DE102020202576B4

DE102020202576B4 - Verfahren zum Erzeugen eines Magnetresonanzbildes

Info

Publication number: DE102020202576B4
Application number: DE102020202576.2A
Authority: DE
Inventors: Michael Herbst
Original assignee: Bruker Biospin MRI GmbH
Current assignee: Bruker Biospin MRI GmbH
Priority date: 2020-02-28
Filing date: 2020-02-28
Publication date: 2022-05-25
Anticipated expiration: 2040-02-29
Also published as: GB2592492B; US11474178B2; US20210270918A1; DE102020202576A1; GB2592492A; GB202102746D0

Abstract

Verfahren zum Erzeugen eines Magnetresonanzbildes (I) eines Objektbereichs, wobei das Magnetresonanzbild N × M Bildvoxel aufweist, umfassend:a) Bereitstellung von mindestens n MR-Segment-Datensätzen (S1, S2, ..., Sn), wobei jeder MR-Segment-Datensatz N × M Frequenzvoxel im k-Raum aufweist, jeder MR-Segment-Datensatz für q Frequenzvoxel MR-Signaldaten enthält und wobei jeweils q < N × M, und verschiedene MR-Segment-Datensätze MR-Signaldaten für unterschiedliche Kombinationen von Frequenzvoxeln enthalten;b) Berechnung eines ersten Rekonstruktionskernels (K1) aus einem Referenzspektrum (R) des Objektbereichs;c) Berechnung von n vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen (S1.1, S1.2, ..., S1.n) durch Rekonstruktion der im jeweiligen MR-Segment-Datensatz (S1, S2, ..., Sn) fehlenden Daten innerhalb eines für jeden MR-Segment-Datensatz (S1, S2, ..., Sn) vorgegebenen k-Raum-Bereichs mittels des ersten Rekonstruktionskernels (K1);d) Berechnung jeweils eines Phasenbildes (P1, P2, ..., Pn) aus den vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen (S1.1, S1.2, ..., S1.n) mittels Fouriertransformation;e) Berechnung eines Referenzbildes (IR) aus dem Referenzspektrum (R) durch Fouriertransformation;f) Berechnung von n modifizierten Referenzbildern (IR1, IR2, ..., IRn) durch Kombination des Absolutbetrags des Referenzbildes (IR) mit der Phase jeweils eines der Phasenbilder (P1, P2, ..., Pn);g) Berechnung von n modifizierten Referenzspektren (R1, R2, ..., Rn) mittels Fouriertransformation jedes der modifizierten Referenzbilder (IR1, IR2, ..., IRn);h) Berechnung von n zweiten Rekonstruktionskernels (K2.1, K2.2, ..., K2.n), wobei jeder zweite Rekonstruktionskernel aus allen modifizierten Referenzspektren (R1, R2, ..., Rn) für jeweils einen der MR-Segment-Datensätze ermittelt wird;i) Ermittlung von mindestens einem endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz (S2; S2.1, S2.2, ..., S2.n) durch Rekonstruktion fehlender MR-Signaldaten der MR-Segment-Datensätze (S1, S2, ..., Sn) mittels der zweiten Rekonstruktionskernels (K2.1, K2.2, ..., K2.n) und der MR-Signaldaten der n MR-Segment-Datensätze (S1, S2, ..., Sn);j) Berechnung des Magnetresonanzbildes (I) aus dem mindestens einen endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz (S2; S2.1, S2.2, ..., S2.n).

Description

Hintergrund der Erfindung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erzeugen eines Magnetresonanzbildes eines Objektbereichs, wobei das Magnetresonanzbild N × M Bildvoxel aufweist, umfassend:

a) Bereitstellung von mindestens n MR-Segment-Datensätzen, wobei jeder MR-Segment-Datensatz N × M Frequenzvoxel im k-Raum aufweist, wobei jeder MR-Segment-Datensatz für q Frequenzvoxel MR-Signaldaten enthält, und wobei jeweils q < N × M, und verschiedene MR-Segment-Datensätze MR-Signaldaten für unterschiedliche Kombinationen von Frequenzvoxeln enthalten.

