Reduction of Motion Artifacts in MRI

Cardiac Magnetic Resonance Imaging (MRI) is known to be degraded by respiratory motion during the scan. Previous methods to cope with these problems either impose a short scan time limit, prolong the scan or do not reduce the artefacts sufficiently. For time-resolved 3D phase contrast measurements of the cardiac flow and wall motion, the imaging time is already long, and image quality is of great importance. This projects aims to construct a reconstruction algorithm that is able to reduce the artefacts caused by respiration without prolonging the scan. This might be done by using a generalized reconstruction transform combined with an iterative optimization of an image quality metric.

• Staff:

Hans Knutsson , Professor		Supervisor		IMT/LiU
Andreas Sigfridsson , PhD student		Theory and implementation		IMV/LiU
Mats Andersson , Res Eng		Co-supevisor		IMT/LiU
John-Peder Escobar Kvitting , MD,PhD		Co-supevisor		IMV/LiU

• Former Staff:

• Project Description:




Project Description

The motion caused by the respiration is an obvious problem in magnetic
resonance imaging (MRI). Since all image data is not acquired
simultaneously, the varying position of the chest wall and internal
organs during the scan will produce artifacts in the reconstructed
images. There are a number of ways to reduce these motion artifacts,
ranging from breath-holding to advanced algorithms for controlling the
data acquisition order based on the respiratory phase.

Magnetic resonance imaging of the heart, with dedicated scanners optimized for
cardiac imaging, is an excellent modality for getting not only morphologic
information, but also functional data. In our research group we have for a
number of years been using MRI to study intra-cardiac flow patterns (1) and
myocardial deformation (2) based on time-resolved 3D MRI data with the goal
to increase our understanding of the cardiovascular system in health and disease. 
For the analysis of both flow and motion, a high spatial resolution is
necessary. We have during the last years implemented a few different
ways of improving spatial resolution. Further improvements of spatial
resolution would, however, not be useful unless an efficient
respiratory motion compensation algorithm is found.

The goal with the proposed project is to develop a method that minimizes
artifacts caused by patient motion during a magnetic resonance imaging (MRI)
scan. Preliminary results support the basic principle of a novel method, that
retrospectively (after the MRI scan is completed) compensates for the errors
induced in the raw data. The proposed algorithm is designed to compensate for
affine deformations and not only rigid body motions, which has been a
limitation in previously published work. The project includes implementation
of the proposed algorithm, and design/evaluation of different models for the
motion. Validation on both phantoms and normals/patients is necessary to assess
the resulting improvement in image quality.


---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

In Swedish


Magnetresonanstomografi (MRT) är en alltmer använd metod för avbildning av människokroppens inre organ. Patienten som undersöks ligger i en tunnel där ett starkt magnetfält, radiofrekventa signaler och ett svagare varierande magnetfält används för att skapa bilder som innehåller information om organens form och även olika typer av funktionella parametrar. Exempelvis hur bra hjärtat drar ihop sig eller vilka delar i hjärnan som aktiveras vid en viss uppgift. Tiden det tar för att samla in tillräckligt med data för att göra en bild varierar beroende på vad som ska undersökas. De snabbaste bildinsamlingarna kan göras på någon sekund medan de längsta kan ta tiotals minuter. För att få tydliga bilder krävs att den undersökta kroppsdelen är stilla. Vid de kortare undersökningarna uppmanas därför patienterna ofta att hålla andan. Vid de längre undersökningarna är detta inte möjligt. Ett antal olika metoder finns tillgängliga på moderna MRT-system för att synkronisera bildinsamlingen till andningsrörelserna. Dessa metoder förorsakar antingen att undersökningstiden förlängs drastiskt, eller att rörelsestörningar inte helt kan elimineras. Den nya metod som vi avser utveckla bygger i stället på att bildata samlas in under hela andningscykeln, dvs det medför ingen förlängning av den tid som krävs för insamlingen. Istället används en korrigeringsalgoritm för att i efterhand kompensera för den rörelse som skett under insamlingens gång. Som hjälp för detta krävs tillgång till en signal som registrerar andningens tidsförlopp. Med den komplicerade rörelse som andningen medför är denna signal dock inte tillräcklig för att ta reda på rörelsen i tre dimensioner. Detta problem kan lösas genom att skapa en rörelsemodell som kan efterlikna vad som händer i bröstkorgen beroende på andningen. Då andningsrörelsen hos patienter är mycket individuell måste modellen som beskriver rörelsen vara flexibel och styrd av ett antal parametrar. Tanken med detta projekt är att utveckla en metod för att förändra dessa modellparametrar tills en maximal bildkvallitet är uppnådd. Ett antal olika steg krävs för att detta ska fungera: - Framtagande av en rörelsemodell med så få parametrar som möjligt, men som ändå är tillräckligt flexibel för att kunna efterlikna andningsrörelsen hos olika individer. - Implementering av en effektiv beräkningsteknik som korrigerar insamlade rådata utifrån den beräknade rörelsen. - Ett mått som objektivt avspeglar bildkvallitet så att det med automatiskt går att maximera denna genom att variera modellparametrarna. - Ev. kombinera befintliga metoder och den föreslagna metoden. En central del i ansökan är ny beräkningsmetod, som dramatiskt minskar mängden beräkningar som behöver göras vid korrigeringen till en praktiskt genomförbar nivå. En direkt användning av existerande lösningar skulle inte vara möjlig idag p.g.a. orimliga beräkningskrav. Vår nya metoden bygger på att korrigeringen görs separat i en dimension i taget, vilket bör vara möjligt vid de rörelsestörningar som kan förväntas i bilderna. Preliminära försök både på matematiska modeller och på riktiga insamlade MR-data är lovande. I den matematiska modellen introducerades en känd rörelse och bilder rekonstruerades med samma typ av störningar som fås vid MR-avbildning. Utan att använda den kända rörelsen, utan endast tidsförloppet för denna, korrigerades bilddata med den föreslagna algoritmen. Resultatet är bilder med i stort sett samma kvallitet som en bild utan simulerade rörelsestörningar. Med verkliga insamlade MR-data har de första preliminära försöken också resulterat i en förbättrad bildkvallitet. Här tillkommer problemet med att olika delar i bröstkorgen inte deformeras på samma sätt. Då de rörelserelaterade störningarna ger upphov till relativt lokaliserade störningar i bilden, tror vi att det är möjligt att anpassa rörelsemodeller specifikt för olika delar i bilden och sedan kombinera resultatet från dessa till en komplett bild. Ett beviljat anslag till det föreslagna projektet kommer att ge möjlighet att utveckla, anpassa och förfina den framtagna metoden så att den rutinmässigt kan användas i kliniska undersökningar. En sådan metod kommer att ha mycket stor genomslagskraft då bilderna från undersökningar med redan befintliga magnetkameror blir bättre med en förväntad ökad vårdkvalitet som följd. På sikt kan projektet bana väg för helt nya applikationer av MRT som idag är otänkbara p.g.a. rörelsestörningar.