磁共振指纹成像的最优实验设计：Cramér-Rao 界与自旋动力学的结合
信号处理
2018-10-03 v8
摘要
磁共振 (MR) 指纹成像是一种新的定量成像范式，可在单次实验中同时获取多种 MR 组织参数图。本文提出了一种用于 MR 指纹成像实验设计的估计理论框架。具体而言，我们描述了一个离散时间动态系统来模拟自旋动力学，并推导了一个估计理论界，即 Cramér-Rao 界 (CRB)，以表征 MR 指纹成像实验的信噪比 (SNR) 效率。随后，我们构建了一个最优实验设计问题，该问题确定一系列采集参数，以最大的 SNR 效率编码 MR 组织参数，同时遵守物理约束以及图像解码/重建过程的其他约束。我们通过数值模拟、体模实验和体内实验评估了所提方法的性能。我们证明，优化后的实验显著减少了数据采集时间和/或提高了参数估计精度。例如，优化后的实验在保持 图相似或略优精度的同时，使 图的精度提高了约两倍。最后，作为一个显著的观察结果，我们发现优化后的采集参数序列呈现出高度结构化，而非传统 MR 指纹成像实验中规定的随机/伪随机变化。
引用
@article{arxiv.1710.08062,
title = {Optimal Experiment Design for Magnetic Resonance Fingerprinting: Cram\'er-Rao Bound Meets Spin Dynamics},
author = {Bo Zhao and Justin P. Haldar and Congyu Liao and Dan Ma and Yun Jiang and Mark A. Griswold and Kawin Setsompop and Lawrence L. Wald},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.08062},
year = {2018}
}
备注
Manuscript accepted by the IEEE Transactions on Medical Imaging (18 pages, 17 figures)