Ein solches Verfahren ist bekannt aus [1].
Die bildgebende Magnetresonanz (MRI: Magnetic Resonance Imaging) ist eine weitverbreitete Technik zur nichtinvasiven Gewinnung von Bildern des Innern eines Untersuchungsobjektes. Der abzubildende Objektbereich kann einen Teil oder auch das ganze Untersuchungsobjektes umfassen. Indem der Objektbereich in einer Magnetresonanz-Messapparatur einem im Wesentlichen statischen und homogenen Hauptmagnetfeld ausgesetzt wird, werden in einem Messvolumen des Untersuchungsobjekts enthaltene Kernspins bzgl. der Richtung des Hauptmagnetfelds, in der Regel als z-Richtung eines magnetgebundenen Koordinatensystems gewählt, orientiert. Die damit verbundene Ausrichtung der magnetischen Dipolmomente der Atomkerne führt zu einer Magnetisierung innerhalb des Messvolumens in Richtung des Hauptmagnetfeldes. Bei der MR-Untersuchung wird durch Einstrahlung von elektromagnetischen HF-Pulsen (HF: Hochfrequenz) diese Magnetisierung innerhalb des Messvolumens zu einer Präzessionsbewegung angeregt, deren Frequenz proportional zu der lokalen magnetischen Feldstärke ist. Der Vektor der Magnetisierung wird dabei um einen Flipwinkel aus der Gleichgewichtslage ausgelenkt. Bei den heute verwendeten MRI-Verfahren wird den Präzessionsbewegungen der Kernspins durch zeitlich variierte Überlagerungen von zusätzlichen ortsabhängigen Magnetfeldern für alle drei Raumrichtungen eine räumliche Kodierung, im Allgemeinen als Ortskodierung bezeichnet, aufgeprägt. Die Ortskodierung wird üblicherweise durch ein Schema in einem dem Ortsraum über eine Fouriertransformation konjugierten Raum, dem sog. k-Raum, beschrieben. In diesem k-Raum-Formalismus lässt sich die Kodierung als das Durchlaufen einer Trajektorie im k-Raum, der sog. k-Raum-Trajektorie, beschreiben. Beim Durchlaufen der k-Raum Trajektorie werden MR-Signale aufgenommen. Man erhält einen Datensatz umfassend NxM Frequenzvoxel mit MR-Signalen, die den Frequenzvoxeln zugeordnet sind.
Um die Akquisitionszeit bei MRI-Aufnahmen zu verkürzen, ist es bekannt, die Menge der aufzunehmenden Bilddaten zu verringern, indem der k-Raum während einer Aufnahme mit mehreren Detektionsspulen unvollständig abgetastet wird (parallele Bildgebung). Dabei können Detektionsspulen sowohl reell als auch virtuell vorliegen. Virtuelle Spulen können entweder aus der Kombination von mehreren reellen Spulen oder aus einzelnen reellen Spulen unter Einbezug der Symmetrie-Eigenschaften des k-Raums erzeugt werden. Es werden also weniger als NxM Kodierschritte durchgeführt und somit ein für jede Spule reduzierter Datensatz (MR-Segment) erhalten, wobei alle (vorzugsweise reellen) Datensätze mit dersleben Kodierung aufgenommen werden und somit für dieselben Frequenzvoxel MR-Daten umfassen. Um ein vollständiges Bild aus solch einem reduzierten Datensatz zu erhalten, müssen die fehlenden Daten rekonstruiert werden.
In [2] wird ein Verfahren (GRAPPA) zur parallelen Bildgebung beschrieben, bei dem für mehrere Detektionsspulen jeweils ein reduzierter Datensatz aufgenommen wird. Zusätzlich werden Kalibrierungsdatenpunkte aufgenommen, um zusammen mit den eigentlichen Messdaten einen vollständigen Datensatz zu berechnen. Die Rekonstruktion eines vollständigen Datensatzes für eine bestimmte Spule erfolgt auf Basis des reduzierten Datensatzes der entsprechenden Spule und mindestens eines weiteren reduzierten Datensatzes einer anderen Spule. Dazu wird durch Linearkombinationen der aufgenommenen Daten der unvollständigen Datensätze ein Rekonstruktionskernel berechnet, wobei die Linearkombinationen so gewählt werden, dass die Referenzdaten die Zielfunktionen für die Linearkombination darstellen.
[3] offenbart ein GRAPPA-Verfahren zur Rekonstruktion einer Zeitfolge, wobei Informationen aus benachbarten Zeit-Frames für eine gemeinsame Rekonstruktion genutzt werden.
Darüber hinaus kann es auch sinnvoll sein, unvollständige Datensätze nacheinander mit unterschiedlicher Kodierung aufzunehmen, insbesondere für hochaufgelöste MR-Bildgebung. Dabei wird der der k-Raum segmentweise abgetastet und es werden mehrere unvollständige Datensätze (MR-Segment-Datensätze) erzeugt, die anschließend kombiniert werden (segmented imaging). Die verschiedenen MR-Segment-Datensätze weisen in der Regel unterschiedliche Phasen auf, beispielsweise aufgrund einer Diffusions-Gewichtung. Die verschiedenen Segmente unterscheiden sich aufgrund der unterschiedlichen Kodierungen in den Frequenzvoxeln, für die MR-Daten aufgenommen werden. Im Idealfall ergänzen sich die Segmente, so dass insgesamt für jedes Frequenzvoxel gemessene MR-Daten vorliegen. Die Daten der einzelnen MR-Segment-Datensätze könnten unkorrigiert in einen voll abgetasteten k-Raum eingetragen werden und es kann mit einer Fourier-Transformation FFT ein Bild berechnet werden. Eine Rekonstruktion wäre in diesem Fall nicht notwendig. Diese Datensätze enthalten jedoch wegen der oben erwähnten Phasenunterschiede typischerweise deutliche Artefakte. Eine Korrektur dieser Phasenunterschiede kann auf unterschiedliche Weise erfolgen:

Aus [4] ist bekannt die Phasenunterscheide mittels Navigatoren zu korrigieren. Dabei werden zusätzliche Messungen genutzt um die Phase eines Segmentes zu bestimmen. Diese müssen jedoch zusätzlich zur eigentlichen Messung aufgenommen werden und ergeben nur eine eingeschränkte Phaseninformation.

Alternativ ist es möglich, die einzelnen Segmente mit einem SENSE (sensitivity encoding)-Verfahren zu rekonstruieren [1] und dadurch die Phasenlage jedes Segments zu bestimmen. Die Spulensensitivitäten können aus den ungewichteten (B0) Bildern berechnet werden, die typischerweise keine Artefakte enthalten. Diese Phaseninformation kann dann genutzt werden, um alle Segmente in einer weiteren ‚erweiterten‘ SENSE Rekonstruktion zu einem Magnitudenbild zu kombinieren. Dazu werden die Phasen der einzelnen Segmente in einen erweiterten Spulen-Satz integriert. Jedes Segment erhält also seine eigenen virtuellen Spulen mit eigener Phasenlage. Nachteilig hieran ist, dass die Informationen über die Phase und die Spulenprofile in der zweiten Rekonstruktion verloren gehen.
Aufgabe der Erfindung
Es ist Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren vorzuschlagen, mit dem MR-Segmente ohne Ermittlung von Navigatoren artefaktfrei rekonstruiert werden können.
Beschreibung der Erfindung
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1.
Das erfindungsgemäße Verfahren ist gekennzeichnet durch folgende Verfahrensschritte:

b) Berechnung eines ersten Rekonstruktionskernels aus einem Referenzspektrum des Objektbereichs;
c) Berechnung von n vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen durch Rekonstruktion der im jeweiligen MR-Segment-Datensatz fehlenden Daten innerhalb eines für jeden MR-Segment-Datensatz vorgegebenen k-Raum-Bereichs mittels des ersten Rekonstruktionskernels.
d) Berechnung jeweils eines Phasenbildes aus den vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen mittels Fouriertransformation;
e) Berechnung eines Referenzbildes aus dem Referenzspektrum durch Fouriertransformation;
f) Berechnung von n modifizierten Referenzbildern durch Kombination des Absolutbetrags des Referenzbildes mit der Phase jeweils einem der Phasenbilder (abs(IR)*exp(i*angle(Pn)));
g) Berechnung von n modifizierten Referenzspektren mittels Fouriertransformation jedes der modifizierten Referenzbilder;
h) Berechnung von n zweiten Rekonstruktionskernels, wobei jeder zweite Rekonstruktionskernel aus allen modifizierten Referenzspektren für jeweils eines der MR-Segment-Datensätze ermittelt wird;
i) Ermittlung von mindestens einem endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz durch Rekonstruktion der fehlenden Daten von vorzugsweise n MR-Segment-Datensätzen mittels der zweiten Rekonstruktionskernels und der MR-Signaldaten der entsprechenden MR-Segment-Datensätze;
j) Berechnung des Magnetresonanzbildes aus dem mindestens einen endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz.

