Measuring the magnetization of atomic nuclei as in magnetic resonance imaging (MRI) allows studying molecular systems under chemical exchange. The MRI signal of the water-soluble gas xenon provides a high specificity to its local molecular environment. To increase the sensitivity, hyperpolarization techniques can be applied and also a method called chemical exchange saturation transfer (CEST). Through CEST, molecular hosts that enclose Xe are detected and features of their Xe exchange are revealed. However, the CEST method is slow since multiple acquisitions along a spectral dimension are needed to characterize the exchange. How to accelerate the CEST experiment is a main question of this work which was addressed by introducing a novel method called CAVKA (combined approach of variable flip angle, keyhole, and averaging). It divides the signal domain into two parts, performs time-consuming signal averaging only for the nearly constant part while rapidly updating the second part that encodes image contrast along the spectral dimension. The two are then computationally merged with consideration of the magnetization’s physical properties for MRI scans. CAVKA encodes the magnetization limited information from multiple samples as an image. Main benefit is a fast scan of host systems with relative fast exchange that otherwise causes signal loss. After introducing CAVKA, its application to different host systems is described. The synthetic host cryptophane-A and biogenic gas vesicles were used as a proof of concept to study the method performance and adjust its parameters. Later on, cucurbit[n]urils (CB6 and CB7) were extensively investigated with competitive guests to reveal differences in the host accessibility for Xe. It became clear that the observed CEST signal from commercially available CB7 samples is actually from CB6, an impurity from the synthesis of CB7. This impurity was also quantitatively estimated to be ca. 8.5%. Finally, data denoising by principal component analysis (PCA) and wavelets was explored. Insights from their tailoring to MRI data of hyperpolarized Xe are reported. The two data domains of MRI (k-space and image space) were denoised and the performance was evaluated in terms of the SNR increase.
Mit der Magnetresonanztomographie (MRT) lassen sich die Magnetisierung von Atomkernen messen und molekulare Systeme unter chemischem Austausch untersuchen. Das wasserlösliche Gas Xenon hat den Vorteil, dass sein MRT-Signal sehr empfindlich auf die lokale molekulare Umgebung reagiert. Zur Steigerung der Sensitivität können Techniken der Hyperpolarisation angewendet werden und auch das Verfahren CEST (chemical exchange saturation transfer). Mit CEST werden molekulare Wirte, die Xe einschließen, untersucht und die Merkmale ihres Xenon-Austauschs vermessen. Das reguläre CEST-Experiment ist jedoch langsam, da mehrere Aufnahmen entlang der spektralen Dimension notwendig sind, um den Austausch zu charakterisieren. Eine Hauptfrage dieser Dissertation ist, wie man das CEST-Experiment beschleunigen kann. Hierzu wurde die neue Methode CAVKA (combined approach of variable flip angle, keyhole and averaging) entwickelt. Sie teilt die Signaldomäne in zwei Teile, führt eine zeitaufwendige Signalermittelung nur für den fast konstanten Teil durch, während der zweite Teil, der den Bildkontrast entlang der spektralen Dimension kodiert, schnell aktualisiert wird. Beide Teile werden unter Beachtung der physikalischen Eigenschaften der Magnetisierung bei der MRT anschließend wieder rechnergestützt zusammengefügt. CAVKA kodiert die Informationen mehrerer Proben als Bild. Der Hauptvorteil ist der schnelle Scan von Wirtssystemen mit relativ schnellem Austausch, der einen schnellen Signal-Abfall verursacht. CAVKA wurde für verschiedenen Wirtssysteme eingesetzt. Der synthetische Wirt Cryptophan-A und biogene Gasvesikel wurden im Machbarkeitsnachweis verwendet. Später wurden Cucurbit[n]urile (CB6 und CB7) mit kompetitiven Gästen untersucht, um Unterschiede in der Wirtszugänglichkeit für Xe aufzudecken. Es wurde deutlich, dass das beobachtete CEST-Signal von kommerziellen CB7-Proben tatsächlich vom CB6 stammt, und zwar als Verunreinigung, die ein Nebenprodukt bei der CB7-Synthese ist. Diese Verunreinigung wurde auf ca. 8,5% quantifiziert. Schließlich wurden Xe MRT-Daten durch die Techniken Principal Component Analysis (PCA) und Wavelets entrauscht. Die beiden Datendomänen der MRT (k-space und Bildraum) wurden untersucht und die SNR-Steigerung bewertet.
