T1-PILOT: Optimized Trajectories for T1 Mapping Acceleration

要約

心臓T1マッピングは、心筋組織組成に関する重要な定量的洞察を提供し、線維症、炎症、浮腫などの病理学の評価を可能にします。
ただし、心臓の本質的に動的な性質は、獲得時間に厳格な制限を課し、高解像度T1を永続的な課題にします。
圧縮センシング（CS）アプローチは、Kスペースをアンダーサンプリングし、部分データから画像を再構築することによりスキャン期間を削減し、最近の研究では、再構築ネットワークとアンダーサンプリングパターンを共同で最適化することでパフォーマンスを大幅に改善できることが示されています。
それでも、現在のT1マッピングパイプラインのほとんどは、完全な加速と精度の可能性を活用しない静的な手作りのマスクに依存しています。
この作業では、T1パイロット：T1信号緩和モデルをサンプリング再構築フレームワークに明示的に組み込んだエンドツーエンドの方法を紹介して、非カルテアン軌道、クロスフレームアライメント、およびT1減衰推定の学習を導きます。
CMRXRECONデータセットでの広範な実験を通じて、T1パイロットはいくつかのベースライン戦略（学習シングルマスクおよび固定ラジアルまたはゴールデンアングルサンプリングスキームを含む）を大幅に上回り、より高い加速係数でより高いT1 MAP忠実度を達成します。
特に、既存の方法と比較してPSNRとVIFの一貫した利益と、より細かい心筋構造の描写の著しい改善が観察されます。
私たちの結果は、物理的緩和モデルと連携してサンプリング軌道を最適化することで、定量的精度と獲得時間の短縮の両方につながることを強調しています。
すべての結果を再現するためのコードは、公開時に公開されます。

要約(オリジナル)

Cardiac T1 mapping provides critical quantitative insights into myocardial tissue composition, enabling the assessment of pathologies such as fibrosis, inflammation, and edema. However, the inherently dynamic nature of the heart imposes strict limits on acquisition times, making high-resolution T1 mapping a persistent challenge. Compressed sensing (CS) approaches have reduced scan durations by undersampling k-space and reconstructing images from partial data, and recent studies show that jointly optimizing the undersampling patterns with the reconstruction network can substantially improve performance. Still, most current T1 mapping pipelines rely on static, hand-crafted masks that do not exploit the full acceleration and accuracy potential. In this work, we introduce T1-PILOT: an end-to-end method that explicitly incorporates the T1 signal relaxation model into the sampling-reconstruction framework to guide the learning of non-Cartesian trajectories, crossframe alignment, and T1 decay estimation. Through extensive experiments on the CMRxRecon dataset, T1-PILOT significantly outperforms several baseline strategies (including learned single-mask and fixed radial or golden-angle sampling schemes), achieving higher T1 map fidelity at greater acceleration factors. In particular, we observe consistent gains in PSNR and VIF relative to existing methods, along with marked improvements in delineating finer myocardial structures. Our results highlight that optimizing sampling trajectories in tandem with the physical relaxation model leads to both enhanced quantitative accuracy and reduced acquisition times. Code for reproducing all results will be made publicly available upon publication.

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