DE102018203784A1 - Method for determining a local concentration distribution of magnetic particles, system for the visual display of MPI image data - Google Patents

Abstract

Ein Verfahren zur Ermittlung einer örtlichen Konzentrationsverteilung von magnetischen Partikeln mindestens einer Partikelklasse innerhalb eines Untersuchungsvolumens (FOV) oder einer aus dieser Konzentrationsverteilung abgeleiteten Größe, umfassend folgende Verfahrensschritte:o Ermitteln von mindestens zwei Systemmatrizen (SM(r, f), ..., SM(r, f));o Bereitstellen von MPI-Signaldaten (s(f)) mindestens einer Probe (S) umfassend magnetische Partikel mindestens einer Partikelklasse innerhalb eines Messvolumens;o Rekonstruktion von ortsaufgelösten MPI-Bilddaten (c(r)) aus den bereitgestellten MPI-Signaldaten (s(f)); ist dadurch gekennzeichnet,o dass eine verknüpfte Systemmatrix (SM(r", f)) erzeugt wird, indem die ermittelten Systemmatrizen (SM(r, f), ..., SM(r, f)) durch eine Addition und/oder eine Subtraktion (M) miteinander mathematisch verknüpft werden; undo dass die Rekonstruktion der MPI-Bilddaten (c(r)) mittels der verknüpften Systemmatrix (SM(r, f)) erfolgt.Durch das erfindungsgemäße Verfahren kann Rechenzeit eingespart werden.A method for determining a local concentration distribution of magnetic particles of at least one particle class within an examination volume (FOV) or a variable derived from this concentration distribution, comprising the following method steps: o determining at least two system matrices (SM (r, f), ..., SM (r, f)) o providing MPI signal data (s (f)) of at least one sample (S) comprising magnetic particles of at least one particle class within a measurement volume; o reconstruction of spatially resolved MPI image data (c (r)) from the provided MPI signal data (s (f)); is characterized in that a linked system matrix (SM (r ", f)) is generated by the determined system matrices (SM (r, f), ..., SM (r, f)) by an addition and / or a subtraction (M) are mathematically linked to each other; and so that the reconstruction of the MPI image data (c (r)) takes place by means of the linked system matrix (SM (r, f)). Computing time can be saved by the method according to the invention.

Description

Hintergrund der ErfindungBackground of the invention

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung einer örtlichen Konzentrationsverteilung von magnetischen Partikeln mindestens einer Partikelklasse innerhalb eines Untersuchungsvolumens (FOV) oder einer aus dieser Konzentrationsverteilung abgeleiteten Größe, umfassend folgende Verfahrensschritte:

• o Bereitstellen von mindestens zwei Systemmatrizen;
• o Bereitstellen von MPI-Signaldaten mindestens einer Probe umfassend magnetische Partikel mindestens einer Partikelklasse innerhalb eines Messvolumens;
• o Rekonstruktion von ortsaufgelösten MPI-Bilddaten aus den bereitgestellten MPI-Signaldaten.

The invention relates to a method for determining a local concentration distribution of magnetic particles of at least one particle class within an examination volume (FOV) or a variable derived from this concentration distribution, comprising the following method steps:

• o providing at least two system matrices;
• providing MPI signal data of at least one sample comprising magnetic particles of at least one particle class within a measurement volume;
• o Reconstruction of spatially resolved MPI image data from the provided MPI signal data.

Ein derartiges Verfahren ist bekannt aus [Rahmer] und [Stehning] und US 2012/0197115 A1 .Such a method is known from [Rahmer] and [Stehning] and US 2012/0197115 A1 ,

Bei MPI-Messungen wird ein ortsabhängiges Magnetfeld angelegt ( US7747304B2 ), welches eine feldfreie Region aufweist. Durch Anlegen eines magnetischen Ansteuerungsfeldes wird die feldfreie Region mit Hilfe einer Messsequenz in einem Drive-Field-Bereich durch ein Untersuchungsvolumen entlang einer Trajektorie bewegt. Der Drive-Field-Bereich ist definiert durch die Trajektorie und Teil des Untersuchungsvolumens, wobei das Untersuchungsvolumen (FOV) durch den Rekonstruktionsbereich, also den Bereich, in dem Bilddaten rekonstruiert werden sollen, ggf. (z.B. im Rahmen eines Overscans) abzüglich ausgewählter Bereiche definiert ist. Die Signalantworten der magnetischen Partikel werden als MPI-Signaldaten gemessen. Die gemessenen Signaldaten sind als Summensignal aller angeregten Partikelklassen zu sehen. Diese werden im Zeitbereich gemessen und durch eine Fourier-Transformation in den Frequenzbereich transformiert. Zur Erzeugung des MPI-Gesamtbilddatensatzes wird eine Rekonstruktion durchgeführt ( US20120197115A1 ).In MPI measurements, a location-dependent magnetic field is applied ( US7747304B2 ), which has a field-free region. By applying a magnetic drive field, the field-free region is moved by means of a measurement sequence in a drive field area through an examination volume along a trajectory. The drive field area is defined by the trajectory and part of the examination volume, wherein the examination volume (FOV) is defined by the reconstruction area, ie the area in which image data is to be reconstructed, if necessary (eg in the context of an overscan) minus selected areas is. The signal responses of the magnetic particles are measured as MPI signal data. The measured signal data can be seen as the sum signal of all excited particle classes. These are measured in the time domain and transformed into the frequency domain by a Fourier transformation. To generate the MPI overall image data set, a reconstruction is carried out ( US20120197115A1 ).

Der MPI-Gesamtbilddatensatz umfasst Bilddaten von Partikeln unterschiedlicher Partikelklassen innerhalb des Rekonstruktionsvolumens. Bei einer systemfunktionsbasierten MPI-Bildrekonstruktion ist die Kenntnis einer räumlich kodierten Systemantwort (Frequenzantwort), einer sog. Systemfunktion, erforderlich, die den Zusammenhang zwischen dem Messsignal (MPI-Signaldaten) und bspw. der Partikelverteilung einer bestimmten Partikelklasse beschreibt (Abbildung der Partikelkonzentration zu einer gemessenen Frequenzantwort). Die Systemfunktion liegt in der Regel als Systemmatrix vor. Die Systemmatrix wird für einen Systemmatrix-Bereich bereitgestellt, welcher den Teil des Bildraums, innerhalb welchem MPI-Bilddaten rekonstruiert werden sollen, umfasst. Die Systemmatrix (SM(r,f)) liefert die Basisfunktionen, welche die ortsabhängige Partikelsignalantwort (:F(u(t)) oder s(f)) der Partikelkonzentrationsverteilung (c(r)) beschreiben. Die Systemmatrix wird unabhängig von der eigentlichen Objektmessung bestimmt (z.B. via Kalibrationsmessung, via Simulation, via hybride Ansätze). Bei einer experimentellen Bestimmung der Systemmatrix (mittels Kalibrationsmessung) wird die Partikelsignalantwort einer (idealerweise punktförmigen) Kalibrationsprobe an einer großen Anzahl von räumlichen Positionen innerhalb eines Systemmatrix-Bereichs gemessen. Dieser Kalibrierprozess erfordert lange Aufnahmezeiten. Aufgrund der Größe der erhaltenen Systemmatrix (SM(r,f)) ist die Lösung des Rekonstruktionsproblems rechen- und zeitaufwändig. Zur Berechnung der Konzentrationsverteilung (c(r)) der magnetischen Partikel im Rekonstruktionsbereich muss ein Gleichungssystem $\mathcal{F}\left(\text{u}\left(\text{t}\right)\right)=\text{SM}\left(\text{r},\text{f}\right)\cdot \text{c}\left(\text{r}\right)$

