基于深度学习重建的心脏电影MRI功能分析
图像与视频处理
2021-05-19 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
回顾性门控电影（retro-cine）MRI是心脏功能分析的临床标准。基于深度学习（DL）的方法已被提出用于高度欠采样MRI数据的重建，并显示出优于基于压缩感知（CS）方法的图像质量和快得多的重建速度。然而，DL重建是否适用于心脏功能分析仍不清楚。为解决这一问题，在本研究中，我们评估并比较了使用基于DL的重建算法（DL-cine）从高度加速MRI采集获得的心脏功能值（左、右心室的EDV、ESV和EF）与来自CS-cine和传统retro-cine的值。据我们所知，这是第一项评估基于深度学习重建的电影MRI用于心脏功能分析并与其他传统方法进行比较的工作。从基于深度学习重建的电影MRI获得的心脏功能值与临床标准retro-cine MRI的值一致。
引用
@article{arxiv.2105.08157,
title = {Cardiac Functional Analysis with Cine MRI via Deep Learning Reconstruction},
author = {Eric Z. Chen and Xiao Chen and Jingyuan Lyu and Qi Liu and Zhongqi Zhang and Yu Ding and Shuheng Zhang and Terrence Chen and Jian Xu and Shanhui Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08157},
year = {2021}
}
备注
Presented at ISMRM 2021 as the digital poster