DE102013205785A1 - Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz auf Basis einer reduzierten Anzahl an Feldverteilungskarten - Google Patents

Abstract

Es wird ein Verfahren zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz (AS) beschrieben. Hierzu werden eine erste Anzahl von aktuellen Feldverteilungskarten (ΔB0, ΔB1) für Schichten (SL, SL1, ..., SL8) des Messbereichs akquiriert und es wird auf deren Basis ein Hochfrequenz-Pulszug (MP) für die Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz (AS) ermittelt. Diese Akquisition der ersten Anzahl von aktuellen Feldverteilungskarten (ΔB0, ΔB1) kann auf Basis eines Akquisitionsschemas erfolgen, gemäß dem Feldverteilungskarten (ΔB0, ΔB1) für eine erste Anzahl von Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS) ermittelt werden, die die Feldverteilungskarten (ΔB0, ΔB1) einer zweiten Anzahl von Schichten im Hinblick auf ein vorgegebenes Optimierungskriterium repräsentieren, wobei die Zahl der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS) geringer ist als die Zahl von Schichten (SL, SL1, ..., SL8). Ebenso kann auf Basis der akquirierten Feldverteilungskarten (ΔB0, ΔB1) eine reduzierte Anzahl von Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB0R, ΔB1R) ermittelt werden, die die erste Anzahl von akquirierten Feldverteilungskarten (ΔB0, ΔB1) gemäß einem vorgegebenen Optimierungskriterium repräsentieren, und die Ermittelung des Hochfrequenz-Pulszugs (MP) erfolgt auf Basis dieser Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB0R, ΔB1R). Darüber hinaus werden ein Verfahren zum Betrieb eines Magnetresonanzsystems (1), eine Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung (30), eine Steuersequenzermittlungseinrichtung (22) sowie ein Magnetresonanzsystem (1) mit einer solchen Steuersequenzermittlungseinrichtung (22) beschrieben.

