Acceleration of Perfusion MRI Using Locally Low-Rank Plus Sparse Model

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68081731%3A_____%2F15%3A00451441" target="_blank" >RIV/68081731:_____/15:00451441 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216305:26220/15:PU115145

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-22482-4_60" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-22482-4_60</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-22482-4_60" target="_blank" >10.1007/978-3-319-22482-4_60</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Acceleration of Perfusion MRI Using Locally Low-Rank Plus Sparse Model

Popis výsledku v původním jazyce

Perfusion magnetic resonance imaging is a technique used in diagnostics and evaluation of therapy response, where the quantification is done by analyzing the perfusion curves. Perfusion- and permeabilityrelated tissue parameters can be obtained using advanced pharmacokinetic models, but, these models require high spatial and temporal resolution of the acquisition simultaneously. The resolution is usually increased by means of compressed sensing: the acquisition is accelerated by undersampling. However, these techniques need to be improved to achieve higher spatial resolution and/or to allow multislice acquisition. We propose a modification of the L+S model for the reconstruction of perfusion curves from the under-sampled data. This model assumes that perfusion data can be modelled as a superposition of locally low-rank data and data that are sparse in the spectral domain. We show that our model leads to a better performance compared to the other methods.

Název v anglickém jazyce

Acceleration of Perfusion MRI Using Locally Low-Rank Plus Sparse Model

Popis výsledku anglicky

Perfusion magnetic resonance imaging is a technique used in diagnostics and evaluation of therapy response, where the quantification is done by analyzing the perfusion curves. Perfusion- and permeabilityrelated tissue parameters can be obtained using advanced pharmacokinetic models, but, these models require high spatial and temporal resolution of the acquisition simultaneously. The resolution is usually increased by means of compressed sensing: the acquisition is accelerated by undersampling. However, these techniques need to be improved to achieve higher spatial resolution and/or to allow multislice acquisition. We propose a modification of the L+S model for the reconstruction of perfusion curves from the under-sampled data. This model assumes that perfusion data can be modelled as a superposition of locally low-rank data and data that are sparse in the spectral domain. We show that our model leads to a better performance compared to the other methods.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Latent Variable Analysis and Signal Separation. 12th International Conference, LVA/ICA 2015. Proceedings

ISBN

978-3-319-22481-7

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

514-521

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Zürich

Místo konání akce

Liberec

Datum konání akce

25. 8. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000363785500060