使用深度流形框架的联合心脏 $T_1$ 映射与心脏功能估计
图像与视频处理
2022-05-18 v1 信号处理
摘要
在这项工作中，我们提出了一种基于螺旋轨迹的梯度回波（GRE）反转恢复序列的连续采集策略，以同时获得 映射和CINE成像。该采集采用自由呼吸和非门控方式。一种基于变分自编码器（VAE）的方法用于从中心k空间数据进行运动估计。然后，该运动信号被用于训练一个深度流形重建算法进行图像重建。一旦网络训练完成，我们可以以任何所需的方式激发潜在向量（估计的运动信号和对比度信号），以生成时间序列中的图像帧。我们可以使用生成的图像帧来估计 映射，其中只有对比度在变化。我们还可以生成不同对比度下的屏气CINE图像。
引用
@article{arxiv.2205.07994,
title = {Joint cardiac $T_1$ mapping and cardiac function estimation using a deep manifold framework},
author = {Qing Zou and Mathews Jacob},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07994},
year = {2022}
}