論文の概要: Correcting inter-scan motion artefacts in quantitative R1 mapping at 7T
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10943v1
- Date: Tue, 24 Aug 2021 20:30:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-26 22:37:04.299892
- Title: Correcting inter-scan motion artefacts in quantitative R1 mapping at 7T
- Title（参考訳）: 7Tにおける定量的R1マッピングにおける走査間運動アーチファクトの補正
- Authors: Ya\"el Balbastre, Ali Aghaeifar, Nad\`ege Corbin, Mikael Brudfors,
John Ashburner, Martina F. Callaghan
- Abstract要約: スキャン間移動は、$R_$推定における重大なエラーの原因である。
ここでは,確立した手法よりも優れた2つの方法を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: Inter-scan motion is a substantial source of error in $R_1$
estimation, and can be expected to increase at 7T where $B_1$ fields are more
inhomogeneous. The established correction scheme does not translate to 7T since
it requires a body coil reference. Here we introduce two alternatives that
outperform the established method. Since they compute relative sensitivities
they do not require body coil images.
Theory: The proposed methods use coil-combined magnitude images to obtain the
relative coil sensitivities. The first method efficiently computes the relative
sensitivities via a simple ratio; the second by fitting a more sophisticated
generative model.
Methods: $R_1$ maps were computed using the variable flip angle (VFA)
approach. Multiple datasets were acquired at 3T and 7T, with and without motion
between the acquisition of the VFA volumes. $R_1$ maps were constructed without
correction, with the proposed corrections, and (at 3T) with the previously
established correction scheme.
Results: At 3T, the proposed methods outperform the baseline method.
Inter-scan motion artefacts were also reduced at 7T. However, reproducibility
only converged on that of the no motion condition if position-specific transmit
field effects were also incorporated.
Conclusion: The proposed methods simplify inter-scan motion correction of
$R_1$ maps and are applicable at both 3T and 7T, where a body coil is typically
not available. The open-source code for all methods is made publicly available.
- Abstract（参考訳）: 目的: スキャン間運動は、$R_1$推定における重大なエラー源であり、$B_1$フィールドがより不均一な7Tで増加することが期待できる。
確立された補正方式は、ボディコイル参照を必要とするため、7Tに変換されない。
ここでは,確立した手法に勝る代替案を2つ紹介する。
相対感度を計算するため、ボディコイル画像を必要としない。
理論: 提案手法はコイル結合等級画像を用いて相対的なコイル感度を求める。
第1の方法は、単純な比で相対感度を効率よく計算し、第2の方法はより洗練された生成モデルを適用する。
方法:$R_1$マップは可変フリップ角(VFA)アプローチを用いて計算された。
複数のデータセットが3tと7tで取得され、vfaボリュームの取得間を行き来した。
R_1$の地図は、提案された補正と(3Tで)以前に確立された補正スキームで構築された。
結果: 3tでは,提案手法がベースライン法を上回った。
また, 走査間運動アーチファクトも7Tで減少した。
しかし、再現性は、位置特異的な送信電界効果も取り入れた場合にのみ、非運動条件に収束した。
結論:提案手法はR_1$マップのスキャン間動作補正を簡略化し,典型的にはボディコイルが利用できない3Tと7Tの両方に適用可能である。
すべてのメソッドのオープンソースコードは公開されています。
関連論文リスト
- An Accurate and Real-time Relative Pose Estimation from Triple Point-line Images by Decoupling Rotation and Translation [10.05584976985694]
3D-2D制約は、Visual Odometry (VO) やStructure-from-Motion (SfM) システムで広く使われている。
回転変換デカップリング推定に基づく新しい3次元ポーズ解決器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T10:21:05Z) - Vanishing Point Estimation in Uncalibrated Images with Prior Gravity
Direction [82.72686460985297]
