基于鲁棒 PCA 的对比度无关组wise配准用于定量心脏 MRI
图像与视频处理
2023-11-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
定量心脏磁共振成像 (MRI) 是心血管疾病日益重要的诊断工具。然而,定量 MRI 序列中所有基线图像的共配准对于定量图的准确性和精密度至关重要。但是,由于强度与对比度同时变化,再加上心脏和呼吸运动,对定量心脏 MRI 序列的所有基线图像进行共配准仍是一项非平凡任务。为应对该挑战,我们提出一种基于鲁棒主成分分析 (rPCA) 的新运动校正框架,将定量心脏 MRI 分解为低秩和稀疏分量,并将基于 CNN 的组wise配准主干集成到 rPCA 框架中。rPCA 的低秩分量对应于定量映射(即变化的自由度有限),而稀疏分量对应于残差运动,使得组wise配准问题更易表述与求解。我们在经改良 Look-Locker 反转恢复 (MOLLI) 序列的心脏 T1 映射上评估了所提方法,包括钆对比剂给药前与给药后。实验表明,相较未引入 rPCA 的基线方法,我们的方法有效提升了配准性能,并在域内(对比剂前 MOLLI)与域外(对比剂后 MOLLI)推断中降低了定量映射误差。所提 rPCA 框架具有通用性,可与其他配准主干集成。
引用
@article{arxiv.2311.01916,
title = {Contrast-Agnostic Groupwise Registration by Robust PCA for Quantitative Cardiac MRI},
author = {Xinqi Li and Yi Zhang and Yidong Zhao and Jan van Gemert and Qian Tao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01916},
year = {2023}
}