Advanced computational tools for real-time MR imaging

Abstract

Gerçek zamanlı Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) girişimsel uygula-malara kılavuzluk edebilme potansiyeline sahiptir. Genel olarak, gerçek zamanlı MRG'ningereksinimleri şu şekilde sıralanabilir: (i) hızlı veri alımı, (ii) hızlı görüntüleme, ve (iii)iyi bir görüntü kalitesi sunma.Hızlı veri alımı eniyilenmiş gerçek zamanlı atım dizileri, paralel MRG (pMRG),ya da kartezyen dışı veri alma yöntemleri ile mümkün olmaktadır. Ancak, hızlı görüntüoluşturmak, yüksek işlem gücü gerektiren pMRG ve kartezyen olmayan veri alım yön-temleriyle oldukça zordur. Ayrıca, gerçek zamanlı görüntülemede yüksek sinyal-gürültüoranı sağlanabilse de görüntü çözünürlüğü sınırlıdır. Dolayısıyla MRG kılavuzlu gir-işimsel uygulamalarda görsel destek arttırılmalıdır. Tezin ana hedefleri şu şekilde be-lirlenmiştir: (i) gerçek zamanlı pMRG, (ii) radyal veriyle gerçek zamanlı görüntüleme,ve (iii) girişimsel uygulamalarda görsel desteğin hızlı yöntemlerle iyileştirilmesi.Tezin sağladığı katkılar, (i) gerçek zamanlı karma uzaylı TGRAPPA tabanlıgörüntüleme algoritması (şu an için en hızlı TGRAPPA tabanlı görüntüleme algorit-ması, (ii) ilk radyal veriler için gerçek zamanlı ?GRAPPA Operator Gridding? uygu-laması, ve MRG kılavuzlu girişimsel uygulamalar için (iii) üç boyutlu anjiyografi yolharitaları, (iv) iyileştirilmiş aktif aygıt gösterimi ve (v) gerçek zamanlı bir aktif aygıtsaptayıcısının görüntüleme yazılımına eklenmesi olarak sıralanabilir.

Real-time Magnetic Resonance Imaging (MRI) has the potential of successfullyguiding interventional applications. Overall, the requirements of real-time MRI can becategorized as: (i) fast data acquisition, (ii) fast image reconstruction, and (iii) goodimage quality.Fast data acquisition is provided by optimized real-time sequences, by parallelMRI (pMRI) techniques, or by non-Cartesian acquisition schemes (e.g. spiral and ra-dial tra jectories). However, fast image reconstruction is non-trivial, especially whencomputations demanding pMRI methods or non-Cartesian tra jectories are involved.Even though signal-to-noise ratio (SNR) can be relatively high during real-time imag-ing, spatial resolution is limited. Thus, improved visual feedback during real-timeMRI guided interventions is a must. This thesis defined three specific aims to improvereal-time imaging: (i) real-time image reconstruction for pMRI, (ii) real-time imagereconstruction for non-Cartesian tra jectories, and (iii) fast MRI post-processing forimproved visual feedback during interventions.Thesis contributions include: (i) real-time hybrid domain TGRAPPA basedpMRI reconstruction algorithm (currently the fastest TGRAPPA based algorithm),(ii) first real-time implementation of GRAPPA Operator Gridding algorithm for radialacquisitions, (iii) multi-phase 3D angiography roadmaps for MRI guided interventions,(iv) improved active device visualization during real-time MRI guided interventions,(v) integration of a real-time active device localizer algorithm.