Description

• Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz, welche zumindest einen von einem Magnetresonanzsystem in einen Messbereich auszusendenden Hochfrequenz-Pulszug umfasst, wobei eine erste Anzahl von aktuellen Feldverteilungskarten, insbesondere B₁-Karten und/oder B₀-Karten, für Schichten des Messbereichs akquiriert werden und ein Hochfrequenz-Pulszug auf Basis dieser Feldverteilungskarten ermittelt wird. Weiterhin betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Betrieb eines Magnetresonanzsystems, eine Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung zur Verwendung in einem Verfahren zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz, eine Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung sowie ein Magnetresonanzsystem mit einer solchen Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung.
• In einem Magnetresonanztomographiesystem (kurz „Magnetresonanzsystem“) wird üblicherweise der zu untersuchende Körper mit Hilfe eines Grundfeldmagnetsystems einem relativ hohen Grundmagnetfeld (dem sogenannten „B₀-Feld“), beispielsweise von 1,5, 3 oder 7 Tesla, ausgesetzt. Zusätzlich wird mit Hilfe eines Gradientensystems ein Magnetfeldgradient angelegt. Über ein Hochfrequenz-Sendesystem werden dann mittels geeigneter Antenneneinrichtungen hochfrequente Anregungssignale (HF-Signale) ausgesendet, was dazu führen soll, dass die Kernspins bestimmter, durch dieses Hochfrequenzfeld resonant angeregter Atome oder Moleküle um einen definierten Flipwinkel gegenüber den Magnetfeldlinien des Grundmagnetfelds verkippt werden. Diese Hochfrequenzanregung bzw. die resultierende Flipwinkelverteilung wird im Folgenden auch als Kernmagnetisierung oder kurz „Magnetisierung“ bezeichnet. Bei der Relaxation der Kernspins werden Hochfrequenzsignale, so genannte Magnetresonanzsignale, abgestrahlt, die mittels geeigneter Empfangsantennen empfangen und dann weiterverarbeitet werden. Aus den so akquirierten Rohdaten können schließlich die gewünschten Bilddaten rekonstruiert werden. Die Aussendung der Hochfrequenzsignale (das sogenannte „B₁-Feld“) zur Kernspin-Magnetisierung erfolgt heutzutage meist mittels einer fest im Gerät um den Messraum (Patiententunnel) herum angeordneten sogenannten „Ganzkörperspule“. Ein Empfang der Magnetresonanzsignale erfolgt meist mit Hilfe sogenannter Lokalspulen, die dichter am Körper des Patienten positioniert sind. Grundsätzlich können aber auch ein Empfang von Magnetresonanzsignalen mit der Ganzkörperspule und/oder ein Senden der HF-Signale mit Lokalspulen erfolgen.
• Für eine bestimmte Messung wird vorab eine Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz (im Folgenden auch kurz „Ansteuersequenz“ genannt) mit einem auszusendenden Hochfrequenz-Pulszug (HF-Pulszug) und einem dazu koordiniert zu schaltenden Gradienten-Pulszug (mit passenden Gradientenpulsen in Schichtselektionsrichtung, in Phasenkodierrichtung und in Ausleserichtung, häufig in z-Richtung, y-Richtung und z-Richtung) sowie weitere Steuervorgaben generiert, wobei eine Vielzahl von Steuervorgaben ebenso wie Parametern für die Ansteuersequenz in einem sogenannten Messprotokoll oder Steuerprotokoll definiert werden. Dieses Messprotokoll kann für eine bestimmte Messung beispielsweise aus einem Speicher abgerufen und vom Bediener vor Ort verändert werden. Während der Messung erfolgt dann die Steuerung des Magnetresonanzsystems vollautomatisch auf Basis dieser Ansteuersequenz, wobei die Steuereinrichtung des Magnetresonanzsystems Befehle aus dem Messprotokoll ausliest und abarbeitet.
• Zur Erzeugung der Ansteuersequenzen, insbesondere eines HF-Pulszugs, wird (durch das Messprotokoll und/oder durch den Anwender) meist eine Ziel-Magnetisierung, beispielsweise eine gewünschte räumliche Flipwinkelverteilung, vorgegeben. Mit einem geeigneten HF-Puls-Optimierungsprogramm, welches meist mit einem numerischen Optimierungsverfahren unter Verwendung einer zu minimierenden Zielfunktion arbeitet, wird dann die passende HF-Pulsfolge berechnet, so dass diese Ziel-Magnetisierung erreicht wird.
• Hierzu werden üblicherweise aktuelle, d. h. mit dem aktuellen Untersuchungsobjekt und der aktuellen Untersuchungsanordnung bestimmte, „Feldverteilungskarten“ benötigt. Zu diesen Feldverteilungskarten zählen die „B₁-Karten“ („B₁-Maps“), die jeweils die räumliche B₁-Feldverteilung für ein bestimmtes Sende-Antennenelement, d. h. die räumliche Sensitivität des Sende-Antennenelements, angeben, und die „B₀-Karten“ („B₀-Map“), die räumlich aufgelöst die Off-Resonanzen bzw. Abweichungen des B₀-Felds von dem eigentlich gewünschten homogenen B₀-Feld repräsentiert (d. h. der eigentlich angestrebten Larmorfrequenz). Diese Feldverteilungskarten werden im Optimierungsverfahren berücksichtigt, um für das aktuelle Untersuchungsobjekt in der aktuellen Untersuchungsumgebung die für die durchzuführende Messung optimale Ansteuersequenz zu finden.
• Die Informationen der B₁-Maps und B₀-Maps werden dabei in der Zielfunktion verwendet, um Inhomogenitäten des B₁-Felds bzw. geometrische Verzerrungen, z. B. aufgrund eines Hochfrequenzshimmings bei einer räumlich selektiven Anregung durch die Sende-Antennenelemente etc., sowie um Inhomogenitäten des B₀-Felds berücksichtigen zu können, um dadurch bedingte Verfälschungen der Rohdaten für die Magnetresonanzbilder zu eliminieren oder zumindest stark zu reduzieren. Insbesondere in sogenannten Parallelsendeverfahren (pTX-Verfahren), bei denen über mehrere unabhängige Sendekanäle bzw. Sende-Antennenelemente Hochfrequenzpulse ausgesendet werden, die sich dann zur Erreichung eines individuell definierbaren Hochfrequenzfelds im Messraum überlagern, ist die Kenntnis über die räumliche Sensitivität der betroffenen Sendespulen und die vorliegende Off-Resonanz des B₀-Felds in Bezug auf das aktuelle Untersuchungsobjekt eine wichtige Forderung, um geeignete pTX-HF-Pulsfolgen berechnen zu können.
• Andererseits beeinflusst die Datenmenge der Feldverteilungskarten, die in den numerischen Optimierungsprozess eingehen, auch die Rechenkomplexität des Optimierungsverfahrens erheblich. Insbesondere wenn es Mehrschichtanwendungen betrifft, wie beispielsweise in fMRI-Verfahren (funktionelle Magnetresonanzbildgebung), DWI-Verfahren (Diffusionsgewichtete Bildgebung) und DTI-Verfahren (Diffusions-Tensor-Bildgebung), wird die durch die Feldverteilungskarten bedingte Datenbelastung innerhalb des Optimierungsverfahrens vor allem hinsichtlich der folgenden Aspekte problematisch:
• Zum einen ist die Akquisition der Feldverteilungskarten, also der B₁-Maps und der B₀-Maps für eine Vielzahl von Schichten relativ zeitaufwändig und verlängert substantiell die gesamte Untersuchungsdauer innerhalb der klinischen Routine. Diese Problematik verschärft sich, wenn ein dynamisches Update, also eine Neuerfassung, solcher Feldverteilungskarten aufgrund von Patientenbewegungen erforderlich ist.
• Zu anderen wird die Berechnungszeit, um eine speziell auf das Untersuchungsobjekt bzw. die Untersuchungssituation zugeschnittene pTX-HF-Pulsfolge pro Schicht zu berechnen, inakzeptabel. Derzeit ist schon die Berechnung für eine einzige Schicht eine Herausforderung. Dies gilt umso mehr, wenn bei der Pulsfolgenberechnung spezifische Beschränkungen der Hardware, wie z. B. der Hochfrequenzverstärker oder des Gradientensystems, sowie die spezifische Absorptionsratenbeschränkungen (SAR-Beschränkung) mitberücksichtigt werden müssen.
• Eine theoretische mögliche Lösung wäre die Berechnung einer gemeinsamen identischen pTX-Hochfrequenz-Pulsfolge für alle anzuregenden Schichten, die dann nach und nach auf die Schichten angewendet wird, anstatt eine individuelle Pulssequenz für jede einzelne Schicht zu berechnen. Diese Vereinfachung bietet zumindest eine Kompromisslösung, ist jedoch keineswegs optimal. Zwar könnten hierzu einfach mehrere Schichten miteinander verkettet werden, um die individuelle Optimierung für die einzelnen Schichten zu einem einzigen, aber großen Optimierungsproblem zusammenzufassen. Dann wächst jedoch das numerisch zu lösende Optimierungsproblem rapide zu riesigen Dimensionen an und diese übersteigen Rechenkapazitäten von Standard-CPUs und Standard-RAM-Hardware. Es wären dafür also spezielle hardwaretechnische Lösungen erforderlich, die die Geräte erheblich verteuern würden.
• Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Möglichkeit zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz unter Berücksichtigung von Feldverteilungskarten anzugeben, bei der die genannten Probleme vermieden oder zumindest erheblich reduziert werden.
• Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Patentanspruch 1, eine Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung gemäß Patentanspruch 12 sowie eine Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung gemäß Patentanspruch 13 gelöst.
• Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Ermittlung einer oben beschriebenen Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz bzw. eines Hochfrequenz-Pulszugs werden, wie eingangs beschrieben, jeweils eine erste Anzahl von aktuellen Feldverteilungskarten, insbesondere die erwähnten B₀-Karten und/oder B₁-Karten, für mehrere Schichten des Messbereichs akquiriert. Ebenso wird ein Hochfrequenz-Pulszug auf Basis dieser Feldverteilungskarten vorzugsweise in einem geeigneten HF-Puls-Optimierungsverfahren ermittelt, beispielsweise mit einem der bekannten numerischen Optimierungsverfahren. Unter einer Feldverteilungskarte ist hierbei immer ein zwei- oder dreidimensionales Bild zu verstehen, wobei die Bildpunkte, d. h. die einzelnen Pixel oder Voxel, jeweils einen Wert enthalten, der das jeweilige Feld bzw. die Feldabweichung an dem jeweiligen Ort repräsentiert.
• In einer ersten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens erfolgt dabei jedoch, anders als bisher, die Akquisition der ersten Anzahl von aktuellen Feldverteilungskarten auf Basis eines bestimmten Akquisitionsschemas. Gemäß diesem Akquisitionsschema werden Feldverteilungskarten nur für eine erste Anzahl von „Feldverteilungs-Repräsentationsschichten“ (im Folgenden auch kurz „Repräsentationsschichten“ genannt) ermittelt. Diese Repräsentationsschichten sind dabei so gewählt, dass die für diese Repräsentationsschichten ermittelten Feldverteilungskarten die Feldverteilungskarten einer zweiten Anzahl von Schichten im Hinblick auf ein vorgegebenes Optimierungskriterium repräsentieren, wobei diese zweite Anzahl von Schichten größer als die erste Anzahl der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten ist.
• Bei dem vorgegebenen Optimierungskriterium kann es sich beispielsweise um ein Ähnlichkeitsmaß bzw. eine Ähnlichkeitsmetrik handeln. Unter einem solchen Ähnlichkeitsmaß bzw. einer Ähnlichkeitsmetrik ist eine bestimmte funktionelle Beziehung zu verstehen, mit der die Ähnlichkeit zwischen zwei Feldverteilungskarten verschiedener Schichten beschrieben werden kann, d. h. in welchem Maße zwei Feldverteilungskarten verschiedener Schichten gemäß dem definierten Ähnlichkeitsmaß voneinander abweichen. Wie später noch erläutert wird, können hierzu bestimmte „Kostenfunktionen“ herangezogen werden, mit denen Differenzen zwischen zwei Feldverteilungskarten definiert bzw. erfasst werden können.
• Bei der zweiten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird auf Basis der akquirierten Feldverteilungskarten eine Anzahl von „Feldverteilungs-Repräsentationskarten“ (im Folgenden auch kurz „Repräsentationskarten“ genannt) ermittelt, die die erste Anzahl von akquirierten Feldverteilungskarten gemäß einem vorgegebenen Optimierungskriterium repräsentiert. Die Ermittlung des Hochfrequenz-Pulszugs erfolgt dann auf Basis dieser Repräsentationskarten, wobei wieder die Anzahl der Repräsentationskarten geringer als die erste Anzahl von akquirierten Feldverteilungskarten ist. Mit anderen Worten, werden bei dieser zweiten Variante zwar zunächst eine größere Anzahl von Feldverteilungskarten akquiriert, diese dann aber unter Berücksichtigung des Optimierungskriteriums (beispielsweise des bereits oben genannten Ähnlichkeitsmaßes) reduziert, nämlich auf die Anzahl von Repräsentationskarten.
• Bei diesen Repräsentationskarten kann es sich einfach um eine Teilmenge der Feldverteilungskarten handeln, aber auch um speziell aus den Feldverteilungskarten gebildete neue Repräsentationskarten, z. B. im einfachsten Fall, indem die Repräsentationskarten jeweils bildpunktweise aus den Mittelwerten der Feldverteilungskarten gebildet werden, die durch die Repräsentationskarten gemäß dem Optimierungskriterium repräsentiert werden.
• Die grundlegende Idee beider Verfahrensvarianten ist, dass sich die Gesamtdauer der Feldverteilungskarten dadurch reduzieren lässt, dass zunächst ein Optimierungskriterium, beispielsweise ein Ähnlichkeitsmaß, festgelegt wird und dann (gemäß der ersten Variante) lediglich nur noch Feldverteilungskarten in einem reduzierten Umfang akquiriert werden oder (gemäß der zweiten Variante) die Anzahl der Feldverteilungskarten auf eine geringere Anzahl von Repräsentationskarten reduziert wird. In beiden Fällen wird dafür gesorgt, dass die reduzierte Anzahl der für die Repräsentationsschichten akquirierten Feldverteilungskarten bzw. die Repräsentationskarten die eigentlich erforderliche Anzahl von Feldverteilungskarten (z.B. für jede Schicht jeweils eine eigene Feldverteilungskarten) optimal hinsichtlich des gegebenen Optimierungskriteriums repräsentieren. Wie später noch gezeigt wird, kann auf diese Weise ohne eine relevante Qualitätsreduzierung in der Bildgebung die Datenmenge für die notwendigen Feldverteilungskarten drastisch reduziert werden.
• Je nachdem, welche Variante des Verfahrens genutzt wird, kann dies bereits Auswirkungen bei der Akquisition der Feldverteilungskarten haben, indem, wie von der ersten Variante vorgeschlagen, bereits weniger Feldverteilungskarten akquiriert werden müssen. Zumindest kann aber die Berechnung der Hochfrequenz-Pulszüge mit geringerem Rechenaufwand durchgeführt werden, da ja die Anzahl der Repräsentationskarten, die als Eingangsdaten in das Optimierungsverfahren zur Berechnung der Hochfrequenz-Pulszüge eingehen, in Verhältnis zu den sonst verwendeten Feldverteilungskarten reduziert wird.
• Die beiden Varianten können bevorzugt auch in Kombination genutzt werden, d. h. dass beispielsweise bereits bei der Akquisition der aktuellen Feldverteilungskarten ein Akquisitionsschema genutzt wird, so dass nur Feldverteilungskarten für eine erste Anzahl von Repräsentationsschichten ermittelt werden und diese akquirierten Feldverteilungskarten einer weiteren Analyse unterzogen werden, um festzustellen, ob sie wiederum durch eine noch geringere Anzahl an Feldverteilungs-Repräsentationskarten in geeigneter Weise repräsentiert werden, so dass ein vorgegebenes Optimierungskriterium eingehalten wird, beispielsweise dass ein bestimmter Kosten- oder Fehlergrenzwert nicht überschritten wird, der hinsichtlich des Optimierungskriteriums definiert wurde. Mit einem solchen zweistufigen Verfahren kann insbesondere schon bei der Akquisition der Feldverteilungskarten erheblicher Aufwand eingespart werden. Dennoch besteht nicht die Gefahr, dass beispielsweise zu wenige Feldverteilungskarten akquiriert werden, die unter Umständen hinsichtlich des vorgegebenen Optimierungskriteriums doch nicht ganz optimal sind. Falls dagegen mehr als die hinsichtlich des Optimierungskriteriums optimale Anzahl an Feldverteilungskarten akquiriert wurden, ist eine weitere Reduzierung auf die Repräsentationskarten möglich, um dafür zu sorgen, dass nur mit der optimalen Anzahl an Repräsentationskarten im Rechenverfahren zur Ermittlung des Hochfrequenz-Pulszugs gearbeitet wird, um den Rechenaufwand zu minimieren.
• Eine erfindungsgemäße Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung umfasst zum einen eine Eingangs-Schnittstellenanordnung zur Erfassung einer ersten Anzahl von Feldverteilungskarten, insbesondere B₀-Karten und/oder B₁-Karten. Je nachdem, welche Variante des Verfahrens durchgeführt werden soll, kann es sich hierbei um die Feldverteilungskarten handeln, die für das aktuelle Untersuchungsobjekt akquiriert wurden, oder es kann sich um Feldverteilungskarten mehrerer Untersuchungsobjekte handeln, beispielsweise einer Vielzahl von Patienten oder Probanden, um diese als Testdaten zu nutzen und damit geeignete Repräsentationsschichten zu ermitteln, die dann in dem Akquisitionsschema zur Durchführung der ersten Variante des Verfahrens genutzt werden.
• Die erfindungsgemäße Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung weist weiterhin ein Feldverteilungskarten-Gruppierungsmodul auf, welches ausgebildet ist, um auf Basis der erfassten Feldverteilungskarten eine Anzahl von Feldverteilungskarten-Clustern, d. h. Gruppen von Feldverteilungskarten, oder von Repräsentationskarten zu ermitteln, die die erste Anzahl von akquirierten Feldverteilungskarten gemäß dem vorgegebenen Optimierungskriterium repräsentieren, wobei die Anzahl der Repräsentationskarten geringer als die erste Anzahl von Feldverteilungskarten ist. Optional weist die Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung ein Repräsentationsschichten-Ermittlungsmodul auf, welches ausgebildet ist, um auf Basis der Feldverteilungskarten-Cluster und/oder der Repräsentationskarten eine Anzahl von Repräsentationsschichten zu ermitteln.
• Außerdem weist die Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung eine Ausgangs-Schnittstellenanordnung zur Ausgabe von ermittelten Repräsentationskarten und/oder von Positionsinformationen über ermittelte Repräsentationsschichten auf. Diese Positionsinformationen können dann später innerhalb des Akquisitionsschemas zur Akquisition der aktuellen Feldverteilungskarten gemäß der ersten Variante des Verfahrens genutzt werden.
