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Combining short-axis and long-axis cardiac MR images by applying a super-resolution reconstruction algorithm

机译：通过应用超分辨率重建算法将短轴和长轴心脏MR图像相结合

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In cardiac MR images the slice thickness is normally greater than the pixel size within the slices. In general, better segmentation and analysis results can be expected for isotropic high-resolution (HR) data sets. If two orthogonal data sets, e. g. short-axis (SA) and long-axis (LA) volumes are combined, an increase in resolution can be obtained.In this work we employ a super-resolution reconstruction (SRR) algorithm for computing high-resolution data sets from two orthogonal SA and LA volumes. In contrast to a simple averaging of both data in the overlapping region, we apply a maximum a posteriori approach. There, an observation model is employed for estimating an HR image that best reproduces the two low-resolution input data sets.For testing the SRR approach, we use clinical MRI data with an in-plane resolution of 1.5 mm × 1.5 mm and a slice thickness of 8 mm. We show that the results obtained with our approach are superior to currently used averaging techniques. Due to the fact that the heart deforms over the cardiac cycle, we investigate further, how the replacement of a rigid registration by a deformable registration as preprocessing step improves the quality of the final HR image data. We conclude that image quality is dramatically enhanced by applying an SRR technique especially for cardiac MR images where the resolution in slice-selection direction is about five times lower than within the slices.
机译：在心脏MR图像中，切片厚度通常大于切片内的像素大小。通常，对于各向同性高分辨率（HR）数据集，可以期望获得更好的分割和分析结果。如果有两个正交数据集，则e。 G。短轴（SA）和长轴（LA）体积相结合，可以提高分辨率。 在这项工作中，我们采用了一种超分辨率重建（SRR）算法，用于从两个正交的SA和LA体积计算高分辨率数据集。与对重叠区域中的两个数据进行简单平均相比，我们采用了最大后验方法。在那里，采用观察模型来估计最能再现两个低分辨率输入数据集的HR图像。 为了测试SRR方法，我们使用面内分辨率为1.5 mm×1.5 mm，切片厚度为8 mm的临床MRI数据。我们表明，用我们的方法获得的结果优于当前使用的平均技术。由于心脏会在整个心动周期中发生变形，因此我们将进一步研究，如何将可变形配准替换为刚性配准作为预处理步骤，从而改善最终HR图像数据的质量。我们得出的结论是，通过应用SRR技术显着提高了图像质量，特别是对于在切片选择方向上的分辨率大约比切片内的分辨率低五倍的心脏MR图像。

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