Wir erforschen und entwickeln neue, schnellere und hochfunktionelle Magnetresonanzverfahren, die den Arzt bei der Diagnose besser unterstützen und den Patienten eine kürzere Untersuchungsdauer ermöglichen.
Wichtige Technologien in der Magnetresonanz (MR) sind die parallele Bildgebung und deren Weiterentwicklung mittels künstlicher Intelligenz (KI). Bei der ersten Technologie ermöglicht das gleichzeitige Verwenden von mehreren Sende- und Empfangseinheiten eine höhere Aufnahmegeschwindigkeit. Die Optimierung der parallelen Bildrekonstruktion mit KI ermöglicht es, eine hohe Bildqualität aus noch weniger Messdaten zu erhalten, wodurch sich die Messung weiter verkürzt.
Reduzierte Messzeiten eröffnen völlig neue Anwendungsgebiete, die vorher nicht in einem akzeptablen Zeitrahmen für Patienten möglich waren. Die Grundlage für herkömmliche Bildkontraste sind Unterschiede im Wassergehalt und anderen gewebespezifischen Parametern. Die dargestellten Helligkeitswerte eines Bildes ergeben sich aus der im Messprogramm eingestellten Gewichtung dieser Parameter. Für eine umfassende Diagnose werden in der Regel mehrere MR-Bilder mit unterschiedlichen Kontrast-Gewichtungen benötigt. Diese Bilder müssen einzeln nacheinander aufgenommen werden.
Sind die Symptome einer Krankheit eindeutig, so kennt man die Bildkontraste, mit denen man ihrer Ursache auf die Spur kommt. Ansonsten verwendet man eine Standardauswahl und muss bei Auffälligkeiten unter Umständen eine weitere Untersuchung durchführen.
Die quantitative MR verfolgt im Gegensatz zur herkömmlichen Untersuchung einen ganzheitlichen Ansatz, der mit nur einer Messung auskommt. Diese Messung ermittelt nicht die Kontraste, sondern die zugrundeliegenden biophysikalischen Parameter des Gewebes. Der Vorteil besteht darin, dass neben quantitativen Messwerten per Postprocessing Bilder mit beliebigen Kontrast erzeugt werden können. Somit kann der Arzt während der Befundung einen passenden Kontrast per Software auswählen, um ein Krankheitsbild optimal diagnostizieren zu können.
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS