《多通道 MRI 中基于子空间的灵敏度图估计新理论及更快计算》的扩展版
信号处理
2023-02-28 v1 图像与视频处理
摘要
这是已投稿待发表期刊稿件 [1] 的未删节版本。(由于篇幅限制,我们被迫从提交给期刊的版本中删除了大量内容,包括更详细的理论解释、额外的图表以及更全面的参考文献。这些内容在本版文档中保持完整。)灵敏度图估计在许多多通道 MRI 应用中十分重要。基于子空间的灵敏度图估计方法(如 ESPIRiT)广受欢迎且表现良好,但计算开销可能较大,且其理论原理可能不易理解。在本文第一部分,我们基于线性可预测性/结构化低秩建模视角,给出了基于子空间的灵敏度图估计的一种新理论推导。这得到了一种与 ESPIRiT 等价的估计方法,但具有截然不同的理论,对某些读者可能更直观。在本文第二部分,我们提出并评估了一组计算加速方法(统称为 PISCO),可大幅改善基于子空间的灵敏度图估计的计算时间(在我们展示的示例中最高约 100 倍)与内存占用。
引用
@article{arxiv.2302.13431,
title = {Extended Version of "New Theory and Faster Computations for Subspace-Based Sensitivity Map Estimation in Multichannel MRI''},
author = {Rodrigo A. Lobos and Chin-Cheng Chan and Justin P. Haldar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.13431},
year = {2023}
}