpft Dittes Millenium DICOM Standard: Alle notwendigen Parameter für die Weiterverarbeitung der Daten sollten als Standard Elemente definiert sein internationale Gremien