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A Flow Quantification Method Using Fluid Dynamics Regularization and MR Tagging

机译：一种使用流体动力学正则化和MR标记的流量量化方法

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This paper presents a new method for improved flow analysis and quantification using MRI. The method incorporates fluid dynamics to regularize the flow quantification from tagged MR images. Specifically, the flow quantification is formulated as a minimization problem based on the following: 1) the Navier–Stokes equation governing the fluid dynamics; 2) the flow continuity equation and boundary conditions; and 3) the data consistency constraint. The minimization is carried out using a genetic algorithm. This method is tested using both computer simulations and MR flow experiments. The results are evaluated using flow vector fields from the computational fluid dynamics software package as a reference, which show that the new method can achieve more realistic and accurate flow quantifications than the conventional method.
机译：本文提出了一种使用MRI改进流动分析和定量的新方法。该方法结合了流体动力学，以使来自标记MR图像的流量量化规则化。具体而言，根据以下因素将流量量化公式化为最小化问题：1）控制流体动力学的Navier-Stokes方程； 2）流动连续性方程和边界条件； 3）数据一致性约束。使用遗传算法进行最小化。使用计算机仿真和MR流量实验对这种方法进行了测试。使用计算流体动力学软件包中的流动矢量场作为参考对结果进行了评估，结果表明，与传统方法相比，该新方法可以实现更现实，更准确的流动定量。

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