Dabei beschreibt q die Anzahl der Kodierschritte zur Ermittlung eines MR-Segment-Datensatzes. Dabei kann q für unterschiedliche Segmente unterschiedlich sein. D.h. es ist nicht notwendig, dass alle Segmente die gleiche Anzahl an Signaldaten haben bzw. Signaldaten für dieselben Voxel umfassen.
q entspricht also der Anzahl der Frequenzvoxel, für die MR-Signaldaten (vorzugsweise FID- oder Echo-Signale) gemessen werden. Dabei ist anzumerken, dass eigentlich keine diskreten Phasenkodierungen gemessen werden. Vielmehr wird ein kontinuierliches Signal gemessen, das in diskrete Kompartimente aufgeteilt wird. Vorzugsweise weist zumindest ein Teil des gemessenen Signals eine Phasenkodierung ,nahe‘ Null (also keine/geringe Dephasierung und damit maximales Signal) auf.
n beschreibt die Anzahl der MR-Segment-Datensätze und N × M die Anzahl der Voxel eines MR-Segment-Datensatzes (Frequenzvoxel im k-Raum oder Bildvoxel im Bildraum).
MR-Segment-Datensätze enthalten Intensitätswerte (MR-Signaldaten) für verschiedene kxy-Werte des k-Raums. Die MR-Signaldaten können im Rahmen einer MR-Messung erhalten werden. MR-Segment-Datensätze sind vorzugsweise „unterabgetastete“ MR-Spektren, d. h. MR-Spektren, die durch Unterabtastung des k-Raums oder durch Aufteilung eines bereits aufgenommenen MR-Spektrums erzeugt wurden. Jeder MR-Segment-Datensatz enthält zwar N × M Voxel, jedoch umfassen unterabgetastete MR-Segment-Datensätze nur für q Frequenzvoxel einen gemessenen Intensitätswert, wobei q nicht für alle MR-Segment-Datensätze gleich sein muss. Die Intensitätswerte für die restlichen Voxel müssen rekonstruiert werden. Verschiedene MR-Segment-Datensätze enthalten Intensitätswerte für unterschiedliche Kombinationen von kxy-Werten, d.h. bei der Ermittlung von verschiedenen MR-Segment-Datensätzen werden unterschiedliche Bereiche des k-Raums abgetastet (unterschiedliche Kodierung). Es kann jedoch kxy-Werte geben, für die in mehreren MR-Segment-Datensätzen Intensitätswerte existieren. Bei spiralförmiger Kodierung ist beispielsweise das Mittelpunkts-Voxel der Spirale in jedem Segment-Datensatz enthalten. Vorzugsweise ergänzen sich die MR-Segment-Datensätze so, dass insgesamt für jeden der kxy-Werte des k-Raums mindestens ein gemessener Intensitätswert existiert.
Vorzugsweise werden in Schritt c) für alle bereitgestellten MR-Segment-Datensätze vorläufig rekonstruierte MR-Segment-Datensätze berechnet. Es wäre aber prinzipiell auch möglich, einzelne MR-Segment-Datensätze auszuschließen, z.B. wenn das Signal/Rausch-Verhältnis SNR in einem MR-Segment-Datensatz deutlich vom SNR in anderen Segment-Datensätzen abweichen würde, oder wenn eine Verschiebung des k-Raum Zentrums auf Bewegung schließen lässt. Um einen gültigen Rekonstruktionskernel berechnen zu können, müssen allerdings alle MR-Segment-Datensätze, die in der endgültigen Rekonstruktion (Schritt i)) verwendet werden (hier: n), rekonstruiert werden, um einen gültigen zweiten Rekonstruktionskernel berechnen zu können.
Ein rekonstruierter MR-Segment-Datensatz enthält für diejenigen kxy-Werte, die abgetastet wurden, gemessene Intensitätswerte und für diejenigen kxy-Werte, die nicht abgetastet wurden, berechnete (rekonstruierte) Intensitätswerte.
Ein Rekonstruktionskernel dient zur Rekonstruktion von MR-Signaldaten (Intensitätswerte im k-Raum) aus unterabgetasteten Datensätzen, die aus einer MR-Messung resultieren, bei der der k-Raum nicht vollständig abgetastet wurde (MR-Segment-Datensätze). Der Rekonstruktionskernel umfasst die Vorschrift, wie die Frequenzvoxel der MR-Segment-Datensätze bei der Rekonstruktion des i-ten Segment-Datensatzes zu berücksichtigen sind. Der Rekonstruktionskernel wird erzeugt, indem für jedes zu rekonstruierende Frequenzvoxel im k-Raum mithilfe von Referenzdaten (Referenzspektrum) der Einfluss von aufgenommenen MR-Signaldaten auf ein zu rekonstruierendes Frequenzvoxel ermittelt wird. Somit können alle nicht aufgenommenen Frequenzvoxel rekonstruiert werden. Ein derartiges Rekonstruktionsverfahren ist beispielsweise bekannt aus [2].
Bei dem Referenzspektrum handelt es sich um einen (zumindest im niederfrequenten Bereich) vollständigen MR-Signaldatensatz (vollständig abgetasteter zusammenhängender k-Raum-Bereich), der vorzugsweise kurz vor oder während der Messung der zu rekonstruierenden MR-Segment-Datensätze aufgenommen wird. Das Referenzspektrum wird also vorzugsweise erzeugt durch Erfassung von MR-Signaldaten durch vollständige Abtastung bspw. der k-Raum Mitte.
Erfindungsgemäß werden die fehlenden Daten der MR-Segment-Datensätze zweimal rekonstruiert: Zunächst werden vorläufig rekonstruierte MR-Segment-Datensätze berechnet und zwar, wie aus [2] bekannt, mittels eines Rekonstruktionskernels, der aus Referenzdaten gewonnen wird. Durch Erstellung von Phasenbildern aus den vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen und Addition dieser Phasenbilder zum Referenzbild, erhält man modifizierte Referenzbilder, die eine Phaseninformation beinhalten. Hieraus wiederum werden die zweiten Rekonstruktionskernel ermittelt, die, im Gegensatz zum ersten Rekonstruktionskernel, eine Phaseninformation beinhalten. Auf diese Weise können die fehlenden Daten der MR-Segment-Datensätze ohne Phasenartefakte rekonstruiert werden.
Für die Berechnung des zweiten Rekonstruktionskernels für den i-ten MR-Segment-Datensatz werden vorzugsweise Frequenzvoxel aus allen modifizierten Referenzspektren berücksichtigt, um die zu rekonstruierenden Frequenzvoxel des i-ten MR-Segment-Datensatzes zu rekonstruieren. Es wird also der Einfluss von Frequenzvoxeln vorzugsweise aller modifizierten Referenzspektren auf die zu rekonstruierenden Frequenzvoxel im i-ten MR-Segment-Datensatz berücksichtigt. Dabei werden vorzugsweise Frequenzvoxel ausgewählt, die in der direkten Umgebung des zu rekonstruierenden Frequenzvoxels liegen.
Das Gleichungssystem ist prinzipiell für den zweiten Rekonstruktionsschritt das gleiche wie für den ersten, nämlich: $K = P_{t} * Inv (P_{s})$
Dabei beschreibt K den Rekonstruktionskernel, Pt die Menge der Zielpunkte (zu rekonstruierende Voxel), Ps die Menge der Referenzpunkte (Voxel mit gemessenen MR-Signaldaten) und Inv die Operation einer Inversion. Beide Mengen sind Teilmengen der Referenzdaten. Im zweiten Rekonstruktions-Schritt werden die Ziel- und Referenzpunkte aus den generierten Referenzdaten aller Segment-Datensätze ausgewählt.
Bei einer speziellen Verfahrensvariante wird in Schritt h) die Berechnung der n zweiten Rekonstruktionskernels mittels der modifizierten Referenzspektren und zusätzlich mittels eines ausgewählten Referenzspektrums durchgeführt. In Schritt i) wird ein endgültig rekonstruierter MR-Segment-Datensatz ermittelt, und in Schritt j) wird das Magnetresonanzbild durch Fouriertransformation des endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatzes erzeugt. Bei dieser Verfahrensvariante werden die Zielpunkte für die Kernelberechnung ausschließlich aus dem ausgewählten Referenzspektrum gewählt. Die Referenzpunkte werden aus allen modifizierten Referenzspektren ausgewählt. Im Ergebnis wird dadurch ein Magnetresonanzbild mit der Phase des ausgewählten Referenzspektrums rekonstruiert. Diese Verfahrensvariante ermöglicht es, das Magnetresonanzbild aus nur einem einzigen endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz zu ermitteln. Es müssen daher keine Segmentbilder erzeugt werden.
