基于结构化低秩矩阵恢复的 EPI 数据无校准 B0 校正
计算机视觉与模式识别
2018-04-23 v1
摘要
我们引入一种结构化低秩算法，用于回波平面成像（EPI）MRI 数据中场不均匀伪影的无校准补偿。我们使用两种回波时间（TE）不同的 EPI 读出采集数据。利用时间分割，我们将场不均匀补偿问题重新表述为从高度欠采样傅里叶测量中恢复图像时间序列。每个像素处的时间轮廓被建模为单一指数，借此填补缺失项。我们表明，每个像素处的指数行为连同指数参数的空间平滑性，可用于推导傅里叶域中的 3D 湮灭关系。该关系转化为结构化多重折叠 Toeplitz 矩阵的低秩性质，其元素对应于所测 k 空间样本。我们提出一种快速两步算法，从可用样本完成 Toeplitz 矩阵。第一步，仅利用完全采样行估计 Toeplitz 矩阵的零空间向量。随后将该零空间用于估计信号子空间，从而高效恢复图像时间序列。最后我们在球形 MR 体模数据与人脑数据上演示所提方法，显示伪影显著减少。该方法有望用于补偿功能 MRI 等动态应用中的时变场图变化。
引用
@article{arxiv.1804.07436,
title = {Calibration-free B0 correction of EPI data using structured low rank matrix recovery},
author = {Arvind Balachandrasekaran and Merry Mani and Mathews Jacob},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.07436},
year = {2018}
}