• Eine erfindungsgemäße Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung umfasst zum einen eine Eingangs-Schnittstellenanordnung zur Erfassung einer Anzahl von Feldverteilungskarten, insbesondere B₀-Karten und/oder B₁-Karten. Diese Eingangs-Schnittstellenanordnung kann auch zur Erfassung von weiteren Parametern dienen, die zur Erstellung der Steuersequenz genutzt werden können, z.B. zur Übernahme von Zielmagnetisierungen von k-Raum-Trajektorien bzw. k-Raum-Trajektorientypen etc. Eine solche Schnittstellenanordnung kann aus mehreren verschiedenen Schnittstellen bestehen, die jeweils die betreffenden Daten erfassen, oder auch aus einer kombinierten Schnittstelle, welche in der Lage ist, mehrere Datentypen zu übernehmen.
• Sowohl bei der Eingangs-Schnittstellenanordnung der Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung als auch bei der Eingangs-Schnittstellenanordnung der Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung ist mit einem Erfassen der jeweiligen Daten insbesondere auch eine Übernahme der Daten von anderen Komponenten des Magnetresonanzsystems, beispielsweise einer Benutzerschnittstelle oder aus einer Speichereinheit mit einer Datenbank etc., bzw. eine Übernahme von einer Messeinrichtung oder Rekonstruktionseinrichtung des Magnetresonanzsystems zu verstehen. Bei der jeweiligen Eingangs-Schnittstellenanordnung kann es sich dementsprechend auch um Schnittstellen handeln, um Daten aus einem innerhalb der Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung angeordneten oder über ein Netz damit verbundenen Datenspeicher, ggf. auch unter Nutzung einer Benutzerschnittstelle, auszuwählen und zu übernehmen. Insbesondere bezüglich der Eingabe oder Übernahme von weiteren von einem Benutzer vorzugebenden Daten oder der Eingabe bestimmter Schichtpositionen kann die Schnittstellenanordnung auch eine, insbesondere grafische, Benutzerschnittstelle zur manuellen Eingabe dieser Daten aufweisen.
• Die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung weist zudem eine oben beschriebene Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung auf. Außerdem besitzt die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung eine HF-Puls-Ermittlungseinheit, beispielsweise eine geeignete Optimierungseinheit, um einen Hochfrequenz-Pulszug auf Basis der Feldverteilungskarten bzw. der Repräsentationskarten zu ermitteln.
• Außerdem sollte die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung eine geeignete Steuersequenz-Ausgabeschnittstelle aufweisen, um die Steuersequenz an andere Steuereinheiten des Magnetresonanztomographiesystems zu übergeben. Bei der Steuersequenz-Ausgabe-Schnittstelle kann es sich z. B. um eine Schnittstelle handeln, die die Steuersequenz an eine Magnetresonanzsteuerung übermittelt, um damit direkt die Messung zu steuern, aber auch um eine Schnittstelle, die die Daten über ein Netz versendet und/oder in einem Speicher zur späteren Nutzung hinterlegt.
• Ein erfindungsgemäßes Magnetresonanzsystem weist neben einer Hochfrequenz-Sendeeinrichtung zur Aussendung der Hochfrequenzpulse ein Gradientensystem zum Schalten der notwendigen Gradienten und eine Steuereinrichtung auf, die ausgebildet ist, um zur Durchführung einer gewünschten Messung auf Basis einer vorgegebenen Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz einen Hochfrequenz-Pulszug auszusenden und dazu koordiniert über das Gradientensystem einen Gradienten-Pulszug auszusenden. Außerdem weist das Magnetresonanzsystem eine oben beschriebene Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung auf, um in der erfindungsgemäßen Weise eine Ansteuersequenz zu ermitteln und diese an die Steuereinrichtung zu übergeben.
• Entsprechend wird bei einem erfindungsgemäßen Verfahren zum Betrieb eines Magnetresonanzsystems nach dem zuvor beschriebenen Verfahren eine Ansteuersequenz ermittelt und dann das Magnetresonanzsystem unter Nutzung der Ansteuersequenz betrieben.
• Wesentliche Teile der Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung und/oder der Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung können in Form von Softwarekomponenten ausgebildet sein. Dies betrifft insbesondere das Feldverteilungskarten-Gruppierungsmodul, das optionale Repräsentationsschichten-Ermittlungsmodul und die HF-Puls-Ermittlungseinheit. Ebenso können die genannten Schnittstellen zumindest teilweise in Form von Software ausgebildet sein und eventuell auf Hardware-Schnittstellen eines vorhandenen Rechners zurückgreifen. Die Erfindung umfasst somit auch ein Computerprogramm, welches direkt in einen Speicher einer Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung und/oder Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung ladbar ist, mit Programmcode-Abschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Programm in der Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung bzw. Steuersequenzermittlungseinrichtung ausgeführt wird. Eine solche softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch bisherige Einrichtungen, die zur Ermittlung von Steuersequenzen verwendet werden, durch Implementierung des Programms in geeigneter Weise modifiziert werden können, um in der erfindungsgemäßen Weise optimierte Steuersequenzen zu ermitteln.
• Die abhängigen Ansprüche sowie die nachfolgende Beschreibung enthalten besonders vorteilhafte Weiterbildungen und Ausgestaltungen der Erfindung, wobei insbesondere auch die Ansprüche einer Kategorie analog zu den abhängigen Ansprüchen einer anderen Anspruchskategorie weitergebildet sein können und Merkmale verschiedener Ausführungsbeispiel auch zur Bildung weiterer Ausführungsbeispiele kombiniert werden können.
• Klassischerweise werden die Hochfrequenzpulse über nur einen Sendekanal ausgesendet und dann in geeigneter Weise in die Ganzkörperspule eingespeist. Hierbei ist es z. B. möglich, das Hochfrequenzsignal zu trennen und die Teilsignale um 90° gegeneinander amplituden- und phasenverschoben und entsprechend räumlich versetzt in eine in Form einer Birdcage-Antenne aufgebaute Ganzkörperspule einzuspeisen, so dass dann ein zirkular (nur Phase) oder elliptisch (Amplitude und Phase) polarisiertes, im optimalen Fall homogenes B₁-Feld ausgesendet wird. Bei neueren Magnetresonanzsystemen ist es wie bereits oben erwähnt möglich, die einzelnen Sendekanäle mit individuellen, der Bildgebung angepassten HF-Signalen zu belegen. Hierzu wird ein Mehrkanal-Pulszug ausgesendet, der aus mehreren individuellen Hochfrequenz-Pulszügen besteht, die parallel über die verschiedenen unabhängigen Hochfrequenz-Sendekanäle ausgesendet werden können. Ein Mehrkanal-Puls (pTX-Puls) kann als Anregungs-, Refokussierungs- und/oder Inversionspuls verwendet werden. Ein Verfahren zur Entwicklung solcher Mehrkanal-Pulszüge in parallelen Anregungsverfahren wird beispielsweise in W. Grissom et al.: „Spatial Domain Method for the Design of RF Pulses in Multicoil Parallel Excitation", Mag. Res. Med. 56, 620–629, 2006, beschrieben. Mit solchen Mehrkanalsystemen (pTX-Systemen) kann nicht nur eine möglichst homogene Magnetisierung im gewünschten zu untersuchenden Sichtbereich (FoV, Field of View) bzw. dem gewünschten anzuregenden Bereich (FoE, Field of Excitation) erreicht werden, sondern es können auch beliebige räumliche Muster für die Ziel-Magnetisierung vorgegeben werden.
• Eine Möglichkeit, eine zweidimensionale Hochfrequenzpulssequenz (einen sogenannten „2DRF-Puls“) in der zuvor beschriebenen Weise zu ermitteln, um eine definierte Schicht im Untersuchungsobjekt anzuregen, wird in dem Artikel „Magnitude Least Square Optimization for Parallel Radio Frequency Excitation Design Demonstrated at 7 Tesla With Eight Channels" von K. Setsompop et al., Magn.Reson.Med. 59: 908 bis 915, 2008, beschrieben. Dabei wird die transversale Zielmagnetisierung in einem linearen Matrix-Gleichungssystem aus den räumlichen Spulenprofilen und den mehrkanaligen Hochfrequenz-Pulsfolgen dargestellt, in welches auch Informationen über die vorliegenden B₀-Karten und B₁-Karten und der verwendeten k-Raum-Trajektorie eingehen. Dieses Gleichungssystem wird dann numerisch für eine bestimmte vorgegebene Ziel-Magnetisierung gelöst, um die passende Hochfrequenz-Pulsfolge zu erhalten.
• In ähnlicher Weise ist auch eine Berechnung einer dreidimensionalen Hochfrequenz-Pulssequenz unter Berücksichtigung der B₀-Karten und B₁-Karten möglich, um ein dreidimensionales Volumen, welches erheblich dicker als eine übliche Schicht ist, im Untersuchungsobjekt anzuregen. (siehe hierzu z.B. „Inner-Volume Imaging In Vivo Using Three-Dimensional Parallel Excitation" von J.T. Schneider et al., Magn.Reson.Med. 2012, doi: 10.1002/mrm.24381.)
• Das erfindungsgemäße Verfahren bietet besondere Vorteile im Rahmen solcher pTX-Verfahren, so dass vorzugsweise das Verfahren auch so eingesetzt wird, dass die erfindungsgemäß erstellte Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz als Hochfrequenz-Pulszug einen Mehrkanal-Pulszug umfasst. Grundsätzlich ist das Verfahren aber auch sehr gut in Verbindung mit klassischen Verfahren und Systemen mit nur einem Sendekanal einsetzbar.
• Wie bereits oben erwähnt, werden bei der ersten Variante des Verfahrens die Repräsentationsschichten bzw. deren Positionsdaten auf Basis einer Mehrzahl von Trainingsdatensätzen von verschiedenen Untersuchungsobjekten, beispielsweise Patienten oder Probanden, ermittelt, die jeweils eine Mehrzahl von akquirierten Feldverteilungskarten für das betreffende Untersuchungsobjekt umfassen. Die Trainingsdatensätze können so ausgewählt sein, dass sie für bestimmte Untersuchungsobjekttypen spezifisch sind, beispielsweise unterschiedliche Trainingsdatensätze für Kinder oder Erwachsene oder geschlechtsspezifische Trainingsdatensätze. Ebenso können die Trainingsdatensätze spezifisch für bestimmte Untersuchungsparameter vorgegeben werden, insbesondere für eine bestimmte interessierende Region bzw. ein zu untersuchendes Körperteil oder spezifisch für die Art der Untersuchung, beispielsweise ob es sich um eine fMRI-Untersuchung handelt oder um welchen Ansteuersequenz-Typ es sich handelt. Dementsprechend können auch für die Feldverteilungskarten spezifische passende optimale Repräsentationsschichten ermittelt werden, die dann beispielsweise als Parameter in einem Messprotokoll mit hinterlegt werden. Bei einer späteren Messung kann auf Basis dieses Messprotokolls die Akquisition der Feldverteilungskarten mit dem optimalen Akquisitionsschema für diese spezifische Messung durchgeführt werden.
• In einer bevorzugten Variante wird dabei zunächst auf Basis der Mehrzahl von akquirierten Feldverteilungskarten eine Anzahl von Repräsentationskarten und/oder Feldverteilungskarten-Cluster ermittelt, die die Mehrzahl von akquirierten Feldverteilungskarten gemäß einem vorgegebenem Optimierungskriterium repräsentieren, und auf Basis der Repräsentationskarten bzw. Feldverteilungskarten-Cluster werden dann die Repräsentationsschichten ermittelt. Die Feldverteilungs-Repräsentationsschichten können dabei beispielsweise einfach die Schichten sein, an denen die Repräsentationskarten akquiriert wurden bzw. die Positionen der Feldverteilungskarten, die jeweils einen Feldverteilungskarten-Cluster repräsentieren.
• Dabei ist es möglich, die Repräsentationsschichten zunächst für jedes Untersuchungsobjekt innerhalb der Trainingsdatensätze separat zu ermitteln und insgesamt durch Kombination der Repräsentationsschichten für die verschiedenen Untersuchungsobjekte die optimalen gemeinsamen Repräsentationsschichten für alle Trainingsdatensätze zu erhalten. Grundsätzlich ist es aber auch möglich, zunächst die Trainingsdatensätze der verschiedenen Untersuchungsobjekte zu einem gemeinsamen Trainingsdatensatz kombinieren und daraus dann die idealen Repräsentationsschichten zu bestimmen. Eine Kombination von Feldverteilungskarten bzw. Bildern kann beispielsweise wie folgt erfolgen:
• Im Fall der gemeinsamen Optimierung (gemeinsamer Trainingsdatensatz) werden alle Trainingsdaten im Verfahren gleichzeitig bei der Clusterung verwendet. Die Anzahl der Untersuchungsobjekte ist dann nur eine weitere Dimension der Eingangsdaten. Die schichtspezifische Kostenberechnung zwischen zwei Schichten kann dann zusätzlich über die Anzahl der Objekte iteriert werden.
• Im Fall der getrennten Optimierung für verschiedene Untersuchungsobjekte können die Ergebnisse der einzelnen Probanden mit geeigneten Verfahren kombiniert werden, z.B. durch eine Mittelung innerhalb einer bestimmten Varianz.
• Die Repräsentationskarten können beispielsweise eine Teilmenge der Feldverteilungskarten umfassen. Das heißt, dass beispielsweise nur bestimmte Feldverteilungskarten aus der Gesamtheit aller Feldverteilungskarten ausgewählt werden, welche die Gesamtheit der Feldverteilungskarten gemäß dem vorgegebenen Optimierungskriterium besonders gut repräsentieren. Alternativ oder zusätzlich können Repräsentationskarten auch dadurch gebildet werden, dass Werte der Repräsentationskarten aus den Feldverteilungskarten generiert werden, welche durch die betreffende Feldverteilungs-Repräsentationskarte repräsentiert werden. Ein typisches Beispiel wäre hierfür eine Mittelwertskarte, bei der die Werte an den einzelnen Bildpunkten durch die Mittelwerte der Bildpunkte der durch die Repräsentationskarte repräsentierten Feldverteilungskarten gebildet werden. Ebenso sind aber auch andere Kombinationsverfahren möglich, wie sie schon oben genannt wurden.
• Eine Ermittlung der Feldverteilungs-Repräsentationskarten und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten erfolgt vorzugsweise mittels eines Clusterbildungsverfahrens, bei dem Feldverteilungskarten gemäß dem vorgegebenen Optimierungskriterium, vorzugsweise gemäß dem gegebenem Ähnlichkeitsmaß, zu Feldverteilungskarten-Clustern gruppiert werden. Durch ein solches Clusterbildungs- bzw. Gruppierungsverfahren können beispielsweise genau die Feldverteilungskarten zusammengefasst werden, die sich gemäß einem Ähnlichkeitsmaß am ähnlichsten sind. Auf diese Weise kann die Anzahl der Feldverteilungskarten relativ einfach reduziert werden, ohne dass dies zu starken Auswirkungen bei den späteren Berechnungen der Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz und zu Qualitätsverlusten in der Bildgebung führt.
• Vorzugsweise wird einem Feldverteilungskarten-Cluster dann jeweils eine Cluster-Repräsentationskarte zugeordnet, die die Feldverteilungskarten des jeweiligen Clusters repräsentiert. Dabei kann es sich um eine besonders repräsentative Feldverteilungskarte der zum Cluster gehörigen Feldverteilungskarten handeln oder um eine spezielle, aus den Feldverteilungskarten erzeugte Karte, beispielsweise um eine Mittelwertskarte.
• Ganz besonders bevorzugt erfolgt die Gruppierung in dem Cluster-Bildungsverfahren in mehreren Stufen bzw. mehreren Verfahrensschritten. Dabei werden in jeder Stufe bevorzugt genau zwei Feldverteilungskarten oder Feldverteilungskarten-Cluster (wenn sich das Verfahren bereits in einer höheren Stufe befindet) zu einem neuen Feldverteilungskarten-Cluster für die nächste Stufe zusammengruppiert, die gemäß einem vorgegebenen Optimierungskriterium die geringsten Abweichungen voneinander aufweisen. Mit diesem Verfahren kann also stufenweise ein Gruppierungsbaum bzw. Cluster-Baum aufgestellt werden, der in jeder Stufe genau eine Feldverteilungskarte bzw. einen Feldverteilungskarten-Cluster weniger enthält, da ja zwei Feldverteilungskarten bzw. Feldverteilungskarten-Cluster kombiniert wurden. In der untersten Stufe dieses Cluster-Baums sind dann alle Feldverteilungskarten für alle Schichten enthalten und in der obersten Stufe nur noch ein gemeinsamer Feldverteilungskarten-Cluster bzw. eine Repräsentationskarte für alle Feldverteilungskarten.
• Vorzugsweise werden die Abweichungen zwischen zwei Feldverteilungskarten und/oder Feldverteilungskarten-Clustern bzw. den zugehörigen Cluster-Repräsentationskarten jeweils mittels einer Kostenfunktion ermittelt. Zusätzlich oder alternativ kann auch für jede Stufe des Clusterbildungsverfahrens gemäß dem vorgegebenen Optimierungskriterium ein Kostenwert berechnet werden. Sofern es sich bei dem vorgegebenen Optimierungskriterium um das Ähnlichkeitsmaß handelt, kann ein solcher Kostenwert beispielsweise einem Abweichungsfehler entsprechen, der aussagt, wie unähnlich sich zwei Feldverteilungskarten sind. Der Kostenwert für eine Stufe eines Clusterbildungsverfahrens kann dann beispielsweise durch den Kostenwert gegeben sein, der durch die Zusammenfassung der beiden Feldverteilungskarten bzw. Feldverteilungskarten-Cluster in der jeweiligen Stufe in Kauf genommen wurde.
• Um das Verfahren zu beschleunigen, kann vorzugsweise für einen Satz von Feldverteilungskarten und/oder Feldverteilungskarten-Cluster, beispielsweise für die aktuellen Feldverteilungskarten und/oder Feldverteilungskarten-Cluster in jeder Stufe des zuvor beschriebenen Clusterbildungsverfahrens, eine Kostenmatrix erstellt werden. Diese wird dann in jeder Stufe für die aktuellen Feldverteilungskarten und/oder Feldverteilungskarten-Cluster nur noch aktualisiert. Hierzu werden später noch verschiedene Möglichkeiten erläutert.
• In dem Clusterbildungsverfahren können sämtliche Stufen durchlaufen werden, ausgehend von allen Feldverteilungskarten in allen Schichten bis hin in der letzten Stufe zu einer einzelnen Feldverteilungskarte, die alle in das Clusterbildungsverfahren eingegangenen Feldverteilungskarten repräsentiert. Es ist jedoch klar, dass nur eine einzelne Feldverteilungskarte in der Regel keine gute Repräsentation für alle Feldverteilungskarten sein kann und die Verwendung nur einer einzelnen gemeinsamen Repräsentationskarte für alle anfänglichen Feldverteilungskarten zu einem relativ großen Abweichungsfehler führen kann. Es ist daher sinnvoll, eine optimale Anzahl von Repräsentationskarten und/oder Repräsentationsschichten innerhalb dieses Clusterbildungsverfahrens auszuwählen. D. h. bei einem mehrstufigen Cluster-Bildungsverfahren kann beispielsweise ausgewählt werden, welche Feldverteilungskarten bzw. Feldverteilungskarten-Cluster in welcher Stufe optimal die eingehenden Feldverteilungskarten hinsichtlich des Optimierungskriteriums repräsentieren.
