Uwe Seeger

Comparison of longitudinal metabolite relaxation times in different regions of the human brain at 1.5 and 3 Tesla

In vivo longitudinal relaxation times of N‐acetyl compounds (NA), choline‐containing substances (Cho), creatine (Cr), myo‐inositol (mI), and tissue water were measured at 1.5 and 3 T using a point‐resolved spectroscopy (PRESS) sequence with short echo time (TE). T1 values were determined in six different brain regions: the occipital gray matter (GM), occipital white matter (WM), motor cortex, frontoparietal WM, thalamus, and cerebellum. The T1 relaxation times of water protons were 26–38% longer at 3 T than at 1.5 T. Significantly longer metabolite T1 values at 3 T (11–36%) were found for NA, Cho, and Cr in the motor cortex, frontoparietal WM, and thalamus. The amounts of GM, WM, and cerebrospinal fluid (CSF) within the voxel were determined by segmentation of a 3D image data set. No influence of tissue composition on metabolite T1 values was found, while the longitudinal relaxation times of water protons were strongly correlated with the relative GM content. Magn Reson Med 50:1296–1301, 2003.

Parameterized evaluation of macromolecules and lipids in proton MR spectroscopy of brain diseases

Short echo time (TE) proton MR spectra of the brain include signals of several metabolites as well as macromolecules. In various pathologies, such as brain tumors and multiple sclerosis (MS), the presence of mobile lipids or pathologically altered macromolecules may provide useful additional diagnostic information. A reliable quantitation of these resonances, however, is often not possible due to the lack of adequate prior knowledge. Furthermore, even if advanced fitting procedures are used, a reliable evaluation of metabolites in the presence of pathological lipids or macromolecules often fails if the latter are omitted in the spectral evaluation. In this study, a method is presented for the simultaneous evaluation of all visible components, including metabolites, lipids, and macromolecules, by the use of the fitting procedure LCModel. A standard basis set of brain metabolites was extended by inclusion of parameterized components for macromolecules and lipids that were derived from metabolite‐nulled in vivo spectra of normal brain and high‐grade gliomas, respectively. The improved spectral quantitation is demonstrated in glial brain tumors and MS lesions as well as in normal brain. It is pointed out that both macromolecules and lipids must be included to provide a proper spectral evaluation. Magn Reson Med 49:19–28, 2003.

Reliable detection of macromolecules in single-volume 1H NMR spectra of the human brain.

In short echo time proton MR spectra of the brain, resonances from macromolecules are visible. The macromolecular resonances in the 0.5–2.0 ppm region can be affected by lipid contamination arising from fat‐containing regions outside the selected volume of interest (VOI). This study demonstrates that considerable lipid contamination may remain in stimulated echo acquisition mode (STEAM) spectra even if the spoiling of unwanted coherences is sufficient and the VOI is placed 2 cm or more away from fat‐containing regions. The observed contamination was attributed to residual remote out‐of‐volume excitation, although only very small out‐of‐slice ripples of less than 0.2% of the in‐slice excitation were found in the calculated excitation profile of the RF pulses. Spatial presaturation of fat‐containing regions led to a sufficient suppression of the contamination and enabled the detection of highly reproducible macromolecular resonances. Thus, in single‐volume spectroscopy as well as in spectroscopic imaging (SI or CSI), the combination of volume selection and outer volume presaturation, each in three dimensions, is highly recommended to ensure accurate detection and reliable evaluation of even small pathological alterations in macromolecules, e.g., proteins or lipids, or other resonances in the 0.5–2.0 ppm region. Magn Reson Med 45:948–954, 2001.

Proton magnetic resonance spectroscopy with metabolite nulling reveals regional differences of macromolecules in normal human brain

To quantify the macromolecular content in different anatomic brain regions and to evaluate an age dependency of the macromolecular concentrations.

