研究目的
提出一种新颖的贝叶斯框架用于欠采样HARDI重建，该框架直接适配多线圈数据，规避相位相关伪影，并能在大b值条件下实现精确重建。
研究成果
针对方向欠采样HARDI数据的贝叶斯重建框架，通过结合稀疏字典先验与空间小波先验直接从多线圈数据重建，优于现有两阶段方案。在模拟和临床多线圈HARDI数据上的结果表明，该方法超越了当前最先进技术。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但贝叶斯框架的复杂性以及已知线圈灵敏度图的需求可被视为潜在挑战。
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[2019年IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 中国台北(2019.9.22-2019.9.25)] 2019年IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 欠采样多线圈硬扩散成像的贝叶斯重建
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[2019年IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 中国台北(2019.9.22-2019.9.25)] 2019年IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 欠采样多线圈硬扩散成像的贝叶斯重建
DOI：10.1109/icip.2019.8803725
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
高角分辨率扩散成像（HARDI）在临床应用中依赖多线圈采集技术。通过欠采样梯度方向集可缩短HARDI扫描时间。现有欠采样HARDI重建方法通常采用两阶段方案：先获取已扫描方向的扫描仪重建幅值图像，再对欠采样的扩散信号拟合模型——该方案假设高斯噪声模型，但在高b值或高噪声条件下表现不佳。相比之下，我们提出一种新型贝叶斯框架直接处理多线圈数据进行欠采样HARDI重建：采用各线圈幅值图像结合莱斯噪声模型，规避复杂的相位相关伪影问题并实现大b值精确重建；在扩散信号方向维度施加稀疏字典先验，在各扩散加权图像上应用多尺度小波正则化。模拟与临床HARDI数据结果表明，本方法优于现有最先进技术。
作者：
Kratika Gupta，Suyash P. Awate
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