A novel reconstruction method for magnetic resonance elastography based on the Helmholtz decomposition
A novel reconstruction method for magnetic resonance elastography based on the Helmholtz decomposition
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一种基于亥姆霍兹分解的磁共振弹性成像重构方法
DOI：
10.1016/j.measen.2022.100539
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Nara Takaaki
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fushimi Motofumi;Nara Takaaki
我们提出了一种新的磁共振弹性成像重建方法，该方法利用磁共振成像获得的外振荡位移场来估计生物组织的剪切模量和粘度。该方法基于由张量场的亥姆霍兹恒等式导出的应力场的积分表示，与使用测量位移场的拉普拉斯函数的传统方法相比，对测量噪声具有更强的鲁棒性。我们通过数值模拟测试了所提出的方法，并将其与两种方法进行了比较：标准的“微分方程的代数反演”方法和我们之前提出的仅限于二维情况的基于积分的方法。结果表明，该方法可以稳定地重建剪切模量和黏度，即使在数据中加入噪声。在未来，我们打算通过实验数据验证该方法。
We present a novel reconstruction method for magnetic resonance elastography, in which the shear modulus and viscosity of biological tissues are estimated from the externally oscillated displacement field obtained using magnetic resonance imaging. The proposed method is based on an integral representation of the stress field derived from the Helmholtz identity for tensor fields and is more robust against measurement noise than conventional methods using the Laplacian of the measured displacement field. We tested the proposed method by numerical simulations and compared it with two methods: the standard “algebraic inversion of the differential equation” method and our previously proposed integral-based method that is restricted to two-dimensional cases. The results showed that the proposed method could reconstruct both the shear modulus and viscosity stably even when noise was added to the data. In the future, we intend to validate the method via experimental data.
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