3 T Magnetresonanztomograph
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Beschaffung des Gerätes erfolgte zur Unterstützung der Forschungsaktivitäten der Abt. Radiologische Forschung der Radiologischen Klinik der Universität Freiburg geleitet von Prof. Dr. J. Hennig sowie der Sektion Experimentelle Radiologie geleitet von Prof. Dr. M. Bock. Schwerpunkt der Abteilung ist die Entwicklung neuer Technologien und Methoden der Kernspintomographie und ihr Einsatz in der vorklinischen, translationalen und klinischen Forschung sowie der klinischen Anwendung. Die Gruppe umfasste im Berichtszeitraum (2015-2018) ca. 80 Wissenschaftler, ca. 1/3 davon Postdocs, 2/3 Doktoranden, Master- und Bachelorstudenten. Anwendungsschwerpunkt der durchgeführten Forschungsarbeiten sind neben technologisch-methodischen Arbeiten Projekte auf den Anwendungsschwerpunkten Neurologie und Neurowissenschaften, Onkologie, und kardiovaskuläre Bildgebung. Im Einzelnen sind folgende Forschungsergebnisse hervorzuheben: Methodisch-technologische Projekte: Die ultraschnelle funktionelle Bildgebung mittels des ‚MR-Enzephalographie‘(MREG)-Verfahrens erlaubt die Aufnahme eines isotropen dreidimensionalen Hirnvolumens in weniger als 100 ms. Im Rahmen verschiedener Projekte wurde diese Methode zur hochempfindlichen Detektion der Ruheaktivität des Gehirns angewandrt. Ein Anwendungsschwerpunkt dabei ist die Untersuchung von Epilepsie-Patienten mittels simultaner MREG-EEG-Messung zur Lokalisation interiktaler spikes. - Das von M. Zaitsev entwickelte prospektive Bewegungskorrekturverfahren MoCo erlaubt die Aufnahme artefaktfreier Bilder bei sich bewegenden Patienten. Das Verfahren beruht auf einer hochpräzisen (~ 20 micrometer) und schnellen (60 Hz) Bestimmung der Bewegung mittels eines optischen Trackingsystems. Die Bewegungsinformation wird in Echtzeit an den Scanner weitergeleitet und dient zur prospektiven Korrektur von Gradienten und HF-Einheit. Damit lassen sich zum einen Aufnahmen in extrem hoher Auflösung durchführen, die ansonsten auch bei kooperativen Probanden auf Grund der langen Messdauer Unschärfen und Artefakte zeigen. Anwendungen zur Aufnahme bei unkooperativen Patienten sind Ziel laufender Projekte. Neurologie und Neurowissenschaften: Neben den erwähnten Anwendungen der MREG-Methode wurde sie im Rahmen des Exzellenzclusters BrainLinks BrainTools auch zur Untersuchung der Plastizität bei Rehabilitation nach Schlaganfall eingesetzt. - In Zusammenarbeit mit S. Rotter (Bernstein-Zentrum) wurden MREG-Daten als Pilotdaten für einen neuen Algorithmus zur Bestimmung der direktionalen Konnektivität eingesetzt. - Entwicklung von Methoden zur mesoskopischen Charakterisierung des Hirngewebes auf Basis von Diffusions-Tensor-Messungen. Onkologie: Klinische Studien im Rahmen tranlationaler Projekte im Bereich Onkologie werden im Wesentlichen auf dem zweiten Forschungsgerät durchgeführt. Das Prisma-Gerät wurde vor allem eingesetzt für: Entwicklungen von Methoden zur direkten Messung des Sauerstoffverbrauchs auf Basis 17P-MRI und deren Einsatz zur Charakterisierung von Hirntumoren; Entwicklung von Methoden zur Messung metabolischer Verteilung von 13C-Metaboliten auf Basis einer multiecho-SSFP-Sequenz. Kardiovaskuläre MR: Grundlagenwissenschaftliche Projekte zur Untersuchung und Charakterisierung der Wandschubspannung auf Basis von 4D-Flowmessungen werden gemeinsam mit der TU Darmstadt durchgeführt und haben bereits zu wesentlichen Verbesserungen der Meßbarkeit geführt. Weitere Projekte beschäftigen sich mit der ultrahochaufgelösten Darstellung und Charakterisierung von Plaques sowie der hochaufgelösten Darstellung kleiner Horngefässe zur Diagnose von Gefässentzündungen auf Basis hochaufgelöster 3D-Sequenzen mit 0.5 mm isotroper Auflösung. Insgesamt hat das Gerät die Erwartungen in hervorragender Weise erfüllt. Ganz wesentlich für den Erfolg vieler Projekte ist die hervorragende Performance der Gradienten nicht nur in Bezug auf die nominellen Leistungsdaten (Amplitude, Schaltzeiten) sondern vor allem auch die extrem gute Reproduzierbarkeit und Exaktheit der Gradientenverläufe. Des Weiteren bieten die 128 separaten Empfangskanäle hervorragende Voraussetzungen zur Realisierung hoch integrierter Multicoil-arrays. Das Gerät hat sich als zentrale Komponente der DFG-Forschungsinfrastruktur MRDAC bewährt, neben den angeführten Kooperationsvorhaben wird es in zahlreichen kleinen Kooperationsprojekten mit Partnern im In- und Ausland eingesetzt.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- A Ultra-fast magnetic resonance encephalography of physiological brain activity - Glymphatic pulsation mechanisms? J. Cereb. Blood Flow Metab. 2016;36:1033–1045
Kiviniemi V, Wang X, Korhonen V, et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1177/0271678X15622047) - Disentangling micro from mesostructure by diffusion MRI: A Bayesian approach. Neuroimage 2017;147:964–975
Reisert M, Kellner E, Dhital B, Hennig J, Kiselev VG
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.09.058) - High Resolution CBV Assessment With PEAK-EPI: k-t- Undersampling and Reconstruction in Echo Planar Imaging. Magn. Reson. Med. 2017;77:2153–2166
Ramb R, Mader I, Jung B, Hennig J, Zaitsev M
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/mrm.26298) - One-second MRI of a three-dimensional vocal tract to measure dynamic articulator modifications. J. Magn. Reson. Imaging 2017;46:94–101
Burdumy M, Traser L, Burk F, et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/jmri.25561) - Prospective motion correction in functional MRI. Neuroimage 2017;154:33–42
Zaitsev M, Akin B, Levan P, Knowles BR
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.11.014) - Pulseq: A Rapid and Hardware-Independent Pulse Sequence Prototyping Framework. Magn. Reson. Med. 2017;77:1544–1552
Layton KJ, Kroboth S, Jia F, et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/mrm.26235) - Determination of aortic stiffness using 4D flow cardiovascular magnetic resonance - a population-based study. J. Cardiov. Magn. Reson. 2018;20:43
Harloff A, Mirzaee H, Lodemann T, et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1186/s12968-018-0461-z) - Development and implementation of an 84-channel matrix gradient coil. Magn. Reson. Med. 2018;79:1181–1191
Littin S, Jia F, Layton KJ, et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/mrm.26700) - Fast imaging for mapping ynamic networks. Neuroimage 2018;180:547–558
LeVan P, Akin B, Hennig J
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/mrm.26700) - Sparse Estimation of Resting-State Effective Connectivity From fMRI Cross-Spectra. Front. Neurosci. 2018;12:287
Lennartz C, Schiefer J, Rotter S, Hennig J, LeVan P
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/mrm.26700)
