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高级ASL Perfusion MRI技术研究
结题报告
批准号:
61671198
项目类别:
面上项目
资助金额:
60.0 万元
负责人:
王泽
依托单位:
学科分类:
F0125.医学信息检测与处理
结题年份:
2020
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
谢军、刘小征、葛秋、张健、彭伟
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中文摘要
脑灌注(cerebral blood flow又称脑血流)是非常重要的生理指标。ASL perfusion MRI是无创可多次重复使用的脑血流测量技术。在认知科学和脑疾病研究中有广泛的应用前景。由于标记的信号量有限,ASL MRI获取的灌注信号噪声偏大,迫切需要研发新的技术以提高其信噪比。提高ASL图像信噪比可以通过新的成像技术或新的数据处理方法来实现。以往的研究关注的都是其中的一个问题,更优化的解决方案是合二为一。这也是本项目的立项基础和根本目的。本项目第一个目标是开发性能更佳的ASL MRI成像技术,第二个目标是研发更好的ASL信号处理方法以提高ASL MRI成像质量和血流测量精度。本项目是建立在申请人以往12年的ASL工作基础之上,研究目标也都有充分的预研数据支持。项目的成功实施将会使得基于ASL MRI的脑血流测量更为快速准确和可靠,进一步推动ASL在临床和认知科学研究中的应用。
英文摘要
Cerebral blood flow (CBF) is an important physiological measure. Because CBF reflects regional brain metabolism, it has long been assessed as a marker for regional brain function in basic neuroscience and clinical studies. Arterial spin labeling (ASL) perfusion MRI is a noninvasive technique for quantifying CBF and has been increasingly used in various basic neuroscience research and clinical studies. Limited by the T1 decay of the labeled spins, ASL MRI has a low signal-to-noise-ratio (SNR), which has ever been the major force driving the whole ASL MRI technique development. Prior technique developments have been focused on either more advanced ASL MRI sequences or better signal processing. A combination of them should provide a more optimal solution for high-quality ASL CBF quantification, as planned in this project. The first aim of this study is to further optimize and develop the 3D fast-spin-echo spiral readout background suppressed pseudo-continuous ASL sequence, a state-of-art that we have recently developed, to further increase the acquisition speed so as to reduce the blurring effect or increase spatial resolution. The second aim is to develop more effective ASL MRI denoising methods. Specific experiments are designed for method validations. Using the proposed post-processing methods, we will identify an optimal minimum scan time as guidance for routine ASL MRI applications. With completion of this project, we will disseminate the ASL sequence and post-processing methods as free packages for academic users.
提出并发表了基于图层的ASL MRI伪迹点去除算法。该算法相比以往的基于整个三维图像的算法而言极大地改进了局部图像质量和有效地保留了有用的图像信息,避免了以往算法中鱼沙俱下的做法。开发了基于低秩和稀疏分解的ASL 数据去噪方法,以往去噪主要关注空间方向,这个方法同时还关注了时间方向。该方法能有效去除大部分噪声,将信噪比提高15%以上。首次提出并发表了不需要字典的磁共振指纹快速匹配技术,比现有办法快1000多倍。以往的算法都是地毯式搜索,耗时耗力,如果目标不在收缩范围之内时就不可能得到正确答案。新的算法提供了一个理论框架,确保了快速有效的搜索过程,实现了收缩范围自动调节,搜索精度自动调节。
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Resting-state brain entropy in schizophrenia
精神分裂症静息态脑熵
DOI:10.1016/j.comppsych.2018.11.015
发表时间:2019
期刊:Comprehensive Psychiatry
影响因子:7.3
作者:Xue Shao Wei;Yu Qingbao;Guo Yonghu;Song Donghui;Wang Ze
通讯作者:Wang Ze
Patch-based local learning method for cerebral blood flow quantification with arterial spin-labeling MRI
基于斑块的局部学习方法用于动脉自旋标记 MRI 脑血流定量
DOI:10.1007/s11517-017-1735-6
发表时间:2018-06
期刊:Medical & Biological Engineering & Computing
影响因子:3.2
作者:Zhu Hancan;He Guanghua;Wang Ze
通讯作者:Wang Ze
Arterial spin labeling perfusion MRI signal denoising using robust principal component analysis
使用稳健的主成分分析进行动脉自旋标记灌注 MRI 信号去噪
DOI:10.1016/j.jneumeth.2017.11.017
发表时间:2018-02
期刊:Journal of Neuroscience Methods
影响因子:3
作者:Zhu Hancan;Zhang Jian;Wang Ze
通讯作者:Wang Ze
Priors-guided slice-wise adaptive outlier cleaning for arterial spin labeling perfusion MRI
先验引导的切片自适应异常值清理用于动脉自旋标记灌注 MRI
DOI:10.1016/j.jneumeth.2018.06.007
发表时间:2018-09-01
期刊:JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS
影响因子:3
作者:Li, Yiran;Dolui, Sudipto;Wang, Ze
通讯作者:Wang, Ze
DOI:10.1007/s11682-018-9963-4
发表时间:2019-10-01
期刊:BRAIN IMAGING AND BEHAVIOR
影响因子:3.2
作者:Song, Donghui;Chang, Da;Wang, Ze
通讯作者:Wang, Ze
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