PROTON SPECTROSCOPY OF HUMAN BRAIN WITH VERY SHORT ECHO TIME USING HIGH GRADIENT AMPLITUDES

In localized proton magnetic resonance spectroscopy very short echo times (TE) are achieved to diminish signal loss due to T2 relaxation and to avoid phase distortions due to J-coupling. A sequence for single volume spectroscopy in human brain is described with a TE as low as 5 ms. Examinations were performed on a 1.5 T whole-body imager with actively shielded gradients. A self-designed stimulated echo acquisition mode (STEAM) sequence with very high amplitude spoiling gradients of 24 mT/m was used to take advantage of the whole potential of the gradient system. Optimization of TE was carried out by controlling spectral quality and localization in both phantom and volunteer measurements. Proton spectra of human brain were acquired in 21 healthy volunteers. Spectra of occipital white matter, parieto-occipital grey/white matter, and cerebellum revealed none or only small eddy current distortions at a TE of 5 ms. The volume of interest was 8-12 ml, repetition time was 1.5 s, and mixing time was 5 ms. Peak ratios of major metabolites referring to creatine were estimated and the relative standard deviations were calculated to determine interindividual reproducibility. The relative standard deviation of myo-inositol ranged from 6% to 11% within these brain regions whereas for glutamine and glutamate 7% to 16% were found.

Proton MRS in Kennedy disease: Absolute metabolite and macromolecular concentrations

To investigate whether glutamine and glutamate (Glx) were elevated in Kennedy Disease (KD), and whether pathological proteins were spectroscopically visible as altered macromolecular (MM) resonances.

Elimination of residual lipid contamination in single volume proton MR spectra of human brain.

Short echo time 1H NMR spectra of the human brain reveal signals from various metabolites. In addition, resonances from macromolecules are present that may provide further useful information in several brain diseases. The detection of all these signals is possible if excellent volume selection is obtained; even small lipid contamination from surrounding fat tissue leads to strong spectral contamination. It affects the macromolecule resonances in the 0.5 to 2.0 ppm region and some adjacent metabolite signals and jeopardizes their quantitative analysis. This paper demonstrates how spatial contamination from insufficiently dephased signals can be recognized, analysed, and removed in localized STEAM spectroscopy of the brain.

Segmentierung der weißen Hirnsubstanz auf der Grundlage von MR-DTI-Vorzugsrichtungen

Zusammenfassung Die MR-Diffusionstensor-Bildgebung (diffusion tensor imaging, DTI) erlaubt die Darstellung von Lage und Verlauf von Faserbahnen im Gehirn. Allerdings sind dazu neben der Bildakquisition und -rekonstruktion zusatzliche Auswerteverfahren notwendig. Diese Verfahren ermitteln zunachst in jedem Bildpunkt die Vorzugsrichtung der Beweglichkeit von Wasserstoffkernen und ermoglichen danach entweder das Verfolgen einzelner Faserbahnen (tracking) oder fuhren eine Segmentierung partiell parallel verlaufender Faserbahnen durch. In beiden Fallen wird in der Regel von gewahlten Startpunkten ausgegangen. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das ohne Setzung solcher Startpunkte auskommt. Dabei werden zunachst alle Bildpunkte eines Volumendatensatzes des Gehirns ausgewahlt, die eine eindeutige Vorzugsrichtung der Beweglichkeit von Wasserstoffkernen der Diffusion in den DTI-Daten aufweisen und miteinander verbunden sind. Dann wird fur samtliche gefundenen Bildpunkte untersucht, ob sie mit Nachbarpunkten aufgrund ahnlicher Vorzugsrichtungen zu zusammenhangenden Teilvolumina zusammengefasst werden konnen. Die grosten der auf diese Weise erhaltenen Teilvolumina wurden segmentiert und farblich kodiert als dreidimensionale Strukturen dargestellt. Die exemplarische Anwendung dieses Verfahrens bei einer gesunden Probandin ermoglichte es, eine weitgehend automatische Untergliederung der weisen Hirnsubstanz in eine Anzahl bilateraler Teilvolumina zu erreichen.

