Magnetische Partikelbildgebung mit einer feldfreien Linie

Matthias Weber, Klaas Bente, Anselm v. Gladiss, Matthias Graeser, Thorsten M. Buzug

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Abstract

Die magnetische Partikelbildgebung nutzt das nichtlineare Magnetisierungsverhalten von magnetischen Nanopartikeln um deren Verteilung darzustellen. Dafür werden statische Gradientenfelder und oszillierende, homogene Magnetfelder kombiniert. Bisherige Experimente zeigen die Machbarkeit dieser Bildgebungsmethode. Datenakquisition und Visualisierung benötigen mehrere Minuten. Im Folgenden wird ein Ansatz gezeigt, der die Datenakquisition und -visualisierung in Echtzeit ermöglicht. Der konstruierte Scanner basiert auf einer feldfreien Linie und besitzt eine höhere Sensitivität als zuvor gezeigte Techniken. Ein optimiertes Felddesign ermöglicht einen modellbasierten Rekonstruktionsprozess zur schnellen Datenverarbeitung. In diesem wird zusätzlich eine Entfaltung auf Basis der Partikeleigenschaften eingebaut um die Bildqualität zu erhöhen. Mit der Echtzeitfähigkeit hat die Magnetische Partikelbildgebung das Potential, eine essentielle Technologie in der zukünftigen medizinischen Diagnostik und Überwachung zu werden, wo schnelle physiologische Prozesse analysiert werden müssen wie bei kardiologischen Interventionen, Tumordiagnostik und der Stammzelltherapie.

Einleitung

Die magnetische Partikelbildgebung (Magnetic Particle Imaging, MPI) wurde in den Philips Forschungslaboratorien entwickelt und zum ersten Mal 2005 publiziert [l]. Spezielle Magnetfeldkonfigurationen ermöglichen es, Verteilungen von superparamagnetischen Nanopartikeln (MNP) mit hoher räumlicher Auflösung in Echtzeit zu verfolgen. Dies öffnet in der medizinischen Diagnostik aber auch der Therapie neue Türen. Dabei hat MPI das Potential, sich gegen bereits etablierte Bildgebungsmodalitäten wie die Computertomographie (CT), die Magnetresonanztomographie (MRT) oder auch nukleardiagnostischen Verfahren durchzusetzen. Es wird keine ionisierende Strahlung verwendet. Anders als bei der Nukleardiagnostik sind die verwendeten magnetischen Nanopartikel nicht radioaktiv. MPI übertrifft sogar die Ortsauflösung und Sensitivität von MRT und kann sich in Bezug auf die Scanzeit deutlich gegenüber MRT, CT und Nukleardiagnostik absetzen. 2009 konnten die ersten Aufnahmen eines schlagenden Mäuseherzens veröffentlicht werden [2]. Die derzeitige räumliche Auflösung beläuft sich auf den unteren Millimeterbereich [ 3]. Tatsächlich könnten maßgeschneiderte Nanopartikel auch im Submillimeterbereich dargestellt werden.

Das nichtlineare Magnetisierungsverhalten der MNPs ermög­licht es, deren Verteilung zu bestimmen. Dabei wird ge­nutzt, dass MNPs in einem Wechselfeld Harmonische der Grundfrequenz des Wechselfeldes erzeugen und sich mit einem zusätzlichen Feld sättigen lassen, so dass keine Signale durch die Partikel außerhalb des Messortes entstehen (Abb. 1). Bei der Bildgebung werden Gradientenfelder genutzt, welche einen feldfreien Bereich besitzen. Partikel in diesem Bereich können mit einem Wechselfeld angeregt werden, alle anderen Partikel außerhalb dieses Bereiches tragen nicht zum Signal bei. Durch Verschieben des feldfreien Bereiches kann der Messbereich abgescannt werden. Bei MPI kann dieser feldfreie Bereich entweder mit einem feldfreien Punkt (FFP) oder einer feldfreien Linie (FFL) realisiert werden [1,4]. Da bei der FFL alle Partikel entlang einer Linie zum Signal beitragen, hat diese Technologie einen entscheidenden Sensitivitätsvorteil gegen den FFP. Allerdings konnten aufgrund der erheblichen Komplexität nur wenige Systeme die FFL-Technologie nutzen. Zudem gab es bisher keine Echtzeitbildgebung im FFL-Bereich. Erste Optimierungen in Simulationsstudien und Prototypen zeigten jedoch vielversprechende Ergebnisse [5, 6]. Im Folgen­den wird der erste FFL-MPI-Prototyp vorgestellt, der eine zweidimensionale Visualisierung der Partikelverteilung im Millisekundenbereich realisiert.