我々はマンハッタンのフレームを推定する問題に取り組む。
2つの新しい2行解法が導出され、そのうちの1つは既存の解法に影響を与える特異点に悩まされない。
また、局所最適化の性能を高めるために、任意の行で実行される新しい最小でないメソッドを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T13:03:25Z) - CRT-6D: Fast 6D Object Pose Estimation with Cascaded Refinement
Transformers [51.142988196855484]
本稿では,CRT-6D(Cascaded Refinement Transformers)と呼ぶ新しい手法を提案する。
一般的に使用される高密度中間表現を,Os(Object Keypoint Features)と呼ばれる機能ピラミッドからサンプリングされた,各要素がオブジェクトキーポイントに対応するスパースな機能セットに置き換える。
一つのモデル上で最大21個のオブジェクトをサポートしながら,最も近いリアルタイム状態よりも2倍高速な推論を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T04:06:52Z) - Space-Partitioning RANSAC [30.255457622022487]
RANSACモデルの品質計算を高速化する新しいアルゴリズムを提案する。
この方法は、例えば2D-2D点対応などの関節対応空間を2つの正則格子に分割することに基づいている。
RANSACの実行時間を41%削減するが、精度は確実に低下しない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-24T10:10:04Z) - SAR-U-Net: squeeze-and-excitation block and atrous spatial pyramid
pooling based residual U-Net for automatic liver CT segmentation [3.192503074844775]
Squeeze-and-Excitation(SE)ブロック,Atrous Space Pyramid Pooling(ASPP),Resternal Learningといったテクニックを活用した,U-Netベースのフレームワークが提案されている。
提案手法の有効性を2つの公開データセットLiTS17とSLiver07で検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-11T02:32:59Z) - GDR-Net: Geometry-Guided Direct Regression Network for Monocular 6D
Object Pose Estimation [71.83992173720311]
単一のRGB画像からの6次元ポーズ推定はコンピュータビジョンの基本課題である。
GDR-Net(Geometry-Guided Direct Regression Network)を用いて6Dポーズをエンドツーエンドで学習する。
提案手法は, LM, LM-O, YCB-Vデータセットの最先端手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-24T09:11:31Z) - Hybrid Trilinear and Bilinear Programming for Aligning Partially
Overlapping Point Sets [85.71360365315128]
多くの応用において、部分重なり合う点集合が対応するRPMアルゴリズムに不変であるようなアルゴリズムが必要である。
まず、目的が立方体有界関数であることを示し、次に、三線型および双線型単相変換の凸エンベロープを用いて、その下界を導出する。
次に、変換変数上の分岐のみを効率よく実行するブランチ・アンド・バウンド(BnB)アルゴリズムを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T04:24:23Z) - Pose Estimation for Vehicle-mounted Cameras via Horizontal and Vertical
Planes [37.653076607939745]
そこで本研究では,移動車に搭載されたキャリブレーションカメラのエゴモーションを,単一のアフィン対応から推定する2つの新しい解法を提案する。
どちらの手法も行列係数が小さい線形系で解かれるため、非常に効率的である。
それらは、合成データと、公開されている現実世界のデータセットでテストされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-13T08:01:48Z) - Fast Nonconvex $T_2^*$ Mapping Using ADMM [14.22930572798757]
磁気共鳴(MR)$T*$マッピングは、様々な臨床応用において出血、石灰化、鉄沈着の研究に広く用いられているが、組織における所望のコントラストの直接的かつ正確なマッピングを提供する。
従来の3D解像度の$*$マッピング法で必要とされる長い取得時間は、患者に不快を生じさせ、再構成された画像に運動アーティファクトを導入し、より広い適用性を制限する。
本稿では,圧縮センシングを用いたアンダーサンプルデータから$T*$マッピングを行うことでこの問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-04T20:08:43Z) - End-to-end Interpretable Learning of Non-blind Image Deblurring [102.75982704671029]
非ブラインド画像のデブロワーリングは、通常、対応するシャープ画像の勾配に関する自然の先行によって正規化される線形最小二乗問題として定式化される。
本稿では,(既知の)ぼかしと自然像前のカーネルの逆フィルタを用いて,リチャードソン解法を事前条件として提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-03T15:45:01Z) - Holistically-Attracted Wireframe Parsing [123.58263152571952]
本稿では,入力画像中のベクトル化ワイヤフレームを1つのフォワードパスで検出する高速で類似的な解析手法を提案する。
提案手法は, (i) ラインセグメントとジャンクション提案生成, (ii) ラインセグメントとジャンクションマッチング, (iii) ラインセグメントとジャンクション検証の3つのコンポーネントから構成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-03T17:43:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。