研究目的
开发一种紧凑的线性q空间信号表示方法，该表示在扩散加权MRI中同时涵盖径向和角度域，适用于运动校正和异常值剔除等应用。
研究成果
SHARD为多壳层弥散磁共振成像提供了最优的、数据驱动的基础，在低秩表示方面优于基于模型的替代方法。它能有效捕捉微观和介观结构信息，适用于运动校正和异常值剔除等应用，并有望未来扩展至非球面采样和组水平分析。
研究不足
需要球面采样数据；不直接适用于任意q空间采样。联合组表示要求被试间具有相同的b值方案。球谐拟合中的正则化可能影响基构建。
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学习多壳层扩散加权MRI的紧凑q空间表示
DOI：10.1109/TMI.2018.2873736
期刊：IEEE Transactions on Medical Imaging
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
扩散加权磁共振成像通过q空间中的频谱测量每个体素内局部扩散过程的方向和尺度，通常在一个或多个壳层上采集。微观结构成像和多组织分解技术的最新进展，重新引发了对信号径向b值依赖性的关注。因此，运动校正和异常值剔除等应用需要一种覆盖径向和角度域的紧凑线性信号表示方法。本文提出SHARD——一种基于球谐函数和正交径向分量的数据驱动型q空间信号表示法。该表示法提供了完整、正交的信号基组，既适应q空间的球面几何特性，又能根据当前数据进行校准。我们证明在人脑数据中，降秩分解的表现优于基于模型的替代方案，同时能忠实捕捉信号中的微观和中观结构信息。此外，我们验证了联合径向-球面表示相较于单壳层表示的潜力。因此，SHARD特别适用于需要低秩信号预测的应用场景（如运动校正和异常值剔除）。最后，我们通过异常值稳健回归展示了其在后一应用中的使用方法。
作者：
Daan Christiaens，Lucilio Cordero-Grande，Jana Hutter，Anthony N. Price，Maria Deprez，Joseph V. Hajnal，J-Donald Tournier
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