Head Motion Correction in Magnetic Resonance Imaging Using NMR Field Probes

Abstract

Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a widely used imaging technology in medicine. Its advantages include good soft tissue contrast and the use of non-ionizing radiation in contrast to for example computed tomography (CT). One drawback are the long acquisition times that are needed. They depend on the diagnostic use case but are usually within the range of minutes. These long scan times make the images prone to patient motion during image acquisition which can lead to blurring or ghosting artifacts. Those artifacts might render the diagnostic value of the images useless which requires the image to be reacquired or the patient to be sedated before the scan to prevent motion artifacts. This is where motion correction comes into play. One can distinguish between retrospective and prospective motion correction (PMC) methods. Retrospective motion correction tries to improve image quality after the image acquisition by post-processing and possibly using additional motion tracking information, if available. Prospective motion correction relies on a motion tracking modality that is used to provide motion information to update imaging parameters during image acquisition. Both motion correction methods can also be used in combination with each other. This thesis, however, will focus on the implementation and validation of a system for prospective head motion correction. The system consisted of four nuclear magnetic resonance (NMR) field probes using. Those feld probes were attached to the head and used to measure the spatiotemporal evolution of magnetic felds. By switching spatially varying magnetic fields, this information can be used to track the field probes' positions and calculate the corresponding head motion in order to perform prospective motion correction.

Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein in der Medizin weitverbreitetes bildgebendes Verfahren. Ihre Vorteile sind unter anderem der gute Gewebekontrast und die Verwendung von nichtionisierender Strahlung im Gegensatz zur Computertomographie (CT). Ein Nachteil ist die Länge der Zeit, die notwendig ist um ein Bild aufzunehmen. Sie hängt natürlich vom jeweiligen diagnostischen Anwendungsfall ab, bewegt sich aber normalerweise im Bereich von Minuten. Diese langen Aufnahmezeiten machen die Bilder anfällig für Patientenbewegungen, welche zu unscharfen Bildern oder sogenannten Ghostingartefakten, bei denen sich Bildteile wiederholen, führen. Diese Artefakte können dazu führen, dass eine Diagnose nicht mehr möglich ist, was entweder eine erneute Aufnahme des Bildes notwendig macht oder eine Sedierung des Patienten, um Bewegung zu vermeiden. Hier kommen Bewegungskorrekturverfahren ins Spiel. Die sogenannte prospektive Bewegungskorrektur benötigt zusätzliche Bewegungsinformationen, die noch während der Bildaufnahme dazu verwendet werden, die Bildgebungsparameter so zu verändern, dass der Bildausschnitt der Bewegung folgt. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Validierung eines Systems zur prospektiven Bewegungskorrektur. Das entwickelte System bestand aus vier Kernspinresonanz-Magnetfeldsensoren (NMR field probes). Diese Sensoren wurden am Kopf der Probanden befestigt und konnten die räumliche und zeitliche Veränderung des Magnetfeldes messen. Das Ziel war es, dadurch die Sensorpositionen zu bestimmen und die zugehörigen Kopfbewegungen zu berechnen, um mit diesen Informationen die prospektive Bewegungskorrektur zu implementieren. Dabei war der erste Schritt die Entwicklung eines eigenständigen Sende- und Empfangssystems zur Signalgeneration und -akquise der Sensoren. Dieses System bestand aus mikroelektronischen Komponenten und war nötig, um die Messungen der Sensoren unabhängig von der Hardware des Kernspintomographen durchführen zu können. Im zweiten Schritt sollte die Genauigkeit der Positionsbestimmung der Sensoren verbessert werden. Die Position der Sensoren wurde durch lineare Magnetfeldgradienten bestimmt, die nacheinander auf allen räumlichen Achsen geschaltet wurden. Echte Gradienten besitzen allerdings ein charakteristisches nichtlineares Verhalten, das ausgemessen werden musste, um das lineare Modell der Positionsbestimmung zu verbessern. Dazu wurden Messungen mit einem Sensor in verschiedenen bekannten Positionen durchgeführt sowie zusätzlich Messungen mit einer sogenannten Feldkamera, welche aus 16 dieser Sensoren besteht. Im letzten Schritt wurde dann das fertige System zur Bewegungskorrektur für verschiedene Bildgebungssequenzen getestet und schließlich mit einem anderen Bewegungskorrektursystem verglichen, welches auf einer optischen Kamera basiert.