Vorzugsweise handelt es sich bei dem ausgewählten Referenzspektrum um das ursprünglich zur Verfügung gestellte Referenzspektrum oder um eines der modifizierten Referenzspektren. Je nachdem, um welches Spektrum (Referenzspektrum oder modifiziertes Referenzspektrum) es sich bei dem ausgewählten Referenzspektrum handelt, unterscheiden sich die Zielpunkte. Unabhängig von der Wahl des ausgewählten Referenzspektrums können die Referenzpunkte immer gleich gewählt werden.
Durch die Verwendung des ausgewählten Referenzspektrums muss lediglich ein einziger endgültig rekonstruierter MR-Segment-Datensatz berechnet werden, um ein phasenartefaktfreies Magnetresonanzbild zu erzeugen.
Alternativ kann jedoch auch vorgesehen sein, dass in Schritt i) n endgültig rekonstruierte MR-Segment-Datensätze ermittelt werden, und dass in Schritt j) zunächst für jeden endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz ein Segmentbild durch Fouriertransformation erzeugt wird und anschließend die Segmentbilder zu dem Magnetresonanzbild kombiniert werden. Diese Verfahrensvariante bietet sich an, wenn in Schritt h) die Berechnung der n zweiten Rekonstruktionskernels nur mittels der modifizierten Referenzspektren (ohne zusätzlich ausgewähltes Referenzspektrum) durchgeführt wird. Die n Segmentbilder unterscheiden sich dann durch ihre Phase und werden daher kombiniert, wobei „kombiniert“ insbesondere Aufsummieren der Amplitudenwerte der entsprechenden Bildvoxel der n Segmentbilder bedeutet.
Vorzugsweise erfolgt in Schritt a) die Bereitstellung der n MR-Segment-Datensätze durch Messung von mindestens einem MR-Spektrum, wobei zur Aufnahme jedes MR-Spektrums eine MR-Sequenz mit einem Anregungspuls durchlaufen wird, wodurch Kernspins innerhalb des Objektbereichs angeregt werden. Die für die Messung des MR-Spektrums durchzuführende k-Raum-Abtastung kann bspw. in Zeilen (EPI, RARE) oder spiralförmig erfolgen. Bei dem Anregungspuls handelt es sich um einen selektiven HF-Anregungspuls, vorzugsweise um einen scheibenselektiven Anregungspuls (single-slice oder multi-slice). Die gemessenen MR-Spektren werden zur weiteren Verarbeitung gespeichert.
Vorzugsweise sind die MR-Sequenzen für die einzelnen MR-Segment-Datensätze ineinander verschachtelt (Multishot interleaved pulse sequence), d.h. die Segment-Datensätze werden zeitlich verschachtelt aufgenommen. Bei einer „Interleaved Aufnahme“ werden Daten z.B. zeilenweise aufgenommen, wobei die Zeilen verschiedener MR-Segment-Datensätze abwechselnd aufgenommen werden.
Bei einer speziellen Verfahrensvariante wird in Schritt a) ein MR-Spektrum aufgenommen, vorzugsweise mit Signaldaten für M × N Frequenzvoxel. Das aufgenommene MR-Spektrum wird gespeichert und zur Bereitstellung der MR-Segment-Datensätze in diese aufgeteilt. Bei dieser Verfahrensvariante wird also ein MR-Spektrum aufgenommen, welches vorzugsweise vollabgetastet ist, d. h. für jedes Frequenzvoxel existiert vorzugsweise ein gemessenes MR-Signal. Das gemessene MR-Spektrum wird dann in mehrere MR-Segmente aufgeteilt. Es kann ein einziges gemessenes MR-Spektrum verwendet werden oder aber auch mehrere gemessene MR-Spektren, die dann jeweils in mehrere MR-Segmente aufgeteilt werden. Die für das erfindungsgemäße Verfahren benötigten MR-Segment-Datensätze werden dann dadurch erzeugt, dass das gemessene vollabgetastete MR-Spektrum in mehrere „unterabgetasteten Teilspektren“ (MR-Segment-Datensätze) aufgeteilt wird. Dies kann vorteilhaft sein, wenn „Geister“-Artefakte im aufgenommen MR-Spektrum vorhanden sind, beispielsweise bei Durchführung eines EPI-Verfahrens, bei dem eine Verschiebung der NMR-Daten im k-Raum in Abhängigkeit von der Scanrichtung erfolgt.
Die Aufteilung eines gemessenen MR-Spektrums in mehrere MR-Segment-Datensätze kann auch für den Fall eines unvollständig gemessenen MR-Spektrums (also mit Signaldaten für weniger als M × N Frequenzvoxeln) erfolgen. Die verschiedenen Kodierungen führen zu den unterschiedlichen Kombinationen von Frequenzvoxeln, so dass sich die verschiedenen MR-Segmente hinsichtlich der Frequenzvoxel, für die Signaldaten vorliegen, unterscheiden.
Vorzugsweise wird als MR-Sequenz eine EPI-Sequenz verwendet, und die Unterteilung in MR-Segment-Datensätze erfolgt durch Aufteilung der MR-Signale gemäß ihrer Abtastrichtung im k-Raum. Bei einer EPI-Sequenz wird der k-Raum mäanderförmig abgetastet, wobei aufeinanderfolgende Zeilen des k-Raums in unterschiedliche Richtungen abgetastet werden. Eine vorteilhafte Aufteilung des gemessenen MR-Spektrums wäre beispielsweise, dass ein erster MR-Segment-Datensatz alle geraden Zeilen des k-Raums und ein zweiter MR-Segment-Datensatz alle ungeraden Zeilen des k-Raums umfasst.
Bei einer anderen Verfahrensvariante werden mehrere, vorzugsweise n, MR-Spektren aufgenommen, wobei q < M × N und wobei für jeden Anregungspuls verschiedenen Kodierungen verwendet werden. Es werden also mehrere unterabgetastete MR-Spektren gemessen, die jeweils mindestens einen MR-Segment-Datensatz bilden. Die MR-Sequenz für einen MR-Segment-Datensatz umfasst vorzugsweise einen einzigen Anregungspuls. Die Anzahl der Anregungspulse entspricht also vorzugsweise der Anzahl der MR-Segment-Datensätze. Es ist jedoch auch möglich aus einem gemessenen MR-Spektrum mehrere MR-Segment-Datensätze zu erzeugen (Anzahl der Anregungspulse < Anzahl der Segment-Datensätze).
Um noch bessere Phaseninformation zu erhalten, ist es vorteilhaft, die Schritte d) bis i) zu wiederholen, wobei in dem wiederholten Schritt d) statt der vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze die endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze aus dem zuvor durchgeführten Schritt i) verwendet werden. Für diese Verfahrensvariante muss für jeden MR-Segment-Datensatz ein endgültig rekonstruierter MR-Segment-Datensatz berechnet werden, auch wenn das Magnetresonanzbild aus nur einem einzigen endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz erzeugt wird.
Vorzugsweise umfasst in Schritt c) der vorgegebene k-Raum-Bereich alle N × M Frequenzvoxel. Die vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze werden dann also im gesamten k-Raum rekonstruiert.
Vorzugsweise umfasst in Schritt c) der vorgegebene k-Raum-Bereich einen niederfrequenten Teil des k-Raums. Die MR-Segment-Datensätze werden dann also hauptsächlich im zentralen (niederfrequenten) Bereich vorläufig rekonstruiert.
Alternativ hierzu kann vorgesehen sein, dass der in Schritt c) vorgegebene k-Raum-Bereich Teile des k-Raums umfasst, in denen der entsprechende MR-Segment-Datensatz Peaks (lokale Maxima der Amplitudenwerte) aufweist.
Bei einer speziellen Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird mittels der vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze eine Bewegung des Objektbereichs zwischen der Aufnahme der einzelnen MR-Segment-Datensätze korrigiert. Die Korrektur erfolgt im Wesentlichen dadurch, dass die vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze mit dem Referenzspektrum verglichen werden.
Eine vorteilhafte Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens sieht vor, dass in Schritt d) die Phasenbilder mittels eines x-Raum/Bild-Raum Filters und/oder die vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze mittels eines k-Raum-Filters geglättet werden. Als x-Raum/Bild-Raum-Filter kann bspw. ein Gauss-Filter verwendet werden. Als k-Raum-Filter kann bspw. ein Tiefpassfilter oder Gauss-Filter verwendet werden.
Weitere Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den Zeichnungen. Die gezeigten und beschriebenen Ausführungsformen sind nicht als abschließende Aufzählung zu verstehen, sondern haben vielmehr beispielhaften Charakter für die Schilderung der Erfindung.
Figurenliste

