Reconstruction of HARDI using compressed sensing and its application to contrast HARDI
Notice bibliographique
Résumé
High angular resolution diffusion imaging (HARDI) is known to excel in delineating multiple diffusion flows through a given location within the white matter of the brain. Unfortunately, many current methods of implementation of HARDI require collecting a relatively large number of diffusion-encoded images, which is in turn translated in prohibitively long acquisition times. As a possible solution to this problem, one can undersample HARDI data by using fewer diffusion-encoding gradients than it is prescribed by the classical sampling theory, while exploiting the tools of compressed sensing (CS). Accordingly, the goal of the present paper is twofold. First, the paper presents a novel CS-based framework for the reconstruction of HARDI data using a reduced set of diffusion-encoding gradients. As opposed to similar studies reported in the literature, the proposed method has been optimized for the Rician statistics of measurement noises, which are known to be prevalent in HARDI, and in fact, in MRI in general. Second, we introduce the concept of rotational invariant Fourier signatures (RIFS), and show how they can be used to generate a composite HARDI contrast, which we refer to as colour-HARDI (cHARDI). Finally, via a series of experiments with both simulated and in vivo MRI data, we demonstrate that the quality and informativeness of the proposed contrast deteriorates little, when used in conjunction with the proposed CS-based reconstruction framework. Thus the present work proposes a way to improve the time efficiency of HARDI, and shows its application to the computation of a new HARDI-based contrast which has a potential to improve the clinical value of this important imaging modality.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».