Dynamische MR-Mammographie

ZusammenfassungHintergrund: Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung einer Methode zur schnellen und effizienten Befundung dynamischer MR-Bilddatensätze der weiblichen Brust. Für die Datenakquisition wurde eine Saturation-recovery-Turbo-FLASH-Sequenz eingesetzt, die es ermöglicht, die Kinetik der Kontrastmittelanreicherung mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung in der gesamten Brust zu erfassen. Zusätzlich wurde ein morphologischer 3D-FLASH-Datensatz akquiriert. Methode: Die dynamischen Bilddatensätze wurden mit einem pharmakokinetischen Modell analysiert, das es ermöglicht, die relevante funktionelle Gewebeinformation durch 2 Parameter zu repräsentieren. Zur simultanen Darstellung der morphologischen und funktionellen Gewebeinformation wurde ein multidimensionales Visualisierungssystem entwickelt, das eine praktikable und intuitive Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine in virtueller Realität ermöglicht. Diskussion: Das entwickelte System erlaubt eine schnelle und effiziente Befundung dynamischer MR-Bildserien. Eine wichtige klinische Anwendung stellt die Lokalisation und Abgrenzung multipler Läsionen der weiblichen Brust dar.SummaryBackground: The purpose of this study was the development of a method for fast and efficient analysis of dynamic MR images of the female breast. The image data sets were acquired with a saturation-recovery turbo-FLASH sequence which enables the detection of the kinetics of the contrast agent concentration in the whole breast with a high temporal and spatial resolution. In addition, a morphologic 3D-FLASH data set was acquired. Methods: The dynamic image datasets were analyzed by a pharmacokinetic model which enables the representation of the relevant functional tissue information by two parameters. In order to display simultaneously morphologic and functional tissue information, we developed a multidimensional visualization system, which enables a practical and intuitive human-computer interface in virtual reality. Discussions: The developed system allows the fast and efficient analysis of dynamic MR data sets. An important clinical application is the localization and definition of multiple lesions of the female breast.