Three-Dimensional Diffusion-Weighted Multi-Slab MRI With Slice Profile Compensation Using Deep Energy Model

要約

3次元（3D）マルチスラブ獲得は、最高の信号対雑音比（SNR）効率を達成するために、高解像度の拡散加重MRIで頻繁に採用される手法です。
ただし、この手法は、強度の変動を引き起こし、解剖学的イメージングの精度を低下させるスラブ間のエイリアシングを引き起こすスラブ境界アーティファクトによって制限されます。
この問題に対処することは、拡散MRIの品質を進め、臨床および研究アプリケーションで高解像度のイメージングをより実現可能にするために重要です。
この作業では、プラグアンドプレイADMMフレームワーク内の正規化されたスラブプロファイルエンコード（PEN）メソッドを提案します。マルチスケールエネルギー（Muse）の正規化を組み込んで、スラブの組み合わせの再構築を効果的に改善します。
実験結果は、提案された方法が、非正規化されていないテレビ規則化されたペンアプローチと比較して、画質を大幅に改善することを示しています。
正規化されたペンフレームワークは、高解像度3D拡散MRIに対してより堅牢で効率的なソリューションを提供し、さまざまなアプリケーションでより鮮明で信頼性の高い解剖学的イメージングを可能にします。

要約(オリジナル)

Three-dimensional (3D) multi-slab acquisition is a technique frequently employed in high-resolution diffusion-weighted MRI in order to achieve the best signal-to-noise ratio (SNR) efficiency. However, this technique is limited by slab boundary artifacts that cause intensity fluctuations and aliasing between slabs which reduces the accuracy of anatomical imaging. Addressing this issue is crucial for advancing diffusion MRI quality and making high-resolution imaging more feasible for clinical and research applications. In this work, we propose a regularized slab profile encoding (PEN) method within a Plug-and-Play ADMM framework, incorporating multi-scale energy (MuSE) regularization to effectively improve the slab combined reconstruction. Experimental results demonstrate that the proposed method significantly improves image quality compared to non-regularized and TV-regularized PEN approaches. The regularized PEN framework provides a more robust and efficient solution for high-resolution 3D diffusion MRI, potentially enabling clearer, more reliable anatomical imaging across various applications.

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