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
愤怒的豆腐人完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
大模型应助SnownS采纳,获得80
1秒前
咧咧咧完成签到,获得积分10
1秒前
渡人舟应助GSR采纳,获得10
4秒前
斯文败类应助莫听南采纳,获得10
4秒前
认真觅荷完成签到 ,获得积分10
4秒前
Orange应助莫听南采纳,获得10
4秒前
科研通AI6.2应助莫听南采纳,获得10
4秒前
斯文败类应助莫听南采纳,获得10
5秒前
黄油小熊完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
6秒前
科研通AI6.3应助听闻墨笙采纳,获得10
8秒前
9秒前
10秒前
白石人家应助阳光采纳,获得10
10秒前
夏虫完成签到,获得积分10
10秒前
wddhy完成签到,获得积分10
10秒前
紧张的枫叶完成签到,获得积分10
10秒前
朝闻道完成签到 ,获得积分10
11秒前
壮观又亦发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
大个应助无私的画笔采纳,获得10
14秒前
15秒前
你好发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
毛毛哦啊完成签到,获得积分10
17秒前
大模型应助雪白秋灵采纳,获得30
19秒前
Apricity发布了新的文献求助10
20秒前
光光光光头完成签到 ,获得积分10
20秒前
阿聪发布了新的文献求助10
21秒前
任性的傲柏完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
hatW完成签到 ,获得积分10
22秒前
22秒前
萧梦旋完成签到 ,获得积分10
23秒前
思源应助怡然自得采纳,获得10
23秒前
24秒前
彭于晏应助咧咧咧采纳,获得10
25秒前
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
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
Variations: A More Diverse Picture of Contemporary Art 400
A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Fourth Edition 400
Induction Heating and Heat Treatment (ASM Handbook, Volume 4C) 300
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 7587101
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9165510
关于积分的说明 19615773
捐赠科研通 7167587
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266810
关于科研通互助平台的介绍 2431763
邀请新用户注册赠送积分活动 2258648