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J-GLOBAL ID:201802248567248976   整理番号:18A0144365

高速高分解能拡散イメージングのための複合再構成を用いた回転単一ショット収集(RoSA)【Powered by NICT】

Rotating single-shot acquisition (RoSA) with composite reconstruction for fast high-resolution diffusion imaging
著者 (5件):
資料名:
巻: 79  号:ページ: 264-275  発行年: 2018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)
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目的:高分解能拡散画像を加速するために,複合再構成をもつ回転単一ショット取得(RoSA)を提案した。拡散方向当たりただ一つの回転単一ショット翼を取得することにより達成された加速と,高分解能拡散強調(DW)画像は,隣接DW画像の類似性を用いて再構成した。パラレルイメージング技術は,画質と収集速度をさらに改善するRoSAで実行された。RoSA性能をシミュレーションとヒト実験によって評価した。【方法】A脳テンソルファントムは,DW画像,非共鳴効果,k空間被覆率の類似性を考慮して最適ブレードの大きさと回転角を決定するために開発した。最適パラメータを用いて,RoSA MRパルス列,再構成アルゴリズムがヒト脳データを取得するために開発した。比較のために,マルチショットエコープラナーイメージング(EPI)と従来のシングルショットEPI配列は整合走査時間,分離度,視野,拡散方向を用いて行った。【結果】シミュレーションは48×256の最適翼サイズと30°回転角を示した。1×1mm~2面内分解能のために,RoSAは同程度の画質とマルチショット取得よりも12倍速かった。SS EPIと同じ取得時間により,RoSAは優れた画質と最小幾何学的歪を与えた。【結論】RoSAは高速,高品質,高分解能拡散画像を提供する。複合画像再構成はモデル フリーであり,パラメトリックおよび非パラメトリック分析を含む種々の拡散計算手法と一致した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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