Magnetische Resonanztomographie
Die klassische magnetische Resonanztomographie (MRT) ist so konstruiert, dass
sie in guter Näherung Messungen der Fouriertransformation der Wasserstoff-,
bzw. Spindichte liefert. In diesem Modell handelt es sich um ein gut gestelltes
Problem, das mit Hilfe von FFT einfach und effizient lösbar ist.
Ein wesentlicher Nachteil von MRT gegenüber anderen
Bildgebungsverfahren ist der sequentielle Charakter der Datenakquisition, die zu
verhältnismäßig langen Messzeiten führt. Eine gewisse
Beschleunigung kann durch parallele Messung mit mehreren Spulen erzielt werden.
Dabei wird die unbekannte Spindichte mit spulenspezifischem ortsabhängigem
Faktor multipliziert, die aber leider auch vom Objekt abhängen. Dadurch
wird das Rekonstruktionsproblem nichtlinear und schlecht gestellt. In der
Dissertation von
Martin Uecker konnten wir mit Hilfe von nichtlinearen
Inversionsverfahren eine erhebliche Verbesserung der Qualität der
Rekonstruktionsergebnisse gegenüber den bis dahin verwendeten
Rekonstruktionsmethoden erzielen.
Die Diffusions-MRT erlaubt Messungen der Diffusion von
Wassermolekülen, die in einer gewissen Näherung durch eine
6-dimensionale Fouriertransformation beschrieben werden. Im Gehirn findet
Diffusion bevorzugt in Richtung von Nervenfasern statt. Klassischerweise wird
die Diffusion in jedem Voxel durch einen Tensor beschrieben, zu dessen
Bestimmung mindestens 7 Messungen benötigt werden. Bei der Rekonstruktion von
Nervenfasern führt dieses Model zu Problemen an Kreuzungspunkten von
Nervenfasern. Abhilfe erhält man durch High Angular Resolution Diffusion
Imaging (HARDI). Dabei soll in jedem Voxel die Diffusionsstärke in jede
Raumrichtung bestimmt werden, d.h. die unbekannte Orientation Distribution
Function (ODF) hängt von zwei Winkel- und drei Raumvariablen ab. In der
Dissertation von Christoph Rügge haben wir spezielle Regularisierungsterme
untersucht, die nur Glattheit entlang von Fasern, aber nicht orthogonal zu den
Fasern erzwingen. Durch das Studium der funktionalanalytischen Eigenschaften der
entsprechenden Normen konnte insbesondere die regularisierende Eigenschaft
nachgewiesen werden.
Mit Hilfe der ODF können Nervenfasern auch über Kreuzungen hinweg
verlässlich rekonstruiert werden. In der Dissertation von
Helen Schomburg haben wir unter anderem einen Bayesianisch motivierten
halblokalen Tracking Algorithmus entwickelt, der die Sensitivität
gegenüber Rauschen durch eine Kombinatin von Extrapolation und Vorausschau
erheblich reduziert. In einer stochastischen Variante gewinnt man
zusätzlich Informationen über die Unsicherheit der Tracking-Resultate.
Zur Zeit arbeiten wir mit Martin Uecker an zwei- und dreidimensionaler
MRT-Bildgebung des schlagenden Herzens.