1 zeigt ein Ablaufdiagramm zur Ermittlung von zweiten Rekonstruktionskerneln gemäß einer ersten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens.
2 zeigt ein Ablaufdiagramm zur Ermittlung eines Magnetresonanzbildes mittels der in 1 ermittelten zweiten Rekonstuktionskernel.
3 zeigt ein Ablaufdiagramm zur Ermittlung von zweiten Rekonstruktionskerneln gemäß einer zweiten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens unter Verwendung eines zusätzlich ausgewählten Referenzspektrums.
4 zeigt ein Ablaufdiagramm zur Ermittlung eines Magnetresonanzbildes mittels der in 4 ermittelten zweiten Rekonstuktionskernel.
5 zeigt schematisch eine Aufteilung eines aufgenommenen Datensatzes eines MR-Spektrums in verschiedene MR-Segment-Datensätze.
6 zeigt schematisch einen Referenzdatensatz.
7 zeigt die Beteiligung von Ziel- und Referenzpunkten des Referenzspektrums bei der Ermittlung des ersten Rekonstruktionskernels.
8 zeigt das Ablaufdiagramm aus 1 unter Verwendung von x-Raum und k-Raum Filter.
9 zeigt das Ablaufdiagramm aus 3 unter Verwendung von x-Raum und k-Raum Filter.
10 zeigt die Beteiligung von Ziel- und Referenzpunkten verschiedener modifizierter Referenzspektren bei der Ermittlung des zweiten Rekonstruktionskernels gemäß der ersten Verfahrensvariante.
11 zeigt die Beteiligung von Referenzpunkten verschiedener modifizierter Referenzspektren sowie von Zielpunkten eines ausgewählten Referenzspektrums bei der Ermittlung des zweiten Rekonstruktionskernels gemäß der zweiten Verfahrensvariante.
12 zeigt die Ermittlung zweier endgültig rekonstruierter Datensätze gemäß der ersten Verfahrensvariante.
13 zeigt ein Ablaufdiagramm der ersten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens, wobei endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze verwendet werden, um neue zweite Rekonstruktionskernel zu berechnen.

