面向加速心脏MRI重建的全方位方法
图像与视频处理
2025-04-29 v1
摘要
心血管磁共振（CMR）成像因其无创特性和恰当的对比度，是诊断多种心脏疾病的金标准。由于信號获取和图像形成问题，MR成像耗时。延长成像过程可能导致最终图像中出现瑕疵，这会影响诊断。通过基于深度学习的图像重建可加速CMR成像。为此，可通过获取仅部分填充的高采样率k-space数据，并使用深度学习模型来重建高质量的临床可解释图像。本研究提出了一种基于Patch-GAN结构的分步重建方法，适用于高度欠采样k-space数据，兼容CMR成像的多对比度特性、各种解剖视图和轨迹。该方法使用CMRxRecon2024挑战数据集进行验证，优于先前研究。对于挑战的前两个任务，其结构相似性指数（SSIM）值分别为99.07和97.99。该方法可加速CMR成像以获得高质量图像，实现更准确的诊断并提供患者良好的体验。
关键词
引用
@article{arxiv.2411.10787,
title = {An All-in-one Approach for Accelerated Cardiac MRI Reconstruction},
author = {Kian Anvari Hamedani and Narges Razizadeh and Shahabedin Nabavi and Mohsen Ebrahimi Moghaddam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.10787},
year = {2025}
}