用于多回波梯度回波采集与图像重建的时序特征融合及采样模式优化
信号处理
2021-03-11 v1 图像与视频处理
摘要
MRI 中的定量成像通常涉及在多回波时间点采集与重建一系列图像，相较于常规定性成像可能需要更长扫描时间以及特定重建技术。本工作中，我们聚焦于作为 MRI 中一种重要定量成像方法的定量磁敏感图，优化多回波梯度回波脉冲序列的采集与重建过程。提出一种由 LOUPE-ST 扩展的多回波采样模式优化模块，以优化沿回波的 k 空间采样模式。此外，提出一种循环时序特征融合模块并插入骨干深度 ADMM 网络，以在重建中捕获沿回波时间的信号演化。实验表明两个模块均有助于提升多回波图像重建性能。
引用
@article{arxiv.2103.05878,
title = {Temporal Feature Fusion with Sampling Pattern Optimization for Multi-echo Gradient Echo Acquisition and Image Reconstruction},
author = {Jinwei Zhang and Hang Zhang and Chao Li and Pascal Spincemaille and Mert Sabuncu and Thanh D. Nguyen and Yi Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05878},
year = {2021}
}