Berechnung von Protonenspektren reiner Gewebeanteile im Gehirn mittels Mehrfach-Voxelmessungen und Bildsegmentierung

Zusammenfassung In der lokalisierten In-vivo-Protonen-NMR-Spektroskopie (1H-MRS) des menschlichen Gehirns lasst es sich oft nicht vermeiden, dass im ausgewahlten Messvolumen (Voxel) sowohl graue Substanz (GM) als auch weise Substanz (WM) enthalten ist. Da sich die Spektren von GM und WM im Allgemeinen unterscheiden, stellt das akquirierte Spektrum ein Mischspektrum dar, das von der Gewebezusammensetzung im Voxel abhangt. In dieser Studie wird eine Methode vorgestellt, mit der Spektren der reinen Gewebearten GM und WM aus Mischspektren bestimmt werden konnen. Die Reingewebespektren werden dabei aus gemessenen Spektren berechnet, die aus mehreren Voxeln mit unterschiedlicher Gewebezusammensetzung aufgenommen wurden. Hierzu muss die Gewebezusammensetzung in den Voxeln bekannt sein. Sie wird durch Segmentierung zusatzlich aufgenommener 3D-NMR-Bilddatensatze mit hoherer Ortsauflosung ermittelt. In Probandenuntersuchungen wurden Messungen in verschiedenen Regionen des Groshirns sowie im Kleinhirn und im Thalamus durchgefuhrt. In allen untersuchten Hirnregionen zeigten sich deutliche Unterschiede zwischen den Reingewebespektren von WM und GM, wobei der Unterschied im Kleinhirn besonders stark ausgepragt war. Die gefundenen Unterschiede in den Spektren von WM und GM indizieren, dass bei Patientenstudien auf die Gewebezusammensetzung im Voxel geachtet werden muss, um krankheitsbedingte Veranderungen in den Spektren von Effekten unterschiedlicher Gewebezusammensetzungen unterscheiden zu konnen.

Segmentierung von Reingewebespektren bei der In-vivo-Protonenspektroskopie des menschlichen Gehirns