• Dies ist insbesondere dann relativ einfach durchzuführen, wenn tatsächlich für jede Stufe des Clusterbildungsverfahrens bereits ein Kostenwert, bevorzugt auf Basis des Informationsgehalts der Feldverteilungskarten, z. B. ein Abweichungsfehler, berechnet wurde. Dann kann beispielsweise ein Kriterium für die Auswahl der Anzahl der Repräsentationskarten und/oder Repräsentationsschichten darin bestehen, dass ein maximaler zulässiger Kostenwert vorgegeben wird und die Anzahl so gewählt wird, dass dieser Kostenwert gerade unterschritten ist. Eine andere bevorzugte Möglichkeit besteht darin, das Anstiegsverhalten des Kostenwerts in Abhängigkeit von der Anzahl der Repräsentationskarten bzw. der Repräsentationsschichten zu berücksichtigen, also beispielsweise das Anstiegsverhalten des Kostenwerts in Abhängigkeit von der Stufe des Clusterbildungsverfahrens. Es kann dann gerade die Stufe oder die Anzahl der Repräsentationskarten bzw. Repräsentationsschichten ausgewählt werden, bei denen bei einer weiteren Reduzierung der Kostenwert unerwünscht ansteigen würde.
• Alternativ ist es auch möglich, einfach eine Mindestanzahl oder sogar eine konkrete Anzahl von Repräsentationskarten bzw. Repräsentationsschichten vorzugeben. Ebenso ist es möglich, ein bestimmtes Reduzierungsniveau vorzugeben, beispielsweise die Anzahl der Schichten bzw. Feldverteilungskarten um einen bestimmten Faktor bzw. Prozentsatz zu reduzieren.
• Die Ermittlung der Repräsentationskarten und/oder der Repräsentationsschichten kann im Übrigen auch unter Berücksichtigung zumindest eines der folgenden weiteren Eingangsparameter erfolgen:
• Als ein weiterer Eingangsparameter kann ein Gewichtungswert vorgegeben werden. Mit diesem kann beispielsweise festgelegt werden, wie unterschiedliche Typen von Feldverteilungskarten innerhalb des Verfahrens gewichtet werden. Zum Beispiel könnte festgelegt werden, ob die Ähnlichkeit zwischen den B₀-Karten oder zwischen den B₁-Karten für verschiedene Schichten wichtiger ist, sofern eine gemeinsame Gruppierung von B₀-Karten und B₁-Karten erfolgt.
• Hierbei ist zu berücksichtigen, dass zwar prinzipiell ein Satz von B₀-Karten, d. h. die B₀-Karten in den verschiedenen Schichten, und die verschiedenen, den einzelnen Hochfrequenzkanälen bzw. den bestimmten Sendespulen zugeordneten B₁-Kartensätze, d. h. die B₁-Karten für die Hochfrequenzkanäle bzw. Sendespulen in den verschiedenen Schichten, separat betrachtet werden können. Das heißt, das erfindungsgemäße Verfahren kann jeweils unabhängig für den B₀-Kartensatz und auch für jede einzelne Hochfrequenz-Sendeantenne bzw. deren B₁-Kartensatz durchgeführt werden. Dies kann dann dazu führen, dass unterschiedliche Repräsentationskarten und/oder Repräsentationsschichten für die B₀-Karten bzw. für die B₁-Karten der unterschiedlichen Hochfrequenzkanäle ermittelt werden.
• Grundsätzlich ist es aber auch möglich, die alle unterschiedlichen Feldverteilungskarten oder zumindest die B₁-Karten für die unterschiedlichen Hochfrequenzkanäle zusammenzufassen und gemeinsame Repräsentationsschichten zu ermitteln, an denen dann jeweils die B₀-Karten bzw. die B₁-Karten für die verschiedenen Hochfrequenzkanäle ermittelt werden. Wird dann das Gewicht mehr auf die B₀-Karten fokussiert, so können Off-Resonanz-Effekte stärker berücksichtigt werden. Wird dagegen die Gewichtung hinsichtlich der B₁-Maps verschoben, so können Abschattungseffekte durch die Sendespulen untereinander stärker berücksichtigt werden.
• Ein weiterer Eingangsparameter, der bei der Ermittlung der Feldverteilungs-Repräsentationskarten und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten genutzt werden kann, ist die Angabe einer definierten interessierenden Region innerhalb des Messbereichs, so dass dieser separat innerhalb des Reduzierungsprozesses bzw. des Cluster-Bildungsverfahrens berücksichtigt werden kann. Dies fördert die Genauigkeit in der gewünschten spezifischen Region.
• Weiterhin können als Eingangsparameter bei der Ermittlung der Feldverteilungs-Repräsentationskarten und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten auch aus den Trainingsdatensätzen bestimmte Kriterien zur optimalen Selektion der Feldrepräsentationskarten herangezogen werden, d.h. es werden die Ergebnisse vorhergehender Optimierungen herangezogen, um nachfolgende Optimierungen zu verbessern und es wird so quasi ein lernendes Optimierungssystem entwickelt.
• Weiterhin kann ein Sequenztyp der zu erzeugenden Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz berücksichtigt werden, also beispielsweise, um was für eine Pulssequenz es sich handelt, z.B. um eine
• – Turbo-Spin-Echo-Sequenz (TSE). Solch eine Sequenz ist sehr sensitiv gegenüber B₁-Inhomogenitäten, aber robuster gegenüber B₀-Inhomogenitaeten.
• – Gradienten-Echo-Sequenz(GRE) mit niedrigem Flipwinkel hat gegenüber einer Turbo-Spin-Echo-Sequenz eher ein gegenteiliges Verhalten.
• – Sequenzen mit 3D-Anregungspulsen. Hier sind die Pulse eher lang, so dass a priori eine stärkere Gewichtung auf der Off-Resonanz liegen sollte.
• – Sequenzen mit stark beschleunigten Spiralpulsen. Diese sind sehr kurz, so dass nur eine geringe Gewichtung der B₀-Karten erforderlich wäre.
• – Sequenz für Anwendungen, die sich lediglich auf ein B₁-Shimming beziehen. Dann erfolgt keine Berücksichtigung der B₀-Karten
• Beispielsweise kann hiermit auch der oben erläuterte Gewichtungswert modifiziert werden, da die Gewichtung für unterschiedliche Hochfrequenz-Pulstypen und ihre Charakteristiken unterschiedlich sein kann. Auch das Reduzierungsniveau kann in Abhängigkeit von vorgegebenen Körperbereichen oder von den angewandten Sequenztypen unterschiedlich bestimmt werden. Hierzu können Informationen über das Reduzierungsniveau beispielsweise innerhalb der Messprotokolle hinterlegt sein, in denen ja auch ein bestimmter Pulssequenztyp vorgegeben wird, so dass das Reduzierungsniveau zum Pulssequenztyp passt. Diese Parameter können aber insbesondere vom Anwender beim Aufruf des Protokolls noch für die aktuelle Messung modifiziert werden, wie dies bei anderen Parametern innerhalb des Messprotokolls auch möglich ist.
• In der Praxis können sich die Feldverteilungskarten dynamisch mit der Zeit ändern, beispielsweise durch Instabilität des Geräts und/oder Bewegungen und Physiologie (z. B. Atmung, Herzschlag) des Patienten/Probanden. Daher werden besonders bevorzugt während einer Messung, d. h. im Rahmen einer Messsitzung, in der üblicherweise mehrere Aufnahmen angefertigt bzw. mehrere Messsequenzen abgefahren werden, erneut aktuelle Feldverteilungskarten erfasst. Dies kann beispielsweise wiederholt in regelmäßigen zeitlichen Abständen oder auch in unregelmäßigen Abständen erfolgen. Ebenso kann auch eine ereignisgesteuerte Neumessung erfolgen, beispielsweise wenn dies durch MR-Signale (intern) oder mit externen Sensoren (z.B. Bewegungssensor, Magnetfeldsensor) detektiert wird.
• Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Es zeigen:
• 1 eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Magnetresonanzsystems,
• 2 ein Ablaufschema für einen möglichen Ablauf gemäß einem Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Bestimmung einer Ansteuersequenz,
• 3 ein Ablaufschema für einen möglichen Ablauf gemäß einem Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Bestimmung von Feldverteilungs-Repräsentationskarten und Feldverteilungs-Repräsentationsschichten,
• 4 eine Darstellung eines Beispiels für einen in einem Verfahren gemäß 3 erstellten Cluster-Baum mit Feldverteilungskarten und Feldverteilungskarten-Clustern,
• 5 eine schematische Darstellung einer Kostenmatrix zur Verwendung in einem Verfahren gemäß 3,
• 6 eine Darstellung von B₁-Maps für 11 Schichten durch einen Kopf eines Probanden sowie der daraus mit einem Verfahren gemäß 3 in 11 Stufen ermittelten Feldverteilungs-Repräsentationskarten und darunter eine Grafik zur Darstellung eines relativen Ähnlichkeitsfehlers in Abhängigkeit von der Anzahl der Feldverteilungs-Repräsentationskarten in der jeweiligen Stufe,
• 7 Grafik zur Darstellung eines relativen räumlichen Anregungsfehlers (RMSE = Root Mean Square Error) bei einer (simulierten) Anregung von Schichten im Kopf eines Probanden.
• In 1 ist grob schematisch eine erfindungsgemäße Magnetresonanzanlage 1 dargestellt. Sie umfasst zum einen den eigentlichen Magnetresonanzscanner 2 mit einem darin befindlichen Untersuchungsraum 8 bzw. Patiententunnel. Eine Liege 7 ist in diesen Patiententunnel 8 hineinfahrbar, so dass ein darauf liegendes Untersuchungsobjekt O (Patient/Proband) während einer Untersuchung an einer bestimmten Position innerhalb des Magnetresonanzscanners 2 relativ zu dem darin angeordneten Magnetsystem und Hochfrequenzsystem gelagert werden kann bzw. auch während einer Messung zwischen verschiedenen Positionen verfahrbar ist.
• Wesentliche Komponenten des Magnetresonanzscanners 2 sind ein Grundfeldmagnet 3, ein Gradientensystem 4 mit Magnetfeldgradientenspulen, um beliebige Magnetfeldgradienten in x-, y- und z- Richtung anzulegen, sowie eine Ganzkörper-Hochfrequenzspule 5. Der Empfang von im Untersuchungsobjekt O induzierten Magnetresonanzsignalen kann über die Ganzkörperspule 5 erfolgen, mit der in der Regel auch die Hochfrequenzsignale zur Induzierung der Magnetresonanzsignale ausgesendet werden. Üblicherweise werden diese Signale aber mit beispielsweise auf oder unter das Untersuchungsobjekt O gelegten Lokalspulen 6 empfangen. Alle diese Komponenten sind dem Fachmann grundsätzlich bekannt und daher in der 1 nur grob schematisch dargestellt.
• Die Ganzkörper-Hochfrequenzspule 5 kann z.B. in Form einer so genannten Birdcage-Antenne eine Anzahl N von einzelnen Antennenstäben aufweisen, die als einzelne Sendekanäle S₁, ..., S_N separat von einer Steuereinrichtung 10 ansteuerbar sind, d. h. es handelt sich bei dem Magnetresonanztomographiesystem um ein pTX-fähiges System. Es wird aber ausdrücklich darauf hingewiesen, dass das erfindungsgemäße Verfahren auch an klassischen Magnetresonanztomographiegeräten mit nur einem Sendekanal anwendbar ist.
• Bei der Steuereinrichtung 10 kann es sich um einen Steuerrechner handeln, der auch aus einer Vielzahl von – gegebenenfalls auch räumlich getrennten und über geeignete Kabel oder dergleichen untereinander verbundenen – Einzelrechnern bestehen kann. Über eine Terminalschnittstelle 17 ist diese Steuereinrichtung 10 mit einem Terminal 20 verbunden, über das ein Bediener die gesamte Anlage 1 ansteuern kann. Im vorliegenden Fall weist dieses Terminal 20 einen Rechner 21 mit Tastatur 28, einem oder mehreren Bildschirmen 27 sowie weiteren Eingabegeräten wie beispielsweise Maus oder dergleichen auf, so dass dem Bediener eine grafische Benutzeroberfläche zur Verfügung steht.
• Die Steuereinrichtung 10 weist u. a. eine Gradienten-Steuereinheit 11 auf, die wiederum aus mehreren Teilkomponenten bestehen kann. Über diese Gradienten-Steuereinheit 11 werden die einzelnen Gradientenspulen mit Steuersignalen SG_x, SG_y, SG_z beschaltet. Hierbei handelt es sich um Gradientenpulse, die während einer Messung an genau vorgesehenen zeitlichen Positionen und mit einem genau vorgegebenen zeitlichen Verlauf gesetzt werden.
• Die Steuereinrichtung 10 weist außerdem eine Hochfrequenz-Sende-/Empfangseinheit 12 auf. Diese HF-Sende-/Empfangseinheit 12 besteht ebenfalls aus mehreren Teilkomponenten, um jeweils separat und parallel auf die einzelnen Sendekanäle S₁, ... S_N, d. h. auf die einzeln ansteuerbaren Antennenstäbe der Bodycoil, Hochfrequenzpulse aufzugeben. Über die Sende-/Empfangseinheit 12 können auch Magnetresonanzsignale empfangen werden. Üblicherweise geschieht dies aber mit Hilfe der Lokalspulen 6. Die mit diesen Lokalspulen 6 empfangenen Rohdaten RD werden von einer HF-Empfangseinheit 13 ausgelesen und verarbeitet. Die hiervon oder von der Ganzkörperspule mittels der HF-Sende-/Empfangseinheit 12 empfangenen Magnetresonanzsignale werden als Rohdaten RD an eine Rekonstruktionseinheit 14 übergeben, die daraus die Bilddaten BD rekonstruiert und diese in einem Speicher 16 hinterlegt und/oder über die Schnittstelle 17 an das Terminal 20 übergibt, so dass der Bediener sie betrachten kann. Die Bilddaten BD können auch über ein Netzwerk NW an anderen Stellen gespeichert und/oder angezeigt und ausgewertet werden. Sofern die Lokalspulen eine geeignete Umschalteinheit aufweisen, können auch diese an eine HF-Sende-/Empfangseinheit angeschlossen sein, um die Lokalspulen auch zum Senden zu verwenden.
• Die Gradientensteuerung 11, die HF-Sende-/Empfangseinheit 12 und die Empfangseinheit 13 für die Lokalspulen 6 werden jeweils koordiniert durch eine Messsteuereinheit 15 angesteuert. Diese sorgt durch entsprechende Befehle dafür, dass ein gewünschter Gradienten-Pulszug GP durch geeignete Gradientensteuersignale SG_x, SG_y, SG_z ausgesendet wird, und steuert parallel die HF-Sende-/Empfangseinheit 12 so an, dass ein Mehrkanal-Pulszug MP ausgesendet wird, d. h. dass auf den einzelnen Sendekanälen S₁, ... S_N parallel die passenden Hochfrequenzpulse auf die einzelnen Sendestäbe der Ganzkörperspule 5 gegeben werden. Außerdem muss dafür gesorgt werden, dass zum passenden Zeitpunkt die Magnetresonanzsignale an den Lokalspulen 6 durch die HF-Empfangseinheit 13 bzw. eventuelle Signale an der Ganzkörperspule 5 durch die HF-Sende-/Empfangseinheit 12 ausgelesen und weiterverarbeitet werden. Die Messsteuereinheit 15 gibt die entsprechenden Signale, insbesondere den Mehrkanal-Pulszug MP an die Hochfrequenz-Sende-/Empfangseinheit 12 und den Gradienten-Pulszug GP an die Gradienten-Steuereinheit 11, gemäß einem vorgegebenen Steuerprotokoll P vor. In diesem Steuerprotokoll P sind alle Steuerdaten hinterlegt, die während einer Messung eingestellt werden müssen.
• Üblicherweise sind in einem Speicher 16 eine Vielzahl von Steuerprotokollen P für verschiedene Messungen hinterlegt. Diese könnten über das Terminal 20 vom Bediener ausgewählt und gegebenenfalls variiert werden, um dann ein passendes Steuerprotokoll P für die aktuell gewünschte Messung zur Verfügung zu haben, mit dem die Messsteuereinheit 15 arbeiten kann. Im Übrigen kann der Bediener auch über ein Netzwerk NW Steuerprotokolle, beispielsweise von einem Hersteller des Magnetresonanzsystems, abrufen und diese dann gegebenenfalls modifizieren und nutzen.
• Der grundlegende Ablauf einer solchen Magnetresonanzmessung und die genannten Komponenten zur Ansteuerung sind dem Fachmann aber bekannt, so dass sie hier im Detail nicht weiter besprochen werden. Im Übrigen kann ein solcher Magnetresonanzscanner 2 sowie die zugehörige Steuereinrichtung noch eine Vielzahl weiterer Komponenten aufweisen, die hier ebenfalls nicht im Detail erläutert werden. Es wird an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass der Magnetresonanzscanner 2 auch anders aufgebaut sein kann, beispielsweise mit einem seitlich offenen Patientenraum, und dass im Prinzip die Hochfrequenz-Ganzkörperspule nicht als Birdcage-Antenne aufgebaut sein muss.
• In 1 ist hier außerdem eine erfindungsgemäße Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 schematisch dargestellt, die zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz AS dient. Diese Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz AS enthält u. a. für eine bestimmte Messung eine Pulssequenz mit einem Gradienten-Pulszug GP, um eine bestimmte Trajektorie im k-Raum zu durchlaufen, sowie einen dazu koordinierten Hochfrequenz-Pulszug, hier einen Mehrkanal-Pulszug MP, zur Ansteuerung der einzelnen Sendekanäle S₁, ..., S_N. Die Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz AS wird im vorliegenden Fall auf Basis von im Messprotokolls P vorgegebenen Parametern erstellt.
• Die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 ist hier als Teil des Terminals 20 dargestellt und kann in Form von Softwarekomponenten auf dem Rechner dieses Terminals 21 realisiert sein. Prinzipiell kann die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 aber auch Teil der Steuereinrichtung 10 selber oder auf einem separaten Rechensystem realisiert sein, und die fertigen Ansteuersequenzen AS werden, gegebenenfalls auch im Rahmen eines kompletten Steuerprotokolls P, über ein Netzwerk NW an das Magnetresonanzsystem 1 übermittelt. Wenn die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 selber Teil der Steuereinrichtung 10 ist oder über eine schnelle Verbindung mit dem Terminal 20 oder einem geeigneten schnellen Rechner mit ausreichender Rechenkapazität verbunden ist, kann in einem bevorzugten Fall auch während einer Messsitzung, d. h. im Verlauf einer Untersuchung eines Patienten, eine aktuelle neue Steuersequenz auf Basis von aktuellen Ausgangsbedingungen, zum Beispiel einer aktualisierten B₀-Karte und/oder aktualisierten B₁-Karten, ermittelt werden.
• Die B₀-Karten und B₁-Karten, die wie unten erläutert in der Berechnung der optimalen HF-Pulszüge für die Anregung benötigt werden, werden zumindest vor Beginn der eigentlichen Messung für mehrere Schichten SL innerhalb eines Sichtbereichs 9 (FoV = Field of View) innerhalb des Untersuchungsobjekts O akquiriert, von denen auch Magnetresonanzaufnahmen erzeugt werden sollen. Insgesamt werden bei den bisher üblichen Verfahren hierzu für jede Schicht SL eine B₀-Karte sowie mehrere B₁-Karten, nämlich eine für jeden Sendekanal, aufgezeichnet. Werden z. B. insgesamt B₀-Karten und B₁-Karten für 40 Schichten in einem System mit 10 Sendekanälen benötigt, so müssen also insgesamt 440 Schichten akquiriert werden.
