title: Entwicklung eines iterativen Rekonstruktionsalgorithmus mit Einbeziehung anatomischen Vorwissens für die 23Na-Magnetresonanztomographie
creator: Gnahm, Christine
subject: ddc-000
subject: 000 Generalities, Science
subject: ddc-500
subject: 500 Natural sciences and mathematics
subject: ddc-530
subject: 530 Physics
subject: ddc-600
subject: 600 Technology (Applied sciences)
description: In dieser Arbeit wird ein iteratives Rekonstruktionsverfahren für die 23Na-MRT entwickelt. Neben einer totalen Variation zweiter Ordnung (TV2) wurden A-priori-Informationen aus der 1H-MRT in Form einer Trägerregion (BM) und als anatomisch gewichtete TV2 (AnaWeTV) eingebunden. Anhand simulierter Kopfdaten und In-vivo-Messungen wurde das Leistungsvermögen des Algorithmus bei verschiedenen Auflösungen, Unterabtastungen (UAF) und Rauschpegeln analysiert. In allen Bildern wurden Gibbs-Oszillationen und Unterabtastungsartefakte wirkungsvoll unterdrückt. Bei In-vivo-Messungen an acht Probanden und zwei Patienten (Hirntumor und Multiple Sklerose) konnte ein deutlich erhöhtes Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) im Vergleich zur herkömmlichen Gridding-Methode erreicht werden (8 Probanden: +(46+-3)% bei TV2, +(25+-2)% bei BM&TV2 in weißer Substanz (WM); Multiple-Sklerose-Patient mit AnaWeTV: +133% in WM, +55% im lateralen Ventrikel). Der SNR-Gewinn hängt dabei von der Größe der anatomischen Struktur ab.  Die AnaWeTV erhöht die Auflösung bekannter Strukturen und verringert Partialvolumeneffekte. In Simulationen (2mm isotrope Auflösung, UAF = 10) konnte der Intensitätsfehler in vier kleinen Läsionen von (20,3+-3,2)% (Gridding) auf (3,2+-2,3)% (AnaWeTV) reduziert werden. Nach Anwendung eines Hammingfilters betrug er (12,6+-3,3)%. Der Algorithmus ist robust gegenüber Fehlregistrierung der 1H-Bilder um (1,5-3)mm. Auch Strukturen, für die keine anatomischen A-priori-Informationen vorliegen, werden mit hohem Kontrast dargestellt. Die BM&TV2-Rekonstruktion ist vorzuziehen, wenn nicht bekannt ist, ob Strukturen im 23Na-Bild ein anatomisches Korrelat im 1H-Bild besitzen (z.B. bei Hirntumoren).
date: 2014
type: Dissertation
type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
type: NonPeerReviewed
format: application/pdf
identifier: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserverhttps://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/16844/1/dkfz%20-%20Diss%20--%20Gnahm%2C%20C%20-%202014%20-%20Entwicklung%20eines%20iterativen%20Rekonstruktionsalgorithmus%20mit%20Einbeziehung%20anatomischen%20Vorwissens%20f%C3%BCr%20die%2023Na-MRT.pdf
identifier: DOI:10.11588/heidok.00016844
identifier: urn:nbn:de:bsz:16-heidok-168445
identifier:   Gnahm, Christine  (2014) Entwicklung eines iterativen Rekonstruktionsalgorithmus mit Einbeziehung anatomischen Vorwissens für die 23Na-Magnetresonanztomographie.  [Dissertation]     
relation: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/16844/
rights: info:eu-repo/semantics/openAccess
rights: http://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/help/license_urhg.html
language: ger