TOMOGRAPHIC RECONSTRUCTION OF DIFFUSION PROPAGATORS FROM DW-MRI USING OPTIMAL SAMPLING LATTICES.
TOMOGRAPHIC RECONSTRUCTION OF DIFFUSION PROPAGATORS FROM DW-MRI USING OPTIMAL SAMPLING LATTICES.
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使用最佳采样点阵从 DW-MRI 中对扩散传播器进行断层扫描重建。
DOI：
10.1109/isbi.2010.5490058
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Vemuri,BabaC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ye,Wenxing;Entezari,Alireza;Vemuri,BabaC
本文利用最优采样格在扩散加权磁共振成像（DW-MRI）中基于层析成像的扩散传播子重建中的作用。最佳采样导致提高精度层析重建方法引入皮卡洛夫和巴斯尔[1]。另外，最佳采样几何形状允许进一步减少样本数量，同时保持扩散传播器重建的准确性。所提出的采样几何的最优性来自于球体填充格在采样多维信号时的信息论优势。这些优点是在使用层析成像原理进行重建的基础上产生的。我们给出了对合成数据集和真实数据集使用笛卡尔和最优采样几何来重建扩散传播算子的比较结果。
This paper exploits the power of optimal sampling lattices in tomography based reconstruction of the diffusion propagator in diffusion weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI). Optimal sampling leads to increased accuracy of the tomographic reconstruction approach introduced by Pickalov and Basser [1]. Alternatively, the optimal sampling geometry allows for further reducing the number of samples while maintaining the accuracy of reconstruction of the diffusion propagator. The optimality of the proposed sampling geometry comes from the information theoretic advantages of sphere packing lattices in sampling multidimensional signals. These advantages are in addition to those accrued from the use of the tomographic principle used here for reconstruction. We present comparative results of reconstructions of the diffusion propagator using the Cartesian and the optimal sampling geometry for synthetic and real data sets.
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