基于粒子滤波的运动补偿多模态 MRI 神经成像
计算机视觉与模式识别
2015-11-12 v1 数据分析、统计与概率
医学物理
摘要
扫描期间的头部运动阻碍 fMRI 研究中的激活检测。使用基于切片的回波平面成像 (EPI) 获取的 fMRI 中的头部运动，可通过图像配准将图像对齐到参考体积来进行估计和补偿。然而，将 EPI 图像体积对体积配准未能考虑切片间的头部运动，可能导致严重偏差的头部运动估计。切片到体积配准可用于通过更准确地表示图像采集序列来估计每个切片的运动参数。但是，准确的切片到体积映射依赖于切片的信息内容：中间切片信息丰富，而边缘切片信息贫乏且更容易失真。在这项工作中，我们提出一种基于高斯粒子滤波的头部运动跟踪算法，以减少图像配准误差。该算法采用头部运动的动态状态空间模型，其观测方程对扫描仪的连续切片采集进行建模。在此模型下，粒子滤波提供更准确的运动估计和体素位置估计。我们证明了相比仅配准的头部运动估计和脑激活检测方法，所提方法性能显著提升。
引用
@article{arxiv.1511.03369,
title = {Multimodal MRI Neuroimaging with Motion Compensation Based on Particle Filtering},
author = {Yu-Hui Chen and Roni Mittelman and Boklye Kim and Charles Meyer and Alfred Hero},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.03369},
year = {2015}
}
备注
This paper has been submitted to Transaction on Medical Imaging