ランダム位相エンコードアンダーサンプリングの圧縮センシングMRIのエイリアスアーティファクト抑制

目標：デカルトK空間軌跡のランダムフェーズエンコードアンダーサンプリングは、圧縮センシング（CS）MRIに広く実装されています。ただし、その1次元（1-d）ランダム性は、再構成のアンダーサンプリング方向に沿って大きなコヒーレントエイリアシングアーティファクトを本質的に導入し、したがって、画質を低下させます。このペーパーでは、1次元アンダーサンプリング誘導エイリアシングアーティファクトを減らすための新しい再構成スキームを提案します。 方法：提案された再構成の進行状況は、新しいアルゴリズムの2つのステップに分けられます。ステップ1では、元の2次元（2-D）画像の再構築を並列1-D信号再構成手順に転送します。ステップ2では、1D再構成から得られた新しいKスペースデータを使用して、フォローアップ2-D CS再構成を実装して、より良いソリューションを生成します。信号。 結果：還元係数での心臓シネ、脳、足、血管造影など、典型的なMR画像のさまざまなケースのパフォーマンスを最大10まで評価し、結果を従来のCS法と比較しました。提案された方法を使用した実験は、MR画像の忠実な再構築を実証しました。 結論：従来の方法と比較して、新しい方法は、ピークSNRで2〜5 dBのゲインと構造類似性指数が高いため、より正確な再構成結果を達成します。 重要性：提案された方法は、再構築の画質を改善し、ランダムな位相エンコードアンダーサンプリングによって導入されたコヒーレントアーチファクトを抑制します。

GOAL: Random phase-encode undersampling of Cartesian k-space trajectories is widely implemented in compressed sensing (CS) MRI. However, its one-dimensional (1-D) randomness inherently introduces large coherent aliasing artefacts along the undersampled direction in the reconstruction and, thus, degrades the image quality. This paper proposes a novel reconstruction scheme to reduce the 1-D undersampling-induced aliasing artefacts. METHODS: The proposed reconstruction progress is separated into two steps in our new algorithm. In step one, we transfer the original two-dimensional (2-D) image reconstruction into a parallel 1-D signal reconstruction procedure, which takes advantage of the superior incoherence property in the phase direction. In step two, using the new k-space data obtained from the 1-D reconstructions, we implement a follow-up 2-D CS reconstruction to produce a better solution, which exploits the inherent correlations between the adjacent lines of 1-D reconstructed signals. RESULTS: We evaluated the performance on various cases of typical MR images, including cardiac cine, brain, foot, and angiogram at the reduction factor up to 10 and compared the results with the conventional CS method. Experiments using the proposed method demonstrated faithful reconstruction of the MR images. CONCLUSION: Compared with conventional method, the new method achieves more accurate reconstruction results with 2-5 dB gain in peak SNR and higher structural similarity index. SIGNIFICANCE: The proposed method improves image quality of the reconstructions and suppresses the coherent artefacts introduced by the random phase-encode undersampling.