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位相ナビゲーションマルチショットの獲得と並列イメージングは、歪みを減らし、空間分解能を強化するために拡散加重イメージング(DWI)に適用された2つの手法です。具体的には、感度エンコーディング(センス)は、シングルショットエコープラナーイメージング(EPI)と組み合わされています。これまでのところ、モーション誘導の位相エラーはショットからショットまで変化し、感度エンコードを妨げるため、感覚などの並列イメージング方法をマルチショットDWIに適用することは困難でした。この位相エラーを修正するために直接位相減算方法が導入されていますが、一般にセンス再構成には適しておらず、位相エラーが完全にわかっていてもすべてのモーションアーティファクトを削除することはできません。ここでは、反復的な再構築を使用して動き誘導相誤差を修正するために効果的なアルゴリズムが提案されています。この提案された共役勾配(CG)アルゴリズムでは、位相誤差は画像エンコーディング関数として扱われます。複雑な摂動項を考えると、拡散加重画像を増強された感度マップを使用して再構築できます。このアルゴリズムの数学的定式化と画像再構成手順は、Sense Reconstructionに似ています。動的な複合感度を定義することにより、CG相補正法は、マルチショットセンスDWIの適用のためのセンス再構成と便利に組み込むことができます。効果的な位相補正とマルチショットセンスDWI(r = 1〜3)は、プロペラとカタツムリで取得されたシミュレーションデータと生体内データの両方で実証されています。
位相ナビゲーションマルチショットの獲得と並列イメージングは、歪みを減らし、空間分解能を強化するために拡散加重イメージング(DWI)に適用された2つの手法です。具体的には、感度エンコーディング(センス)は、シングルショットエコープラナーイメージング(EPI)と組み合わされています。これまでのところ、モーション誘導の位相エラーはショットからショットまで変化し、感度エンコードを妨げるため、感覚などの並列イメージング方法をマルチショットDWIに適用することは困難でした。この位相エラーを修正するために直接位相減算方法が導入されていますが、一般にセンス再構成には適しておらず、位相エラーが完全にわかっていてもすべてのモーションアーティファクトを削除することはできません。ここでは、反復的な再構築を使用して動き誘導相誤差を修正するために効果的なアルゴリズムが提案されています。この提案された共役勾配(CG)アルゴリズムでは、位相誤差は画像エンコーディング関数として扱われます。複雑な摂動項を考えると、拡散加重画像を増強された感度マップを使用して再構築できます。このアルゴリズムの数学的定式化と画像再構成手順は、Sense Reconstructionに似ています。動的な複合感度を定義することにより、CG相補正法は、マルチショットセンスDWIの適用のためのセンス再構成と便利に組み込むことができます。効果的な位相補正とマルチショットセンスDWI(r = 1〜3)は、プロペラとカタツムリで取得されたシミュレーションデータと生体内データの両方で実証されています。
Phase-navigated multi-shot acquisition and parallel imaging are two techniques that have been applied to diffusion-weighted imaging (DWI) to diminish distortions and to enhance spatial resolution. Specifically, sensitivity encoding (SENSE) has been combined with single-shot echo planar imaging (EPI). Thus far, it has been difficult to apply parallel imaging methods, like SENSE, to multi-shot DWI because motion-induced phase error varies from shot to shot and interferes with sensitivity encoding. Although direct phase subtraction methods have been introduced to correct this phase error, they generally are not suitable for SENSE reconstruction, and they cannot remove all the motion artifacts even if the phase error is fully known. Here, an effective algorithm is proposed to correct the motion-induced phase error using an iterative reconstruction. In this proposed conjugate-gradient (CG) algorithm, the phase error is treated as an image encoding function. Given the complex perturbation terms, diffusion-weighted images can be reconstructed using an augmented sensitivity map. The mathematical formulation and image reconstruction procedures of this algorithm are similar to the SENSE reconstruction. By defining a dynamic composite sensitivity, the CG phase correction method can be conveniently incorporated with SENSE reconstruction for the application of multi-shot SENSE DWI. Effective phase correction and multi-shot SENSE DWI (R = 1 to 3) are demonstrated on both simulated and in vivo data acquired with PROPELLER and SNAILS.
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