示踪动力学模型作为 DCE-MRI 重建中的时间约束
医学物理
2019-12-06 v1
摘要
目的：在欠采样动态对比增强（DCE）MRI 重建过程中应用示踪动力学模型作为时间约束。方法：针对一系列生理动力学参数，模拟生成浓度-时间曲线库。将该库缩减为时间基字典，其中每条曲线由基的稀疏线性组合近似表示。图像重建被表述为在固定稀疏度下对浓度曲线和稀疏模型系数的估计。通过模拟评估建模误差以及噪声存在下的动力学参数估计误差统计。在 (k-t) 空间欠采样因子 (R=20) 下，对不同信噪比水平 (SNR=20-40) 的脑肿瘤 DCE 数字参考对象 (DRO) 进行回溯性欠采样实验，并对 12 个脑肿瘤活体 3T 数据集进行 (R=20-40) 的实验。将该方法与现有的基于压缩感知的时间有限差分 (tFD) 重建方法进行比较。结果：模拟表明，稀疏度 2 和 3 分别对来自 Patlak 和扩展 Tofts-Kety (ETK) 模型的曲线库进行了建模。噪声敏感性分析表明，从含噪浓度曲线和模型近似曲线得到的动力学参数估计误差统计是等效的。基于 DRO 的实验表明，在 SNR 为 10-30 之间、20 倍欠采样数据下，动力学图谱的恢复具有良好的保真度。活体实验表明，在 R>=20 时，与 tFD 相比，所提方法在动力学映射中减少了偏差和不确定性。结论：示踪动力学模型可作为 DCE-MRI 重建中的时间约束，从而能够从欠采样数据中进行更准确的重建。该方法具有灵活性，可使用多种动力学模型，且无需调整正则化参数。
引用
@article{arxiv.1707.07569,
title = {Tracer Kinetic Models as Temporal Constraints during DCE-MRI reconstruction},
author = {Sajan Goud Lingala and Yi Guo and R. Marc Lebel and Yinghua Zhu and Yannick Bliesener and Meng Law and Krishna S. Nayak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.07569},
year = {2019}
}
备注
Submitted to Medical Physics. 9 figures; 1 table; 32 pages