[Phi]UN : a region growing phase unwrapping program optimized for MR images

Abstract

Zsfassung in dt. SpracheEine Besonderheit von Magnet-Resonanz (MR) Daten ist, dass sie, im Gegensatz zu vielen anderen bildgebenden Verfahren, komplexwertig sind. Trotzdem nutzen die meisten Anwendungen nur die Magnitudeninformation. Nichtsdestotrotz gibt es aber Anwendungen, die auf der Phaseninformation basieren, da die Phase sehr sensitiv ist. In diesen Anwendungen stellt das Aliasing (auch Phase-Wrapping genannt), das auf Grund des beschränkten Definitionsbereiches der Phase auftritt, ein schwieriges Problem für die Nachbearbeitung dar. Die Beseitigung der resultierenden Mehrdeutigkeiten wird als Phase Unwrapping bezeichnet.Im Rahmen dieser Masterarbeit wurde ein zweidimensionaler Region-Growing Phase-Unwrapping-Algorithmus für MR-Phasenbilder optimiert. Das Ziel war es eine Methode zu entwickeln, die besonders für suszeptibilitätsgwichtete Bildgebung (SWI) geeignet ist. SWI ist eine spezielle MR Technik, die auf hochaufgelösten Daten basiert, die oft ein niedriges Signal zu Rausch Verhältnis (SNR) aufweisen. Die Implementierung des Algorithmus, PhUN, wurde ausgiebig an Phantom und in vivo Daten getestet und mit einer etablierten Methode verglichen. Gerade bei hochaufgelösten Daten mit niedrigem SNR war PhUN sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch im Sinne der Verlässlichkeit der Ergebnisse überlegen.Magnetic Resonance Imaging (MRI) data, unlike the data of many other imaging modalities, are complex valued. Nevertheless, in most applications only the magnitude information is used. However, since the phase is very sensitive, there are techniques that are based on phase images. For data acquired with those techniques aliasing (also known as phase wrapping) due to the limited domain of the phase poses a difficult problem to post processing. Resolving the resulting ambiguities is known as phase unwrapping.For this thesis a two-dimensional region growing phase unwrapping algorithm was optimized for MR phase images. The goal was to develop a method that is especially suited for Susceptibility Weighted Imaging (SWI). SWI is a special MR technique that is based on high-resolution data which often have a low signal-to-noise ratio (SNR). The implementation of the algorithm, PhUN, was evaluated extensively on both phantom and in vivo data, and compared to an established method. PhUN's performance, both in terms of speed and robustness, proved to be superior especially in the case of high resolution, low SNR data, such as SWI data.13