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Machine Learning-Enabled High-Resolution Dynamic Deuterium MR Spectroscopic Imaging

子空间拓扑 计算机科学 人工智能 降噪 灵敏度(控制系统) 深度学习 噪音(视频) 正规化(语言学) 降维 信号子空间 机器学习 电子工程 图像(数学) 工程类
作者
Yudu Li,Yibo Zhao,Rong Guo,Tao Wang,Yi Zhang,Matthew R. Chrostek,Walter C. Low,Xiao‐Hong Zhu,Zhi‐Pei Liang,Wei Chen
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:40 (12): 3879-3890 被引量:22
标识
DOI:10.1109/tmi.2021.3101149
摘要

Deuterium magnetic resonance spectroscopic imaging (DMRSI) has recently been recognized as a potentially powerful tool for noninvasive imaging of brain energy metabolism and tumor. However, the low sensitivity of DMRSI has significantly limited its utility for both research and clinical applications. This work presents a novel machine learning-based method to address this limitation. The proposed method synergistically integrates physics-based subspace modeling and data-driven deep learning for effective denoising, making high-resolution dynamic DMRSI possible. Specifically, a novel subspace model was used to represent the dynamic DMRSI signals; deep neural networks were trained to capture the low-dimensional manifolds of the spectral and temporal distributions of practical dynamic DMRSI data. The learned subspace and manifold structures were integrated via a regularization formulation to remove measurement noise. Theoretical analysis, computer simulations, and in vivo experiments have been conducted to demonstrate the denoising efficacy of the proposed method which enabled high-resolution imaging capability. The translational potential was demonstrated in tumor-bearing rats, where the Warburg effect associated with cancer metabolism and tumor heterogeneity were successfully captured. The new method may not only provide an effective tool to enhance the sensitivity of DMRSI for basic research and clinical applications but also provide a framework for denoising other spatiospectral data.
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