• Eine Akquisition einer B₀-Karte einer Schicht SL kann auf verschiedene Weise erfolgen. Beispielsweise können zwei Gradientenechobilder der Schicht mit unterschiedlichen Echozeiten akquiriert werden und die B₀-Karte wird dann aus der Differenz der Phasenbilder und der Differenz der Echozeiten geschätzt (siehe z.B. M. A. Bernstein et al. „Handbook of MRI puls sequences", 2004, Elsevier Academic Press). Auch für die Ermittlung von B₁-Karten gibt es verschiedene Verfahren. Ein Verfahren wird zum Beispiel in H. Fautz et al. „B1 mapping of coil arrays for parallel transmission", ISMRM, 2008, beschrieben. Die Akquisition der B₀-Karten und B₁-Karten kann ebenfalls durch das Steuerprotokoll P vorgegeben und gesteuert werden.
• Die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 weist hier eine Eingangsschnittstelle 23 auf. Über diese Eingangsschnittstelle 23 erhält die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 zum einen eine Ziel-Magnetisierung m, die vorgibt, wie die Flipwinkelverteilung bei der gewünschten Messung sein sollte, eine k-Raum-Trajektorie oder einen k-Raum-Trajektorientyp sowie gegebenenfalls noch weitere Eingangsparameter, die teilweise später noch im Zusammenhang mit 2 näher erläutert werden. Über diese Eingangsschnittstelle 23 kann die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 auch die akquirierten B₀-Karten und B₁-Karten erfassen bzw. übernehmen.
• Die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 umfasst insbesondere eine HF-Puls-Ermittlungseinheit 24, beispielsweise eine geeignete Optimierungseinheit 24, in der auf Basis der genannten Eingangsdaten mit einem geeigneten, noch später beschriebenen Optimierungsverfahren ein Hochfrequenz-Pulszug MP ermittelt wird.
• Außerdem umfasst die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 hier auch eine Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung 30. Diese Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung weist eine Eingangs-Schnittstellenanordnung 31 auf, mit der z. B. die B₀-Karten ΔB₀ und/oder die B₁-Karten ΔB₁ übernommen werden. Außerdem weist diese Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung 30 ein Feldverteilungskarten-Gruppierungsmodul 32 auf. Mit Hilfe dieses Feldverteilungskarten-Gruppierungsmoduls 32 wird in der noch nachfolgend beschriebenen Weise durch eine geschickte Gruppierung der erfassten Feldverteilungskarten eine Anzahl von Feldverteilungskarten-Clustern C und/oder Feldverteilungs-Repräsentationskarten ΔB₀R, ΔB₁R ermittelt, die die eingehende Anzahl von akquirierten Feldverteilungskarten ΔB₀, ΔB₁ gemäß einem vorgegebenen Optimierungskriterium bzw. Ähnlichkeitskriterium repräsentieren. Das heißt, letztlich werden die eingehenden B₀-Karten ΔB₀ und/oder die B₁-Karten ΔB₁ auf geeignete Repräsentanten reduziert. Über eine Ausgangs-Schnittstellenanordnung 34 können dann unmittelbar diese reduzierten B₀- bzw. B₁-Karten, d. h. die Repräsentationskarten ΔB₀R, ΔB₁R, als Eingangsdaten an die HF-Puls-Ermittlungseinheit 24 übergeben werden, so dass diese dann mit der reduzierten Anzahl von Karten arbeiten kann, um den optimalen Hochfrequenz-Pulszug MP zu ermitteln. Zusätzlich weist die Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung hier auch ein Repräsentationsschichten-Ermittlungsmodul 33 auf. Dieses kann auf Basis der Feldverteilungskarten-Cluster C und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationskarten ΔB₀R, ΔB₁R eine Anzahl von Feldverteilungs-Repräsentationsschichten RS bzw. deren Positionsinformationen PI ermitteln. Die Positionsinformationen PI können dann ebenfalls über die Ausgangs-Schnittstellenanordnung 34 ausgegeben werden.
• Über eine Ausgabe-Schnittstellenanordnung 25 können dann entweder die Positionsinformationen PI oder der ermittelte Hochfrequenz-Pulszug MP von der Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 wieder ausgegeben werden. Im ersten Fall arbeitet die Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung 30 zunächst nur dazu, um ideale Positionen von Repräsentationsschichten RS zu ermitteln, an denen dann für eine spätere Messung die passende Anzahl von B₀- und/oder B₁-Karten akquiriert werden. Hierzu werden die Positionsinformationen PI an die Steuereinrichtung 10 übergeben, so dass diese die B₀-bzw. B₁-Karten akquirieren kann, die dann wiederum an die Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 übergeben werden. Im zweiten Fall dient die Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung 30 der Aufbereitung bzw. Reduzierung der ursprünglich akquirierten B₀- und/oder B₁-Karten, so dass von der Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung 22 sofort der optimale Hochfrequenz-Pulszug MP für die nachfolgende aktuelle Magnetresonanzmessung erstellt werden kann, der dann beispielsweise im Rahmen eines Steuerprotokolls P bzw. Messprotokolls, in dem dann auch noch weitere Vorgaben zur Ansteuerung des Magnetresonanzsystems 1 angegeben werden (beispielsweise Parameter zur Rekonstruktion der Bilder aus den Rohdaten etc.), an die Steuereinrichtung 10 übergeben werden.
• Soll im Laufe einer Messsitzung die Ansteuersequenz AS aktualisiert werden, kann auch dies im Steuerprotokoll P hinterlegt sein, so dass automatisch von der Steuereinrichtung 10 zu den geeigneten Zeitpunkten eine neue Ansteuersequenz AS in der erfindungsgemäßen Weise ermittelt oder z. B. vom Terminal 20 oder einem anderen Rechner angefordert wird.
• Der Ablauf eines möglichen Verfahrens zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz AS wird im Folgenden anhand des Ablaufdiagramms gemäß 2 an einem sehr einfachen Beispiel erläutert.
• Im Schritt I werden zunächst die verschiedenen innerhalb des weiteren Verfahrens verwendeten Parameter vorgegebenen bzw. übernommen. Beispielsweise werden im Schritt Ia B₁-Maps ΔB₁ für die einzelnen Sendekanäle und Schichten und im Schritt Ib die aktuell gemessenen B₀-Maps ΔB₀ für die Schichten übernommen.
• Im Schritt Ic werden systemspezifische Parameter SP wie die Anzahl der Sendekanäle, eine maximale Slew-Rate, eine maximale Gradientenamplitude etc., und im Schritt Id verschiedene untersuchungsspezifische Parameter, wie die Positionierung der aufzunehmenden Schichten SL, der Sequenztyp ST etc. übernommen. Im Schritt Ie wird außerdem eine gewünschte Ziel-Magnetisierung m vorgegeben.
• Schließlich wird im Schritt If eine exakte k-Raum-Trajektorie oder ein k-Raum-Trajektorientyp kTT vorgegeben, beispielsweise, ob es sich um eine geradlinige Trajektorie, eine Spiraltrajektorie, radiale Trajektorie etc. handelt. Zur Generierung der Ansteuersequenz werden nämlich meist in einem Optimierungsverfahren die einzelnen HF-Pulszüge, d. h. die HF-Trajektorien, für die einzelnen Sendekanäle über der Zeit in Abhängigkeit von einer festen „k-Raum-Trajektorie“ ermittelt, die üblicherweise von einem Messprotokoll oder individuell von einem Bediener vorgegeben wird. Bei der „Sende-k-Raum-Trajektorie“ (im Folgenden kürzer nur „Trajektorie“ genannt) handelt es sich um die Orte im k-Raum, die durch Einstellung der einzelnen Gradienten zu bestimmten Zeiten angefahren werden. Der k-Raum ist der Ortsfrequenzraum, und die Trajektorie im k-Raum beschreibt, auf welchem Weg der k-Raum bei Aussenden eines HF-Pulses durch entsprechendes Schalten der Gradientenpulse zeitlich durchlaufen wird. Durch Einstellung der k-Raum-Trajektorie kann so bestimmt werden, an welchen Ortsfrequenzen bestimmte HF-Energiemengen deponiert werden. Wird nur ein k-Raum-Trajektorientyp kTT vom Anwender oder dem Messprotokoll vorgegeben, kann eine optimierte k-Raum-Trajektorien im Verfahren berechnet werden.
• Die Reihenfolge der Verfahrensschritte Ia bis If ist beliebig.
• Im Schritt II kann dann eine optimierte k-Raum-Trajektorie ermittelt werden, sofern die k-Raum-Trajektorie nicht vorab festgelegt wurde. Hierzu gibt es verschiedene Möglichkeiten. Eine geeignete Vorgehensweise wird beispielsweise in der DE 10 2012 212 376 beschrieben.
• Besonders bevorzugt wird dabei die k-Raum-Trajektorie so ermittelt, dass der k-Raum bei einer Ansteuerung des Magnetresonanzsystems mit Hilfe der erstellten Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz unterabgetastet wird. Dies ist insbesondere dann sinnvoll, wenn ein pTX-System verwendet wird, da dann durch geschicktes Unterabtasten und gleichzeitiges Nutzen des parallelen Sendeverfahrens eine Beschleunigung der Anregung und dadurch der Messung möglich ist. So kann beispielsweise bei einer ganz besonders bevorzugten Variante der k-Raum zumindest bereichsweise in einem regelmäßigen Muster unterabgetastet werden, beispielsweise mit einem sog. TX-SENSE-Verfahren (SENSE = sensitivity encoding). Bei einem weiteren besonders bevorzugten Verfahren erfolgt die Unterabtastung des k-Raums zumindest bereichsweise in einem unregelmäßigen Muster und/oder zufällig, was beispielsweise in Verbindung mit sogenannten „Compressed Sensing“-Methoden möglich ist.
• In Schritt III erfolgt dann automatisch das Design des Hochfrequenz-Pulszugs, hier eines Mehrkanal-Pulszugs. Hierbei werden die einzelnen HF-Pulsfolgen für die unterschiedlichen Sendekanäle entwickelt, das heißt, es wird genau berechnet, welche HF-Pulsform auf welchem Kanal gesendet werden muss. Dies erfolgt zunächst für einen sog. „Low-Flip-Bereich“ mit Flipwinkeln unter 5°, da in diesem Bereich das Magnetisierungsverhalten noch linear abläuft. Angewendet wird hierbei eine iterative Optimierungsmethode, da diese sich als besonders geeignet herausgestellt hat. Konkret wird hier die so genannte conjugate-gradient-Methode (CG-Verfahren; von engl. conjugate gradients oder auch Verfahren der konjugierten Gradienten) verwendet. Prinzipiell sind aber auch andere Optimierungsverfahren, auch nicht iterative, einsetzbar.
• Dies kann mit beliebigen Verfahren erfolgen. Bei vielen bisher bekannten Verfahren erfolgt dabei die Optimierungsmethode so, dass z. B. die quadratische mittlere Abweichung (Least-Mean-Square) zwischen der Ziel-Magnetisierung und der Ist-Magnetisierung minimiert wird. Das heißt, es wird folgende Lösung gesucht: min(||m_ist – m||² (1)
• Dabei ist m die Ziel-Magnetisierung und m_ist = A· b(t) die durch einen HF-Pulszug b(t) erreichte (theoretische) Ist-Magnetisierung, wobei A die sogenannte Design-Matrix ist, bestehend aus einem System aus linear komplexen Gleichungen in die die räumlichen Spulenprofile, die vorliegenden B₀-Karten und B₁-Karten und die verwendete k-Raum-Trajektorie eingehen. Diese Design-Matrix wird z. B. in W. Grissom et al.: „Spatial Domain Method for the Design of RF Pulses in Multicoil Parallel Excitation", Mag. Res. Med. 56, 620–629, 2006, beschrieben. Es ist klar, dass, je größer die Anzahl der B₀-Karten und B₁-Karten ist, diese Design-Matrix umso komplizierter wird und somit auch das Optimierungsverfahren umso aufwändiger ist. b(t) ist ein Vektor, der die z.B. N Funktionen b_c(t) (eine Funktion für jeden Sendekanal c = 1 bis N) enthält. Diese Gleichung wird zum Beispiel im Schritt IIIa aufgestellt. Ist die Lösung von Gleichung (1) gefunden, liegt als Ergebnis eine Funktion der Amplitude in Abhängigkeit von der Zeit für alle vorhandenen Sendekanäle vor. Sowohl das Aufstellen dieser Gleichung als auch verschiedene Lösungsmöglichkeiten sind dem Fachmann aber bekannt und brauchen hier nicht im Einzelnen erörtert zu werden. Optional kann eine optimierte Lösung auch unter Verwendung eines iterativen Verfahrens erfolgen, beispielsweise, indem bei jedem Iterationsschritte bei der Lösung der Gleichung zu beachtende Randbedingungen geändert werden, um eine zusätzliche Optimierung der Hochfrequenz-Belastung für den Patienten zu erreichen.
• Die am Ende des Optimierungsschritts III vorliegende, für den Low-Flip-Bereich gewonnene Mehrkanal-Pulsfolge kann dann im Schritt IV hochskaliert werden, um die eigentlich gewünschte Ziel-Magnetisierung zu erreichen, die ja normalerweise nicht in einem Flipwinkel-Bereich von 5° liegt, sondern bis zu einem 90°-Flipwinkel geht. Dies erfolgt einfach durch Multiplikation der Amplituden der einzelnen Pulse mit dem gewünschten Skalierungsfaktor.
• Im Schritt V wird der Fehler, der beim Hochskalieren auftreten kann, durch eine partielle Bloch-Simulation korrigiert. Eine solche partielle Bloch-Simulation wird nur an einzelnen Zeitpunkten innerhalb der Pulsfolge durchgeführt. Hierbei werden unter Anwendung der Bloch-Gleichungen die Daten für den jeweiligen Zeitpunkt, für den die Überprüfung stattfinden soll, in einem Simulator mit Anwendung der Bloch-Gleichungen getestet und so die erreichte Magnetisierung berechnet. Es können dann Abweichungen von den Vorgaben der Ziel-Magnetisierung entdeckt und entsprechende kleinere Korrekturen durch Änderung der Hochfrequenz-Pulsfolgen vorgenommen werden.
• Anschließend erfolgt dann im Schritt VI noch einmal der Test aller gefundenen Parameter durch eine zeitlich vollständige Bloch-Simulation. Hierin wird geprüft, ob die Magnetisierung, die mit den Parametern erreicht wird, tatsächlich der Ziel-Magnetisierung entspricht.
• Zum Abschluss wird dann im Schritt VII die Ansteuersequenz AS zur Zwischenspeicherung oder sofortigen Ausführung übergeben.
• In 2 sind an drei verschiedenen Stellen Möglichkeiten aufgezeigt, an denen das Verfahren zur Ermittlung der Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz AS modifiziert werden kann, um in der erfindungsgemäßen Weise zu arbeiten.
• Eine erste Möglichkeit besteht darin, in einem Verfahrensschritt SRI bereits vor Beginn des Verfahrens darauf einzuwirken, dass die B₀-Karten ΔB₀ und die B₁-Karten ΔB₁ nur für bestimmte Repräsentationsschichten RS und nicht für sämtliche Schichten SL ermittelt werden, an denen später auch Rohdaten für die Rekonstruktion der Magnetresonanzbilder akquiriert werden sollen. Auf diese Weise kann die Anzahl der zu akquirierenden B₀- und B₁-Karten bereits drastisch reduziert und somit die Gesamtmessdauer erheblich verkürzt werden.
• Eine zweite Möglichkeit besteht darin, im Verfahrensschritt SRII die gemessenen B₁-Karten ΔB₁ und B₀-Karten ΔB₀ in der erfindungsgemäßen Weise zu reduzieren und dabei aus den akquirierten B₀-Karten ΔB₀ und B₁-Karten ΔB₁ bestimmte Feldverteilungs-Repräsentationskarten ΔB₀R, ΔB₁R auszuwählen, die den kompletten Satz von Karten jeweils unter bestimmten Ähnlichkeitsbedingungen besonders gut repräsentieren. Die gleiche Methode wird auch in dem möglichen Verfahrensschritt SRIII angewandt.
• Der Unterschied zwischen diesen beiden Verfahrensschritten SRII, SRIII besteht darin, dass der Verfahrensschritt SRII den Fall symbolisieren soll, dass in den nachfolgenden Schritten II bis VII für jede der anzuregenden Schichten ein eigener Pulszug bzw. eine eigene Ansteuersequenz berechnet werden soll, um für die jeweilige Schicht die Rohdaten zu akquirieren. In diesem Fall kann mit dem erfindungsgemäßen Verfahren dafür gesorgt werden, dass nun nur noch für die Schichten, für die jeweils B₁-Karten ΔB₁ bzw. B₀-Karten ΔB₀ ermittelt wurden, die die B₁- bzw. B₀-Karten der anderen Schichten repräsentieren, ein Hochfrequenz-Pulszug berechnet wird, der dann auf alle Schichten angewandt werden kann, die durch die jeweilige repräsentative Schicht repräsentiert werden. Das heißt, wenn beispielsweise eine Aufnahme in 40 Schichten erfolgen soll und diese 40 Schichten bezüglich der B₁- und/oder B₀-Maps durch vier Schichten repräsentiert werden, welche jeweils für sich 10 der Schichten repräsentieren, reicht es aus, für diese vier Schichten einen Hochfrequenz-Pulszug zu berechnen und den Pulszug der jeweiligen repräsentativen Schicht auf die dadurch repräsentierten Schichten ebenfalls anzuwenden.
• Im Gegensatz dazu soll der Verfahrensschritt SRIII den Fall repräsentieren, dass beispielsweise eine Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz mit einem Hochfrequenz-Pulszug zur Anregung eines 3D-Volumens oder ein gemeinsamer optimierter Pulszug für eine Multischichtanregung berechnet werden soll. In diesem Fall müssen ja sämtliche B₀- und B₁-Maps für alle Schichten innerhalb des Optimierungsverfahrens im Schritt IV in die Designmatrix A eingebracht werden. Erfolgt vorher eine erfindungsgemäße Reduzierung der B₀-Maps bzw. B₁-Maps, kann die Designmatrix weniger aufwändig aufgebaut werden, wodurch der Rechenaufwand im Schritt IV stark reduziert wird.
• Allen drei Verfahrenschritten SRI, SRII, SRIII ist gemeinsam, dass in irgendeiner Weise B₁-Maps bzw. B₀-Maps auf repräsentative B₁-Maps bzw. B₀-Maps reduziert werden.
• Ein hierzu bevorzugter Verfahrensablauf ist in dem Flussdiagramm gemäß 3 als Schichtreduzierungsverfahren SR schematisch dargestellt. Da das Verfahren unabhängig davon, ob es sich um B₀-Karten oder B₁-Karten handelt, in gleicher Weise abläuft, wird im Folgenden für beide Varianten zur Vereinfachung nur noch der Kurzbegriff „Karten“ verwendet.
• In einem ersten Schritt 3.I werden zunächst die Daten eingelesen, beispielsweise die B₀-Karten ΔB₀ und die B₁-Karten ΔB₁, die aktuell akquiriert wurden. Welche Karten hier genau eingelesen werden, hängt davon ab, in welcher Form der Schichtreduzierungsprozess benutzt wird. Geht es z. B. darum, für den Verfahrensschritt SRI in 2 Feldverteilungs-Repräsentationsschichten RS zu ermitteln, so werden Trainingsdaten TD mit einer Vielzahl von B₀-Maps und B₁-Maps verschiedener Untersuchungsobjekte übernommen. Sollen beispielsweise im aktuellen Durchlauf des Schichtreduzierungsverfahren SR nur die B₀-Maps reduziert werden, reicht es aus, wenn auch nur die B₀-Maps eingegeben werden. Bezüglich der B₁-Maps hängt es davon ab, ob beispielsweise für alle Kanäle gleichzeitig oder für jeden Sendekanal getrennt eine Reduzierung erfolgen soll. Dementsprechend werden auch die B₁-Maps ΔB₁ eines oder mehrerer Sendekanäle für die verschiedenen Schichten eingelesen.
• Anschließend wird ein Clusterbildungsverfahren CTG durchlaufen, das im Schritt 3.II zunächst damit beginnt, dass das aktuelle Optimierungskriterium, beispielsweise ein Ähnlichkeitsfehler, festgelegt wird. Dies kann durch die Definition einer geeigneten Kostenfunktion f_cost erfolgen.
• Eine solche Kostenfunktion f_cost zur Bestimmung eines Ähnlichkeitsfehlers kann auf verschiedene Weise definiert sein. Eine Möglichkeit ist eine Berechnung eines Ähnlichkeitsfehlers mit folgender Kostenfunktion

