BigBrain-MR：一种具有100微米分辨率解剖学真实磁共振特性、用于磁共振方法开发的新数字体模
医学物理
2023-04-14 v1
摘要
超高场磁共振成像（MRI）用于人体的益处、机遇及日益普及，促使针对日益先进的高分辨率成像技术的研究与开发工作不断扩展。为最大化其效能，这些工作需由能充分再现 MRI 生物物理特性且具高空间分辨率的强大计算仿真平台支撑。本工作中，我们致力于满足该需求，开发了一种具有高达 100 微米真实解剖细节、包含影响图像生成的多种 MRI 特性的新型数字体模。该体模称为 BigBrain-MR，由公开可用的 BigBrain 组织学数据集与较低分辨率体内 7T-MRI 数据生成，采用新开发的图像处理框架，将后者的总体特性映射至前者的精细解剖尺度。总体而言，该映射框架有效且鲁棒，在 100 微米分辨率下生成了多样的“类体内”MRI 对比度与参数图。随后将 BigBrain-MR 用于三种不同成像应用（运动效应与插值、超分辨率成像及并行成像重建）以考察其作为仿真平台的特性、价值与有效性。结果一致表明，BigBrain-MR 能紧密近似真实体内数据的行为，比 Shepp-Logan 体模等更经典的选择更为真实且特征更丰富。因此，该新型体模被视为支持脑 MRI 方法学开发的有利选择，并已免费向学界开放。
引用
@article{arxiv.2212.08165,
title = {BigBrain-MR: a new digital phantom with anatomically-realistic magnetic resonance properties at 100-\mu m resolution for magnetic resonance methods development},
author = {Cristina Sainz Martinez and Meritxell Bach Cuadra and João Jorge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.08165},
year = {2023}
}
备注
38 pages, 8 figures, 1 table, 6 supplementary figures