DeepSTI：面向磁化率张量成像中利用更少方向进行张量重建
图像与视频处理
2022-09-13 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
磁化率张量成像（STI）是一种新兴的磁共振成像技术，其利用二阶张量模型表征各向异性组织磁化率。STI 有潜力在毫米或更高分辨率下提供脑白质纤维通路重建与脑内髓鞘变化检测的信息，这对理解健康与患病大脑的结构与功能具有重要价值。然而，STI 的体内应用因其繁琐且耗时的采集要求而受阻，该要求需在多个（通常多于六个）头部方向测量磁化率诱导的 MR 相位变化。头部线圈的物理约束导致头部旋转角度受限，进一步增加了这一复杂性。因此，STI 尚未广泛用于人体体内研究。在本工作中，我们通过提出一种利用数据驱动先验的 STI 图像重建算法来解决这些问题。我们的方法称为 DeepSTI，其通过深度神经网络隐式学习数据先验，该网络逼近 STI 正则化函数的近端算子。随后使用学习的近端网络迭代求解偶极子反演问题。使用仿真与人体体内数据的实验结果表明，在重建张量图像、主特征向量图与纤维追踪结果方面，相较最先进算法有大幅提升，同时允许以远少于六个不同方向测量的 MR 相位进行张量重建。值得注意的是，我们的方法仅用人体体内一个方向即取得有前景的重建结果，并展示了该技术在多发性硬化症患者中估计病灶磁化率各向异性的潜在应用。
引用
@article{arxiv.2209.04504,
title = {DeepSTI: Towards Tensor Reconstruction using Fewer Orientations in Susceptibility Tensor Imaging},
author = {Zhenghan Fang and Kuo-Wei Lai and Peter van Zijl and Xu Li and Jeremias Sulam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.04504},
year = {2022}
}