Einleitung
Hochentwickelte MR-Methoden sind eine wesentliche Voraussetzung für aussagekräftige translationale und klinische Forschung. Leistungsfähige und benutzerfreundliche Software zur Datenverarbeitung ist erforderlich, um eine effiziente Versuchsplanung und eine zuverlässige Überwachung der Datenerfassung während der Messungen zu gewährleisten. Darüber hinaus werden robuste Analysewerkzeuge benötigt, beispielsweise zur Quantifizierung von Neurochemikalien aus in vivo gemessenen MR Spektren.
Die Ultrahochfeld-Magnetresonanztomographie eröffnet neue Einblicke in das menschliche Gehirn mit einer räumlichen und spektralen Auflösung, die bislang nicht erreichbar war. Hierfür sind jedoch spezialisierte MR Sequenzen sowie eigens entwickelte Software- und Analysewerkzeuge erforderlich. Der eigentliche Nutzen des Ultrahochfelds lässt sich nur dann vollständig ausschöpfen, wenn die methodischen und technischen Herausforderungen hoher Magnetfeldstärken – beispielsweise hinsichtlich der B0 und B1 Feldhomogenität – erfolgreich bewältigt werden.
Ziele
Unser Ziel ist die Etablierung eines integrierten methodischen Rahmens aus MR Sequenzen, Software zur Datenverarbeitung und Analysewerkzeugen für die klinische Magnetresonanzforschung des menschlichen Gehirns bei 7 Tesla.
Auf dieser Seite können Sie Software und Analysewerkzeuge herunterladen, die vom MR SCIENCE Laboratory entwickelt wurden. Dazu gehören die Software INSPECTOR zur Verarbeitung und Analyse von MR-Spektroskopiedaten, unsere Implementierung des FASTMAP-Shimmings (FAMASITO) sowie das Werkzeug B0DETOX zur Berechnung von B0 Shimlösungen.
Bitte beachten Sie, dass für die Nutzung dieser Programme gegebenenfalls die kostenlose Installation der MATLAB Compiler Runtime erforderlich ist. Eine MATLAB-Lizenz wird jedoch nicht benötigt.
Bei Fragen, Anregungen oder dem Wunsch nach weiteren Informationen kontaktieren Sie bitte Christoph Juchem.
Lab GitHub
Die offizielle öffentliche GitHub-Seite des MR SCIENCE Labors finden Sie hier.
Aktuelle Forschung
In den vergangenen 15 Jahren haben wir eine hochmoderne experimentelle und computergestützte Infrastruktur für klinische Magnetresonanzuntersuchungen des menschlichen Gehirns bei 7 Tesla aufgebaut. Es wurden MR Sequenzen für MRT, MRS und MRSI entwickelt und implementiert, die moderne Multi-Transmit- und Multi-Receive-HF Technologien unterstützen. Darüber hinaus wurden verschiedene Softwarepakete programmiert, die grundlegende Funktionen wie die Verarbeitung von MRT- und MRS-Daten aus Mehrkanalempfängern sowie die Co-Registrierung von Gehirndaten zur automatisierten (Re-)Positionierung von MRS-Volumina bereitstellen.
Auf dieser Grundlage wurden weitere spezialisierte Anwendungen entwickelt, darunter das dynamische Multi-Coil-Verfahren (DYNAMITE) zur B0 Shimmung sowie vollständig automatisierte Verfahren zur B1-Shimmung sämtlicher Komponenten einer MR-Sequenz, einschließlich MRS-Volumen, Wasserunterdrückung und Outer-Volume-Suppression.
Da die verfügbare Untersuchungszeit insbesondere bei Patientinnen und Patienten äußerst wertvoll ist, wurden sämtliche Verfahren zur Versuchsplanung, Kalibrierung, Datenverarbeitung und Überwachung der Messungen konsequent auf Effizienz, Reproduzierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt.
Beteiligte Forschungsgruppen
Publikationen
- Magnetic Resonance Spectrum Simulator (MARSS), a novel software package for fast and computationally efficient basis set simulation (NMR Biomed, 2019)
- Simultaneous optimization of crusher and phase cycling schemes for magnetic resonance spectroscopy: an extension of dephasing optimization through coherence order pathway selection (Magn Reson Med, 2020)
- Dephasing optimization through coherence order pathway selection (DOTCOPS) for improved crusher schemes in MR spectroscopy (Magn Reson Med, 2018)
- INSPECTOR: Free software for magnetic resonance spectroscopy data Inspection, processing, simulation and analysis (Scientific Reports, 2021)
- FAMASITO: FASTMAP Shim Tool towards user-friendly single-step B0 homogenization (NMR Biomed, 2021)
- synMARSS-An End-To-End Platform for the Parametric Generation of Synthetic In Vivo Magnetic Resonance Spectra (NMR Biomed, 2025)