Evaluation of imaging parameters in Magnetic Particle Imaging

Beschreibung

Magnetic Particle Imaging (MPI) ist eine medizinische bildgebende Methode, die sich aktuell (Stand: 2017) im präklinischen Stadium befindet. Die Bildgebung basiert auf der ortsaufgelösten Detektion magnetischer Nanopartikel, die in einem magnetischen Wechselfeld periodisch magnetisiert werden. Mittels Gradientenfeldern, die eine Ortsau flösung ermöglichen, sowie Detektionsspulen, die die Magnetisierungsvorgänge erfassen, kann die Partikelverteilung aus dem Messsignal rekonstruiert werden. Dabei wird Körpergewebe von der Bildgebung ignoriert. Aufgrund des Verzichts auf Radiopharmazeutika sowie ionisierender Strahlung hat MPI gegenüber seinen potenzielle Konkurrenten CT-Angiographie und Bildgebungsmethoden der Nuklearmedizin wie SPECT und PET einen inhärenten Vorteil. Aufgrund dieses Vorteils sowie der hohen räumlicher als auch zeitlichen Auflösung ist MPI ein weltweites Forschungsthema. Parallel zum MPI hat sich die Magnetic Particle Spectroscopy (MPS) als Methode zur Charakterisierung des Verhaltens magnetischer Nanopartikel unter MPI-Bedingungen etabliert. Mit Ausnahme der Gradientenfelder und somit ohne Ortscodierung werden die potentiellen Tracer der typischen MPI-Umgebung ausgesetzt und die Antwort auf das Anregungsfeld gemessen. Diese Antwort gilt als Indikator einer guten oder schlechten Eignung der magnetischen Nanopartikel als Tracer für MPI. Da diese Methode jedoch nur relative Aussagen über die Bildqualität zulässt und quantitative Abschätzungen über eine erreichbare räumliche Au flösung unter Berücksichtigung des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses nur in Phantomstudien im MPI-Scanner möglich sind, besteht hier Optimierungspotential. Der erste Teil der Arbeit beschreibt den Ein uss des Messsignals im MPI auf die räumliche Au flösung. Basierend auf klassischen Theorien der Signalverarbeitung und der Bildgebung wird das MPI-Signal bezüglich des Nyquist-Shannon-Sampling-Theorems und der Ortsfrequenzen analysiert und auf einen direkten Zusammenhang zwischen Harmonischen und den Ortsfrequenzen hingewiesen. Auf Basis eines je nach Tracermenge und -eigenschaften variierenden Signal-zu-Rausch-Verhältnisses wird die räumliche Au flösung in einen Zusammenhang mit den über dem Rauschlevel liegenden Harmonischen des MPI-Signals gebracht. Im zweiten Teil wird anhand einer Simulation präsentiert, wie die Tracereigenschaften für MPI-Bedingungen optimiert werden können, um dadurch die räumliche Au flösung zu maximieren. Es wird dabei gezeigt, dass die Optimierung der Tracer für MPI aufgrund dynamischer Eekte nur über die Abstimmung mehrerer Parameter geschehen kann und dass die Partikel mitunter bei nur leichter Abweichung von dieser Abstimmung bedeutend schwächere Signale im MPI erzeugen können. Final wird ein Faktor präsentiert, der sich in den Simulationen als weitestgehend unabhängig von den externen Parametern Feldstärke und Frequenz zeigt und sich somit als allgemeiner Fixpunkt für optimierte MPI Tracer zu eignen scheint. Im dritten und letzten Teil der Arbeit wird eine Erweiterung der MPS vorgestellt, die im Gegensatz zur gängigen Methode eine Abschätzung der erreichbaren räumlichen Au flösung des Tracers in Abhängigkeit von Tracermenge und -eigenschaften ermöglicht. Neben der Charakterisierung mehrerer kommerziell erhältlicher Tracer wird darüber hinaus die im ersten Teil vorgestellte Theorie erfolgreich verifiziert. Vergleichend wird zudem eine Studie vorgestellt, in der mehrere Au flösungsphantome eines Tracers in einem kommerziellen MPI-Scanner gemessen wurden. Auch hier stellte sich heraus, dass die Ergebnisse aus der vorgestellten Methode und den Phantom-Experimenten sehr ähnlich sind. Es wird daraus geschlossen, dass die Methode sich gut zur Charakterisierung der erreichbaren räumlichen Au flösung in MPI eignet.

Autor*in

Daniel Dario Schmidt

Themen in »Evaluation of imaging parameters in Magnetic Particle Imaging«

MPI MPS Magnetic Anisotropy Magnetic Particle Imaging magnetische Nanopartikel methods of nuclear medicine imaging spatial resolution.

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