Diese Arbeit stellt das Konzept der kompressionssensitiven Magnetresonanzelastographie vor. Kompressionssensitive MRE analysiert die Ausbreitung von Kompressionswellen und liefert dadurch Erkenntnisse über die Kompressionseigenschaften eines Mediums auf Grundlage eines poroelastischen Modells. Anomalien bei der Regulation des Gewebedrucks stehen in Zusammenhang mit verschiedenen Krankheitsbildern, wie Normaldruck-Hydrozephalus und Pfortader-Hypertonie. Statischer Druck spielt als Porendruck eine zentrale Rolle in den poroelastischen Wellengleichungen; die kompressionssensitive MRE könnte daher ein nichtinvasives Diagnoseinstrument darstellen, das die durch konventionelle Scherwellen-Elastographie gewonnenen Informationen um weitere Aspekte ergänzt. Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung einer schnellen Singleshot-EPI-Bildgebungssequenz, mit deren Hilfe die durch propagierende Druckwellen hervorgerufene volumetrische Verzerrung quantifiziert werden kann. Die Validierung der kompressionssensitiven MRE erfolgte an verschiedenen Systemen: an porösen Gelphantomen, an der menschlichen Lunge in zwei Atemzuständen, in einer ex-vivo Schafsleber bei unterschiedlichen hydrostatischen Drücken und schließlich am menschlichen Gehirn. Die Ergebnisse belegen, dass die Stärke der induzierten volumetrischen Verzerrung sensitiv gegenüber Druckänderungen ist, wohingegen die Scherverzerrung keine derartige Abhängigkeit aufweist. In einer weiteren Studie wurde intrinsische Pulsation des menschlichen Hirns anstelle einer externen Vibrationsquelle ausgenutzt. Dabei erzeugte die arterielle Pulswelle eine kurze lokale Expansion des Hirnparenchyms; in der sich anschließenden diastolischen Phase erfolgte eine langsame Rückkehr zum Ausgangszustand. Aus den gemessenen volumetrischen Verzerrungen wurden durch Inversion der Druckwellengleichung numerische Werte für den Druckwellenmodul M berechnet; Rauschen wurde als primäre Ursache für die systematische Unterschätzung von M identifiziert. / This thesis introduces the concept of compression-sensitive Magnetic Resonance Elastography. Compression-sensitive MRE detects the propagation of pressure waves, providing insight into the compressibility of a material based on a poroelastic tissue model. Poroelastic models incorporate compressibility through interaction of compartments, even as each individual compartment remains incompressible. Hydrostatic tissue pressure abnormalities are associated with a number of diseases, such as normal pressure hydrocephalus or hepatic portal hypertension. Since pore pressure plays a central role in the poroelastic wave equations, compression-sensitive MRE could potentially serve as a diagnostic tool, providing information complimentary to shear-wave MRE data. This thesis describes the development of a fast single-shot EPI MR sequence capable of quantifying volumetric strain induced by external vibrations. Compression-sensitive MRE was validated in porous gel phantoms, in the human lung at two different respiratory states, in an ex vivo sheep liver at varying levels of hydrostatic pressure, and finally in human liver and brain. Results illustrate that compression-sensitive MRE is capable of quantifying volumetric strain in phantoms and in human organs. It was found that volumetric strain was sensitive toward pressure changes associated with different physiological states, whereas shear strain remained constant. In an additional study, pulsation of the human brain, driven by the heart cycle, was used as the actuation source instead of the external vibration generator. Results indicate local expansion of brain parenchyma upon the arrival of the arterial pulse wave, followed by a slow return to the initial state during the diastolic phase. Numerical values for the pressure wave modulus M were calculated from measured volumetric strain through inversion of the pressure wave equation. Measurement noise was identified as the primary effect causing a severe underestimation of M.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/17857 |
| Date | 08 May 2015 |
| Creators | Hirsch, Sebastian |
| Contributors | Koch, Norbert, Sack, Ingolf, Bernarding, Johannes |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Namensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/ |
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