利用深度学习实现超分辨率 1H 磁共振波谱成像
医学物理
2019-10-23 v3
摘要
磁共振波谱成像（SI）是一种独特的成像技术，可提供活体组织的生化信息。从若干空间区域获取的 1H 谱经量化后产生反映组织代谢的代谢物浓度。然而，由于这些代谢物在组织中的浓度很低，SI 常以有限的空间分辨率获取。本工作中，我们检验了深度学习能够结合 T1 加权（T1w）图像对低分辨率 SI 进行上采样以重建高分辨率 SI 的假设。我们报告了一种能够生成超分辨率波谱图像的新型密集连接 Unet（D-Unet）架构。D-UNet 的输入为 T1w 图像和低分辨率 SI 图像，输出为高分辨率 SI。D-UNet 的结果在定性和定量上与模拟及活体高分辨率 SI 进行了比较。研究发现，该深度学习方法能够生成高质量波谱图像，并从低分辨率采集中重建完整的 1H 谱，可极大推进当前的 SI 工作流程。
引用
@article{arxiv.1802.07909,
title = {Super-Resolution 1H Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging utilizing Deep Learning},
author = {Zohaib Iqbal and Dan Nguyen and Gilbert Hangel and Stanislav Motyka and Wolfgang Bogner and Steve Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.07909},
year = {2019}
}
备注
8 figures, 1 table