DELTA-MRI：从纵向采集的 k 空间数据直接估计形变
图像与视频处理
2023-01-24 v1
摘要
纵向 MRI 是评估治疗效果和监测疾病进展的重要诊断成像工具。然而，MRI，尤其是纵向 MRI，以耗时著称。为加速成像，压缩感知（CS）理论已被应用于利用稀疏性，无论是在单幅图像还是图像序列层面。然而，最先进的 CS 方法通常聚焦于图像重建，并将分析（例如配准、变化检测）视为后处理步骤。在本研究中，我们提出 DELTA-MRI，一种从参考图像和随后采集的强欠采样 MRI k 空间数据直接估计纵向图像变化的新框架。与最先进的基于纵向 CS 的成像不同，我们的方法避免了后续图像重建、图像配准和形变向量场计算的传统多步流程。相反，后续图像集合，以及描述它们与参考图像关系的运动和形变向量场，被一次性估计出来。实验表明，DELTA-MRI 在归一化重建误差方面显著优于最先进水平。
引用
@article{arxiv.2301.09455,
title = {DELTA-MRI: Direct deformation Estimation from LongiTudinally Acquired k-space data},
author = {Jens Renders and Banafshe Shafieizargar and Marleen Verhoye and Jan De Beenhouwer and Arnold J. den Dekker and Jan Sijbers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.09455},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 4 figures, Submitted to ISBI 2023