ABBILDUNG 1. AUF DER LINKEN SEITE IST DIE FELDFREIE LINIE DARGESTELLT, AUF DER EIN HOCHFREQUENTES HOMOGENES VERSCHIEBUNGSFELD ADDIERT WIRD. PARTIKEL IM FELDFREIEN BEREICH GENERIEREN EIN CHARAKTERISTISCHES SIGNAL, WELCHES DETEKTIERT WERDEN KANN. PARTIKEL AUSSERHALB DIESES BEREICHS SIND DURCH DAS ZUSÄTZLICHE FELD GESÄTTIGT UND ERZEUGEN KEIN SIGNAL. EIN VERSCHIEBEN DER LINIE ERMÖG­LICHT DIE ORTSKODIERUNG.

Methoden

Das Herzstück des hier vorgestellten FFL-MPI-Systems ist der Feldgenerator (Abb. 2). Dieser besteht aus 26 einzelnen Spulen, die sich in fünf Gruppen unterteilen lassen. In Blau und in Rot sind die inneren und äußeren Selektionsfeldspulen dargestellt, die rotieren und die FFL generieren. Beide Ringe sind um jeweils 45° zueinander verdreht. Der statische Teil dieses Gradientenfeldes wird durch die Permanentmagnete generiert, die vor und hinter dem Scanner angeordnet sind und eine kleine Öffnung für die zu messende Probe aufweisen. Innerhalb des Scanners sind weiterhin zwei Spulenpaare in Helmholtzkonfiguration angeordnet (in Gelb und Grün dargestellt), die die FFL im Raum orthogonal zu ihrem Verlauf verschieben. Diese Spulen werden Verschiebungsspulen genannt. Nicht eingezeichnet sind zwei Empfangsspuleneinheiten, die das Partikelsignal messen.

ABBILDUNG. 2. AUF DER LINKEN SEITE IST DIE SPULENKONFIGURATION ABGEBILDET, WELCHE DIE FFL GENERIERT, ROTIERT UND VERSCHIEBT. DABEI ÜBERNEHMEN DIE BLAUEN UND ROTEN SPULEN IN KOMBINATION MIT ZWEI PERMANENTMAGNETEN DIE GENERIERUNG UND ROTATION DER FFL. DIE GELBEN UND GRÜNEN SPULEN KÖNNEN DIE LINIE HOCHFREQUENT ORTHOGONAL ZU IHRER AUSBREITUNGSRICHTUNG VERSCHIEBEN. DIE RECHTE SEITE ZEIGT WIE FÜR VERSCHIEDENE WINKEL PARTIKELSIG­NALPROJEKTIONEN GENERIERT WERDEN. DIESE DATEN WERDEN IN EINEM SINOGRAMM GESPEICHERT UND ANSCHLIESSEND REKONSTRUIERT. NACH EINER GESCHWINDIGKEITS­UND ORTSKORREKTUR WIRD MIT HILFE EINER INVERSEN RADONTRANSFORMATION DIE TATSÄCHLICHE PARTIKELVERTEILUNG BERECHNET.

Die Verschiebung der FFL ist in diesem Aufbau mit 25 kHz realisiert. Dabei kann eine kreisförmige, zweidimensionale Fläche mit einem Durchmesser von 25 mm abgescannt werden, das sogenannte field of view (FOV). Die Spulenformen und -anordnungen sind dahingehend optimiert, dass möglichst wenig Leistung verbraucht wird und die generierten Felder definierte Eigenschaften für die Rekonstruktion besitzen. Das bedeutet, dass die FFL einen möglichst homogenen Gradienten besitzt und die Verschiebungsfelder homogen sind.

Beim Scanvorgang fährt die FFL für jeden Rotationswinkel durch das FOV und generiert ein Projektionssignal der Partikel entlang der gesamten Linie. Dieser Prozess ist anhand eines L-förmigen Partikelphantoms auf der rechten Seite in Abb. 2 beschrieben. Die generierten Signale werden digitalisiert und am Computer weiterverarbeitet. Ausgangspunkt ist das Sortieren der Daten in einem Sinogramm bzgl. der Projektionen und des Winkels. Im weiteren Verlauf muss die Geschwindigkeit des Verschiebungsfeldes und eine Ortskorrektur angewandt werden. Dieser Prozess wird auch x-Space Rekonstruktion genannt [7]. Im letzten Schritt wird aus dem korrigierten Sinogramm die eigentliche Partikelverteilung berechnet. Dieser Prozess wird inverse Radontransformation genannt und ist aus der Computertomografie bekannt [8]. Tatsächlich kann hier auf die gleichen Algorithmen zurückgegriffen werden.

