Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Fast and accurate compensation of signal offset for T2

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15110%2F19%3A73600080" target="_blank" >RIV/61989592:15110/19:73600080 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10334-019-00737-3" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10334-019-00737-3</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10334-019-00737-3" target="_blank" >10.1007/s10334-019-00737-3</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Fast and accurate compensation of signal offset for T2

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Objective T2 maps are more vendor independent than other MRI protocols. Multi-echo spin-echo signal decays to a non-zero offset due to imperfect refocusing pulses and Rician noise, causing T2 overestimation by the vendor’s 2-parameter algorithm. The accuracy of the T2 estimate is improved, if the non-zero offset is estimated as a third parameter. Three-parameter Levenberg– Marquardt (LM) T2 estimation takes several minutes to calculate, and it is sensitive to initial values. We aimed for a 3-parameter fitting algorithm that was comparably accurate, yet substantially faster. Methods Our approach gains speed by converting the 3-parameter minimisation problem into an empirically unimodal univariate problem, which is quickly minimised using the golden section line search (GS). Results To enable comparison, we propose a novel noise-masking algorithm. For clinical data, the agreement between the GS and the LM fit is excellent, yet the GS algorithm is two orders of magnitude faster. For synthetic data, the accuracy of the GS algorithm is on par with that of the LM fit, and the GS algorithm is significantly faster. The GS algorithm requires no parametrisation or initialisation by the user. Discussion The new GS T2 mapping algorithm offers a fast and much more accurate off-the-shelf replacement for the inaccurate 2-parameter fit in the vendor’s software.

  • Název v anglickém jazyce

    Fast and accurate compensation of signal offset for T2

  • Popis výsledku anglicky

    Objective T2 maps are more vendor independent than other MRI protocols. Multi-echo spin-echo signal decays to a non-zero offset due to imperfect refocusing pulses and Rician noise, causing T2 overestimation by the vendor’s 2-parameter algorithm. The accuracy of the T2 estimate is improved, if the non-zero offset is estimated as a third parameter. Three-parameter Levenberg– Marquardt (LM) T2 estimation takes several minutes to calculate, and it is sensitive to initial values. We aimed for a 3-parameter fitting algorithm that was comparably accurate, yet substantially faster. Methods Our approach gains speed by converting the 3-parameter minimisation problem into an empirically unimodal univariate problem, which is quickly minimised using the golden section line search (GS). Results To enable comparison, we propose a novel noise-masking algorithm. For clinical data, the agreement between the GS and the LM fit is excellent, yet the GS algorithm is two orders of magnitude faster. For synthetic data, the accuracy of the GS algorithm is on par with that of the LM fit, and the GS algorithm is significantly faster. The GS algorithm requires no parametrisation or initialisation by the user. Discussion The new GS T2 mapping algorithm offers a fast and much more accurate off-the-shelf replacement for the inaccurate 2-parameter fit in the vendor’s software.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    30224 - Radiology, nuclear medicine and medical imaging

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    MAGNETIC RESONANCE MATERIALS IN PHYSICS BIOLOGY AND MEDICINE

  • ISSN

    0968-5243

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2019

  • Číslo periodika v rámci svazku

    32

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    423-436

  • Kód UT WoS článku

    000476510700002

  • EID výsledku v databázi Scopus