基于降维优化技术的加速部分可分离模型用于超快心脏MRI
图像与视频处理
2023-05-24 v2 信号处理
摘要
目的。在磁共振成像(MRI)中对高时间分辨率的动态对象成像具有挑战性。部分可分离(PS)模型通过降低逆问题的自由度来改善成像质量。然而,PS模型仍存在采集时间长、甚至重建时间更长的问题。本研究的主要目标是加速PS模型,缩短采集与重建所需时间,同时保持良好的图像质量。方法。我们提出充分利用PS模型的降维特性,即在子空间中实施优化算法。我们对数据一致性项进行了优化,并采用了基于时间差分Frobenius范数的Tikhonov正则化项。所提出的降维优化技术在自由运行心脏MRI中进行了验证。我们在公共数据集上进行了回顾性实验,并在体内数据上进行了前瞻性实验。所提方法与基于PS模型的四种竞争算法以及两种非PS模型方法进行了比较。主要结果。所提方法在缩短采集时间或次优超参数设置下均具有鲁棒性能,并在图像质量上优于所有其他竞争算法。该方法比广泛接受的PS+Sparse方法快20倍,使图像重建仅需几秒即可完成。意义。加速PS模型有望为临床动态MRI检查节省大量时间,并在实时MRI应用中具有广阔前景。
引用
@article{arxiv.2210.00493,
title = {Accelerated partial separable model using dimension-reduced optimization technique for ultra-fast cardiac MRI},
author = {Zhongsen Li and Aiqi Sun and Chuyu Liu and Haining Wei and Shuai Wang and Mingzhu Fu and Rui Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.00493},
year = {2023}
}
备注
23 pages, 11 figures. Accepted as manuscript on Physics in Medicine & Biology