Quantification of the longitudinal relaxation time for in vivo MRI : influence of magnetisation transfer

Kubach, Miriam Rabea; Shah, Nadim Joni

doi:999910270180

Quantification of the longitudinal relaxation time for in vivo MRI : influence of magnetisation transfer = Einfluss von Magnetisierungstransfereffekten auf die Quantifizierung der longitudinalen Relaxationszeit in der In-vivo-MRT

Kubach, Miriam Rabea

2012

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Miriam Rabea Kubach

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2012

UmfangIII, 131 S. : Ill., graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2012

Zsfassung in dt. und engl. Sprache

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Shah, Nadim Joni (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2012-07-03

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-42011
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/82844/files/4201.pdf

Einrichtungen

Fachgruppe Physik (130000)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
NMR-Tomographie (Genormte SW) ; Spin-Gitter-Relaxation (Genormte SW) ; In vivo (Genormte SW) ; Quantifizierung (Genormte SW) ; Physik (frei) ; Magnetisierungstransfer (frei) ; T1 (frei) ; quantitative MRT (frei) ; magnetisation transfer (frei) ; T1 quantification (frei) ; longitudinal relaxation (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 530

Kurzfassung
Biophysikalische und biochemische Mechanismen bestimmen den Bildkontrast von in vivo MRT-Bildern. Bei der konventionellen MRT wird das Signal von Protonen erzeugt. Diese können sich chemisch austauschen, was bedeutet, dass sie sich zwischen chemisch verschiedenen Umgebungen bewegen und dabei ihre magnetischen Eigenschaften transferieren. Dieser Prozess, genannt Magnetisierungstransfer (MT), ist komplex und wird von vielerlei Faktoren bestimmt, weshalb er sich nur schwer charakterisieren lässt. Die Ursachen dafür liegen sowohl in der intrinsischen Komplexität des MT-Mechanismus mit seinen vielen Parametern, als auch darin, dass der Effekt stark von den verwendeten MRT-Sequenzen und ihren Parametern abhängt. Quantitative Messungen spielen in der MRT eine immer wichtigere Rolle. Insbesondere die Quantifizierung der longitudinalen Relaxationszeit, T1, ist von Bedeutung. Die vorliegende Arbeit wurde vom Bestreben motiviert, Zusammenhänge zwischen T1 und MT zu erforschen. Das Verhalten der longitudinalen Relaxationszeit in Ab- und Anwesenheit von MT wurde sorgfältig studiert. Die Untersuchungen basieren zum Teil auf einer bestehenden Simulationsumgebung, die erweitert wurde, um eine Berücksichtigung des MT-Effekts zu ermöglichen. Die durchgeführten Simulationen wurden durch Messungen am Phantom und am Menschen validiert, ergänzt und bestätigt. Anschließend wurden weitere Aspekte der T1-Quantifizierung unter MT-Einfluss, die durch Messungen nicht zugänglich sind, mittels der Simulationssoftware untersucht. Mit Hilfe des etablierten 2-Pool-Modells für MT wurde untersucht, inwieweit die Gewebeeigenschaften die beobachtete longitudinale Relaxationszeit beeinflussen. Es konnte gezeigt werden, dass das effektive T1 von fast allen Gewebeparametern abhängt, wie beispielsweise von der Austauschrate, den Poolgrößen und den T1-Zeiten der einzelnen Pools. Die Signalgleichungen verbreiteter Sequenzen zur T1-Bestimmung sind unter Berücksichtigung von MT in der bekannten Form nicht mehr gültig. Analytische Neuberechnungen dieser Gleichungen unter Berücksichtigung von MT wurden formuliert. Da sich diese Signalgleichungen jedoch durch viele freie Parameter auszeichnen, ist ein hohes Verhältnis von Signal zu Rauschen Voraussetzung für eine erfolgreiche T1-Bestimmung. Aus diesem Grund eignet sich dieser Ansatz nur bedingt für in vivo Experimente. Weitaus verbreiteter ist der Ansatz, bei der Bestimmung von T1 sämtliche mögliche Effekte, die durch MT entstehen, zu vernachlässigen. Welche Konsequenzen sich daraus für die T1-Bestimmung ergeben, wurde anhand von Simulationen mit und ohne MT untersucht. Drei Sequenzkategorien wurden dabei fokussiert: Inversion Recovery (IR)-Sequenzen, T1-Bestimmung mittels der Ernst Gleichung, sowie Sequenzen des Look-Locker-Typs(LL). Die Simulationen zeigten, dass T1 auch bei MT mittels IR-Methoden mit hoher Präzision (<5%) und Genauigkeit (<2%) bestimmt werden kann. Unter MT-Einfluss setzt dies jedoch voraus, dass der Effekt auch berücksichtigt wird, z.B. durch das Vernachlässigen der kurzen Inversionszeiten. Techniken, die auf der Ernst Gleichung basieren, sind normalerweise weniger genau und präzise als die IR-Methoden, insbesondere wenn man nur wenige Punkte misst. In diesem Fall sind Fehler, die durch die Vernachlässigung von MT-Effekten entstehen, kleiner als die Messgenauigkeit der Methode an sich. Die untersuchte LL-Methode zeigte eine starke Abhängigkeit der gemessenen T1-Werte von den Sequenzparametern, wenn bei der Signalsimulation MT berücksichtigt wurde. Es konnte jedoch gezeigt werden, dass diese Abhängigkeit genutzt werden kann, um MT zu quantifizieren. Diese neu entwickelte Methode basiert auf der kontrollierten Manipulation der Inversionszeit. Anschließend wird die effektive T1-Zeit für jede Inversionszeit bestimmt. Die Änderung der gefitteten T1-Zeit hängt von den MT-Parametern ab und lässt Rückschlüsse auf MT-Vorgänge in der untersuchten Probe zu. Obwohl sich auf diese Art nicht alle MT-Parameter bestimmen lassen, bietet sie den Vorteil, dass nur drei freie Parameter gefittet werden müssen, während bei konventionellen Methoden sieben oder mehr freie Parameter zu bestimmen sind. Die Simulationsergebnisse wurden erfolgreich an zehn Probanden verifiziert, womit die experimentelle Machbarkeit bestätigt wurde. Die Arbeit schließt mit der Demonstration einer Anwendung von quantitativen T1-Messungen ab. Mittels sukzessiven Messungen von T1 vor und nach Kontrastmittelgabe lässt sich die Permeabilität der Blut-Hirnschranke (BHS) messen. Grundlage dafür ist das Patlak-Modell, welches bereits für MRT-Messungen der BHS eingesetzt wird. Diese Methode wurde verbessert und an Tumorpatienten evaluiert. Die Ergebnisse wurden mit FET-PET-Messungen verglichen. Anhand des Vergleichs mit der etablierten FET-PET-Methode konnte gezeigt werden, dass die Patlak-Methode zusätzliche Informationen über das Tumorblutvolumen und die BHS-Permeabilität zur Verfügung stellt.