gelöst werden. Mittels geeigneter Rekonstruktionsverfahren (z.B. [Grüttner]) kann die Konzentrationsverteilung c(r) der eingesetzten magnetischen Partikel innerhalb des Untersuchungsvolumens berechnet werden. Dieser Schritt wird vorzugsweise mit einem sog. „Linear Solver“ (z.B. Kaczmarz Algorithmus) durchgeführt. Somit kann für jedes Voxel innerhalb des Drive-Field-Bereichs bspw. quantitativ eine Partikelkonzentration (c(r)) bestimmt werden.The MPI overall image data set includes image data of particles of different particle classes within the reconstruction volume. In a system-function-based MPI image reconstruction, knowledge of a spatially coded system response (frequency response), a so-called system function, is required, which describes the relationship between the measurement signal (MPI signal data) and, for example, the particle distribution of a particular particle class (mapping the particle concentration to a measured frequency response). The system function is usually available as a system matrix. The system matrix is provided for a system matrix area which comprises the part of the image space within which MPI image data is to be reconstructed. The system matrix (SM (r, f)) provides the basis functions which determine the location-dependent particle signal response (: F (u (t)) or s (f)) of the particle concentration distribution ( c (r) ). The system matrix is determined independently of the actual object measurement (eg via calibration measurement, via simulation, via hybrid approaches). In an experimental determination of the system matrix (by means of calibration measurement), the particle signal response of a (ideally punctiform) calibration sample is measured at a large number of spatial positions within a system matrix region. This calibration process requires long recording times. Due to the size of the obtained system matrix (SM (r, f)), the solution of the reconstruction problem is computationally and time consuming. For the calculation of the concentration distribution ( c (r) ) of the magnetic particles in the reconstruction area must have a system of equations $\mathcal{F}\left(\text{u}\left(\text{t}\right)\right)=\text{SM}\left(\text{r}.\text{f}\right)\cdot \text{c}\left(\text{r}\right)$

be solved. By means of suitable reconstruction methods (eg [Grüttner]), the concentration distribution c (r) the magnetic particles used are calculated within the examination volume. This step is preferably carried out with a so-called "linear solver" (eg Kaczmarz algorithm). Thus, for each voxel within the drive-field region, for example, a particle concentration can be quantitatively ( c (r) ).

Die Magnetisierungskurve bzw. die Partikelsignalantwort ist charakteristisch für eine Partikelklasse. Ferner ändert sich die Partikelsignalantwort einer Partikelklasse charakteristisch, wenn Umgebungsparameter variiert werden. So beeinflusst beispielsweise der Parameter „Temperatur“ die Partikelsignalantwort von demselben Partikelsystem. Eine Änderung der Temperatur des Partikelsystems kann beispielsweise bei der Therapie durch Magnetpartikel-induzierte Hyperthermie auftreten. Auch die Viskosität der Umgebung des Partikelsystems oder die Partikelanbindung an einen Rezeptor über einen an das Partikel gebundenen Liganden, beeinflusst die Partikelsystemantwort signifikant. Unter anderem können folgende Parameter die Partikelsignalantwort beeinflussen: Partikeltemperatur, Beweglichkeit der Partikel (Viskosität der Umgebung), Größe und Art der Partikel, Art der Vermessung der Partikel (z.B. Trajektorienrichtung). Eine Änderung der Partikelsignalantwort kann zur Bestimmung der Parameter, die zur Änderung geführt haben, mittels MPI genutzt werden. Im Folgenden sind unter einer Partikelklasse magnetische Partikel zu verstehen, die ein bestimmtes Signalverhalten während einer MPI-Messung, also ein ähnliches Signalantwortverhalten aufweisen. Wenn sich Partikelsysteme in mindestens einem Parameter unterscheiden, der die Partikelsignalantwort beeinflusst, bilden sie also verschiedene Partikelklassen.The magnetization curve or the particle signal response is characteristic for a particle class. Further, the particle signal response of a particle class characteristically changes as environmental parameters are varied. For example, the parameter "temperature" influences the particle signal response from the same particle system. A change in the temperature of the particle system can occur, for example, in the therapy by magnetic particle-induced hyperthermia. Also, the viscosity of the environment of the particle system or the particle attachment to a receptor via a ligand bound to the particle significantly affects the particle system response. Among other things, the following parameters can affect the particle signal response: particle temperature, particle mobility (viscosity of the environment), size and type of particles, nature of particle measurement (e.g., trajectory direction). A change in the particle signal response can be used to determine the parameters that led to the change by means of MPI. In the following, a particle class means magnetic particles which have a specific signal behavior during an MPI measurement, ie a similar signal response behavior. If particle systems differ in at least one parameter that influences the particle signal response, they form different particle classes.

Um unterschiedliche Partikelklassen unterscheiden zu können, werden mehrere Systemmatrizen akquiriert, wobei sich pro Systemmatrix die verwendete Punktprobe in mindestens einem der genannten Parameter unterscheidet. D.h. um unterschiedliche Parameter mittels MPI zu bestimmen, ist es erforderlich auch mehrere, mindestens zwei, Systemmatrizen zu ermitteln. In order to be able to differentiate between different particle classes, several system matrices are acquired, whereby the system used for each system matrix differs in at least one of the mentioned parameters. This means that in order to determine different parameters by means of MPI, it is also necessary to determine several, at least two, system matrices.

US20120197115A1 und [Rahmer] beschreiben ein Verfahren, mit dem Signale von unterschiedlichen Partikelklassen (z.B. unterschiedliche Partikeltypen oder Partikel in unterschiedlichen Umgebungen) separiert werden können. Gemäß [Rahmer] werden verschiedene Systemmatrizen aneinandergefügt und bilden eine aneinandergehängte Systemmatrix (appended system matrix). $$\widehat{\text{C}}\left[{\widehat{\text{C}}}_{\text{A}}{\widehat{\text{C}}}_{\text{B}}\dots \right]=\widehat{\text{S}}{\left[{\widehat{\text{G}}}_{\text{A}}{\widehat{\text{G}}}_{\text{B}}\dots \right]}^{-1}$$

US20120197115A1 and [Rahmer] describe a method by which signals of different particle classes (eg different particle types or particles in different environments) can be separated. According to [Rahmer], various system matrices are joined together to form an appended system matrix. $$\widehat{\text{C}}\left[{\widehat{\text{C}}}_{\text{A}}{\widehat{\text{C}}}_{\text{B}}...\right]=\widehat{\text{S}}{\left[{\widehat{\text{G}}}_{\text{A}}{\widehat{\text{G}}}_{\text{B}}...\right]}^{-1}$$

Durch Aneinanderhängen von mehreren Systemmatrizen verschiedener Partikelklassen zu einer aneinandergehängten Matrix kann ein Multiparameterraum erzeugt werden. D.h. Bilddaten von Partikeln verschiedener Partikelklassen können in verschiedenen Subvolumina rekonstruiert und dargestellt werden. Die Summe der Subvolumina ergibt die Summe der Konzentrationsverteilung d.h. die Gesamtkonzentrationsverteilung ohne die Unterscheidbarkeit der Partikelklassen. In einem Subvolumen kann also bspw. die Konzentration von Partikeln einer bestimmten Partikelklasse innerhalb des Untersuchungsvolumens dargestellt werden. Die Summe dieser Subvolumina würde dann einen Bilddatensatz ergeben, der die Gesamtkonzentration der magnetischen Partikel wiedergibt.By attaching multiple system matrices of different particle classes to a contiguous matrix, a multiparameter space can be created. That Image data of particles of different particle classes can be reconstructed and displayed in different sub-volumes. The sum of the sub-volumes gives the sum of the concentration distribution, i. the total concentration distribution without the distinctness of the particle classes. In a subvolume, for example, the concentration of particles of a certain particle class can be represented within the examination volume. The sum of these sub-volumes would then give an image data set representing the total concentration of the magnetic particles.

Gemäß [Rahmer] lautet die Signalgleichung damit: $$F\left(u\left(t\right)\right)=\left[S{M}_1\dots S{M}_n\right]\left[\begin{array}{c}{c}_{P1}\\ \cdots \\ c_{Pn}\end{array}\right]=S{M}_{appended}{c}_{appended}$$

According to [Rahmer], the equation of signal is thus: $$F\left(u\left(t\right)\right)=\left[\mathrm{<figure-callout\; id="1"\; label="S\; M"\; filenames="DE102018203784A1\_0007.png"\; state="\{\{state\}\}">S\; </figure-callout>}{M}_{}{}_1...S{M}_n\right]\left[\begin{array}{c}{\mathrm{<figure-callout\; id="1"\; label="c\; P"\; filenames="DE102018203784A1\_0007.png"\; state="\{\{state\}\}">c\; </figure-callout>}}_P\\ \cdots \\ c_{Pn}\end{array}\right]=S{M}_{appended}{c}_{appended}$$

Nach Lösung des gesamten Gleichungssystems: F(u(t))=SM_appended · c_appended (r) erhält man die Konzentrationsverteilung c_appended (r) der magnetischen Partikel im Bildraum (r), wobei F(u(t)) die Fouriertransformierte des gemessenen Summen-Signals ist.After solving the entire system of equations: F (u (t)) = SM _appended · c _appended (r) gives the concentration distribution c _appended (r) of the magnetic particles in the image space (r), where F (u (t)) is the Fourier transform the measured sum signal is.

