Wavelet-space correlation imaging for high-speed MRI without motion monitoring or data segmentation.
Wavelet-space correlation imaging for high-speed MRI without motion monitoring or data segmentation.
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DOI：
10.1002/mrm.25546
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发表时间：
2015-12
影响因子：
3.3
通讯作者：
Dumoulin, Charles
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li, Yu;Wang, Hui;Tkach, Jean;Roach, David;Woods, Jason;Dumoulin, Charles
本研究的目的是：1）通过在小波空间中实现相关成像来开发一种新的高速MRI方法，以及2）证明小波空间相关成像能够对具有非自主或生理运动的人体解剖结构进行成像。相关成像是一种高速MRI框架，其中图像重建依赖于数据相关性的量化。本工作集成了相关成像与小波变换技术最初在信号和图像处理领域的发展。这提供了一种新的高速MRI方法，可以在没有运动监测或数据分割的情况下进行无运动数据收集。新的方法，称为“小波空间相关成像”，研究在脑成像与不自主运动和胸部成像与自由呼吸。小波空间相关成像可以超越传统并行成像方法的速度限制。使用这种具有高加速因子的方法（脑MRI为6，心脏MRI为16，肺MRI为8），可以在具有非自主运动的静态脑MRI和具有自由呼吸的非分段动态心脏/肺MRI中生成无运动图像。小波空间相关成像使得能够在存在无意识运动或生理动力学的情况下进行高速MRI，而无需运动监测或数据分割。
This study aims to 1) develop a new high-speed MRI approach by implementing correlation imaging in wavelet-space, and 2) demonstrate the ability of wavelet-space correlation imaging to image human anatomy with involuntary or physiological motion. Correlation imaging is a high-speed MRI framework in which image reconstruction relies on quantification of data correlation. The presented work integrates correlation imaging with a wavelet transform technique developed originally in the field of signal and image processing. This provides a new high-speed MRI approach to motion-free data collection without motion monitoring or data segmentation. The new approach, called “wavelet-space correlation imaging”, is investigated in brain imaging with involuntary motion and chest imaging with free-breathing. Wavelet-space correlation imaging can exceed the speed limit of conventional parallel imaging methods. Using this approach with high acceleration factors (6 for brain MRI, 16 for cardiac MRI and 8 for lung MRI), motion-free images can be generated in static brain MRI with involuntary motion and nonsegmented dynamic cardiac/lung MRI with free-breathing. Wavelet-space correlation imaging enables high-speed MRI in the presence of involuntary motion or physiological dynamics without motion monitoring or data segmentation.
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影响因子：
3.3
作者：
Feng, Li;Srichai, Monvadi B.;Lim, Ruth P.;Harrison, Alexis;King, Wilson;Adluru, Ganesh;Dibella, Edward V. R.;Sodickson, Daniel K.;Otazo, Ricardo;Kim, Daniel
通讯作者：
Kim, Daniel
影响因子：
3.3
作者：
Huang, F;Akao, J;Limkeman, M
通讯作者：
Limkeman, M
影响因子：
3.3
作者：
Huang, Feng;Lin, Wei;Reykowski, Arne
通讯作者：
Reykowski, Arne
影响因子：
5
作者：
EHMAN, RL;MCNAMARA, MT;HIGGINS, CB
通讯作者：
HIGGINS, CB
影响因子：
2.6
作者：
Glover, Gary H.
通讯作者：
Glover, Gary H.