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首页> 外文会议>IEEE International Symposium on Biomedical Imaging >Reconstruction of highly under-sampled dynamic MRI using sparse representation of 1D temporal snippets
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Reconstruction of highly under-sampled dynamic MRI using sparse representation of 1D temporal snippets

机译：使用一维时间片段的稀疏表示重建高度欠采样的动态MRI

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This paper introduces a new empirical model for dynamic MRI and shows its application to reconstruction of highly under-sampled dynamic MRI. The model proposes that short 1D signals, so-called snippets, along the image's temporal dimension are sparse under non-linear transformation using a compact dictionary trained on the data itself. We employ this model to the problem of reconstructing dynamic abdominal MRI and validate its efficacy on a dynamic computational phantom and on an in vivo dynamic MRI sequence. We show how the approach extends and outperforms a state-of-the-art reconstruction algorithm.
机译：本文介绍了一种新的动态MRI经验模型，并展示了其在高度欠采样动态MRI重建中的应用。该模型建议使用在数据本身上训练的紧凑型字典，在非线性变换下，沿图像时间维度的一维短信号（所谓的片段）稀疏。我们将此模型用于重建动态腹部MRI的问题，并验证其在动态计算体模和体内动态MRI序列上的功效。我们将展示该方法如何扩展并胜过最新的重建算法。

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