Somit wird für jedes Voxel innerhalb des Untersuchungsvolumens quantitativ eine Partikelkonzentration bestimmt, wobei der Linear Solver die optimale Lösung sucht, bei welcher die Partikelsignale unterschiedlicher Partikelklassen im bestmöglich passenden Subvolumen rekonstruiert werden, d.h. den geringsten Fehlerterm generiert wird. Ähneln sich die Systemmatrizen in ihrer Gesamtheit oder in einzelnen Frequenzkomponenten, führt dies zu einer Rekonstruktion von Konzentrationsanteilen in allen entsprechenden Subvolumina. Bei Partikelklassen, welche sowohl zu der einen als auch zu der anderen Systemmatrix passen, werden in beiden Subvolumina Konzentrationen rekonstruiert.Thus, for each voxel within the assay volume, a quantitative concentration of particles is determined, with the linear solver seeking the optimal solution in which the particle signals of different particle classes are reconstructed in the best possible subvolume, i. the lowest error term is generated. If the system matrices are similar in their entirety or in individual frequency components, this leads to a reconstruction of concentration fractions in all corresponding subvolumes. For particle classes that fit both the one and the other system matrix, concentrations are reconstructed in both sub-volumes.

Die rekonstruierte Partikelverteilung kann in die einzelnen Subvolumina aufgespaltet werden, die wiederum einzeln als Bild angezeigt, analysiert und weiterverarbeitet werden können. Die Subvolumina können im Bildraum in farblich gekennzeichneten Kanälen gespeichert/dargestellt werden, um die verschiedenen Partikelklassen farblich unterschiedlich abzubilden. In einem nachgelagerten Schritt können die verschiedenen Subvolumina mit mathematischen Operatoren und/oder Bildverarbeitungsschritten kombiniert werden, um so z.B. verschiedene Partikelklassen in einem Bild darstellen zu können.The reconstructed particle distribution can be split into the individual subvolumes, which in turn can be individually displayed as an image, analyzed and further processed. The subvolumes can be stored / displayed in the image space in color-coded channels in order to represent the different particle classes in different colors. In a subsequent step, the various sub-volumes can be combined with mathematical operators and / or image processing steps, e.g. to represent different particle classes in one picture.

[Stehning] beschreibt ein Verfahren für eine gleichzeitige Rekonstruktion der räumlichen Partikelverteilung und der Information über die Temperatur von superparamagnetischen Eisenoxid Nanopartikeln. Dies ermöglicht eine Echtzeit-Temperaturüberwachung in bildgeführten Eingriffen. Zur Bildrekonstruktion werden zwei temperatur-spezifische Systemmatrizen bei Temperaturen T1 und T2 aufgenommen. Danach werden die Systemmatrizen aneinandergehängt, sodass (vorausgesetzt die Systemmatrizen weisen dieselbe Auflösung und denselben Systemmatrix-Bereich (definiert durch Kalibrationsmessung/-simulation) auf) eine doppelt so große aneinandergehängte Systemmatrix entsteht, wodurch in der Bildrekonstruktion wiederum zwei gemeinsam rekonstruierte Subvolumina erzeugt werden. Diese beiden Subvolumina werden im Bildraum voneinander abgezogen bzw. addiert, um so Informationen bzgl. der Partikeltemperatur oder der Partikelkonzentrationsverteilung zu erhalten. $$\begin{array}{c}v=G_{T1}\cdot c_{T1}+G_{T2}\cdot c_{T2}\\ =\left[G_{T1}{G}_{T2}\right]\cdot \left[\begin{array}{c}{c}_{T1}\\ c_{T2}\end{array}\right]\\ =G_c\cdot c_c.\end{array}$$

$$c=c_{T1}+c_{T2}$$

$$\mathrm{\Delta }T\left(r\right)\simeq \frac{c_{T1}\left(r\right)-c_{T2}\left(r\right)}{c_{T1}\left(r\right)+c_{T2}\left(r\right)}$$

[Stehning][Stehning] describes a method for a simultaneous reconstruction of the spatial distribution of particles and the information about the temperature of superparamagnetic iron oxide nanoparticles. This enables real-time temperature monitoring in image-guided interventions. Image reconstruction involves two temperature-specific system matrices at temperatures T1 and T2 added. Thereafter, the system matrices are concatenated so that (assuming the system matrices have the same resolution and system matrix area (defined by calibration measurement / simulation)), a system matrix that is twice as large will be duplicated as a system, thereby again creating two reconstructed subvolumes in the image reconstruction. These two subvolumes are subtracted or added to each other in the image space so as to obtain information regarding the particle temperature or the particle concentration distribution. $$\begin{array}{c}v=G_{T1}\cdot c_{T1}+G_{T2}\cdot c_{T2}\\ =\left[G_{T1}{G}_{T2}\right]\cdot \left[\begin{array}{c}{c}_{T1}\\ c_{T2}\end{array}\right]\\ =G_c\cdot c_c,\end{array}$$

$$c={\mathrm{<figure-callout\; id="1"\; label="c\; T"\; filenames="DE102018203784A1\_0007.png"\; state="\{\{state\}\}">c\; </figure-callout>}}_T+{\mathrm{<figure-callout\; id="2"\; label="c\; T"\; filenames="DE102018203784A1\_0007.png"\; state="\{\{state\}\}">c\; </figure-callout>}}_T$$

$$\mathrm{\Delta }T\left(r\right)\simeq \frac{c_{T1}\left(r\right)-c_{T2}\left(r\right)}{c_{T1}\left(r\right)+c_{T2}\left(r\right)}$$

[Stehning]

Im Stand der Technik wurde also gezeigt, dass mit Hilfe mehrerer Systemmatrizen die Konzentration von Partikeln mit unterschiedlichen Eigenschaften bestimmt werden kann. Dazu werden mehrere Systemmatrizen aneinander gehängt und einem entsprechend erweiterten Gleichungssystem zugeführt. In der Rekonstruktion wird also ein Messvolumen vielfacher (z.B. doppelter) Größe berechnet, welches die Konzentrationsverteilungen der verschiedenen Partikel zeigt. Aus dieser Konzentrationsverteilung kann dann durch Verknüpfung der Bildräume mathematische Operationen (Summe/Differenz/...) auf Partikeleigenschaften geschlossen werden.In the prior art, it was thus shown that with the help of several system matrices the concentration of particles with different Properties can be determined. For this purpose, several system matrices are hung together and fed to a correspondingly expanded system of equations. In the reconstruction, therefore, a measurement volume of multiple (eg double) size is calculated, which shows the concentration distributions of the different particles. From this concentration distribution mathematical operations (sum / difference / ...) on particle properties can then be concluded by linking the image spaces.

Die Vorgehensweise gemäß [Rahmer] und [Stehning] erfordert jedoch eine erhebliche Rechenzeit, insbesondere beim Ausführen von der Bildrekonstruktion mit aneinandergehängten Systemmatrizen.However, the procedure according to [Rahmer] and [Stehning] requires a considerable amount of computation time, in particular when carrying out the image reconstruction with system matrices attached to one another.

Aufgabe der ErfindungObject of the invention

Es ist Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zur Ermittlung einer örtlichen Konzentrationsverteilung von magnetischen Partikeln vorzuschlagen, durch das mit reduzierter Rechenzeit Informationen bzgl. Parametern verschiedener Partikelklassen erhalten werden können.The object of the invention is to propose a method for determining a local concentration distribution of magnetic particles, by means of which information about parameters of different particle classes can be obtained with reduced computing time.