1 und 2 zeigen eine erste, 3 und 4 eine zweite Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens, bei dem aus verschiedenen zur Verfügung gestellten MR-Segment-Datensätzen S1, S2, Sn ein Magnetresonanzbild I ermittelt wird.
Die verschiedenen MR-Segment-Datensätze S1, S2, Sn können einzeln aufgenommen werden oder, wie beispielhaft in 5 gezeigt, durch Aufteilung eines aufgenommenen MR-Spektrums S in verschiedene Datensätze S1, S2 erhalten werden. In dem in 5 gezeigten Beispiel wurde der k-Raum zeilenförmig abgetastet. Die MR-Segment-Datensätze S1 und S2 umfassen jeweils Daten jeder zweiten Zeile, wobei der erste MR-Segment-Datensatz S1 alle geraden und der zweite MR-Segment-Datensatz alle ungeraden Zeilen umfasst.
Im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens wird für beide Verfahrensvarianten zunächst aus einem Referenzspektrum R ein erster Rekonstruktionskernel K1 ermittelt. Das Referenzspektrum R umfasst MR-Signaldaten durch vollständige Abtastung bspw. der k-Raum Mitte. In dem in 6 gezeigten Referenzspektrum R sind bspw. in kx-Richtung alle Frequenzvoxel enthalten, während in ky-Richtung nur Frequenzvoxel im niederfrequenten Bereich, also aus der k-Raum-Mitte, enthalten sind. Der erste Rekonstruktionskernel K1 wird ermittelt, indem ein mathematischer Zusammenhang (Linearkombination) von Referenzpunkten Ps und Zielpunkten Pt innerhalb des Referenzspektrums R ermittelt wird, wie in 7 schematisch dargestellt. Als Zielpunkte Pt werden diejenigen Voxel des Referenzspektrums R ausgewählt, die den Voxeln der MR-Segment-Datensätze entsprechen, die es zu rekonstruieren gilt; als Referenzpunkte Ps werden Voxel des Referenzspektrums R ausgewählt, die Voxeln der MR-Segment-Datensätze entsprechen, für die MR-Signaldaten vorliegen. Zur Berechnung jedes Zielpunkts Pt tragen mehrere Referenzpunkte Ps bei. Die Größe des Rekonstruktionskernels R bestimmt sich nach der Anzahl der beitragenden Referenzpunkte Ps. Basierend auf Referenzdaten werden also Linearkombinationen berechnet, wobei die Zielpunkte Pt der Referenzdaten die Zielfunktionen für die Linearkombination darstellen. Der Rekonstruktionskernel K1 ist die beste Lösung dieser Gleichung. Der erste Rekonstruktionskernel K1 wird nur in dem Bereich des k-Raums kalibriert/berechnet, in dem das Referenzspektrum R aufgenommen wurde, d.h. in dem Bereich, aus dem vollständig abgetastete Referenzdaten vorliegen. In dem 6 gezeigten Beispiel werden lediglich Referenzdaten aus niederfrequenten Bereichen des k-Raums (k-Raum Mitte) als Spektrum verwendet. Dies ist insbesondere dann vorteilhaft, wenn im hohen Frequenzbereich viel Rauschen in den Daten enthalten ist. Der so ermittelte erste Rekonstruktionskernel K1 ist aber trotzdem für den gesamten k-Raum gültig.
1 und 3 zeigen, dass aus den einzelnen aufgenommenen und gespeicherten MR-Segment-Datensätzen S1, S2, Sn mit dem aus dem Referenzspektrum R generierten ersten Rekonstruktionskernel K1 vorläufig rekonstruierte MR-Segment-Datensätze S1.1, S1.2, S1.n rekonstruiert werden. Aus diesen vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen S1.1, S1.2, S1.n werden Phasenbilder P1, P2, Pn für jeden MR-Segment-Datensatz S1, S2, Sn ermittelt. Die vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze S1.1 - S1.n können mittels k-Raum Filter FF1, FF2, FF3, die Phasenbilder P1, P2, P3 mittels x-Raum-Filter Fl1, Fl2, Fl3 geglättet werden, wie in 8 und 9 für die beiden in 1 und 3 gezeigten Verfahrensvarianten dargestellt. Die Phasenbilder P1, P2, Pn der einzelnen MR-Segment-Datensätze S1, S2, Sn können dann mit dem Absolutbetrag der Fourier-Transformierten der Referenzdaten (Referenzbild IR) kombiniert werden, um für jeden MR-Segment-Datensatz S1, S2, Sn modifizierte Referenzspektren R1, R2, Rn zu erhalten.
Bei der ersten Verfahrensvariante wird anschließend ein Kernelset mit zweiten Rekonstruktionskerneln K2.1, K2.2, K2.n berechnet, vorzugsweise wird für jeden MR-Segment-Datensatz S1, S2, Sn ein zweiter Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n ermittelt, wie in 1 gezeigt. Im Gegensatz zu der Berechnung des ersten Rekonstruktionskernels K1 werden bei der Berechnung der zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n Daten aus mehreren Referenzspektren, nämlich aus allen modifizierte Referenzspektren R1, R2, Rn, berücksichtigt, wie in 10 für zwei modifizierte Referenzspektren R1, R2 schematisch dargestellt. In dem in 10 gezeigten Beispiel werden für die Ermittlung des zweiten Rekonstruktionskernels K2.1 ein Zusammenhang zwischen Zielpunkten Pt1 des ersten modifizierten Referenzspektrums R1 und sowohl Referenzpunkten Ps1 aus dem ersten modifizierten Referenzspektrum R1 als auch Referenzpunkten Ps2 aus dem zweiten modifizierten Referenzspektrum R2 ermittelt. Analog dazu werden für die Ermittlung der zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2 ein Zusammenhang zwischen Zielpunkten Pt2 des zweiten modifizierten Referenzspektrums R2 und sowohl Referenzpunkten Ps2 aus dem zweiten modifizierten Referenzspektrum R2 als auch Referenzpunkten Ps1 aus dem ersten modifizierten Referenzspektrum R1 ermittelt. Ansonsten wird die Berechnung der zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n analog zur Berechnung des ersten Rekonstruktionskernels K1 durchgeführt. 12 zeigt schematisch für n=2 die Ermittlung der zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2 und die damit ermittelten endgültig rekonstruierten MR-Datensätze S2.1, S2.2.
2 zeigt, wie bei der ersten Verfahrensvariante das Set von zweiten Rekonstruktionskerneln K2.1, K2.2, K2.n dazu verwendet wird, endgültig rekonstruierte MR-Segment-Datensätze S2.1, S2.2, S2.n zu rekonstruieren. Dabei wird für jeden MR-Segment-Datensatz S1, S2, Sn ein endgültig rekonstruierter MR-Segment-Datensatz S2.1, S2.2, S2.n erzeugt, indem entsprechend der in dem jeweiligen zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n hinterlegten Rechenvorschrift Daten aus allen MR-Segment-Datensätze S1, S2, Sn verwendet werden. So wird beispielsweise die Rekonstruktion des endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatzes S2.1 mittels des zweiten Rekonstruktionskernel R1 und Daten aus allen MR-Segment-Datensätzen S1, S2, Sn durchgeführt.
Aus den endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen S1,2.1, S2.2, S2.n wir dann durch Fouriertransformation jeweils ein Segmentbild I1, 12, 13 berechnet. Diese werden schließlich zu einem Gesamtbild (Magnetresonanzbild I) kombiniert.
Bei der zweiten Verfahrensvariante wird ebenfalls für jeden MR-Segment-Datensatz S1, S2, Sn ein zweiter Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n, ermittelt, wie in 3 gezeigt. Im Gegensatz zur ersten Verfahrensvariante werden bei der Berechnung der zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n gemäß der zweiten Verfahrensvariante neben den Daten aus den modifizierten Referenzspektren R1, R2, Rn zusätzlich Daten eines ausgewählten Referenzspektrums R* verwendet: Aus dem ausgewählten Referenzspektrum R* werden Zielpunkte Pt1*, Pt2* für die Kernelberechnung ausgewählt, wobei die Zielpunkte Pt1* Voxel aus dem ausgewählten Referenzspektrum R* beschreiben, die im ersten MR-Segmentdatensatz S1 nicht gemessen wurden und die Zielpunkte Pt2* Voxel, die im zweiten MR-Segmentdatensatz S2 nicht gemessen wurden. Die Referenzpunkte Ps1, Ps2 werden aus den modifizierten Referenzspektren R1, R2, Rn gewählt, wie in 11 für zwei modifizierte Referenzspektren R1, R2 schematisch dargestellt. Als ausgewähltes Referenzspektrum R* wurde hier das Referenzspektrum R gewählt. Es ist jedoch auch möglich, eines der modifizierten Referenzspektren R1, R2, Rn als ausgewähltes Spektrum R* zu verwenden. In dem in 11 gezeigten Beispiel werden also für die Berechnung des Kernels K2.1 Zielpunkte Pt1* aus dem ausgewählten Referenzspektrum R*, Referenzpunkte Ps1 aus dem ersten modifizierten Referenzspektrums R1, als auch Referenzpunkte Ps2 aus dem zweiten modifizierten Referenzspektrum R2 herangezogen. Analog dazu werden für die Berechnung des Kernels K2.2 Zielpunkte Pt2* aus dem ausgewählten Referenzspektrum R* sowohl Referenzpunkte Ps2 aus dem zweiten modifizierten Referenzspektrum R2 als auch Referenzpunkte Ps1 aus dem ersten modifizierten Referenzspektrum R1 herangezogen. Jeder von den zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n enthält also Information aus allen MR-Segment-Datensätzen S1, S2, Sn. Ansonsten wird die Berechnung der zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n auch hier analog zur Berechnung des ersten Rekonstruktionskernels durchgeführt.
4 zeigt, wie bei der zweiten Verfahrensvariante diese zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n dazu verwendet werden, einen endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz S2 mit der Phasenlage des ausgewählten Referenzspektrums R* zu rekonstruieren. Dabei werden entsprechend der in den zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n hinterlegten Rechenvorschriften Daten aus allen MR-Segment-Datensätze S1, S2, Sn verwendet. Die Rekonstruktion des endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatzes S2 wird also mittels aller zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n und Daten aus allen MR-Segment-Datensätzen S1, S2, Sn durchgeführt. Aus dem endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz S2 wird dann durch Fouriertransformation das Magnetresonanzbild I berechnet.
Im Gegensatz zur ersten Verfahrensvariante werden bei der zweiten Verfahrensvariante die Zielpunkte Pt1*, Pt2* zur Berechnung des zweiten Rekonstruktionskernels alle aus demselben Referenzspektrum R* gewählt. Im Ergebnis wird dadurch ein Magnetresonanzbild I mit der Phase des ausgewählten Referenzspektrums R* rekonstruiert.
Bei der ersten Verfahrensvariante können die endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze S2.1, S2.2, ..., S2.n dazu verwendet werden, neue zweite Rekonstruktionskernel zu berechnen und die in 2 bzw. 4 gezeigten Verfahrensschritte mit diesen neu berechneten zweiten Rekonstruktionskerneln durchzuführen, wie in 13 beispielhaft für die erste Verfahrensvariante gezeigt. Damit können für beide Verfahrensvarianten noch bessere Phaseninformation erhalten werden.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden die Phasen der verschiedenen MR-Segment-Datensätze bei der Rekonstruktion berücksichtigt, ohne dass zusätzliche Messungen zur Ermittlung der Phase durchgeführt werden müssen. Durch das erfindungsgemäße Einbringen der Phaseninformation in die modifizierten Referenzspektren R1, R2, Rn und das Berücksichtigen aller modifizierte Referenzspektren R1, R2, Rn beim Erstellen der zweiten Rekonstruktionskernel K2.1, K2.2, K2.n, sind die Phaseninformationen der einzelnen MR-Segment-Datensätze S1, S2, Sn bei den endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen S2; S2.1, S2.2, S2.n bereits berücksichtigt, so dass Phasenartefakte effizient vermieden werden können.
Literaturliste

