基于分区的多对比度并行成像 k 空间合成
图像与视频处理
2023-12-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
多对比度磁共振成像是一项重要且必不可少的医学成像技术。然而，多对比度成像采集时间更长，且容易产生运动伪影。特别是，由于重复时间(TR)较长，T2 加权图像的采集时间被延长。相反，T1 加权图像具有较短的 TR。因此，利用 T1 与 T2 加权图像间的互补信息是一种减少总体成像时间的方法。以往的 T1 辅助 T2 重建方法多集中于图像域，使用基于整体的图像融合方法。图像域重建方法存在计算复杂度高和灵活性有限的缺陷。为解决此问题，我们提出一种称为基于分区的 k 空间合成(PKS)的新型多对比度成像方法，其可通过特征融合实现 T2 加权图像的超重建质量。具体而言，我们首先将全采样 T1 k 空间数据与欠采样 T2 k 空间数据分别分解为两个子数据。然后将两个子 T1/T2 数据组合构建两个新对象。之后，将这两个新对象作为整体数据实现 T2 加权图像的重建。最后，通过提取各部分的子 T2 数据合成目标 T2。实验结果表明，我们的组合技术可获得与传统的独立处理各对比度的 k 空间并行成像(SAKE)相当或更好的结果。
引用
@article{arxiv.2312.00387,
title = {Partition-based K-space Synthesis for Multi-contrast Parallel Imaging},
author = {Yuxia Huang and Zhonghui Wu and Xiaoling Xu and Minghui Zhang and Shanshan Wang and Qiegen Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.00387},
year = {2023}
}