Optimierung von dc Neuronal Current Imaging (dcNCI) mit Ultra-Low-Field Nuclear Magnetic Resonance (ULF NMR) durch Simulationen und Validierungsmessungen

• Antragsteller: Rainer Körber, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 313526887

Dieses Projekt ist wesentlicher Bestandteil der Weiterentwicklung von Neuronal Current Imaging (NCI) mittels Ultra-Low-Field Nuclear Magnetic Resonance (ULF NMR), einer neuartigen Methode der funktionellen Bildgebung. Mittels optimierter NMR-Sequenzen könnte erstmals die in vivo Demonstration gelingen. NCI ergänzt im Bezug auf sowohl räumlicher als auch zeitlicher Auflösung existierende Methoden wie z.B. funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) und Elektro- bzw. Magntoenzephalographie (EEG bzw. MEG). NCI misst direkt den Einfluss der schwachen und lokalisierten (< 1mm) neuronalen magnetischen Felder auf ein NMR-Signal. Das intrinsische räumliche und zeitliche Muster bildet somit einen natürlichen Kontrast, der zur Lokalisierung der Aktivität verwendet werden kann.Bei der im nachfolgenden mit dcNCI bezeichneten Methode liegt der Fokus auf der Bildgebung von langlebiger Gehirnaktivität (~s) mit Hilfe der neusten Generation von Ultra-Low-Field NMR (ULF NMR) Technologie. Im ULF-Bereich (µT) sind, im Gegensatz zum Hochfeldbereich (~T), störende Suszeptibilitätsartefakte vernachlässigbar. Mittels in vivo MEG an Probanden wurde bei somatosensorisch evozierter, langlebiger Gehirnaktivität die Stromdipolstärke und -position bestimmt sowie durch ein einfaches Kopfphantom mit einem Einzeldipol nachgebildet. In einer Machkarbeitsstudie an diesem Phantom wurde bei MR-Messungen mit 1dim. Phasenkodierung eine minimale Dipolstärke von etwa 150 nAm detektiert. Das entspricht ca. dem 3-fachen Wert der zugrundeliegenden in vivo Aktivität und zeigt die Notwendigkeit einer wesentlichen Verbesserung des Contrast-to-Noise Verhältnisses auf (CNR).Zu Beginn wird ein Softwarepaket basierend auf rechnergestützte elektromagnetische Modelle entwickelt, welches sowohl das magnetische Feld der NMR Spulen also auch des Phantoms mit integriertem Einzeldipol wiedergeben kann. Numerische Simulationen der dcNCI Sequenz auf Basis der 1dim. Phasenkodierung können durch Lösung der Bloch Gleichungen durchgeführt werden. Hierbei dienen die experimentell validierten Feldverteilungen als Eingangsgrößen der Simulation. Die Validierung der rechnergestützten Modelle bildet einen wesentlichen Bestandteil des Projektes.Der zweite Teil besteht aus der Anfertigung eines komplexen Phantoms mit mehreren Dipolquellen sowie dessen rechnergestützten elektromagnetischen Modells mit anschließender Validierung. Dies ermöglicht die Optimierung der dcNCI Sequenzen für ULF NMR mit Hinblick auf maximales CNR und damit verbundener Verbesserung der auflösbaren Dipolstärke. Abschließend wird die Anwendbarkeit der optimierten dcNCI-Sequenzen für den Fall einer Kombination aus komplexem Quellenmodell und bereits vorhandenem realistischen Gehirnmodell geprüft.Das Resultat des Projektes ist ein vielseitiges und validiertes Softwarepaket, das für die Optimierung von dcNCI Sequenzen im ULF-Bereich verwendet werden kann und somit potentiell die erstmalige Demonstration von dcNCI mit ULF NMR ermöglicht.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Partnerorganisation: Schweizerischer Nationalfonds (SNF)
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Niels Kuster