一种用于直接误差估计与序列优化的快速磁共振指纹成像模拟器
图像与视频处理
2021-05-26 v1
摘要
磁共振指纹成像(MR Fingerprinting, MRF)是一种能够同时提供多种组织属性图的新型定量磁共振技术。在优化MRF扫描时,在代价函数中建模欠采样误差与场不均匀性将使优化结果更实用且鲁棒。然而,当需要在每次优化迭代中生成MRF信号演化时,该过程计算代价高昂,对序列优化算法而言不切实际。在此,我们引入一种快速MRF模拟器,从包含欠采样与系统缺陷的实际扫描场景中模拟混叠图像,大幅降低计算时间,并支持直接误差估计与高效序列优化。通过约束脑体模中存在的组织总数,高度欠采样扫描的MRF信号可模拟为基于采样模式的空间响应函数与序列相关时间函数的乘积。在优化过程中,空间响应函数与序列设计无关,无需重新计算。我们通过仿真与体内实验评估所提方法的性能与计算速度,并展示了该模拟器在MRF序列优化中的应用能力。所提方法的仿真结果密切逼近体内扫描的信号与MRF图,处理时间比基于非均匀傅里叶变换的传统仿真方法缩短158倍。将该模拟器纳入MRF优化框架,使得优化过程中直接估计欠采样误差成为可能,并提供对欠采样因素与系统不均匀性鲁棒的优化MRF序列。
引用
@article{arxiv.2105.11594,
title = {A Fast MR Fingerprinting Simulator for Direct Error Estimation and Sequence Optimization},
author = {Siyuan Hu and Stephen Jordan and Rasim Boyacioglu and Ignacio Rozada and Matthias Troyer and Mark Griswold and Debra McGivney and Dan Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.11594},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 7 figures