ABBILDUNG 3. BILDGEBUNG EINES MIT MNPS GEFÜLLTEN L-FÖRMIGEN PHANTOMS. IN DER LINKEN SPALTE SIND DIE SINOGRAMME UND IN DER RECHTEN SPALTE DIE REKONSTRUIERTEN PARTIKELVERTEILUNGEN NACH VERSCHIEDENEN ENTFALTUNGSSCHRIT- TEN DARGESTELLT.

In dem Rekonstruktionsprozess kann zusätzlich eine Modellannahme der Partikeleigenschaften integriert werden. Die Partikel senden kein scharfes, sondern ein eher verwaschenes Signal, was die Auflösung des Bildgebungsprozesses minimiert. Außerdem ist in der Partikelantwort ein komplexer Relaxierungsprozess integriert, welcher weiterhin die Bild­qualität mindert. Bei korrekter Modellannahme kann dies rechnerisch kompensiert werden, indem eine Entfaltung in den Rekonstruktionsprozess integriert wird.

Zur Evaluierung des Systems wurde ein L-förmiges Phantom konstruiert, mit magnetischen Nanopartikeln gefüllt und im FFL-MPI -System gescannt.

Ergebnisse und Zusammenfassung

Die rekonstruierte FFL-MPI-Messung ist in Abb. 3 zu sehen. In der linken Spalte sind die x-Space rekonstruierten Sinogramme für die verschiedenen Entfaltungsschritte abgebildet. Äquivalent dazu sind in der rechten Spalte die rekonstruierten Partikelverteilungen zu erkennen. Mit Hilfe der Entfaltung in Kombination mit den Modellannahmen lässt sich die Auflösung von 9,2 mm auf 5,5 mm steigern. Das System kann derzeitig 5 Bilder pro Sekunde generieren und visualisieren.

Literatur

[l] B. Gleich und J. Weizenecker, ,,Tomographie imaging using the nonlinear response of magnetic particles. „, Nature, Bd. 435, Nr. 7046, S. 1214-1217, 2005. doi: 10.1038/nature03808.
[2] J. Weizenecker, B. Gleich, J. Rahmer, H. Dahnke und J. Borgert, ,,Three-dimensional real-time in vivo magnetic particle imaging.“, Physics in medicine and biology, Bd. 54, Nr. 5, S. Ll- 110, 2009. doi: 10.1088/0031- 9155/54/5/101.
[3] R. Ferguson, A. Khandhar, E. Saritas, L. Croft, P. Goodwill, A. Halkola, J. Borgert, J. Rahmer, S. Conolly und K. Krishnan,„Magnetic particle imaging with tailored iron oxide nanoparticle tracers“, IEEE Transactions on Medical Imaging, Bd. 3837, Nr. 2013, S. 1-1, 2014. doi: 10.1109/TMl.2014.2375065.
[4] J. Weizenecker, B. Gleich und J. Borgert, ,,Magnetic particle imaging using a field free line’\ Journal of Physics D: Applied Physics, Bd. 41, Nr. 10, S. 105009, 2008. doi: 10.1088/0022-3727 /41/10/105009.
[5] M. Erbe, M. Weber, T. F. Sattel, T. M. Buzug und T. M. Buzug,„Experimental validation of an assembly of optimized curved rectangular coils for the use in dynamic field free line magnetic particle imaging“, Current Medical Imaging Reviews, Bd. 9, Nr. 2, S. 89-95, 2013. doi: 10.2174/1573405611309020003.
[ 6] M. Weber, K. Bente, M. Graeser, T. F. Sattel und T. M. Buzug,„Implementation of a high-precision 2-d receiving coil set for magnetic particle imaging“, IEEE Transactions on Magnetics, Bd. 51, Nr. 2, S. 1-4, Feb. 2015. doi: 10.1109/TMAG.2014.2331987.
[7] P. W Goodwill, J. J. Konkle, B. Zheng, E. U. Saritas und S. M. Conolly, ,,Projection x-space magnetic particle imaging“, IEEE Transactions on Medical Imaging, Bd. 31, Nr. 5, S. 1076-1085, 2012. doi: 10.1109/TMl.2012. 2185247.
[8] T. M. Buzug, Computed Tomography. Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. 10.1007 /978- 3-540-39408-2.

Autoren

Matthias Weber, M.Sc.
Universität zu Lübeck
Institut für Medizintechnik
(korrespondierender Autor)

Klaas Bente, M.Sc.
Universität zu Lübeck
Institut für Medizintechnik

Anselm v. Gladiß, M.Sc.
Universität zu Lübeck
Institut für Medizintechnik

Dipl.-Ing. Matthias Graeser
Universität zu Lübeck
Institut für Medizintechnik

Prof. Dr. rer. nat. Thorsten M. Buzug
Universität zu Lübeck
Institut für Medizintechnik

 

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