基于贝叶斯方法与参数估计及互补欠采样模式的 T1、T2* 与质子密度模型化映射
图像与视频处理
2023-09-12 v2
摘要
目的：为实现定量 MR 图像联合重建的自动超参数估计，我们提出一种融入信号模型的重建问题的贝叶斯公式。此外，我们研究互补欠采样模式的使用，以确定定量 MRI 的最优欠采样方案。理论：我们引入一种称为“AMP-PE”的新型非线性近似消息传递框架，其能够同时恢复分布参数与定量图。方法：我们采用变翻转角多回波 (VFA-ME) 方法获取测量值。回顾性与前瞻性欠采样方法均被用于通过变密度与泊松磁盘模式获取傅里叶测量。此外，我们广泛探索了各种欠采样方案，在不同翻转角和/或回波时间上采用互补模式。结果：AMP-PE 采用基于模型的联合恢复策略，其优于遵循解耦恢复策略的 范数最小化方法。与现有联合恢复方法的比较进一步展示了 AMP-PE 的优势结果。对于使用 VFA-ME 的定量 映射，在不同回波时间上采用相同 k 空间采样模式表现最佳；而对于 与质子密度映射，在不同翻转角上采用互补采样模式表现最佳。结论：AMP-PE 具备内置参数估计，可自然适应具有不同采集协议与扫描仪的临床环境。它还通过结合 MR 信号模型与图像稀疏先验的信息取得了改进性能。
引用
@article{arxiv.2307.02015,
title = {Model-based T1, T2* and Proton Density Mapping Using a Bayesian Approach with Parameter Estimation and Complementary Undersampling Patterns},
author = {Shuai Huang and James J. Lah and Jason W. Allen and Deqiang Qiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.02015},
year = {2023}
}