Motion-compensated cardiac MRI using low-rank diffeomorphic flow (DMoCo)

要約

自由呼吸および非測定3D心磁気共鳴画像法（MRI）のための監視されていないモーション補償画像再構成アルゴリズムを紹介します。
単一の静的画像テンプレートの変形として、各特定の動きフェーズに対応する画像体積を表現します。
作業の主な貢献は、運動フェーズによってパラメーター化されたdiffeyomorphismsファミリーのコンパクトな関節表現の低いランクモデルです。
特定のモーションフェーズでのdiffeyomorphismは、参照テンプレートフェーズをモーションフェーズに接続するパスに沿ってパラメトリック速度フィールドを統合することにより得られます。
異なるフェーズでの速度フィールドは、低ランクモデルを使用して表されます。
静的テンプレートと低ランクモーションモデルのパラメーターは、監視されていない方法でKスペースデータから直接学習されます。
より制約されたモーションモデルは、自由呼吸3D Cine MRIのための現在のモーション分解およびモーション補償アルゴリズムと比較して、回復の改善を提供することが観察されます。

要約(オリジナル)

We introduce an unsupervised motion-compensated image reconstruction algorithm for free-breathing and ungated 3D cardiac magnetic resonance imaging (MRI). We express the image volume corresponding to each specific motion phase as the deformation of a single static image template. The main contribution of the work is the low-rank model for the compact joint representation of the family of diffeomorphisms, parameterized by the motion phases. The diffeomorphism at a specific motion phase is obtained by integrating a parametric velocity field along a path connecting the reference template phase to the motion phase. The velocity field at different phases is represented using a low-rank model. The static template and the low-rank motion model parameters are learned directly from the k-space data in an unsupervised fashion. The more constrained motion model is observed to offer improved recovery compared to current motion-resolved and motion-compensated algorithms for free-breathing 3D cine MRI.

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