  
• Hier entsprechen die Kosten der Summe der quadratischen Abweichungen der Bildpixel zweier Karten A und B voneinander. m und n sind dabei die Indizes für die einzelnen Pixel und A(m, n) ist der Intensitätswert am Pixel (m, n) der ersten und B(m, n) der entsprechende Intensitätswert der zweiten der beiden Karten, deren Abweichung voneinander berechnet werden soll.
• Als alternative Kostenfunktion f_cost könnte auch der Korrelationsfaktor gemäß der Gleichung f_cost = 1 – r (3) mit

  

  verwendet werden. Dabei ist A_mean der Mittelwert über zwei Dimensionen der kompletten Karte A und B_mean der entsprechende Mittelwert über die komplette Karte B.
• Während im ersten Fall die Summe der quadratischen Differenzen auch zu einer großen Unähnlichkeit führt, wenn die Bildinformation von B gegenüber der Bildinformation von A nur skaliert ist, werden bei der zweiten Variante beim Korrelationsfaktor solche Skalierungen nicht mitberücksichtigt, sondern es geht in erster Linie um relative Unterschiede in den Karten.
• Eine weitere Alternative für eine Kostenfunktion ist die sogenannte Transinformation (Mutual Information), die sich auf folgende Weise berechnen lässt:

  
• Hierbei ist H die Entropie der jeweiligen Karte A, p(a) bzw. p(b) ist jeweils die Wahrscheinlichkeitsverteilungsdichte (diskrete Randverteilung) von der Karte A bzw. B, p(a|b) ist die multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungsdichte von A und B (die Wahrscheinlichkeitsdichte von A unter der Bedingung von B).
• Darüber hinaus sind auch andere Kostenfunktionen möglich.
• Außerdem wird im Schritt 3.II der Speicherplatz für einen Cluster-Baum CT initialisiert.
• Wie ein solcher Cluster-Baum CT aussehen kann, wird aus dem in 4 dargestellten Beispiel für Karten von anfangs insgesamt acht Schichten SL₁, SL₂, ..., SL₈ deutlich. In der untersten Ebene bzw. Stufe dieses Cluster-Baums CT sind hier alle acht Schichten SL₁, SL₂, ..., SL₈ dargestellt. Dieser Cluster-Baum CT wird im Rahmen des weiteren Verfahrens stufenweise nach oben hin aufgebaut, wie nachfolgend erläutert wird.
• Hierzu wird zunächst im Schritt 3.III unter Berücksichtigung der zuvor definierten Kostenfunktion f_cost eine Kostenmatrix CM aufgebaut. Eine solche Kostenmatrix CM ist als Beispiel in 5 dargestellt. Es handelt sich hierbei um eine Matrix für insgesamt n Cluster bzw. Schichten. Der Einfachheit halber werden im Rahmen der folgenden Erläuterungen zu der Kostenmatrix CM bzw. dem Cluster-Baum auch einzelne Schichten wie Cluster behandelt bzw. als solche bezeichnet, da ja einzelnen Schichten auch prinzipiell als Cluster mit nur einer einzigen Schicht interpretiert werden können.
• In diese Kostenmatrix CM wird für jede Kombination zweier aktuell bestehender Cluster C₁, C₂, C₃, ..., C_n jeweils ein Kostenwert cv eingetragen, wobei dieser Kostenwert cv mit der zuvor definierten Kostenfunktion berechnet wurde. Dies führt dazu, dass die Matrix symmetrisch ist und auf der Diagonalen nur Nullen enthält. Daher reicht es im Prinzip aus, das obere oder untere Dreieck der Kostenmatrix zu berechnen.
• Auf Basis der aktuellen Kostenmatrix kann dann im Schritt 3.IV das Cluster-Paar bestimmt werden, welches den kleinsten Kostenwert cv aufweist. Bei diesem Cluster-Paar handelt es sich folglich um die beiden Cluster, welche sich am ähnlichsten sind.
• Befindet sich das Verfahren noch in der ersten Stufe, d. h. in der untersten Ebene des Cluster-Baums CT (siehe 4), entsprechen die einzelnen Cluster ja noch den einzelnen Schichten SL₁, SL₂, ..., SL₈. In diesem Fall wird also hiermit das Schichtpaar ausgesucht, bei dem die Karten sich am ähnlichsten sind. In 4 sind dies z. B. die Cluster für die fünfte und dritte Schicht. Dementsprechend werden diese beiden Schichten zu einem neuen Cluster C zusammengefasst. Dies erfolgt in dem Verfahrensablauf gemäß 3 im Schritt 3.V.
• Außerdem wird gleichzeitig auch für diese Stufe ein aktueller Ähnlichkeitsfehler, d. h. der Kostenwert cv, für diese Stufe ermittelt, welcher in dieser ersten Stufe einfach dem Kostenwert cv entspricht, der durch die Zusammenfassung der beiden ähnlichsten Schichten in Kauf genommen wird.
• In dem Cluster-Baum CT in 4 ist auf einer Skala auf der linken Seite der Kostenwert cv der jeweiligen Stufe aufgetragen, wobei hier die Auftragung in willkürlichen Einheiten normiert auf den maximalen Kostenwert von 1 erfolgt, der erreicht wird, wenn letztlich ganz oben im Baum CT nur noch eine einzelne Schicht übrig bleibt. In der Skala auf der rechten Seite ist die jeweils verbleibende Anzahl der Schichten aufgetragen.
• In einem Schritt 3.VI wird dann überprüft, ob die Anzahl der Cluster kleiner ist als 1, d. h. ob schon die letzte Stufe im Cluster-Baum CT erreicht ist. Ist dies nicht der Fall (Abzweig „n“), so erfolgt ein Rückschritt zum Schritt 3.III und die Kostenmatrix CM wird aktualisiert. Das heißt, es erfolgt eine entsprechende neue Erstellung der Kostenmatrix, nur mit einem Cluster weniger, da ja nun zwei Cluster aus der vorherigen Matrix zusammengefasst wurden. Für alle unveränderten Cluster-Paare können die Kostenwerte cv natürlich unverändert bleiben. Lediglich bezüglich des zusammengefassten Cluster-Paares ist eine Aktualisierung des Kostenwerts zu den übrigen Clustern erforderlich. Hierfür gibt es ebenfalls verschiedenste Möglichkeiten, die u. a. davon abhängen, durch welche Repräsentationskarte die beiden neu gruppierten Cluster gemeinsam repräsentiert werden. Diese Fusionierung zu einer Cluster-Repräsentationskarte kann bereits im Schritt 3.V erfolgt sein. In Abhängigkeit davon erfolgt dann die Neukalkulation der Kostenmatrix.
• Bei einer ersten Variante wird eine Repräsentationskarte des neuen Clusters berechnen, indem die Bildinformationen der in den Cluster eingehenden Karten bzw. Cluster in geeigneter Weise kombiniert werden. Z. B. wird einfach aus den Karten der bisherigen Cluster eine Art Mittelwertskarte gebildet. Hierzu müssen nur die Intensitätswerte der Karten beider Cluster oder deren Cluster-Repräsentantenkarten gemittelt werden. Es kann dann für diese Mittelwertskarte jeweils die entsprechende Kostenfunktion genutzt werden, wie sie im Schritt 3.II definiert wurde, um einen Kostenwert cv zu den jeweiligen anderen noch bestehenden Clustern C zu ermitteln, was beispielsweise durch die Funktion cv_x,i = f_cost(mean(∀I_k ∊ C_x,N), C_i,N) (5) beschrieben werden kann. I repräsentiert hierbei die Intensitätswerte der jeweiligen Karte. Der Index k steht für alle Karten, die dem neu gebildeten Cluster C_x,N zugeordnet werden. Der Index x ist der Index des neuen Clusters und der Index N ist die neue Gesamtanzahl an Clustern. Der Index i ist ein Lauf-Index für i = 1...N. D.h. für den neuen Cluster C_x,N wird aus allen zugeordneten Karten eine Mittelwertkarte gebildet und die jeweiligen Kosten zu den anderen Clustern aktualisiert. Es ist klar, dass die Kostenfunktion pixelweise berechnet wird, wie dies beispielsweise oben mit Hilfe der verschiedenen möglichen Kostenfunktionen f_cost gemäß den Formeln (2) bis (4) erläutert wurde.
• Anstatt für jeden neuen Cluster eine neue Repräsentationskarte zu berechnen, kann auch eine der in den Cluster eingehenden Karten als Repräsentationskarte für diesen Cluster ausgewählt werden. Hierfür gibt es ebenfalls verschiedene Möglichkeiten.
• Bei einer Variante wird beispielsweise einfach die Karte des neuen Clusters ausgewählt, die den geringsten Kostenwert zu den anderen Clustern bzw. deren Karten aufweist. Dies lässt sich mathematisch wie folgt beschreiben:

