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Accelerated cardiac diffusion tensor imaging using deep neural network

磁共振弥散成像 部分各向异性 张量(固有定义) 各向异性 人工智能 数学 图像质量 图像(数学) 计算机科学 几何学 物理 磁共振成像 医学 放射科 光学
作者
Shaonan Liu,Yuanyuan Liu,Xi Xu,Rui Chen,Dong Liang,Qiyu Jin,Hui Liu,Guoqing Chen,Yanjie Zhu
出处
期刊:Physics in Medicine and Biology [IOP Publishing]
卷期号:68 (2): 025008-025008 被引量:5
标识
DOI:10.1088/1361-6560/acaa86
摘要

Abstract Cardiac diffusion tensor imaging (DTI) is a noninvasive method for measuring the microstructure of the myocardium. However, its long scan time significantly hinders its wide application. In this study, we developed a deep learning framework to obtain high-quality DTI parameter maps from six diffusion-weighted images (DWIs) by combining deep-learning-based image generation and tensor fitting, and named the new framework FG-Net. In contrast to frameworks explored in previous deep-learning-based fast DTI studies, FG-Net generates inter-directional DWIs from six input DWIs to supplement the loss information and improve estimation accuracy for DTI parameters. FG-Net was evaluated using two datasets of ex vivo human hearts. The results showed that FG-Net can generate fractional anisotropy, mean diffusivity maps, and helix angle maps from only six raw DWIs, with a quantification error of less than 5%. FG-Net outperformed conventional tensor fitting and black-box network fitting in both qualitative and quantitative metrics. We also demonstrated that the proposed FG-Net can achieve highly accurate fractional anisotropy and helix angle maps in DWIs with different b -values.
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