Entwicklung einer voll automatischen, 20 Sekunden dauernden deep-learning basierten Kalibrationsroutine für parallele Transmission (pTx) in der Ultrahochfeld MR Körperstammbildgebung

• Antragsteller: Dr. Sebastian Schmitter
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 524729317

In der klinischen Magnetresonanztomographie (MRT) werden für gewöhnlich MRT-Geräte mit einer Feldstärke von 1.5 und 3 Tesla eingesetzt. Darüber hinaus werden zunehmend Ultrahochfeld (UHF) MRT-Geräte von 7 Tesla für den klinischen Einsatz und für wissenschaftliche Zwecke untersucht, die u.a. eine höhere räumliche Bildauflösung und eine schnellere Bildaufnahme erlauben. Während der Vorteil von 7 Tesla bereits für klinische Anwendungen im Kopf bzw. Extremitäten diagnostisch genutzt werden kann, ist die Bildgebung des Körperstamms bisher noch wenig untersucht und auch nicht für die klinische Routineuntersuchungen freigegeben. Die Hauptursache hierfür und ein wesentliches Problem in der UHF Körperstamm MRT ist das räumlich stark inhomogene Signal des Bildes. Dieser Effekt entsteht durch die inhomogene Verteilung der magnetischen Komponente (B1+) der Hochfrequenz (HF)-Felder, die von der HF-Antenne eingestrahlt werden, um die Kernspins bildgeben zu können. Zwar kann diese inhomogene B1+ Verteilung sehr erfolgreich durch sogenanntes "paralleles Senden (pTx)" d.h. durch Verwendung mehrerer Antennen und ihrer unabhängigen Ansteuerung durch separate HF-Pulse ausgeglichen werden, jedoch sind hierfür zwei Kalibrationsschritte notwendig: nach einer schnellen Aufnahme von Übersichtsbildern (Lokalizer), müssen für jeden Patienten i) die B1+ Karten für jede Antenne gemessen werden und ii) die pTx HF-Pulse berechnet werden. Die Kalibrationsdauer hierfür beträgt jedoch im Körperstamm typischerweise 10-15 Minuten, wovon die meiste Zeit auf Schritt i) abfällt. Es ist diese Kalibrationszeit, die nicht nur wissenschaftliche Studien, sondern auch klinischen UHF-Anwendungen im Körperstamm stark einschränkt bzw. verhindert. Diese Zeit massiv zu reduzieren ist das Ziel dieses Antrages. Der Antrag basiert auf einer kürzlich von der Gruppe des Antragsstellers vorgestellten, präliminären Arbeit, mit der die B1+ Karten nicht gemessen, sondern in weniger als 1 Sekunde mit Hilfe eines neuronalen Netzes (NN) von den Lokalizer-Aufnahmen geschätzt werden. Da die Lokalizer ohnehin aufgenommen werden, ist keine zusätzliche Messung notwendig. In diesem Antrag soll diese Technik weiterentwickelt und systematisch auf Präzision und Robustheit untersucht werden. In einer separaten Arbeit mit Kollegen von der Aarhus Universität wurde darüber hinaus auch die pTx HF-Puls-Berechnung durch NN massiv beschleunigt. Im vorliegenden Antrag solle diese Technik mit der weiterentwickelten NN-Kartierungsmethode kombiniert werden und zu einer einzigen, schnellen Kalibrationsroutine vereint werden. Die Technik soll an verschiedenen UHF-Zentren in Berlin, in Heidelberg und in Minnesota, USA in einer Probandenstudie getestet und validiert werden. Diese Kalibriermethode erlaubt nun erstmals UHF Patientenstudien im Körperstamm ohne langwierige Kalibration durchzuführen. Dadurch werden langfristig wissenschaftliche Untersuchungen und klinische Anwendungen im Körperstamm bei 7 Tesla stark befördert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Dänemark, USA
• Kooperationspartner: Professor Dr. Gregory Metzger, Ph.D.; Professor Dr. Kamil Ugurbil; Professor Dr. Mads Sloth Vinding