Rician compressed sensing for fast and stable signal reconstruction in diffusion MRI
Notice bibliographique
Résumé
The advent of the theory of compressed sensing (CS) has revolutionized multiple areas of applied sciences, a particularly important instance of which is medical imaging. In particular, the theory provides a solution to the problem of long acquisition times, which is intrinsic in diffusion MRI (dMRI). As a specific instance of dMRI, this work focuses on high angular resolution diffusion imaging (HARDI), which is known to excel in delineating multiple diffusion flows through a given voxel within the brain. Specifically, to reduce the acquisition time, CS allows undersampling the HARDI data by employing fewer diffusion-encoding gradients than it is required by the classical sampling theory. Subsequently, the undersampled data is used to recover the original signals by means of non-linear decoding. In earlier reconstruction methods, such decoding has been carried out under a Gaussian model for measurement noises, instead of the Rician model which is known to prevail in MRI. Accordingly, the main contribution of the present work is twofold. First, we introduce a way to substantially improve the stability of the CS-based reconstruction of HARDI signals under the assumption of Gaussian noises. Second, we extend this approach to the case of Rician noise statistics. In addition to providing formal developments of the reconstruction algorithm based on Rician statistics, we also detail a computationally efficient numerical scheme which can be used to implement the above reconstruction. Finally, the methods based on the Gaussian and the Rician noise models are compared using both simulated and in-vivo MRI data under various measurement conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».