MRI contrast in vivo is influenced by biophysical and biochemical mechanisms, in particular by the exchange of the signal - creating protons between chemically different environments, termed magnetisation transfer (MT). These effects, though ubiquitous, are difficult to characterise due to their intrinsic complexity and strong dependence on sequence parameters and design. Quantifying the longitudinal relaxation time, T1, has been of particular interest in the realm of MRI. One motivating aspect behind this thesis was the aim of investigating the relationship between T1 and MT. Thus, a careful and thorough investigation of the behaviour of T1 quantification in the presence of MT was performed. A simulation framework for MRI was extended to consider MT. Simulations were complemented and confirmed by phantom and in vivo measurements. The framework was then employed to assess issues of T1 quantification in the presence of MT, which are not amenable to measurement. Tissue parameters influencing the observed longitudinal relaxation time were assessed based on the established two-pool model for MT. It was shown that estimation of the recovery time depends on almost all tissue parameters, e.g. the exchange rates, the pool sizes and the longitudinal relaxation times of the single pools. In the presence of MT, the observed T1 values are generally shorter than the largest T1 value of the single pools. This shortening arises from the exchange process. Common sequences used for T1 estimations and changes in their signal equations arising from MT were derived analytically and calculated. The results were validated by simulations as well as by phantom measurements. The consequences of neglecting MT effects on the estimated T1 values were investigated. Three types of sequence were investigated with and without the MT effect, namely inversion recovery (IR), T1 quantification by means of the Ernst equation, and Look-Locker type sequences. The simulations showed that IR-based methods give T1 estimations with high accuracy (better than 2%) and precision (better than 5%), even in the presence of MT. However, this high accuracy can only be achieved if MT is considered by neglecting very short inversion times. Techniques employing the Ernst equation are usually less accurate and show worse precision than the inversion recovery methods, especially if only few sample points are considered in the former. Finally, the Look-Locker based method showed a strong dependence (in the presence of MT effects) of the estimated T1 values on the sequence parameters used. It was demonstrated that a controlled variation of the inversion time gives rise to a novel method of MT quantification. Although this new method, the TAPIR TI approach, does not quantify all MT sample parameters, it offers the great advantage of fitting only three parameters to reveal some MT properties of the sample. The simulation results were successfully confirmed by in vivo measurements on 10 volunteers and thus the experimental feasibility of this method was proven. The final part of this work investigates possible applications of T1 quantification. An existing method for estimating the permeability of the blood-brain barrier, based on the Patlak model, was improved and a comparison with FET- PET measurements on tumour patients was obtained. A new approach to detect the linear part of a Patlak plot was developed and successfully implemented. It was demonstrated that the Patlak results give additional information about the tumour blood volume and the blood-brain barrier permeability.

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