[1] US 2015/0154741
[2] DE 101 26 078 B4
[3] US 2006/0050981 A1
Butts K, Crespigny A, Pauly JM, Moseley M. Diffusion-weighted interleaved echo-planar imaging with a pair of orthogonal navigator echoes Magn Reson Med 1996;35:763-770.

Bezugszeichenliste

I: Magnetresonanzbild
I1, I2, In: Segmentbilder
IR: Referenzbild
IR1, IR2, IRn: modifizierte Referenzbilder
K1: erster Rekonstruktionskernel
K2.1, K2.2, K2.n: zweite Rekonstruktionskernel
P1, P2, Pn: Phasenbilder der MR-Segment-Datensätze
R: Referenzspektrum (MR-Spektrum)
R1, R2, ..., Rn: modifizierte Referenzspektren
R*: ausgewähltes Referenzspektrum
S1, S2, Sn: MR-Segment-Datensätze
S1.1, S1.2, S1.n: vorläufig rekonstruierte MR-Segment-Datensätze
S2; S2.1, S2.2, S2.n: endgültig rekonstruierte MR-Segment-Datensätze
Pt, Pt1, Pt2: Zielpunkte/zur Kernelberechnung genutzte Voxel aus Referenzspektrum
Pt1*, Pt2*: Zielpunkte/zur Kernelberechnung genutzte Voxel aus ausgewählten Referenzspektrum
Ps, Ps1, Ps2: Referenzpunkte/ Voxel, für die Messwerte vorliegen
n: Anzahl der für die Berechnung des zweiten Rekonstruktionskernels verwendeten MR-Segment-Datensätze
NxM: Anzahl der Kopierschritte bei Vollabtastung des k-Raums
q: Anzahl der Kodierschritte eines MR-Segment-Datensatzes

