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Institut für Neurowissenschaften und Medizin
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Rauschverminderung in MR Bildern

Die Intensität einzelner Voxel in MR-Bildern wird durch verschiedene, zufällige Einflüsse beeinträchtigt, was im Allgemeinen als Rauschen bezeichnet wird. Bei MR-Bildern unterscheidet man zwei grundlegend verschiedene Quellen von Rauschen: Zum einen hardwarebedingtes Rauschen (Empfangs- und Gradientenspulen, Feldinhomogenitäten etc.), zum anderen Rauschen, bedingt durch den Probanden (Bewegungen des Probanden selbst, Atem-, sowie Herzbewegungen, etc.). Diese Einflüsse wirken sich negativ auf Auflösung und Reproduzierbarkeit der Bilder aus. Entscheidend für die Qualität der Bilder ist daher, die Auswirkungen des Rauschens auf das gemessene Signal zu berücksichtigen und im Idealfall zu vermindern. Rauschverminderung ist besonders wichtig bei Bildgebungsverfahren, denen intrinsisch nur ein geringes Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR) zur Verfügung steht. Ein Beispiel dafür ist die Diffusionstensorbildgebung mit hohen b-Werten. Standardmethoden zur Rauschverminderung gehen von einer gleichmäßig verteilten Standardabweichung der Voxelintensität aus, wobei ein einzelner Korrekturfaktor für das gesamte Bild bestimmt wird.
Wir verfolgen einen komplexeren Ansatz, der eine inhomogene, räumlich variierende Rauschverteilung zu Grunde legt und eine voxelweise Berechnung des Korrekturfaktors erlaubt. Eine derartige Korrektur scheint ein wichtiger Schritt für die korrekte Berechnung des Diffusionstensors sowie für die exakte Traktographie von Fasern zu sein. Räumlich variierende Rauschfelder spielen daher eine wichtige Rolle in der Diffusionstensorbildgebung und verdienen weitere Aufmerksamkeit.

Für die Berechnung von räumlich verteiltem Rauschen wurde ein neuer Algorithmus entwickelt, der die Bereiche mit hohem SNR (in denen die gemessenen Signale durch eine Gaußverteilung angenähert werden können), sowie Bereiche mit geringem SNR (in denen das Signal riceverteilt ist) gleichermaßen berücksichtigt. Um die Rechenzeit zu reduzieren, werden nur Voxel innerhalb des Gehirns zur Bestimmung der Korrekturfaktoren verwendet.

1. Berechnung einer Median-Betrags-Abweichung (MAD) für einen gegebenen Voxel. Alternativ kann man auch einen anderen robusten Schätzer, wie Sn oder Qn verwenden. Die MAD kann mit einem Datensatz mit mehreren Wiederholungen oder verschiedenen Richtungen ermittelt werden.
2. Berechnung einer Gauß`sche Standardabweichung (SD) mit Hilfe des robusten Schätzers.
3. Berechnung einer Ricekorrektur für die vorausgegangene Bestimmung der SD.
4. Korrektur des verrauschten Bildes mittels räumlich verteilter SD.

Rauschverminderung in MR-BildernBeispiele für MR Bilder und Rauschen. Zeilen: 1. originales Diffusionsbild; 2. zugehöriges Gaußsches Rauschfeld; 3. zugehöriges Rice Rauschfeld; 4. Korrekturfaktor.

Zusatzinformationen

Ansprechpartner

Prof. Dr. N. Jon Shah (Teamleiter)

Dr. Ivan I. Maximov


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