$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Compressed Sensing 기법을 이용한 Dynamic MR Imaging
Compressed Sensing Based Dynamic MR Imaging: A Short Survey 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.46 no.5 = no.329, 2009년, pp.25 - 31  

정홍 (한국과학기술원 바이오및뇌공학과) ,  예종철 (한국과학기술원 바이오및뇌공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

Compressed sensing은 기존의 Nyquist sampling 이론에 기반을 두었던 dynamic MRI에서의 시 공간 해상도의 제한을 획기적으로 향상시킴으로써, 최근 몇 년 사이, MR reconstruction 분야에서 가장 큰 이슈가 되고 있는 연구주제이다. Dynamic MRI 는 대부분 시간방향의 redundancy 가 매우 크므로, 쉽게 sparse 변환이 가능하다. 따라서 sparsity를 기본 조건으로 하는 compressed sensing은 거의 모든 dynamic MRI 에 대해 효과적으로 적용될 수 있다. 본 review 페이퍼에서는 최근 compressed sensing 에 기반을 두거나 영상의 sparsity를 이용하여 개발된 dynamic MR imaging algorithm 들을 간략히 소개하고, 비교 분석함으로써, compressed sensing과 같은 새로운 접근 방식의 dynamic MRI가 실제 임상에서 가져다 줄 발전 가능성을 제시한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The recently developed sampling theory, "compressed sensing" is gathering huge interest in MR reconstruction area because of its feasibility of high spatio-temporal resolution of dynamic MRI which has been limited in conventional methods based on Nyquist sampling theory. Since dynamic MRI usually ha...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

가설 설정

  • Cartesian trajectory를 고려할 때, ky 는 read-out 방향, 歸는 phase encoding 방향이라 가정 하자. Readout 방향의 데이터는 TR 동안 Nyquist sampling 한계에 만족되도록 fully sampling 된다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. Jeffrey Tsao, Boesiger P, Pruessmann KP. "k-t BLAST and k-t SENSE: Dynamic MRI with high frame rate exploiting spatiotemporal correlations," Magn Reson Med, vol. 50, pp. 1031?.1042, 2003 

  2. Donoho DL. "Compressed sensing," IEEE Trans on Inform Theory, vol. 52, pp. 1289?.1306, 2006 

  3. Candes E, Romberg J, Tao T. "Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information," IEEE Trans Info Theory, vol. 52, pp. 489?.509, 2006 

  4. H. Jung, J. C. Ye, and E. Y. Kim, "Improved k-t BLAST and k-t SENSE using FOCUSS," Physics in Medicine and Biology, vol. 52, pp. 3201-3226, June 2007 

  5. H. Jung, K. H. Sung, K. S. Nayak, E. Y. Kim, and J. C. Ye, "k-t FOCUSS: a general compressed sensing framework for high resolution dynamic MRI," Magn Reson Med, vol. 61, pp. 103-116, January 2009 

  6. Lustig M, Donoho DL, Pauly JM. "Sparse MRI: The application of compressed sensing for rapid MR imaging," Magn Reson Med, vol. 58, pp. 1182?1195, 2007 

  7. Lustig M, Santos JM, Donoho DL, Pauly JM. "k-t SPARSE: High frame rate dynamic MRI exploiting spatio-temporal sparsity," In Proceedings of ISMRM, Seattle, WA, April 2006 

  8. Xu D, King KF, Liang Z-P. "Improving k-t SENSE by Adaptive Regularization," Magn Reson Med, vol. 57, pp. 918?930, 2007 

  9. Mistretta CA, Wieben O, Velikina J, Block WF, Perry J, Wu Y, Johnson K, Wu Y. "Highly constrained backprojection for time-resolved MRI," Magn Reson Med, vol. 55, pp. 30?40, 2006 

  10. O'Halloran R, Wen Z, Holmes JH, Fain SB, "Iterative projection reconstruction of time- resolved images using highly-constrained back- projection (HYPR)," Magn. Reson. Med. vol. 59, pp. 132-139, 2008 

  11. Z. Liang, "Spatiotemporal Imaing with Partially Separable Functions," in 4th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, 2007. ISBI 2007, pp. 988-991, 2007 

  12. Qiu C, Lu W, Vaswani N, "Real-time dynamic MR image reconstruction using Kalman filtered compressed sensing," IEEE Intl. Conf. Acoustics, Speech, Sig. Proc.(ICASSP), 2009 

저자의 다른 논문 :

LOADING...
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로