Claims

Verfahren zum Erzeugen eines Magnetresonanzbildes (I) eines Objektbereichs, wobei das Magnetresonanzbild N × M Bildvoxel aufweist, umfassend: a) Bereitstellung von mindestens n MR-Segment-Datensätzen (S1, S2, ..., Sn), wobei jeder MR-Segment-Datensatz N × M Frequenzvoxel im k-Raum aufweist, jeder MR-Segment-Datensatz für q Frequenzvoxel MR-Signaldaten enthält und wobei jeweils q < N × M, und verschiedene MR-Segment-Datensätze MR-Signaldaten für unterschiedliche Kombinationen von Frequenzvoxeln enthalten; b) Berechnung eines ersten Rekonstruktionskernels (K1) aus einem Referenzspektrum (R) des Objektbereichs; c) Berechnung von n vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen (S1.1, S1.2, ..., S1.n) durch Rekonstruktion der im jeweiligen MR-Segment-Datensatz (S1, S2, ..., Sn) fehlenden Daten innerhalb eines für jeden MR-Segment-Datensatz (S1, S2, ..., Sn) vorgegebenen k-Raum-Bereichs mittels des ersten Rekonstruktionskernels (K1); d) Berechnung jeweils eines Phasenbildes (P1, P2, ..., Pn) aus den vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätzen (S1.1, S1.2, ..., S1.n) mittels Fouriertransformation; e) Berechnung eines Referenzbildes (IR) aus dem Referenzspektrum (R) durch Fouriertransformation; f) Berechnung von n modifizierten Referenzbildern (IR1, IR2, ..., IRn) durch Kombination des Absolutbetrags des Referenzbildes (IR) mit der Phase jeweils eines der Phasenbilder (P1, P2, ..., Pn); g) Berechnung von n modifizierten Referenzspektren (R1, R2, ..., Rn) mittels Fouriertransformation jedes der modifizierten Referenzbilder (IR1, IR2, ..., IRn); h) Berechnung von n zweiten Rekonstruktionskernels (K2.1, K2.2, ..., K2.n), wobei jeder zweite Rekonstruktionskernel aus allen modifizierten Referenzspektren (R1, R2, ..., Rn) für jeweils einen der MR-Segment-Datensätze ermittelt wird; i) Ermittlung von mindestens einem endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz (S2; S2.1, S2.2, ..., S2.n) durch Rekonstruktion fehlender MR-Signaldaten der MR-Segment-Datensätze (S1, S2, ..., Sn) mittels der zweiten Rekonstruktionskernels (K2.1, K2.2, ..., K2.n) und der MR-Signaldaten der n MR-Segment-Datensätze (S1, S2, ..., Sn); j) Berechnung des Magnetresonanzbildes (I) aus dem mindestens einen endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz (S2; S2.1, S2.2, ..., S2.n).
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt h) die Berechnung der n zweiten Rekonstruktionskernels (K2.1, K2.2, ..., K2.n) mittels der modifizierten Referenzspektren (R1, R2, ..., Rn) und zusätzlich mittels eines ausgewählten Referenzspektrums (R*) durchgeführt wird; dass in Schritt i) ein endgültig rekonstruierter MR-Segment-Datensatz (S2) ermittelt wird, und dass in Schritt j) das Magnetresonanzbild (I) durch Fouriertransformation des endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatzes (S2) erzeugt wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei dem ausgewählten Referenzspektrum (R*) um das Referenzspektrum (R) oder um eines der modifizierten Referenzspektren (R1, R2, ..., Rn) handelt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt i) n endgültig rekonstruierte MR-Segment-Datensätze (S2; S2.1, S2.2, ..., S2.n) ermittelt werden, und dass in Schritt j) zunächst für jeden endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensatz (S2; S2.1, S2.2, ..., S2.n) ein Segmentbild (I1, I2, ..., In) durch Fouriertransformation erzeugt wird und anschließend die Segmentbilder (I1, I2, .., In) zu dem Magnetresonanzbild (I) kombiniert werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt a) die Bereitstellung der n MR-Segment-Datensätze (S1, S2, ..., Sn) durch Messung von mindestens einem MR-Spektrum (S) erfolgt, wobei zur Aufnahme jedes MR-Spektrums (S) eine MR-Sequenz mit einem Anregungspuls durchlaufen wird, wodurch Kernspins innerhalb des Objektbereichs angeregt werden.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt a) das MR-Spektrum (S) aufgenommen wird, vorzugsweise mit Signaldaten für N × M Frequenzvoxel, und dass das aufgenommene MR-Spektrum (S) gespeichert und zur Bereitstellung der MR-Segment-Datensätze (S1, S2, ..., Sn) in diese aufgeteilt wird.
Verfahren Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass als MR-Sequenz eine EPI-Sequenz verwendet wird, und dass die Unterteilung in MR-Segment-Datensätze durch Aufteilung der MR-Signale gemäß ihrer Abtastrichtung im k-Raum erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere, vorzugsweise n, MR-Spektren mit Signaldaten für jeweils weniger als M × N Frequenzvoxeln aufgenommen werden, wobei für jeden Anregungspuls verschiedene Kodierungen verwendet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Schritte d) bis i) wiederholt werden, wobei in dem wiederholten Schritt d) statt der vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze (S1.1, S1.2, ..., S1.n) die endgültig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze (S2, S2.1, S2.2, ..., S2.n) aus dem zuvor durchgeführten Schritt i) verwendet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1-9, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt c) der vorgegebene k-Raum-Bereich alle N × M Frequenzvoxel umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1-9, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt c) der vorgegebene k-Raum-Bereich einen niederfrequenten Teil des k-Raums umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1-9, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt c) der vorgegebene k-Raum-Bereich Teile des k-Raums umfasst, in denen der entsprechende MR-Segment-Datensatz Peaks aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mittels der vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze (S1.1, S1.2, ..., S1.n) eine Bewegung des Objektbereichs zwischen der Aufnahme der einzelnen MR-Segment-Datensätze (S1, S2, ..., Sn) korrigiert wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt d) die Phasenbilder (P1-Pn) mittels eines x-Raum/Bild-Raum-Filters und/oder die vorläufig rekonstruierten MR-Segment-Datensätze (S1.1 - S1.n) mittels eines k-Raum-Filters geglättet werden.