  
• Der zugehörige Kostenwert für diese Gruppierung ist dann cv_x,i = f_cost(I_min, C_i,N) (6a)
• In dieser Version wird dynamisch diejenige Karte I_min bestimmt, die aktuell den geringsten Kostenwert zu den anderen Clustern besitzt.
• Eine weitere Alternative besteht darin, die Karte eines Clusters auszuwählen, bei der die Kosten zu den anderen Karten innerhalb dieses Clusters minimal sind. Dieses Verfahren ist dann sinnvoll, wenn in einem Cluster mehr als zwei Karten enthalten sind, d. h. wenn beispielsweise zwei Cluster fusioniert werden, von denen mindestens einer schon zwei Karten enthält. Zur Berechnung dieser Kosten kann einfach auf die zu Beginn des Verfahrens aufgestellte anfängliche Kostenmatrix zurückgegriffen werden, da diese die Kostenwerte zwischen allen anfangs bestehenden Karten enthält. Werden nur zwei einzelne Karten zusammengefasst, so kann einfach wie bei der zuvor genannten Alternative die Karte verwendet werden, die die minimalen Kosten zu allen anderen Clustern aufweist.
• Wird als Repräsentationskarte tatsächlich die Karte ausgewählt, welche zu allen anderen Karten des neuen Clusters die geringsten Kosten aufweist, so gibt es für die Berechnung der Kosten des neugeschaffenen Clusters zu den noch anderen verbleibenden Clustern wiederum zwei besonders einfache Möglichkeiten.
• Im ersten Fall werden die geringsten Kosten der beiden neu gruppierten Cluster zu den übrigen Clustern übernommen. Diese Kosten lassen sich direkt auf der aktuellen Kostenmatrix ermitteln. Mathematisch lässt sich dies wie folgt darstellen: cv_x,i = min[f_cost(C_x0,N+1, C_i,N), f_cost(C_x1,N+1, C_i,N)] (7)
• Als ebenso einfache Alternative hierzu werden einfach die höchsten Kosten der vorherigen Cluster verwendet, was sich mathematisch wie folgt darstellen lässt: cv_x,i = max[f_cost(C_x0,N+1, C_i,N), f_cost(C_x1,N+1, C_i,N)] (8)
• Während im ersten Fall der Verwendung der niedrigsten Kosten der Algorithmus für den nächsten Schritt die kleinste Kostenveränderung verspricht. Aus Gesamtsicht kann dieses Verfahren keine optimale Lösung garantieren. Im zweiten Fall wird dafür gesorgt, dass die Cluster relativ eng sind, d. h. dass die einzelnen Karten in den Clustern eine relativ große Ähnlichkeit zueinander aufweisen.
• Nach der Aktualisierung der Kostenmatrix CM im Schritt 3.III wird dann wieder im nächsten Schritt 3.IV das Clusterpaar mit den geringsten Kosten auf Basis der aktuellen Kostenmatrix CM ermittelt. Bei dem Beispiel in 4 sind dies die Cluster für die zweite und vierte Schicht SL₂, SL₄, die dann zu einem neuen Cluster C gruppiert werden. Es werden dann im Schritt 3.V entsprechend den vorgegebenen Regeln diese beiden Karten zu einem neuen Cluster fusioniert, beispielsweise eine geeignete Repräsentationskarte für diesen Cluster neu berechnet oder ausgewählt, und gleichzeitig auch der Kostenwert cv in der aktuellen Stufe aktualisiert, indem einfach der aktuelle Kostenwert, der die durch die Fusionierung dieses Clusters C in Kauf genommen Kosten angibt, auf den Kostenwert der ersten Stufe aufaddiert wird.
• Dieses Verfahren wird dann so lange fortgesetzt, bis nur noch ein Cluster C in der letzten Stufe besteht, welcher als einziger Cluster alle acht Karten gemeinsam repräsentiert. Dann ist der komplette Cluster-Baum CT erstellt und im Schritt 3.VI kann dementsprechend (Abzweig „y“) zum Schritt 3.VII übergegangen werden.
• In diesem Schritt 3.VII wird dann festgelegt, wie stark die Reduzierung der Karten sein sollte, d. h. es wird festgelegt, mit welcher Anzahl von Repräsentationskarten bzw. welche Repräsentationskarten in dem aufgestellten Cluster-Baum CT am besten für das weitere Verfahren verwendet werden. Auch hierfür gibt es wieder alternative Strategien. Zum einen kann natürlich die Anzahl der gewünschten Schichten bzw. Karten direkt festgelegt werden. Beispielsweise könnte ein Bediener eingeben, dass er im folgenden Verfahren nur vier Karten verwenden bzw. Karten an vier Positionen messen will. Diese Repräsentationskarten bzw. die Cluster oder die zugehörigen Schichten sind dann mit Hilfe des Cluster-Baums CT ersichtlich.
• Eine weitere Möglichkeit besteht darin, eine prozentuale oder anteilsmäßige Reduzierung vorzusehen, beispielsweise auf die Hälfte der zunächst vorliegenden Schichten. Eine dritte Alternative besteht darin, den Ähnlichkeitsfehler bzw. den Kostenwert cv zu berücksichtigen und z. B. hierfür eine Schwelle festzulegen, so dass maximal ein bestimmter Kostenwert cv in Kauf genommen wird. Dieser kann auch prozentual zwischen 0 und 1 festgelegt werden, beispielsweise, dass ein Fehlerwert cv = 0,5 akzeptabel ist.
• Eine vierte Möglichkeit besteht darin, die Anzahl der Schichten unter Berücksichtigung der Steigung des Kostenwerts cv (d. h. des Ähnlichkeitsfehlers) zu bestimmen. Dies kann anhand von 6 verdeutlicht werden. Dort sind im oberen Bereich auf der rechten Seite B₁-Maps für 11 Schichten durch den Kopf eines Probanden dargestellt. Nach links hin sind dann die jeweiligen Repräsentationskarten in den verschiedenen Stufen des Cluster-Baums dargestellt, d. h. mit jedem Schritt nach links wird eine Repräsentationskarte weniger benötigt. In einem unter dieser Darstellung gezeigten Diagramm ist über der Anzahl #C der Cluster bzw. Karten der relative Kostenwert cv (also hier der relative Ähnlichkeitsfehler) wieder in willkürlichen Einheiten (a.u.) aufgetragen. Es zeigt sich hier deutlich, dass sich der Fehler bis zu einer Anzahl von vier Schichten noch in Grenzen hält (bei maximal 0,3 liegt) und dann relativ steil nach oben zum Wert 1 ansteigt. Daher wäre es sinnvoll, auf Basis der Steigung des Kostenwerts cv festzulegen, dass mit vier Schichten im weiteren Verfahren gearbeitet wird. Diese vier Schichten sind in der obigen Darstellung separat als B₁-Repräsentationskarten ΔB₁R mit einem Rahmen gekennzeichnet.
• Sind die jeweiligen Repräsentationskarten bzw. Cluster festgelegt, können in dem Verfahren nach 3 dann in einem weiteren Schritt 3.VIII optional auch repräsentative Schichten RS festgelegt werden, deren Positionsinformationen PI dann für spätere Messungen von neuen B₁-Maps bzw. B₀-Maps verwendet werden, entweder zur Aktualisierung der B₀- bzw. B₁-Karten innerhalb einer laufenden Messsitzung oder aber, sofern es darum geht, Trainingsdatensätze zu verarbeiten, um allgemein für weitere Messsitzungen geeignete Feldverteilungs-Repräsentationsschichten RS festzulegen. Beispielsweise können hierzu die Positionsinformationen PI für diese Schichten in einem Messprotokoll hinterlegt werden.
• Wie bereits oben erwähnt, ist es möglich, diese Repräsentationsschichten RS für verschiedene Messungen in Abhängigkeit vom jeweiligen Untersuchungsgegenstand, ob es sich beispielsweise um eine Kopfmessung, eine Abdomenmessung etc. handelt, in Abhängigkeit vom jeweiligen Gerätetyp etc. festzulegen. Dies hängt lediglich davon ab, wie die Trainingsdatensätze gewählt wurden. Eine Kombination zwischen den B₀- bzw. B₁-Karten für verschiedene Untersuchungsobjekte, d. h. für unterschiedliche Patienten/Probanden innerhalb der Trainingsdatensätze, kann wie oben beschrieben auf unterschiedliche Weise erfolgen.
• Zum Nachweis, dass sich z. B. durch die erfindungsgemäße Reduzierung von B₁-Karten zur Ermittlung einer optimalen Hochfrequenz-Pulszuges keine Auswirkungen auf die erreichte Magnetisierung bzw. Anregungsmuster im Untersuchungsobjekt ergeben und somit auch keinerlei Verfälschungen in der Bildgebung zu erwarten sind, wurden verschiedene Simulationsstudien durchgeführt. Verwendet wurden hierbei Bloch-Simulationen, wie sie oben bereits kurz erwähnt wurden. Bei diesen Simulationen wurde jeweils von einer 3D-EPI-Pulssequenz ausgegangen. Die B₀-Karten, d. h. Off-Resonanzen, wurden für die Simulationen zunächst vernachlässigt. Als Target-Flipwinkel wurde 15° angenommen und als Optimierungsverfahren zur Ermittlung des Pulszugs wurde ein Newton-Optimierungsverfahren verwendet.
• Es wurde dann jeweils der relative räumliche Anregungsfehler der Anregungsmuster ermittelt im Vergleich zu einer Lösung, bei der sämtliche B₁-Karten im Optimierungsproblem verwendet wurden. Der relative räumliche Anregungsfehler wird dabei als Root Mean Square Error RMSE (Quadratischer mittlerer Fehler) berechnet.
• 7 zeigt eine Grafik, in der das Verhältnis des RMSE mit den erfindungsgemäß reduzierten B₁-Karten zum RMSE_full der Lösung mit allen B₁-Karten in % über der Anzahl der verwendeten B₁-Karten, d.h. der Anzahl #C der Cluster, aufgetragen. Die maximale Anzahl der B₁-Karten ist hier 15. Dabei sind hier zwei Kurven dargestellt. Die durchgezogene Kurve zeigt eine Variante, bei der als Kostenfunktion f_cost zur Berechnung der Kostenmatrix der Korrelationsfaktor gemäß Gleichung (3) verwendet wurde, und die gepunktete Kurve eine Variante, bei der als Kostenfunktion f_cost die Summe der quadratischen Differenzen gemäß Formel (2) genutzt wurde. In beiden Fällen wurde zur Bestimmung der Repräsentationskarte für ein Cluster jeweils die Karte verwendet, die zu allen andere Karten innerhalb des Clusters die geringsten Kosten aufweist, und zur Aktualisierung der Kostenmatrix wurde als Kostenwert cv für den jeweiligen neuen Cluster zu den anderen bestehenden Clustern jeweils der höchste Kostenwert der bisherigen Cluster übernommen.
• Es zeigt sich hier deutlich, dass eine Reduzierung auf ca. ein Drittel der Schichten, nämlich nur fünf Schichten, möglich ist, ohne dass der relative räumliche Anregungsfehler erheblich ansteigt. Tatsächlich ist es so, dass an einigen Stellen ein Wert knapp unter 0 erreicht wird, d. h. dass der relative räumliche Anregungsfehler tatsächlich noch besser geworden ist als bei der Verwendung aller B₁-Karten. Auch in den mit den Bloch-Simulationen erzeugten Anregungsmustern zeigen sich keinerlei Unterschiede. Es hat sich zudem herausgestellt, dass insbesondere die Verwendung des höchsten Kostenwerts der vorherigen Cluster als neuer Kostenwert bei der Aktualisierung der Kostenmatrix, wodurch eine besonders enge Clusterung erreicht wird, besonders vorteilhaft ist.
• Die obigen Beispiele zeigen also, dass eine signifikante Reduzierung der Akquisitionszeit erreichbar ist, wenn mit dem Verfahren bereits vorab geeignete Repräsentationsschichten bestimmt werden, an denen dann lediglich noch die B₁-Karten bzw. B₀-Karten ermittelt werden. Auf jeden Fall lässt sich aber eine signifikante Reduzierung der Berechnungszeit für Multischicht-pTX-Hochfrequenzpulse erreichen, ebenso eine signifikante Reduzierung der Anzahl der Multi-Slice-pTX-Hochfrequenzpulse-Ermittlungszyklen, wenn für jede Schicht separat ein optimaler Hochfrequenz-Pulszug ermittelt werden soll. Da die Dimensionen des Optimierungsproblems reduziert werden, kann auch eine verbesserte Anregungsperformance erreicht werden. Die eingesparte Zeit kann im Übrigen auch dazu genutzt werden, um höher aufgelöste B₁- bzw. B₀-Karten zu ermitteln oder noch öfter B₁- bzw. B₀-Karten zu ermitteln, um Patientenbewegungen zu berücksichtigen. Alle Vorteile machen sich mit steigender Anzahl der Sendekanäle umso mehr bemerkbar.
• Insbesondere hat das erfindungemäße Verfahren auch den Vorteil, dass keine zusätzliche Hardware benötigt wird. Es kann im Prinzip auf allen bisher bekannten MR-Anlagen, also sowohl auf Systemen mit nur einem Sendekanal als auch auf pTX-Systemen, angewandt werden.
• Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den zuvor beschriebenen detaillierten Verfahren und Aufbauten um Ausführungsbeispiele handelt und dass das Grundprinzip auch in weiten Bereichen vom Fachmann variiert werden kann, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen, soweit er durch die Ansprüche vorgegeben ist. Es wird der Vollständigkeit halber auch darauf hingewiesen, dass die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein“ bzw. „eine“ nicht ausschließt, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließen die Begriffe „Einheit“ und „Modul“ nicht aus, dass diese aus mehreren Komponenten bestehen, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.
• Bezugszeichenliste

