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DOI: 10.1055/s-0029-1221595
Statistische und systematische Fehlerbestimmung bei der Messung von T2 and T2* Relaxationszeiten durch Monte Carlo Simulationen
Ziele: Bei der Messung von Relaxationszeiten treten statistische und systematische Fehler auf. Ob das Messprotokoll hinreichend ist, ist schwer festzustellen, da die Beziehung zwischen den Mess-/Analyseparametern und den Fehlern komplex ist.
Zur Fehlerbestimmung wurde daher eine Software entwickelt, die den Messprozess einer T2 und T2* Multiecho Messung in Abhängigkeit vom Signal-zu-Rausch Verhältnis (SNR), dem Echoabstand (ES) und der Echoanzahl für Gradienten- und Spinecho-Sequenzen mittels Monte-Carlo Simulationen betrachtet. Methode: Den simulierten T2(*)-Signalabfällen wird Normal- und Rayleigh verteiltes Rauschen unterlegt. Für die anschließende Analyse wurden verschiedene Fit-Algorithmen implementiert, die in Kombination mit Rauschunterdrückungsschwellwerten getestet werden können.
Die Fehler für verschiedene T2(*) und SNR Kombinationen können durch Farbkarten dargestellt werden. Eine genauere Betrachtung für ein festgelegtes SNR liefert die Information wie viele Echos für eine T2(*)-Bestimmung nützlich sind und für welches T2(*) der numerische Analyseprozess instabil wird und damit das untere Limit anzeigt. Ergebnis: Die Simulationen zeigen, dass eine akkurate Messung von T2(*) schwer wird, wenn T2(*) etwa gleich ES ist und das SNR=Signal/[1.25*stdev (Rauschen, Luft)] gering ist (<30). Dann nimmt der systematische Fehler zu. Wenn der Schwellwert für eine Rauschunterdrückung zu gering gesetzt wird, führt dies zu einer Überbestimmung von T2(*). Ein höherer Schwellwert wird den systematischen Fehler verringern, allerdings wird damit das minimal detektierbare T2(*) ansteigen.
Ein SNR über 60 und ein Rauschschwellwert des 2,5–3fachen der Standardabweichung des Rauschens sollte gute Bedingungen liefern, um T2(*) geringer als das 1,5fache des ES bestimmen zu können. Schlussfolgerung: Eine Monte-Carlo Simulation eignet sich für die Optimierung einer T2(*)-Relaxationszeitmessung und um die Limitationen des Messprotokolls zu erkennen. Es zeigt sich, dass das SNR eine ebenso kritische Größe ist wie das ES.
Korrespondierender Autor: Kaul MG
Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Klinik und Poloklinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Martinistrasse 52, 20246 Hamburg
E-Mail: m.kaul@uke.uni-hamburg.de
Relaxation - Monte-Carlo - Simulation - Fehler - quantitativ