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J-GLOBAL ID：201702226556608640   整理番号：17A1167088

構造化低ランク行列完成(イガイ)を用いたマルチショット感度コード拡散データ回復【Powered by NICT】

Multi-shot sensitivity-encoded diffusion data recovery using structured low-rank matrix completion (MUSSELS)

著者 (6件)： Mani Merry (Department of Psychiatry, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA) ,  Jacob Mathews (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA) ,  Kelley Douglas (GE Healthcare) ,  Magnotta Vincent (Department of Psychiatry, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA) ,  Magnotta Vincent (Department of Radiology, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA) ,  Magnotta Vincent (Department of Biomedical Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA)
資料名： Magnetic Resonance in Medicine  (Magnetic Resonance in Medicine)
巻： 78  号： 2  ページ： 494-507  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2675A  ISSN： 0740-3194  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:エコープラナーイメージング(EPI)取得からのマルチショット拡散強調(MS DW)画像の回復のための新しい方法を導入した。【方法】電流EPIベースMSDW再構成方法は,無アーチファクト画像を回収するための運動誘起位相マップの明確な推定に依存している。新しい定式化では,アーチファクトDWIのk空間データは,構造化低ランク行列の補完方式,位相マップの明示的推定を必要としないを用いて復元した。構造化マトリックスは,マルチショットデータのリフティングとして得られた。ショット間の滑らかな位相変調はこの行列の零空間ベクトル,構造化マトリックスである低品位ことを意味するとして明らかにした。構造化マトリックスの欠落エントリはデータの一貫性を受ける核型ノルム最小化アルゴリズムを用いて充填した。定式化は平滑性正則化の自然導入を可能にし,従ってMSDWデータの陰的動き補償回収を可能にした。in vivoデータに【結果】著者らの実験は,提案した方法を用いてショット間運動から生じるアーチファクトの効果的な除去を示した。法は,従来の位相ベースの方法よりも良好な再構成を達成することを示した。【結論】著者らは明示的な位相推定を用いないデカルトfully/underサンプルと部分的Fourierデータからのアーチファクトのない画像を効果的に回復に提案した方法の有用性を実証した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アーチファクト ,  *構造形成 ,  正則化 ,  *粒状材 ,  画像 ,  ノルム ,  位相 ,  動き補償 ,  位相変調 ,  電流 ,  アルゴリズム ,  定式化 ,  再構成 ,  平滑度

著者キーワード (6件)： 構造化低ランク ,  消滅フィルタ ,  マルチショット拡散 ,  キャリブレーションなし ,  動き補償 ,  正則化された回復

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  干渉測定と干渉計  (BD07070G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 構造化 ,  行列 ,  イガイ ,  マルチ ,  ショット ,  感度 ,  拡散 ,  データ回復