Beschreibung der ErfindungDescription of the invention

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass eine verknüpfte Systemmatrix erzeugt wird, indem die bereitgestellten Systemmatrizen durch eine Addition und/oder eine Subtraktion miteinander mathematisch verknüpft werden und dass die Rekonstruktion der MPI-Bilddaten mittels der verknüpften Systemmatrix erfolgt.This object is achieved according to the invention in that a linked system matrix is generated by mathematically linking the system matrices provided by an addition and / or a subtraction and that the reconstruction of the MPI image data takes place by means of the linked system matrix.

Erfindungsgemäß erfolgt vor der Rekonstruktion eine mathematische Verknüpfung mehrerer Systemmatrizen. Zur Rekonstruktion wird das Ergebnis dieser Verknüpfung (verknüpfte Systemmatrix) verwendet. Durch die mathematische Verknüpfung mehrerer Systemmatrizen und anschließender Rekonstruktion von MPI-Bilddaten aus MPI-Signaldaten können (neben den mittels einer Rekonstruktion mit den einzelnen System matrizen ermittelbaren örtlichen Verteilungen der magnetischen Partikel jeweils einer Partikelklasse) weitere Informationen erhalten werden. Dadurch, dass die Systemmatrizen vor der Rekonstruktion verknüpft werden, wird die Rekonstruktion nicht mit einer aneinandergehängten Systemmatrix, die um ein Vielfaches größer ist als die ursprünglichen Systemmatrizen, durchgeführt, sondern mit der erheblich kleineren verknüpften Systemmatrix, deren Größe beispielsweise der Größe der ursprünglichen Systemmatrizen entspricht, wenn beide ursprüngliche Systemmatrizen dieselbe Größe haben. Durch das erfindungsgemäße Verfahren kann also die Größe der Systemmatrix, die zur Rekonstruktion der Gesamtkonzentration von magnetischen Partikeln oder Parametern von magnetischen Partikeln verwendet wird, minimiert werden.According to the invention, a mathematical combination of several system matrices takes place before the reconstruction. The result of this link (linked system matrix) is used for the reconstruction. The mathematical combination of several system matrices and subsequent reconstruction of MPI image data from MPI signal data (in addition to the local distributions of the magnetic particles of a particle class that can be determined by means of a reconstruction with the individual system matrices) provide further information. By linking the system matrices before reconstruction, the reconstruction is not performed with a system matrix many times larger than the original system matrices, but with the much smaller linked system matrix whose size is, for example, the size of the original system matrices if both original system matrices are the same size. Thus, by the method according to the invention, the size of the system matrix used to reconstruct the total concentration of magnetic particles or parameters of magnetic particles can be minimized.

Die Ermittlung der örtlichen Konzentrationsverteilung (Rekonstruktion) oder der aus dieser Konzentrationsverteilung abgeleiteten Größe erfolgt vorzugsweise mittels einer MPI-Apparatur.The determination of the local concentration distribution (reconstruction) or the quantity derived from this concentration distribution is preferably carried out by means of an MPI apparatus.

Vorzugsweise handelt es sich bei den Systemmatrizen, die miteinander mathematisch verknüpft werden, um System matrizen verschiedener Partikelklassen.The system matrices, which are mathematically linked to one another, are preferably system matrices of different particle classes.

Die Partikelklassen unterscheiden sich dabei vorzugsweise in genau einem Parameter, wobei hier solche Parameter gemeint sind, die einen Einfluss auf die Magnetisierungskurve der Partikel haben, wie z.B. Temperatur und Beweglichkeit (Viskosität des Milieus, in dem sich die Partikel befinden, Partikelgröße) oder die Art der Partikel. Durch Verknüpfung dieser Systemmatrizen könne Informationen betreffend dieses Parameters gewonnen werden.The particle classes thereby preferably differ in exactly one parameter, in which case those parameters are meant which have an influence on the magnetization curve of the particles, such as e.g. Temperature and mobility (viscosity of the environment in which the particles are located, particle size) or the type of particles. By linking these system matrices, information concerning this parameter can be obtained.

Bei einer speziellen Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Systemmatrizen addiert. Als MPI-Bilddaten wird in dieser Variante durch die Rekonstruktion eine örtliche Gesamtkonzentrationsverteilung von magnetischen Partikeln verschiedener Partikelklassen ermittelt. Es wird also die Gesamtkonzentration der vorhandenen Partikel ermittelt und als MPI-Bild dargestellt. Vorzugsweise liegt für jede im Untersuchungsvolumen vorhandene Partikelklasse eine Systemmatrix vor. Dann kann die Gesamtkonzentration des gemessenen Summensignals der Objektmessung mit minimalem Fehler berechnet werden. Aber selbst wenn die Systemmatrix einer Partikelklasse fehlen sollte, kann eine Gesamtkonzentration bestimmt werden, da das gemessene Summensignal auf die vorliegenden Systemmatrizen verteilt wird.In a special variant of the method according to the invention, the system matrices are added. In this variant, MPI image data is used to reconstruct a local total concentration distribution of magnetic particles of different particle classes. Thus, the total concentration of the particles present is determined and displayed as an MPI image. Preferably, there is a system matrix for each particle class present in the examination volume. Then, the total concentration of the measured sum signal of the object measurement can be calculated with minimum error. But even if the system matrix of a particle class is missing, a total concentration can be determined since the measured sum signal is distributed among the present system matrices.

Diese Verfahrensvariante kann bspw. bei der Orientierung eines Katheters innerhalb einer Vene oder zur Ermittlung der temperaturunabhängigen Gesamtkonzentration, z.B. Durchfluss durch eine Turbine, in der sich Partikel unterschiedlich aufheizen, angewandt werden.This method variant can, for example, in the orientation of a catheter within a vein or to determine the temperature-independent total concentration, e.g. Flow through a turbine in which particles heat up differently, are applied.

Bei einer weiteren Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Systemmatrizen voneinander subtrahiert. Als MPI-Bilddaten wird in dieser Variante durch die Rekonstruktion eine örtliche Signalverteilung ermittelt, aus der auf die Verteilung eines Parameters, in dem sich die Partikelklassen unterscheiden, geschlossen werden kann. Diese Verfahrensvariante kann bspw. für Hyperthermie-Anwendungen angewandt werden, bei der die örtliche Verteilung der Temperatur ermittelt wird, um eine Temperaturbeaufschlagung bis zu einem festgelegten Grenzwert durchzuführen.In a further variant of the method according to the invention, the system matrices are subtracted from each other. In this variant, MPI image data is used to reconstruct a local signal distribution from which a conclusion can be drawn about the distribution of a parameter in which the particle classes differ. This method variant can be used, for example, for hyperthermia applications in which the local distribution of the temperature is determined in order to carry out a temperature application up to a specified limit value.

Die Partikelklassen können sich in der Partikelart und/oder der Partikelgröße und/oder in der Partikeltemperatur und/oder Umgebungsviskosität und/oder Bindungsstatus und/oder Partikelanisotropie und/oder Partikelmaterial und/oder Sättigungsmagnetisierung unterscheiden. The particle classes may differ in particle type and / or particle size and / or particle temperature and / or environmental viscosity and / or binding status and / or particle anisotropy and / or particulate material and / or saturation magnetization.

Bei einer speziellen Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Systemmatrizen gemessen und die Partikelklassen unterscheiden sich in der Art der Vermessung der Partikel, insbesondere in der bei der zur Messung verwendeten Trajektorienrichtung. Wenn Partikel in unterschiedlichen Richtungen mit dem feldfreien Punkt überfahren werden, zeigen sich unterschiedliche Signalantworten. Vorzugsweise unterscheiden sich die Partikelklassen ausschließlich in der Art der Vermessung. Durch Subtraktion der gesplitteten Systemmatrizen (Systemmatrix 1: Hinrichtung der Trajektorie; Systemmatrix 2: Rückrichtung der Trajektorie) können Informationen über das Hystereseverhalten der Partikel erhalten werden.In a special variant of the method according to the invention, the system matrices are measured and the particle classes differ in the type of measurement of the particles, in particular in the trajectory direction used for the measurement. If particles are traversed in different directions with the field-free point, different signal responses are shown. Preferably, the particle classes differ only in the type of measurement. By subtracting the split system matrices (system matrix 1 : Execution of the trajectory; matrix 2 : Return of the trajectory) information about the hysteresis behavior of the particles can be obtained.

