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J-GLOBAL ID：201902222660939372   整理番号：19A2674506

学習部分空間を用いたSPICEを用いた超高速磁気共鳴分光イメージング【JST・京大機械翻訳】

Ultrafast magnetic resonance spectroscopic imaging using SPICE with learned subspaces

著者 (10件)： Lam Fan (Department of Bioengineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois) ,  Lam Fan (Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois) ,  Li Yudu (Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois) ,  Li Yudu (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois) ,  Guo Rong (Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois) ,  Guo Rong (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois) ,  Clifford Bryan (Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois) ,  Clifford Bryan (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois) ,  Liang Zhi-Pei (Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois) ,  Liang Zhi-Pei (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois)
資料名： Magnetic Resonance in Medicine  (Magnetic Resonance in Medicine)
巻： 83  号： 2  ページ： 377-390  発行年： 2020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:SPICEとして知られている最近提案された部分空間ベースのMRSIアプローチのための部分空間学習法を開発し,脳の超高速1H-MRSIを達成する。理論と方法:特別に獲得された訓練データからMRスペクトルの低次元部分空間表現を学習し,一般的なMRSI実験のために学習された部分空間を使用するために,新しい戦略を定式化した。具体的には,部分空間学習問題を,物理ベースモデルと訓練データを統合することにより,分子固有スペクトルパラメータ(例えば,濃度,線形性,および周波数シフト)の学習「経験的」分布として定式化した。次に,学習されたスペクトルパラメータと量子力学的シミュレーション基底を組み合わせて,空間スペクトル符号化と処理のための獲得特異的部分空間を構築した。超高速TE/短TR励起,スパースサンプリング,および水抑制の除去を組み合わせた高分解能MRSI取得を行い,提案した方法の実現可能性を評価した。結果:高分解能3D1H代謝産物マップと高品質空間分解スペクトル(5分で約2.4×3mm3の公称分解能を有する)の生成における学習部分空間の精度と提案した方法の能力を,ファントムとin vivo研究を用いて実証した。水抑制を排除することにより,データ処理([数式:原文を参照]マップ,周波数ドリフト,コイル感度)に対する水信号からの価値ある情報を抽出し,組織感受性と緩和パラメータをマッピングすることもできる。結論:提案した方法は,学習部分空間を用いて脳の超高速1H-MRSIを可能にし,元のSPICE技術において被験者依存ナビゲータデータ([数式:原文を参照]として知られている)を獲得する必要性を除去する。MRSI実験を実行する新しい方法と高分解能MRSIの実用化に向けた重要なステップを示した。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  スペクトル ,  ドリフト ,  ファントム ,  励起 ,  定式化 ,  線形性 ,  高分解能 ,  感受性 ,  シミュレーション ,  データ処理 ,  *高速度 ,  緩和現象
準シソーラス用語： *超高速 ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MR分光イメージング ,  無水抑制 ,  高速な空間スペクトル符号化 ,  部分空間学習 ,  部分空間モデル

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  部分空間 ,  SPICE ,  磁気共鳴分光イメージング