基于非二次凸正则化的螺旋采集MR图像重建
计算机视觉与模式识别
2009-08-25 v1 计算工程、金融与科学
摘要
结合快速MR采集序列和高分辨率成像是动态成像中的一个主要问题。通过使用非笛卡尔和稀疏采集可以减少采集时间。从这些测量中重建MR图像通常使用网格化方法，该方法对缺失数据进行插值以获得密集的笛卡尔k空间填充。然后使用传统的快速傅里叶变换重建MR图像。缺失数据的估计不可避免地会在图像中引入难以量化的伪影。本文提出了一种通用的重建方法来考虑这些限制。该方法可应用于k空间中的任何采样轨迹（笛卡尔或非笛卡尔），并特别考虑了测量数据的精确位置，而不对k空间中的缺失数据进行任何插值。在正则化框架中，引入关于成像对象预期特征的信息以保持空间分辨率并提高信噪比。通过最小化一个非二次凸目标函数来获得重建图像。对该准则的原始重写被证明能显著提高重建效率。给出了模拟数据和真实螺旋采集的结果并进行了讨论。
引用
@article{arxiv.0908.3252,
title = {Non-quadratic convex regularized reconstruction of MR images from spiral acquisitions},
author = {R. Boubertakh and J. -F. Giovannelli and A. Herment and A. De Cesare},
journal= {arXiv preprint arXiv:0908.3252},
year = {2009}
}