基于物理约束的 3T MRI 图像估计方法
图像与视频处理
2025-01-06 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
医学物理
摘要
受限于对高场MRI扫描仪（如7T、11T）可及性，发展后处理方法以提高低场图像质量成为趋势。已有若干后处理方法显示了提高3T图像以产生7T级图像的可行性[3,18]。但改善较低场（LF，≤1.5T）图像面临额外挑战，由于图像质量较差（如1.5T和更高场（HF，3T）图像之间的函数映射比3T和7T图像之间的函数更为复杂[10]）。除[10]外，尚无方法针对≤1.5T MRI图像进行处理。此外，大多数现有方法[3,18]包括[10]都需要示例图像，还常依赖LF和HF图像之间的像素到像素对应关系，而≤1.5T图像的这种对应关系通常不准确。本文的焦点是开发一种无监督框架，用于提升1.5T图像质量，避免昂贵的示例图像和相关图像配准需求。假设LF和HF图像之间存在线性变换（LT），在交替最小化框架中估计未知的HF图像和未知的LT。进而，提出一种基于物理的约束，提供LF和HF图像之间的额外非线性函数，以实现估计HF图像中所需的高对比度。实验结果表明，所提出的方法提供了处理后的1.5T图像，即估计的3T级图像，图像质量较之现有解决类似问题的方法而言更优。图像质量的改善也表明，与扫描获取的1.5T图像相比，其组织分割和体积定量分析效果更佳。
引用
@article{arxiv.2501.01464,
title = {Estimation of 3T MR images from 1.5T images regularized with Physics based Constraint},
author = {Prabhjot Kaur and Atul Singh Minhas and Chirag Kamal Ahuja and Anil Kumar Sao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01464},
year = {2025}
}
备注
conference paper