通过自动微分联合设计 RF 与梯度波形以实现 MRI 中 3D 定制激发
图像与视频处理
2021-05-27 v3
摘要
本文提出一种在磁共振成像（MRI）中联合设计射频（RF）与梯度波形的新方法，并将其应用于 3D 空间定制饱和与反转脉冲的设计。两种波形的联合设计由 ODE Bloch 方程刻画，该方程无已知直接解。因此现有方法通常依赖于基于例如小转角近似或将梯度波形约束为特定形状等简化问题表述，且常仅适用于狭窄设计目标集的特定目标函数（例如忽略硬件约束）。本文开发并利用一个自动可微 Bloch 模拟器，直接计算（Bloch 模拟的）激发模式相对于 RF 与梯度波形的 Jacobian。该方法兼容任意子可微损失函数，并直接优化 RF 与梯度而不限制波形形状。为计算效率，我们推导并实现了显式 Bloch 模拟器 Jacobian（约减半计算时间与内存占用）。为强制硬件限制（峰值 RF、梯度与斜率率），我们使用变量变换使 3D 脉冲设计问题实质无约束；随后使用所提自动微分框架直接优化所得问题。我们用两类无法用常规方法轻易设计的 3D 激发脉冲展示我们的方法：外体积饱和（90{\deg} 翻转角）与内体积反转。
引用
@article{arxiv.2008.10594,
title = {Joint Design of RF and gradient waveforms via auto-differentiation for 3D tailored excitation in MRI},
author = {Tianrui Luo and Douglas C. Noll and Jeffrey A. Fessler and Jon-Fredrik Nielsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10594},
year = {2021}
}