ZusammenfassungHintergrund:Bei der lokalisierten In-vivo-Protonenspektroskopie des Gehirns ist es oft nicht möglich, die relativ großen Messvolumina (Voxel) so zu platzieren, dass sie nur Anteile der interessierenden Gewebeart enthalten. Bei kleineren, unregelmäßig geformten Läsionen, z. B. Metastasen, Entmarkungsherden oder Ischämien, liegt oft ein erheblicher Anteil des umgebenden Ödems oder Normalgewebes in demselben Voxel (Partialvolumen). Das akquirierte Spektrum stellt somit ein Mischspektrum verschiedener Gewebetypen im Voxel dar, das deutlich vom Spektrum der interessierenden reinen Gewebeart abweichen kann.Material und Methodik:Es wird eine Methode vorgestellt, mit der Spektren interessierender Gewebearten aus gemessenen Mischspektren berechnet werden können. Zur Aufnahme der Spektren wurde eine PRESS-Sequenz verwandt. Um eine Berechnung der Reingewebespektren zu ermöglichen, wurden bei Probanden- und Patientenuntersuchungen Spektren aus verschiedenen Voxeln aufgenommen, die jeweils unterschiedliche Anteile der verschiedenen reinen Gewebearten enthielten, wobei genauso viele Voxel gemessen werden müssen wie insgesamt verschiedene Gewebearten darin enthalten sind. Die Berechnung des Spektrums für die gesuchte reine Gewebeart erfolgte über die Lösung eines linearen Gleichungssystems. Dazu müssen die prozentualen Anteile der verschiedenen Gewebearten in den Voxeln bekannt sein. Um diese zu bestimmen, wurden bei den Probandenuntersuchungen hochaufgelöste native MP-RAGE-Datensätze und bei Patienten in Abhängigkeit von der Signalcharakteristik auch FLAIR- oder kontrastangehobene MP-RAGE-Datensätze aufgenommen, aus denen anschließend durch Bildsegmentierung die Anteile der reinen Gewebearten in den Voxeln bestimmt wurden. Für die Segmentierung wurden sowohl ein automatisches, standardisiertes als auch ein semiautomatisches, histogrammbasiertes Verfahren eingesetzt.Ergebnisse:Es wurden bei Probanden reine Spektren grauer (GS) und weißer Substanz (WS) berechnet. Hierbei zeigten sich bei den Reingewebespektren im Vergleich zu den gemessenen (Misch-)Spektren sehr viel deutlichere Unterschiede in der metabolischen Zusammensetzung von GS und WS sowohl im Kleinhirn als auch supratentoriell. Des Weiteren fanden sich in den Reingewebespektren deutliche Unterschiede der Metaboliten zwischen GS des Klein- und Großhirns, während die Zusammensetzung der WS supra- und infratentoriell identisch war. Auch konnte gezeigt werden, dass bei verschiedenen zerebralen Läsionen erhebliche Unterschiede zwischen den die Läsionen enthaltenden, gemessenen Spektren und den berechneten, reinen Spektren der Läsionen bestanden.Schlussfolgerung:Die Methode zeigt, dass es möglich ist, mit der Einzelvolumenspektroskopie Strukturen aufzulösen, die sehr viel kleiner als die minimal messbaren Voxelgrößen sind. Es gelingt somit, läsionsspezifischere spektrale Muster als mit den herkömmlichen Messungen, die bei kleineren oder unregelmäßig konfigurierten Läsionen immer partialvolumenbehaftet sind, darzustellen.AbstractBackground:In localized in vivo proton spectroscopy of the brain, it is often not possible to place the relatively large measurement volumes (voxel) in a way that they exclusively contain parts of the tissue of interest. In the case of small, irregularly shaped lesions, e. g., metastases, demyelinated or ischemic lesions, often a considerable part of the same voxel consists of surrounding edema or normal tissue. Consequently, the acquired spectrum represents a mixed spectrum of different pure tissue types in the measured voxel and can deviate significantly from the pure spectrum of the tissue of interest.Material and Methods:A method is presented which can be used to calculate spectra of pure cerebral tissue of interest from measured mixed spectra. A PRESS spectroscopy sequence was used for data acquisition. In order to calculate the pure tissue spectrum, spectra of different voxels were acquired in healty volunteers and patients. These voxels included variable parts of the different pure tissue types. Therefore, in each case as many voxels have to be measured as different pure tissue types are to be evaluated. Calculation of the spectrum of the pure tissue type of interest was done via the solution of a linear system of equations. For this purpose, the amount of the different pure tissue types in the voxels had to be determined. Therefore, high-resolution 3-D-MP-RAGE data sets were acquired in healthy volunteers and, depending on the signal characteristics, FLAIR or post-contrast 3-D-MP-RAGE data sets in patients. These high resolution data sets were used to determine the amount of different tissue types via image segmentation. For segmentation automatic and semiautomatic histogram-based procedures were applied.Results:Spectra of pure gray and white matter were calculated in healthy volunteers. These showed much more pronounced differences in the metabolic composition of gray and white matter compared to mixed spectra both in the cerebellum and supratentorially. Furthermore, the metabolic composition found in the pure tissue spectra showed differences between gray matter of the cerebellum and cerebrum. In contrast to these findings, the composition of supra- and infratentorial white matter was identical. In patients it could be shown that considerable differences exist between the measured spectra containing the different cerebral lesions and surrounding tissue and the calculated pure spectra of the lesions.Conclusion:This method showed that spectroscopic analysis of structures which are much smaller than the smallest measurable voxel volume is possible. Consequently, it succeeds in achieving more specific spectral patterns than with the traditional measurements, especially in small lesions.