PCMC-T1：基于物理约束运动校正的自由呼吸心肌 T1 映射
图像与视频处理
2023-08-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
T1 映射是一种定量磁共振成像(qMRI)技术，已成为诊断弥漫性心肌疾病的有效工具。然而，现有方法严重依赖屏气序列以消除呼吸运动伪影，这一限制阻碍了对无法耐受屏气患者的可及性与有效性。图像配准可用于实现自由呼吸 T1 映射，但不同时间点间固有的强度差异使配准任务具有挑战性。我们提出 PCMC-T1，一种用于自由呼吸 T1 映射中运动校正的物理约束深度学习模型。我们将信号衰减模型嵌入网络架构，以鼓励沿纵向弛豫轴产生物理上合理的形变。我们在公开可用的 210 名患者数据集上采用 5 折实验设置，将 PCMC-T1 与基于深度学习的图像配准基线方法进行比较。PCMC-T1 展现出更优的模型拟合质量(R2：0.955)，并相较基线方法(分别为 0.941、0.946 和 3.34、3.62)取得了最高的临床影响(临床评分：3.93)。解剖对齐结果相当(Dice 分数：0.9835 对比 0.984、0.988)。我们的代码和训练模型可在 https://github.com/eyalhana/PCMC-T1 获取。
引用
@article{arxiv.2308.11281,
title = {PCMC-T1: Free-breathing myocardial T1 mapping with Physically-Constrained Motion Correction},
author = {Eyal Hanania and Ilya Volovik and Lilach Barkat and Israel Cohen and Moti Freiman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.11281},
year = {2023}
}
备注
Accepted to MICCAI 2023