1

Magnetresonanzsystem

2

Magnetresonanzscanner

3

Grundfeldmagnet

4

Gradientensystem

5

Ganzkörper-Hochfrequenzspule

6

Lokalspule

7

Liege

8

Untersuchungsraum

9

Sichtbereich / FoV

10

Steuereinrichtung

11

Gradienten-Steuereinheit

12

Hochfrequenz-Sende-/Empfangseinheit

13

HF-Empfangseinheit

14

Rekonstruktionseinheit

15

Messsteuereinheit

16

Speicher

17

Terminalschnittstelle

20

Terminal

21

Rechner

22

Steuersequenz-Ermittlungseinrichtung

23

Eingangsschnittstelle

24

HF-Puls-Ermittlungseinheit

25

Ausgabe-Schnittstellenanordnung

27

Bildschirm

28

Tastatur

30

Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung

31

Eingangs-Schnittstellenanordnung

32

Feldverteilungskarten-Gruppierungsmodul

33

Repräsentationsschichten-Ermittlungsmodul

34

Ausgangs-Schnittstellenanordnung

m

Ziel-Magnetisierung

O

Patient/Untersuchungsobjekt

P

Steuerprotokoll

AS

Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz

BD

Bilddaten

GP

Gradienten-Pulszug

MP

Mehrkanal-Pulszug

NW

Netzwerk

RD

Rohdaten

SG_x, SG_y, SG_z

Steuersignal

S₁, ..., S_N

Sendekanal

kTT

k-Raum-Gradiententrajektorientyp

SP

systemspezifische Parameter

ST

Sequenztyp

ΔB₀

Feldverteilungskarte / B₀-Karte / B₀-Map

ΔB₁

Feldverteilungskarte / B₁-Karte / B₁-Map

ΔB₀R

Feldverteilungs-Repräsentationskarten

ΔB₁R

Feldverteilungs-Repräsentationskarten

TD

Trainingsdaten

SL

Schichten

SL₁, SL₂, ..., SL₈

Schichten

SR

Schichtreduzierungsverfahren

RS

Feldverteilungs-Repräsentationsschichten

PI

Positionsinformationen

f_cost

Kostenfunktion

CTG

Clusterbildungsverfahren

C

Feldverteilungskarten-Cluster / Cluster

CT

Cluster-Baum

C₁, C₂, C₃, ..., C_n

Cluster

CM

Kostenmatrix

cv

Kostenwert

#C

Anzahl der Cluster

RMSE

Root Mean Square Error

• ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
• Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
• Zitierte Patentliteratur
• DE 102012212376 [0090]
• Zitierte Nicht-Patentliteratur
• W. Grissom et al.: „Spatial Domain Method for the Design of RF Pulses in Multicoil Parallel Excitation“, Mag. Res. Med. 56, 620–629, 2006 [0032]
• „Magnitude Least Square Optimization for Parallel Radio Frequency Excitation Design Demonstrated at 7 Tesla With Eight Channels“ von K. Setsompop et al., Magn.Reson.Med. 59: 908 bis 915, 2008 [0033]
• „Inner-Volume Imaging In Vivo Using Three-Dimensional Parallel Excitation“ von J.T. Schneider et al., Magn.Reson.Med. 2012, doi: 10.1002/mrm.24381. [0034]
• M. A. Bernstein et al. „Handbook of MRI puls sequences“, 2004 [0079]
• H. Fautz et al. „B1 mapping of coil arrays for parallel transmission”, ISMRM, 2008 [0079]
• W. Grissom et al.: „Spatial Domain Method for the Design of RF Pulses in Multicoil Parallel Excitation“, Mag. Res. Med. 56, 620–629, 2006 [0094]

Claims (15)

1. Verfahren zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz (AS), welche zumindest einen von einem Magnetresonanzsystem (1) in einen Messbereich (9) auszusendenden Hochfrequenz-Pulszug (MP) umfasst, wobei eine erste Anzahl von aktuellen Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁), insbesondere B₀-Karten (ΔB₀) und/oder B₁-Karten (ΔB₁), für Schichten (SL, SL₁, ..., SL₈) des Messbereichs akquiriert werden und ein Hochfrequenz-Pulszug (MP) auf Basis dieser Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) ermittelt wird, dadurch gekennzeichnet, – dass die Akquisition der ersten Anzahl von aktuellen Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) auf Basis eines Akquisitionsschemas erfolgt, gemäß dem Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) für eine erste Anzahl von Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS) ermittelt werden, die die Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) einer zweiten Anzahl von Schichten im Hinblick auf ein vorgegebenes Optimierungskriterium repräsentieren, wobei die erste Anzahl der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS) geringer als die zweite Anzahl von Schichten (SL, SL₁, ..., SL₈) ist, und/oder – dass auf Basis der akquirierten Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) eine Anzahl von Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) ermittelt wird, welche die erste Anzahl von akquirierten Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) gemäß einem vorgegebenen Optimierungskriterium repräsentieren, und die Ermittlung des Hochfrequenz-Pulszugs (MP) auf Basis dieser Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) erfolgt, wobei die Anzahl der Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) geringer als die erste Anzahl von akquirierten Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) ist.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS) auf Basis einer Mehrzahl von Trainingsdatensätzen (TD) von verschiedenen Untersuchungsobjekten ermittelt werden, die jeweils eine Mehrzahl von akquirierten Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) für das betreffende Untersuchungsobjekt umfassen, wobei vorzugsweise auf Basis der Mehrzahl von akquirierten Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) eine Anzahl von Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) ermittelt werden, welche die Mehrzahl von akquirierten Feldverteilungskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) gemäß einem vorgegebenen Optimierungskriterium repräsentieren, und auf Basis der Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) die Feldverteilungs-Repräsentationsschichten ermittelt werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) eine Teilmenge der Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) umfassen und/oder dass Werte einer Feldverteilungs-Repräsentationskarte (ΔB₀R, ΔB₁R) aus den Feldverteilungskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) generiert werden, welche durch die betreffende Feldverteilungs-Repräsentationskarte (ΔB₀R, ΔB₁R) repräsentiert werden.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass das Optimierungskriterium eine Ähnlichkeit zwischen Feldverteilungskarten gemäß einem definierten Ähnlichkeitsmaß umfasst.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass eine Ermittlung der Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS) mittels eines Clusterbildungsverfahrens (CTG) erfolgt, bei dem Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) gemäß dem vorgegebenen Optimierungskriterium zu Feldverteilungskarten-Clustern (C, C₁, C₂, ..., C_n) gruppiert werden.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Gruppierung in mehreren Stufen erfolgt, wobei in jeder Stufe genau zwei Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) oder Feldverteilungskarten-Cluster (C, C₁, C₂, ..., C_n) zu einem Feldverteilungskarten-Cluster (C, C₁, C₂, ..., C_n) für die nächste Stufe zusammen gruppiert werden, die gemäß einem vorgegebenen Optimierungskriterium die geringsten Abweichungen voneinander aufweisen.
7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass Abweichungen zwischen zwei Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) und/oder Feldverteilungskarten-Clustern (C, C₁, C₂, ..., C_n) mittels einer Kostenfunktion (f_cost) ermittelt werden und/oder für jede Stufe des Clusterbildungsverfahrens (CTG) ein Kostenwert (cv) berechnet wird.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass für einen Satz von Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) und/oder Feldverteilungskarten-Cluster (C, C₁, C₂, ..., C_n) eine Kostenmatrix (CM) erstellt wird, die in jeder Stufe aktualisiert wird.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl der Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS) auf Basis zumindest eines der folgenden Kriterien bestimmt wird – vorgegebene Mindestanzahl von Feldverteilungs-Repräsentationskarten und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten – vorgegebenes Reduzierungsniveau – maximal zulässiger Kostenwert (cv) – Anstiegsverhalten eines Kostenwerts (cv) in Abhängigkeit von der Anzahl der Feldverteilungs-Repräsentationskarten und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten – aus den Trainingsdatensätzen bestimmte Kriterien zur optimalen Selektion der Feldrepräsentationskarten.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Ermittlung der Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS) unter Berücksichtigung zumindest eines der weiteren folgenden Eingangsparameter erfolgt: – ein Gewichtungswert, welcher festlegt, wie unterschiedlichen Typen von Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) innerhalb des Verfahrens gewichtet werden, – eine definierte interessierende Region (ROI) innerhalb des Messbereichs, – Sequenztyp (ST) der zu erzeugenden Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz.
11. Verfahren zum Betrieb eines Magnetresonanzsystems (1), bei dem zunächst in einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 eine Ansteuersequenz (AS) ermittelt und dann das Magnetresonanzsystem (1) unter Nutzung dieser Ansteuersequenz (AS) betrieben wird.
12. Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung (30) mit – einer Eingangs-Schnittstellenanordnung (31) zur Erfassung einer ersten Anzahl von Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁), insbesondere B₀-Karten (ΔB₀, ΔB₁) und/oder B₁-Karten (ΔB₁), – einem Feldverteilungskarten-Gruppierungsmodul (32), welches ausgebildet ist, um auf Basis der erfassten Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) eine Anzahl von Clustern (C) von Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) und/oder Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) zu ermitteln, welche die erste Anzahl von akquirierten Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) gemäß einem vorgegebenen Optimierungskriterium repräsentieren, wobei die Anzahl der Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) geringer als die erste Anzahl von Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) ist, – optional, einem Repräsentationsschichten-Ermittlungsmodul (33), welches ausgebildet ist, um auf Basis der Cluster (C) von Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁) und/oder Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) eine Anzahl von Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS) zu ermitteln, – eine Ausgangs-Schnittstellenanordnung (34) zur Ausgabe von ermittelten Feldverteilungs-Repräsentationskarten (ΔB₀R, ΔB₁R) und/oder von Positionsinformationen (PI) über ermittelte Feldverteilungs-Repräsentationsschichten (RS).
13. Steuersequenzermittlungseinrichtung (22) zur Ermittlung einer Magnetresonanzsystem-Ansteuersequenz (AS), welche zumindest einen von einem Magnetresonanzsystem (1) in einen Messbereich (9) auszusendenden Hochfrequenz-Pulszug (MP) umfasst, mit – einer Eingangs-Schnittstellenanordnung (23) zur Erfassung einer Anzahl von Feldverteilungskarten (ΔB₀, ΔB₁), insbesondere B₀-Karten (ΔB₀) und/oder B₁-Karten (ΔB₁), – einer Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung (30) nach Anspruch 12, – einer HF-Puls-Ermittlungseinheit (24) zur Ermittlung des Hochfrequenz-Pulszugs (MP) auf Basis der Feldverteilungskarten und/oder der Feldverteilungs-Repräsentationskarten.
14. Magnetresonanzsystem (1) mit einer Hochfrequenz-Sendeeinrichtung (6), mit einem Gradientensystem (4) und einer Steuereinrichtung (15), welche ausgebildet ist, um zur Durchführung einer gewünschten Messung auf Basis einer vorgegeben Ansteuersequenz (AS) einen Hochfrequenz-Pulszug auszusenden und dazu koordiniert über das Gradientensystem einen Gradienten-Pulszug (GP) auszusenden, gekennzeichnet durch eine Steuersequenzermittlungseinrichtung (22) nach Anspruch 13, um eine Ansteuersequenz zu ermitteln und diese an die Steuereinrichtung (15) zu übergeben.
15. Computerprogramm, welches direkt in einen Speicher einer Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung (30) und/oder Steuersequenzermittlungseinrichtung (22) ladbar ist, mit Programmcodeabschnitten, um alle Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn das Programm in der Feldverteilungskarten-Analyseeinrichtung (30) und/oder Steuersequenzermittlungseinrichtung (22) ausgeführt wird.

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