The experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) is used to study multiple sclerosis (MS) pathology and develop novel technologies to quantify inflammation over time. Magnetic resonance imaging (MRI) with gadolinium-based contrast agents (GBCAs) is the state-of-the-art method to assess inflammation in MS patients and its animal model. Fluorine (19F)-MRI is one novel technology to quantify inflammatory immune cells in vivo using 19F-nanoparticles. T1 mapping of contrast-enhancing images is another method that could be implemented to quantify inflammatory lesions. Transient macroscopic changes in the EAE brain confound quantification and necessitate registration methods to spatially align images in longitudinal studies. For 19F-MRI, an additional challenge is the low signal-to-noise ratio (SNR) due to low number of 19F-labeled immune cells in vivo. Transceive surface radiofrequency (RF) probes and SNR-efficient imaging techniques such as RARE (Rapid Acquisition with Relaxation Enhancement) are combined to increase sensitivity in 19F-MRI. However, the strong spatially-varying RF field (B1 inhomogeneity) of transceive surface RF probes further hampers quantification. Retrospective B1 correction methods typically use signal intensity equations, unavailable for complex acquisition methods like RARE. The main goal of this work is to investigate novel B1 correction and registration methods to enable the study of inflammatory diseases using 1H- and 19F-MRI following GBCA and 19F-nanoparticle administration, respectively. For correcting B1 inhomogeneities in 1H- and 19F-MR transceive surface RF probes, a model-based method was developed using empirical measurements and simulations, and then validated and compared with a sensitivity method and a hybrid of both. For 19F-MRI, a workflow to measure anatomical images in vivo and a method to compute 19F-concentration uncertainty after correction using Monte Carlo simulations were developed. To overcome the challenges of EAE brain macroscopic changes, a pipeline for registering images throughout longitudinal studies was developed. The proposed B1 correction methods demonstrated dramatic improvements in signal quantification and T1 contrast on images of test phantoms and mouse brains, allowing quantitative measurement with transceive surface RF probes. For low-SNR scenarios, the model-based method yielded reliable 19F-quantifications when compared to volume resonators. Uncertainty after correction depended linearly on the SNR (≤10% with SNR≥10.1, ≤25% when SNR≥4.25). The implemented registration approach provided successful image alignment despite substantial morphological changes in the EAE brain over time. Consequently, T1 mapping was shown to objectively quantify gadolinium lesion burden as a measure of inflammatory activity in EAE. The 1H- and 19F-MRI methods proposed here are highly relevant for quantitative MR of neuroinflammatory diseases, enabling future (pre)clinical investigations.
Die experimentelle Autoimmun-Enzephalomyelitis (EAE) wird zur Untersuchung Multipler Sklerose (MS) und zur Entwicklung neuer Technologien zur Entzündungsquantifizierung eingesetzt. Magnetresonanztomographie (MRT) mit Gadolinium-haltigen Kontrastmitteln (GBCAs) ist die modernste Methode zur Beurteilung von Entzündungen bei MS-Patienten und im Tiermodell. Fluor (19F)-MRT unter Verwendung von 19F-Nanopartikeln ist eine neue Technologie zur Quantifizierung entzündlicher Immunzellen in vivo. T1-Kartierung ist eine MRT-Methode, die zur Quantifizierung entzündlicher Läsionen eingesetzt werden könnte. Temporäremorphologische Veränderungen im EAE-Gehirn erschweren die Quantifizierung und erfordern Registrierungsmethoden, um MRT-Bilder in Längsschnittstudien räumlichabzugleichen. Das niedrige Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) ist aufgrund der geringen Anzahl 19F-markierter Immunzellen in vivo eine zusätzliche Herausforderung der 19F-MRT. Um deren Empfindlichkeit zu erhöhen, werden Sende-/Empfangsoberflächen-Hochfrequenzspulen (TX/RX-HF-Spule) und SNR-effiziente MRT-Techniken wie RARE (Rapid Acquisition with Relaxation Enhancement) kombiniert. Jedoch verhindert die starke räumliche Variation des HF-Feldes (B1-Inhomogenität) dieser Spulen die Signalquantifizierung. Retrospektive B1-Korrekturmethoden verwenden in der Regel Signalintensitätsgleichungen, die für komplexe MRT-Techniken wie RARE nicht existieren. Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung neuartiger B1-Korrektur- und Bildregistrierungsmethoden, um in vivo 1H- und 19F-MRT Studien von Entzündungsprozessen zu ermöglichen. Zur Korrektur von B1-Inhomogenitäten wurde eine modellbasierte Methode entwickelt. Diese verwendet empirische Messungen und Simulationen, wurde in Phantomexperimenten validiert und mit Referenzmethoden verglichen. Für 19F-MRT wurden ein Protokoll zur Messung anatomischer Bilder in vivo und eine Methode zur Berechnung der 19F-Konzentrationsunsicherheit nach Korrektur mittels Monte-Carlo-Simulationen entwickelt. Um morphologische Veränderungen im EAE-Gehirn in longitudinalen Studien zu kompensieren, wurde zur Bildregistrierung eine Software-Bibliothek entwickelt. Die B1-Korrekturmethoden zeigten in Testobjekten und Mäusehirnen drastische Verbesserungen der Signal- und T1 Quantifizierung und ermöglichten so quantitative Messungen mit TX/RX-HF-Spulen. Die modellbasierte Methode lieferte für geringe SNRs zuverlässige 19F-Quantifizierungen, deren Genauigkeit mit dem SNR korrelierte. Die implementierte Registrierungsmethode ermöglichte einen erfolgreichen Abgleich von Bildserientrotz erheblicher morphologischer Veränderungen im EAE-Hirn. Folglich wurde gezeigt, dass MRT basierte T1-Kartierung die Gadolinium-Läsionslast als Maß entzündlicher Aktivität bei EAE objektiv quantifizieren kann. Die hier unterscuhten Methoden sind für quantitative 1H- und 19F-MRT neuroinflammatorischer Erkrankungen sehr relevant und ermöglichen künftige (prä)klinische Untersuchungen.