Anstatt Systemmatrizen verschiedener Partikelklassen miteinander mathematisch zu verknüpfen können mit dem erfindungsgemäßen Verfahren auch verschiedene Systemmatrizen der gleichen Partikelklasse ermittelt und miteinander mathematisch verknüpft werden. Zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten gemessene Systemmatrizen derselben Partikelklasse können sich bspw. aufgrund von apparaturspezifischen Änderungen voneinander unterscheiden. Durch eine Addition der beiden Systemmatrizen können diese apparaturspezifischen Änderungen gemittelt werden, z.B. (SM1+SM2)/2=SM3. Die gemittelte Systemmatrix SM3 kann dann zur Rekonstruktion verwendet werden. Das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) wird dadurch verbessert.Instead of mathematically linking system matrices of different particle classes with one another, the system according to the invention can also be used to determine various system matrices of the same particle class and combine them mathematically. System matrices of the same particle class measured at two different times may, for example, differ from one another on account of changes in the apparatus. By adding the two system matrices, these device-specific changes can be averaged, e.g. (SM1 + SM2) / 2 = SM3. The averaged system matrix SM3 can then be used for reconstruction. The signal-to-noise ratio (SNR) is thereby improved.

Bei den Systemmatrizen kann es sich um aneinandergehängte und/oder projizierte Systemmatrizen handeln.The system matrices can be attached and / or projected system matrices.

Vorzugsweise stimmen die Systemmatrizen in der Detektionsbandbreite, im Drive-Field-Bereich, Field-of-View, Systemmatrix-Bereich, in der Ortsauflösung (SM-Grid) und im Rekonstruktionsbereich (für die Rekonstruktion ausgewählte Ortspunkte der verwendeten Systemmatrix) überein oder müssen aufeinander angepasst werden. Unter Detektionsbandbreite versteht man den Frequenzbereich, welcher detektiert und gespeichert wird. Die Detektionsbandbreite beträgt vorzugsweise maximal 1.25 MHz, mit 1.25 MHz als maximale Frequenz.The system matrices preferably coincide or must coincide in the detection bandwidth, in the drive field area, field-of-view, system matrix area, in the spatial resolution (SM grid) and in the reconstruction area (location points selected for the reconstruction of the system matrix used) be adjusted. Detection bandwidth is the frequency range which is detected and stored. The detection bandwidth is preferably at most 1.25 MHz, with 1.25 MHz as the maximum frequency.

Vorzugsweise werden die Systemmatrizen für dasselbe Untersuchungsvolumen (FOV) und mit derselben Auflösung, also derselben Raumdiskretisierung (Voxelgröße) sowie derselben Frequenzdiskretisierung ermittelt. Falls die zu verknüpfenden Systemmatrizen unterschiedliche Auflösungen und/oder für unterschiedliche Untersuchungsvolumina ermittelt wurden, wird eine Interpolation und/oder FOV-Anpassungen (Abschneiden, Zero-Padding,...) oder Detektionsbandbreitenanpassung durchgeführt, um die Auflösungen der Systemmatrizen aneinander anzupassen.The system matrices are preferably determined for the same examination volume (FOV) and with the same resolution, ie the same spatial discretization (voxel size) and the same frequency discretization. If the system matrices to be linked have different resolutions and / or for different examination volumes, interpolation and / or FOV adjustments (truncation, zero-padding, ...) or detection bandwidth adjustment are performed to match the resolutions of the system matrices.

Die Systemmatrizen können mittels einer MPI-Kalibrationsmessung gemessen werden. Bei einer solchen experimentellen Bestimmung der Systemmatrizen wird die Partikelsignalantwort einer (idealerweise punktförmigen) Probe an einer großen Anzahl von räumlichen Positionen innerhalb eines Systemmatrix-Bereichs gemessen, welcher das Untersuchungsvolumen umfasst. Alternativ hierzu kann mindestens eine der Systemmatrizen simuliert werden. Die Kombination beider Verfahren ist möglich, wobei die experimentell gewonnenen Daten als Stützstellen für eine Systemmatrix-Simulation genutzt werden können (reduzierte Anzahl von Messungen für eine bessere Simulation).The system matrices can be measured by means of an MPI calibration measurement. In such an experimental determination of the system matrices, the particle signal response of a (ideally punctiform) sample is measured at a large number of spatial positions within a system matrix region comprising the examination volume. Alternatively, at least one of the system matrices can be simulated. The combination of both methods is possible, whereby the experimentally obtained data can be used as support points for a system matrix simulation (reduced number of measurements for a better simulation).

Eine spezielle Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens sieht vor, dass die verknüpfte Systemmatrix erzeugt wird, indem zwei bereitgestellte Systemmatrizen durch Addition und Subtraktion miteinander mathematisch verknüpft werden, derart, dass die gegebenenfalls gewichtete Differenz der Systemmatrizen mit einer der Systemmatrizen addiert wird. Durch die Kombination von Addition und Subtraktion von Systemmatrizen für Partikelklassen, die sich in der Temperatur unterscheiden, kann bspw. eine Systemmatrix SM_a = S1 + a(S₂ - S₁) zur Ermittlung der Konzentration von Magnetpartikeln bei einer Zwischentemperatur T_a ermittelt werden, also für eine Temperatur, die zwischen den Temperaturen T₁, T₂ liegt, für die Systemmatrizen bereitgestellt wurden, mit T_a = T₁ + a(T₁ - T₂). Auf diese Weise kann eine Karte von Systemmatrizen für verschiedene Temperaturen erstellt werden. Die Zeit für die Aufnahme der Systemmatrizen (Kalibrationsmessungen) kann somit gering gehalten werden, weil nur zwei Systemmatrizen aufgenommen und die übrigen Systemmatrizen berechnet werden.A special variant of the method according to the invention provides that the linked system matrix is generated by mathematically combining two provided system matrices by addition and subtraction, such that the optionally weighted difference of the system matrices is added to one of the system matrices. By combining addition and subtraction of system matrices for particle classes that differ in temperature, it is possible, for example, to determine a system matrix SM _a = S1 + a (S ₂ -S ₁ ) for determining the concentration of magnetic particles at an intermediate temperature T _a , ie for a temperature which lies between the temperatures T ₁ , T ₂ for which system matrices have been provided, with T _a = T ₁ + a (T ₁ -T ₂ ). In this way, a map of system matrices for different temperatures can be created. The time for recording the system matrices (calibration measurements) can thus be kept low because only two system matrices are recorded and the remaining system matrices are calculated.

Bei einer speziellen Variante erfolgt die Rekonstruktion in der Sparse Domain [Knopp].In a special variant, the reconstruction takes place in the sparse domain [Knopp].

Die Erfindung betrifft auch ein System zur visuellen Darstellung von MPI-Bilddaten einer örtlichen Konzentrationsverteilung magnetischer Partikel oder einer aus dieser Konzentrationsverteilung abgeleiteten Größe, wobei das System umfasst:

1. i) eine MPI-Apparatur zum Erfassen von MPI-Signaldaten,
2. ii) ein gespeichertes Computerprogramm, welches dazu eingerichtet ist, zwei verschiedene Systemmatrix miteinander mathematisch zu verknüpfen,
3. iii) ein gespeichertes Computerprogramm, mit welchem eine Rekonstruktion der MPI-Bilddaten mittels der verknüpften Systemmatrix durchführbar ist und
4. iv) eine Anzeigevorrichtung (Display), welche die rekonstruierten MPI-Bilddaten darstellt.

The invention also relates to a system for visualizing MPI image data of a local concentration distribution of magnetic particles or of a variable derived from this concentration distribution, the system comprising:

1. i) an MPI apparatus for detecting MPI signal data,
2. ii) a stored computer program which is set up two different ones Math systematically interconnect system matrix,
3. iii) a stored computer program, with which a reconstruction of the MPI image data by means of the linked system matrix is feasible and
4. iv) a display device (display) representing the reconstructed MPI image data.

Das erfindungsgemäße System ist vorzugsweise dazu eingerichtet, das zuvor beschriebene Verfahren auszuführen. Das System muss somit Mittel zum Durchführen einer mathematischen Verknüpfung der Systemmatrizen umfassen, insbesondere ein gespeichertes Computerprogramm, welches dazu eingerichtet ist, zwei verschiedene Systemmatrizen miteinander mathematisch zu verknüpfen und somit eine verknüpfte Systemmatrix zu generieren.The system according to the invention is preferably set up to carry out the method described above. The system must therefore comprise means for performing a mathematical linking of the system matrices, in particular a stored computer program which is set up to mathematically link two different system matrices together and thus to generate a linked system matrix.

