Englische Übersetzung des Titels: Retrospective and prospective methods for image-based correction of patient head motions in neuro-functional magnetic resonance tomography in real-time

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Abstract

Schon kleine Kopfbewegungen des Patienten während neurofunktionellen Messungen mit Magnetresonanz können massive Artefakte in den resultierenden Aktivierungskarten des Gehirns verursachen. Signifikante Verbesserungen durch die Anwendung von aufwendigen Korrekturverfahren sind unbestritten, die oft stundenlangen Rechenzeiten behindern jedoch häufig einen Einsatz. In Rahmen dieser Arbeit wurden Methoden für eine echtzeitfähige, retrospektive 3DBewegungskorrektur entwickelt, welche die erforderliche Rechenzeit auf unter 25 der Meßzeit reduzieren. Das Verfahren benötigt bei typischen Datensätzen pro Meßvolumen ~150ms für die Detektion der Bewegung und ~500ms für die Korrektur. Es wurde ein Modell über die Einflüsse von Rauschen auf die Korrektur entwickelt und anhand von Simulationen und Messungen überprüft. Eine Detektionsgenauigkeit der entwickelten Methoden von <0.2mm kann für die funktionelle Bildgebung belegt werden. Weiterhin wird gezeigt, daß zur Vermeidung von Artefakten durch retrospektive Korrekturen Anforderungen an die Daten gestellt werden müssen, die mit den heutigen Akquisitionstechniken nicht realisierbar sind. Durch die Echtzeitfähigkeit der entwickelten Verfahren ergibt sich weiterhin erstmals die Möglichkeit, einer präzisen prospektiven Bewe-gungskorrektur, welche Bewegungen kompensiert, indem die Schichtpositionen und -orientierungen mit dem Patientenkopf mitgeführt werden. Es konnte erstmals nachgewiesen werden, daß durch eine ausreichend genaue prospektive Bewegungskorrektur die theoretisch erwarteten Verbesserungen gegenüber retrospektiven Verfahren in der Praxis tatsächlich genutzt werden können. Ferner wurden die entwickelten Korrekturverfahren erfolgreich für Fragestellungen außerhalb der neurofunktionellen Bildgebung verwendet.

Übersetzung des Abstracts (Englisch)

Even small patient head motion during neuro-functional measurements using magnetic resonance can lead to large artefacts in the resulting activation maps of the brain. Whereas significant improvements can be achieved using elaborate correction methods, the application is often impractical due to the long calculation times required. In this work, retrospective 3D motion correction methods with real-time performance were developed, in which the required calculations are reduced below 25 of measurement time. For typical datasets the method requires ~150ms for the detection of motion and ~500ms for the correction. A model describing the influence of noise on the correction procedure was developed and verified using both simulated and experimental data. An accuracy of <0,2mm was determined for the application of the methods developed to functional imaging. Furthermore it is shown, that the required conditions for avoiding artefacts from retrospective motion correction cannot be fulfilled with current acquisition schemes. Because of the real-time performance of the procedures developed, the possibility of a precise prospective motion correction arises, which attempts to compensate for motion by moving the slice positions and orientations with the patient head. For the first time, it was shown that a sufficiently accurate prospective motion correction can provide the theoretically expected advantages compared to retrospective methods. It was additionally demonstrated that the methods developed could be successfully applied in other areas of clinical imaging beyond neuro-functional applications.