論文の概要: An analysis of reconstruction noise from undersampled 4D flow MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03715v1
• Date: Tue, 11 Jan 2022 00:33:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 15:05:23.974817
• Title: An analysis of reconstruction noise from undersampled 4D flow MRI
• Title（参考訳）: アンダーサンプド4次元流れMRIからの再構成ノイズの解析
• Authors: Lauren Partin, Daniele E. Schiavazzi and Carlos A. Sing Long
• Abstract要約: 再建された解剖学的および血行動態像は、視覚的アーティファクトを呈する可能性がある。 本研究では,再建過程から生じるランダム摂動の理論的性質について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Novel Magnetic Resonance (MR) imaging modalities can quantify hemodynamics but require long acquisition times, precluding its widespread use for early diagnosis of cardiovascular disease. To reduce the acquisition times, reconstruction methods from undersampled measurements are routinely used, that leverage representations designed to increase image compressibility. Reconstructed anatomical and hemodynamic images may present visual artifacts. Although some of these artifact are essentially reconstruction errors, and thus a consequence of undersampling, others may be due to measurement noise or the random choice of the sampled frequencies. Said otherwise, a reconstructed image becomes a random variable, and both its bias and its covariance can lead to visual artifacts; the latter leads to spatial correlations that may be misconstrued for visual information. Although the nature of the former has been studied in the literature, the latter has not received as much attention. In this study, we investigate the theoretical properties of the random perturbations arising from the reconstruction process, and perform a number of numerical experiments on simulated and MR aortic flow. Our results show that the correlation length remains limited to two to three pixels when a Gaussian undersampling pattern is combined with recovery algorithms based on $\ell_1$-norm minimization. However, the correlation length may increase significantly for other undersampling patterns, higher undersampling factors (i.e., 8x or 16x compression), and different reconstruction methods.
• Abstract（参考訳）: 新しいMR画像モダリティは血行動態を定量化できるが、心血管疾患の早期診断に広く用いられていることを除いて、長い取得時間を必要とする。 取得時間を短縮するため、画像圧縮性を高めるために設計された表現を活用するアンダーサンプル計測による再構成手法が日常的に使用される。 再構成された解剖学的および血行力学的画像は、視覚的アーティファクトを呈することがある。 これらのアーティファクトのいくつかは本質的にレコンストラクションエラーであり、アンダーサンプリングの結果であるが、測定ノイズやサンプル周波数のランダムな選択によるものもある。 そうでなければ、再構成された画像はランダムな変数となり、そのバイアスと共分散の両方が視覚的なアーティファクトにつながる可能性がある。 前者の性質は文献で研究されているが、後者はそれほど注目されていない。 本研究では,再建過程から生じるランダム摂動の理論的性質について検討し,シミュレーションおよびMR大動脈流に関する数値実験を行った。 その結果,gaussian undersamplingパターンと$\ell_1$-norm最小化に基づくリカバリアルゴリズムを組み合わせた場合,相関長は2～3ピクセルに制限されることがわかった。 しかし, 他のアンダーサンプリングパターン, 高いアンダーサンプリング因子 (すなわち8xまたは16x圧縮) , 異なる再構成法では相関長が有意に増加する可能性がある。

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