Weitere Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und der Zeichnung. Ebenso können die vorstehend genannten und die noch weiter ausgeführten Merkmale erfindungsgemäß jeweils einzeln für sich oder zu mehreren in beliebigen Kombinationen Verwendung finden. Die gezeigten und beschriebenen Ausführungsformen sind nicht als abschließende Aufzählung zu verstehen, sondern haben vielmehr beispielhaften Charakter für die Schilderung der Erfindung.Further advantages of the invention will become apparent from the description and the drawings. Likewise, according to the invention, the above-mentioned features and those which are still further developed can each be used individually for themselves or for a plurality of combinations of any kind. The embodiments shown and described are not to be understood as exhaustive enumeration, but rather have exemplary character for the description of the invention.

Figurenlistelist of figures

• 1 zeigt eine schematische Darstellung eines erfindungsgemäßen Systems. 1 shows a schematic representation of a system according to the invention.
• 2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens gemäß dem Stand der Technik mit den zugehörigen Projektionen der rekonstruierten und der verknüpften Bilddaten. 2 shows a flowchart of a method according to the prior art with the associated projections of the reconstructed and the linked image data.
• 3 zeigt ein Ablaufdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens. 3 shows a flowchart of the method according to the invention.
• 4 zeigt das für die in 2 und 3 gezeigten Verfahren verwendete Phantom. 4 shows that for the in 2 and 3 phantom used.
• 5 zeigt Projektionen der nach dem aus dem Stand der Technik bekannten Verfahren gemäß 2 rekonstruierten Bilddaten. 5 shows projections of the method known from the prior art according to 2 reconstructed image data.
• 6 zeigt Projektionen der nach dem erfindungsgemäßen Verfahren gemäß 3 rekonstruierten Bilddaten. 6 shows projections according to the inventive method according to 3 reconstructed image data.

Das erfindungsgemäße System ist in 1 gezeigt und umfasst eine MPI-Apparatur 1 mit Spulenanordnungen 10, 11, 12 zur Erzeugung eines ortsabhängigen Magnetfelds und eines magnetischen Ansteuerungsfeldes innerhalb eines Untersuchungsvolumens 13, wie bspw. aus US 9 364 165 B2 bekannt. Mittels der MPI-Apparatur 1 werden MPI-Signaldaten u(t) (Signaldaten in Zeitdomäne) bzw. s(f) (Signaldaten in Frequenzdomäne) erfasst. Das erfindungsgemäße System umfasst des Weiteren eine Einrichtung 2 zum Generieren einer durch eine mathematische Operation verknüpfte Systemmatrix SM_verknüpft(r, f) aus Systemmatrizen für verschiedene Partikelklassen. Die verknüpfte Systemmatrix SM_verknüpft(r, f), sowie die MPI-Signaldaten u(t) bzw. s(f) werden einer Rekonstruktionseinrichtung 3 (z.B. einen Linear Solver) zugeführt zum Rekonstruieren eines MPI-Gesamtbilddatensatzes c(r) (Ortsdomäne) aus den MPI-Signaldaten u(t) bzw. s(f) und der verknüpften Systemmatrix SM_verknüpft(r, f). Der rekonstruierte MPI-Gesamtbilddatensatz kann auf einer Anzeigevorrichtung 4 des erfindungsgemäßen Systems dargestellt werden.The system according to the invention is in 1 and includes an MPI apparatus 1 with coil arrangements 10 . 11 . 12 for generating a location-dependent magnetic field and a magnetic drive field within an examination volume 13 , like, for example US 9 364 165 B2 known. By means of the MPI apparatus 1 become MPI signal data u (t) (Signal data in time domain) or s (f) (signal data in frequency domain) recorded. The system according to the invention further comprises a device 2 for generating a system matrix SM _linked by a mathematical operation (r, f) from system matrices for different particle classes. The linked system matrix SM _combines (r, f), as well as the MPI signal data u (t) respectively. s (f) become a reconstruction device 3 (eg, a linear solver) for reconstructing an MPI overall image data set c (r) (Local domain) from the MPI signal data u (t) respectively. s (f) and the associated system matrix SM _associated (r, f). The reconstructed MPI overall image data set may be displayed on a display device 4 of the system according to the invention.

Im Folgenden sind das aus dem Stand der Technik bekannte Verfahren sowie das erfindungsgemäße Verfahren beispielhaft für eine Probe mit vier Partikelklassen gezeigt. In beiden Verfahren wird für jede Partikelklasse jeweils eine Systemmatrix SM_A(r, f), ..., SM_D(r, f) bereitgestellt und es werden MPI-Signaldaten s(f) bereitgestellt, bspw. mittels einer MPI-Apparatur aufgenommen.In the following, the method known from the prior art and the method according to the invention are shown by way of example for a sample with four particle classes. In both methods, a system matrix SM _A (r, f),..., SM _D (r, f) is provided for each particle class and MPI signal data is generated s (f) provided, for example, recorded by means of an MPI apparatus.

2 zeigt das aus dem Stand der Technik bekannte Verfahren. Gemäß dem Stand der Technik wird zunächst durch eine Operation A die aneinandergehängte Systemmatrix SM_app(r, f) erzeugt, indem die Systemmatrizen SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f) aneinandergehängt werden. Anschließend wird eine Rekonstruktion R von MPI-Bilddaten c'(r) aus den MPI-Signaldaten s(f) und der aneinandergehängten Systemmatrix SM_app(r, f) durchgeführt. Die rekonstruierten Bilddaten umfassen n Subvolumina, d.h. für jede Partikelklasse ein Subvolumen für welche eine dedizierte Systemmatrix ermittelt wurde. In einem nachgelagerten Schritt werden Subvolumina der durch die Rekonstruktion erhaltenen MPI-Bilddaten c'(r) mittels einer mathematischen Operation M bearbeitet und ein Summenbilddatensatz c"(r) erhalten. 2 shows the method known from the prior art. According to the prior art, first by an operation A generates the concatenated system matrix SM _app (r, f) by concatenating the system matrices SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f). Subsequently, a reconstruction R of MPI image data c '(r) from the MPI signal data s (f) and the attached system matrix SM _app (r, f). The reconstructed image data comprises n subvolumes, ie a subvolume for each particle class for which a dedicated system matrix has been determined. In a subsequent step, subvolumes of the MPI image data c '(r) obtained by reconstruction are written by means of a mathematical operation M and obtain a sum picture data set c "(r).

Bei dem in 3 gezeigten erfindungsgemäßen Verfahren wird die zu rekonstruierende Datenmenge reduziert, indem die gewünschte mathematische Operation M (hier: Summenbildung) nicht zwischen den verschiedenen Subvolumina des rekonstruierten Bilddatensatzes c'(r) sondern bereits vor der Rekonstruktion R mit den Systemmatrizen SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f) der verschiedenen Partikelklassen durchgeführt wird. Durch die mathematische Operation M erhält man eine verknüpfte Systemmatrix SM_verknüpft(r, f), Die darauffolgende Rekonstruktion R von Bilddaten c(r) wird mit der verknüpften Systemmatrix SM_verknüpft(r, f) durchgeführt.At the in 3 In accordance with the inventive method shown, the amount of data to be reconstructed is reduced by performing the desired mathematical operation M (here: summation) not between the different subvolumes of the reconstructed image data set c '(r) but already before the reconstruction R with the system matrices SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f) of the different particle classes. Through the mathematical operation M one obtains a linked system matrix SM _linked (r, f), the subsequent reconstruction R of image data c (r) is _linked to the linked system matrix M (r, f) is performed.

4 zeigt eine schematische Darstellung eines MPI-Phantoms S, bei dem vier verschiedene Partikelklassen in verschiedene Teilvolumina eingebracht sind. 4 shows a schematic representation of an MPI phantom S , in which four different particle classes are introduced into different partial volumes.

