Accelerated cardiac cine MRI using spatiotemporal correlation-based hybrid plug-and-play priors (SEABUS)

计算机科学 人工智能 算法 方向(向量空间) 计算机视觉 模式识别(心理学) 数学 几何学
作者
Qingyong Zhu,Bei Liu,Zhuo‐Xu Cui,Jing Cheng,Chentao Cao,Yuanyuan Liu,Dong Liang,Yanjie Zhu
出处
期刊:Physics in Medicine and Biology [IOP Publishing]
卷期号:67 (21): 215008-215008 被引量:1
标识
DOI:10.1088/1361-6560/ac9662
摘要

Objective. The plug-and-play prior (P3) can be flexibly coupled with multiple iterative optimizations, which has been successfully applied to the inverse problems of medical imaging. In this work, for accelerated cardiac cine magnetic resonance imaging (CC-MRI), the Spatiotemporal corrElAtion-based hyBrid plUg-and-play priorS (SEABUS) integrating a local P3and a nonlocal P3are introduced.Approach. Specifically, the local P3enforces pixelwise edge-orientation consistency by conducting reference frame guided multiscale orientation projection on a subset containing a few adjacent frames; the nonlocal P3constrains the cubewise anatomic-structure similarity by performing cube matching and 4D filtering (CM4D) on all frames. By using effectively a composite splitting algorithm (CSA), SEABUS is incorporated into a fast iterative shrinkage-thresholding algorithm and a new accelerated CC-MRI approach named SEABUS-FCSA is proposed.Main results. The experiment and algorithm analysis demonstrate the efficiency and potential of the proposed SEABUS-FCSA approach, which has the best performance in terms of reducing aliasing artifacts and capturing dynamic features in comparison with several state-of-the-art accelerated CC-MRI technologies.Significance. Our approach aims to propose a new hybrid P3based iterative algorithm, which is not only used to improve the quality of accelerated cardiac cine imaging but also extend the FCSA methodology.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大白完成签到 ,获得积分10
1秒前
stiger完成签到,获得积分0
5秒前
6秒前
Alvaro发布了新的文献求助10
12秒前
16秒前
Guangquan_Zhang完成签到,获得积分10
21秒前
失眠的幻雪完成签到,获得积分10
23秒前
你好呀呀呀完成签到 ,获得积分10
25秒前
30秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
32秒前
铜豌豆完成签到 ,获得积分10
41秒前
48秒前
48秒前
Ccccn完成签到,获得积分10
49秒前
52秒前
我要看文献完成签到 ,获得积分10
58秒前
天天快乐应助weixia采纳,获得10
1分钟前
pengpengpeng完成签到,获得积分10
1分钟前
simanl完成签到 ,获得积分10
1分钟前
苹果大侠完成签到 ,获得积分10
1分钟前
专一的幻莲完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
bean完成签到 ,获得积分10
1分钟前
静缘完成签到,获得积分10
1分钟前
seramoni完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Alvaro完成签到 ,获得积分10
1分钟前
capybara完成签到,获得积分10
1分钟前
任性孤菱完成签到 ,获得积分10
1分钟前
笔墨纸砚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
美美完成签到 ,获得积分10
1分钟前
超级安阳完成签到 ,获得积分10
1分钟前
夏日随笔完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Yasong完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yanmh完成签到,获得积分10
1分钟前
勇敢的风完成签到,获得积分10
1分钟前
GeGe完成签到,获得积分10
1分钟前
鲲鹏完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
模型平均及其应用 900
Nondestructive Testing Handbook: Vol. 4, Thermal and Infrared Testing (IR), 4th ed 800
Évora na Idade Média 555
作者名:Kristopher P. Plain,悉尼大学的,目前只能查到其四篇论文,想找到其博士论文 550
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7347030
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8959085
关于积分的说明 19024110
捐赠科研通 6997464
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3220144
关于科研通互助平台的介绍 2385125
邀请新用户注册赠送积分活动 2200379