Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Factor Model: A Novel Approach for Motion Compensated Multi-Dimensional MRI

論文の概要: Deep Factor Model: A Novel Approach for Motion Compensated Multi-Dimensional MRI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00102v1
Date: Fri, 31 Mar 2023 19:54:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-04 19:49:01.108347
Title: Deep Factor Model: A Novel Approach for Motion Compensated Multi-Dimensional MRI
Title（参考訳）: Deep Factor Model:運動補償多次元MRIの新しいアプローチ
Authors: Yan Chen, James H. Holmes, Curtis Corum, Vincent Magnotta, Mathews Jacob
Abstract要約: 本稿では、マルチコントラスト画像時系列の効率的な表現を提供するDeep Factor Modelと呼ばれる新しい手法を提案する。このアプローチは、運動推定と補償を統合し、スキャン中の被写体の動きに対して頑健なアプローチとなる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.78406225721058
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent quantitative parameter mapping methods including MR fingerprinting (MRF) collect a time series of images that capture the evolution of magnetization. The focus of this work is to introduce a novel approach termed as Deep Factor Model(DFM), which offers an efficient representation of the multi-contrast image time series. The higher efficiency of the representation enables the acquisition of the images in a highly undersampled fashion, which translates to reduced scan time in 3D high-resolution multi-contrast applications. The approach integrates motion estimation and compensation, making the approach robust to subject motion during the scan.
Abstract（参考訳）: MRフィンガープリント(MRF)を含む最近の定量的パラメータマッピング手法は、磁化の進化を捉えた時系列画像を収集している。この研究の焦点は、マルチコントラスト画像時系列の効率的な表現を提供するDeep Factor Model(DFM)と呼ばれる新しいアプローチを導入することである。この表現の効率が高ければ、高度にアンサンプリングされた方法で画像を取得することが可能となり、3次元高分解能マルチコントラストアプリケーションではスキャン時間を短縮できる。このアプローチは、動作推定と補償を統合し、スキャン中の対象の動きに対して堅牢なアプローチとなる。

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