Zusätzlich zu dem Ablaufdiagramm in 2 sind für das aus dem Stand der Technik bekannte Verfahren in 5 (beispielhaft für eine Additionsoperation) die Projektionen der dreidimensionalen MPI-Bilddaten c'(r) und des Summenbilddatensatzes c"(r) für ein Untersuchungsvolumen der Größe 26 x 26 x 13 Voxel und 8000 genutzten Frequenzen in den drei Raumrichtungen gezeigt, wobei oben links die Projektion in z-Richtung, oben rechts die Projektion in x-Richtung und unten links die Projektion in y-Richtung dargestellt sind. Die Subvolumina der rekonstruierten Bilddaten c'(r) sind hier in z-Richtung aneinandergehängt. Bei den Bilddaten handelt es sich um MPI-Daten von dem in 4 dargestellt MPI-Phantoms S. In addition to the flowchart in FIG 2 are known for the method known from the prior art in 5 (by way of example for an addition operation) the projections of the three-dimensional MPI image data c '(r) and the summation image data set c "(r) for a size of the examination volume 26 x 26 x 13 voxels and 8000 frequencies used in the three spatial directions, with the projection in the z-direction on the top left, the projection in the x-direction on the top right, and the projection in the y-direction on the bottom left. The subvolumes of the reconstructed image data c '(r) are here hung together in the z-direction. The image data is MPI data from that in 4 represented MPI phantom S ,

Durch die Rekonstruktion mit Hilfe der aneinandergehängten Systemmatrix SM_app(r,f) (im vorliegenden Beispiel mit einer Größe von 26 x 26 x 52 x 8000), die 4-mal größer ist als die einzelnen Systemmatrizen SM_A (r,f)... SM_D (r,f) der verschiedenen Partikelklassen, wird entsprechend viel Rechenzeit für die Rekonstruktion R benötigt. Der rekonstruierte Datensatz der Bilddaten c'(r) umfasst im gezeigten Beispiel 26 x 26 x 52 Voxel.By the reconstruction with the help of the attached system matrix SM _app (r, f) (in the present example with a size of 26 x 26 x 52 x 8000), which is 4 times larger than the individual system matrices SM _A (r, f). .. SM _D (r, f) of the different particle classes, is correspondingly much computing time for the reconstruction R needed. The reconstructed data set of the image data c '(r) in the example shown comprises 26 x 26 x 52 voxels.

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden im Falle einer AdditionsOperation (wie in 3 beispielhaft gezeigt) die Systemmatrizen SM_A(r, f), ..., SM_D(r, f) für alle Frequenzen zu der verknüpften Systemmatrix SM_verknüpft (r, f) aufaddiert. Die mittels dieser verknüpften Systemmatrix SM_verknüpft (r, f) aus den MPI-Signaldaten s(f) rekonstruierten Bilddaten c(r) sind in 6 in Projektion in den drei Raumrichtungen dargestellt, wobei auch hier oben links die Projektion in z-Richtung, oben rechts die Projektion in x-Richtung und unten links die Projektion in y-Richtung dargestellt sind. Auch hier wurde das in 4 gezeigte Phantom S mit einem Rekonstruktionssvolumen der Größe 26 x 26 x 13 Voxel und 8000 genutzten Frequenzen verwendet.In the method according to the invention, in the case of an addition operation (as in 3 by way of example shown), the system matrices SM _A (r, f), ..., SM _D (r, f) for all the frequencies to the linked system matrix SM _associated (r, f) added. The linked by means of this system matrix SM _linked (r, f) from the MPI signal data s (f) reconstructed image data c (r) are in 6 shown in projection in the three directions in space, where the projection in the z-direction is also shown here on the top left, the projection in the x-direction on the top right and the projection in the y-direction on the bottom left. Again, this was in 4 shown phantom S used with a reconstruction volume of size 26 x 26 x 13 voxels and 8000 frequencies used.

Anstatt vieler Subvolumina wird erfindungsgemäß also nur ein einziges Volumen rekonstruiert. Die Bilddaten c(r) dieses rekonstruierten Volumens entspricht im Wesentlichen den Bilddaten c"(r) des mittels der aus dem Stand der Technik bekannten Verfahrens ermittelten Summenbilddatensatzes. Im Gegensatz zu dem Summenbilddatensatz c"(r) aus dem Stand der Technik werden die Bilddaten c(r) erfindungsgemäß direkt rekonstruiert, also ohne dass eine mathematische Operation nach der Rekonstruktion R durchgeführt werden muss.Instead of many subvolumes, therefore, only a single volume is reconstructed according to the invention. The image data c (r) This reconstructed volume essentially corresponds to the image data c "(r) of the summation image data set determined by means of the method known from the prior art c (r) reconstructed according to the invention directly, ie without a mathematical operation after reconstruction R must be performed.

Durch die beispielhaft gezeigte Summenoperation kann bei Messungen mit mehreren unterschiedlichen Partikelklassen die Gesamtkonzentration aller Partikel direkt über die Summe der für die jeweiligen Partikelklassen gemessenen Systemmatrizen berechnet werden.By means of the summation operation shown as an example, the total concentration of all particles can be calculated directly over the sum of the system matrices measured for the respective particle classes in measurements with several different particle classes.

Als mathematische Operation M kann auch eine Subtraktion dienen, um bspw. Informationen über den die Partikelklassen unterscheidenden Parameter zu erhalten.As a mathematical operation M may also serve a subtraction, for example, to obtain information about the particle class differentiating parameters.

Literaturverzeichnisbibliography

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• [Grüttner] Grüttner et al. „On the formulation of the image reconstruction problem in magnetic particle imaging“; Biomedical Engineering/Biomedizinische Technik; Volume 58, Issue 6 (Dec 2013); DOI: https://doi.org/10.1515/bmt-2012-0063) [Grüttner] Grüttner et al. "On the formulation of the image reconstruction problem in magnetic particle imaging"; Biomedical Engineering / Biomedical Engineering; Volume 58, Issue 6 (Dec 2013); DOI: https://doi.org/10.1515/bmt-2012-0063)
• [Knopp] Knopp et al. „Sparse Reconstruction of the Magnetic Particle Imaging System Matrix“ EEE Transactions on Medical Imaging; Volume: 32 Issue: 8 ; DOI: 10.1109/TMI.2013.2258029[Knopp] Knopp et al. "Sparse Reconstruction of the Magnetic Particle Imaging System Matrix" EEE Transactions on Medical Imaging; Volume: 32 Issue: 8 ; DOI: 10.1109 / TMI.2013.2258029

• US 9 364 165 B2US 9 364 165 B2
• US 2012/0197115 A1US 2012/0197115 A1
• US 7 747 304 B2US 7 747 304 B2

BezugszeichenlisteLIST OF REFERENCE NUMBERS

11

MPI-ApparaturMPI Equipment

22

Einrichtung zum Generieren einer durch eine mathematische Operation verknüpften SystemmatrixDevice for generating a system matrix linked by a mathematical operation

33

Rekonstruktionseinrichtungreconstructor

44

Anzeigevorrichtung (Display)Display device (display)

AA

Operation zum Aneinanderhängen von SystemmatrizenOperation for attaching system matrices

c(r)c (r)

Bilddaten aus Rekonstruktion gemäß Erfindung (MPI-Gesamtbilddatensatz)Image data from reconstruction according to the invention (MPI overall image data set)

c'(r)c '(r)

MPI-Bilddaten aus Rekonstruktion gemäß Stand der TechnikMPI image data from reconstruction according to the prior art

c"(r) c '(r)

Summenbilddatensatz gemäß Stand der TechnikSummation image data set according to the prior art

MM

mathematische Verknüpfungsoperationmathematical operation

RR

Rekonstruktionsoperationreconstruction surgery

SS

MPI-PhantomMPI Phantom

SM_A(r, f), ..., SM_D(r, f)SM _A (r, f), ..., SM _D (r, f)

Systemmatrix für verschiedene PartikelklassenSystem matrix for different particle classes

SM_app SM _app

aneinandergehängte Systemmatrixconcatenated system matrix

SM_verknüpft(r, f)SM _linked (r, f)

verknüpfte Systemmatrixlinked system matrix

s(f)s (f)

MPI-Signaldaten (in Frequenzdomäne)MPI signal data (in frequency domain)

u(t)u (t)

MPI-Signaldaten (in Zeitdomäne)MPI signal data (in time domain)

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

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• US 7747304 B2 [0003, 0047]US 7747304 B2 [0003, 0047]
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Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature

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• Stehning et al. „Simultaneous Magnetic Particle Imaging (MPI) and Temperature Mapping Using Multi-Color MPI.“ International Journal on Magnetic Particle Imaging 2, no. 2 (2016). https://journal.iwmpi.org/index.php/iwmpi/article/view/34; Fig. 6 [0047]Stehning et al. "Simultaneous Magnetic Particle Imaging (MPI) and Temperature Mapping Using Multi-Color MPI." International Journal on Magnetic Particle Imaging 2, no. 2 (2016). https://journal.iwmpi.org/index.php/iwmpi/article/view/34; Fig. 6
• Grüttner et al. „On the formulation of the image reconstruction problem in magnetic particle imaging“; Biomedical Engineering/Biomedizinische Technik; Volume 58, Issue 6 (Dec 2013); DOI: https://doi.org/10.1515/bmt-2012-0063) [0047]Grüttner et al. "On the formulation of the image reconstruction problem in magnetic particle imaging"; Biomedical Engineering / Biomedical Engineering; Volume 58, Issue 6 (Dec 2013); DOI: https://doi.org/10.1515/bmt-2012-0063) [0047]
• Knopp et al. „Sparse Reconstruction of the Magnetic Particle Imaging System Matrix“ EEE Transactions on Medical Imaging; Volume: 32 Issue: 8 [0047]Knopp et al. "Sparse Reconstruction of the Magnetic Particle Imaging System Matrix" EEE Transactions on Medical Imaging; Volume: 32 Issue: 8 [0047]

Claims (14)

Verfahren zur Ermittlung einer örtlichen Konzentrationsverteilung von magnetischen Partikeln mindestens einer Partikelklasse innerhalb eines Untersuchungsvolumens (FOV) oder einer aus dieser Konzentrationsverteilung abgeleiteten Größe, umfassend folgende Verfahrensschritte: o Bereitstellen von mindestens zwei Systemmatrizen; o Bereitstellen von MPI-Signaldaten (s(f)) mindestens einer Probe (S) umfassend magnetische Partikel mindestens einer Partikelklasse innerhalb des Untersuchungsvolumens (FOV); o Rekonstruktion von ortsaufgelösten MPI-Bilddaten (c(r)) aus den bereitgestellten MPI-Signaldaten (s(f)); dadurch gekennzeichnet, o dass eine verknüpfte Systemmatrix (SM_verknüpft(r, f)) erzeugt wird, indem die bereitgestellten Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) durch eine Addition und/oder eine Subtraktion (M) miteinander mathematisch verknüpft werden; und o dass die Rekonstruktion der MPI-Bilddaten (c(r)) mittels der verknüpften Systemmatrix (SM_verknüpft(r, f)) erfolgt.Method for determining a local concentration distribution of magnetic particles of at least one particle class within an examination volume (FOV) or a variable derived from this concentration distribution, comprising the following method steps: o providing at least two system matrices; providing MPI signal data (s (f)) of at least one sample (S) comprising magnetic particles of at least one particle class within the examination volume (FOV); o reconstruction of spatially resolved MPI image data (c (r)) from the provided MPI signal data (s (f)); characterized in that a linked system matrix (SM _linked (r, f)) is generated by adding the provided system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f)) by an addition and / or a subtraction (M) are mathematically linked together; and o that the reconstruction of the MPI image data (c (r)) takes place by means of the linked system matrix (SM _linked (r, f)). Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei den Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)), die miteinander mathematisch verknüpft werden, um Systemmatrizen verschiedener Partikelklassen handelt.Method according to Claim 1 , characterized in that the system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f)), which are mathematically linked to one another, are system matrices of different particle classes. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass sich die Partikelklassen in mindestens einem Parameter unterscheiden.Method according to Claim 2 , characterized in that the particle classes differ in at least one parameter. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) addiert werden und dass als MPI-Bilddaten (c(r)) durch die Rekonstruktion (R) eine örtliche Gesamtkonzentrationsverteilung von magnetischen Partikeln verschiedener Partikelklassen ermittelt wird.Method according to Claim 2 , characterized in that the system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f)) are added and that as MPI image data (c (r)) by the reconstruction (R) a local Total concentration distribution of magnetic particles of different particle classes is determined. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) voneinander subtrahiert werden und dass als MPI-Bilddaten (c(r)) durch die Rekonstruktion (R) eine örtliche Signalverteilung ermittelt wird, aus der auf die Verteilung eines Parameters, in dem sich die Partikelklassen unterscheiden, geschlossen werden kann.Method according to Claim 2 , characterized in that the system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f)) are subtracted from each other and that as MPI image data (c (r)) by the reconstruction (R) a local signal distribution is determined from which the distribution of a parameter in which the particle classes differ can be concluded. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass sich die Partikelklassen in der Partikelart und/oder der Partikelgröße und/oder in der Partikeltemperatur und/oder Umgebungsviskosität und/oder Bindungsstatus und/oder Partikelanisotropie und/oder Partikelmaterial und/oder Sättigungsmagnetisierung unterscheiden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the particle classes differ in the particle type and / or the particle size and / or in the particle temperature and / or environmental viscosity and / or binding status and / or particle anisotropy and / or particulate material and / or saturation magnetization. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) gemessen werden und sich die Partikelklassen in der Art der Vermessung der Partikel, insbesondere in der dabei verwendeten Trajektorienrichtung unterscheiden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f)) are measured and the particle classes in the type of measurement of the particles, in particular in distinguish the trajectory used here. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass verschiedene Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) der gleichen Partikelklasse ermittelt und miteinander mathematisch verknüpft werden.Method according to Claim 1 , characterized in that different system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f)) of the same particle class are determined and mathematically linked together. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei den Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) um aneinandergehängte und/oder projizierte Systemmatrizen handelt.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the system matrices (SM _A (r, f),..., SM _n (r, f)) are attached and / or projected system matrices. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Systemmatrizen (SMA(r, f), ..., SM_n(r, f)) in der Detektionsbandbreite übereinstimmen.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the system matrices (SMA (r, f), ..., SM _n (r, f)) defined in the detection bandwidth. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens eine der Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) simuliert wurde.Method according to one of the preceding claims, characterized in that at least one of the system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f)) has been simulated. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die verknüpfte Systemmatrix (SM_komb(r, f)) erzeugt wird, indem zwei ermittelte Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) durch Addition und Subtraktion miteinander mathematisch verknüpft werden, derart, dass die gegebenenfalls gewichtete Differenz der Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) mit einer der Systemmatrizen (SM_A(r, f), ..., SM_n(r, f)) addiert wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the linked system matrix (SM _komb (r, f)) is generated by two determined system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f) ) are mathematically linked by addition and subtraction such that the optionally weighted difference of the system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f)) with one of the system matrices (SM _A (r, f), ..., SM _n (r, f)) is added. System zur visuellen Darstellung von MPI-Bilddaten (c(r)) einer örtlichen Konzentrationsverteilung magnetischer Partikel oder einer aus dieser Konzentrationsverteilung abgeleiteten Größe, umfassend: i) eine MPI-Apparatur (1) zum Erfassen von MPI-Signaldaten s(f), ii) ein gespeichertes Computerprogramm, welches dazu eingerichtet ist, zwei verschiedene Systemmatrix miteinander mathematisch zu verknüpfen, iii) ein gespeichertes Computerprogramm, mit welchem eine Rekonstruktion (R) der MPI-Bilddaten (c(r)) mittels der verknüpften Systemmatrix (SM_verknüpft(r, f)) durchführbar ist, und iv) eine Anzeigevorrichtung (4), welche die rekonstruierten MPI-Bilddaten (c(r)) darstellt.A system for visual representation of MPI image data (c (r)) of a local concentration distribution of magnetic particles or a variable derived from said concentration distribution, comprising: i) an MPI apparatus (1) for acquiring MPI signal data s (f), ii ) a stored computer program which is arranged to mathematically link two different system matrix together, iii) a stored computer program with which a reconstruction (R) of the MPI image data (c (r)) by means of the linked system matrix (SM _linked (r , f)), and iv) a display device (4) representing the reconstructed MPI image data (c (r)). System nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass das System dazu eingerichtete ist, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12 mit dem System auszuführen.System after Claim 13 characterized in that the system is adapted to the method according to one of Claims 1 to 12 to run with the system.

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