Multicontrast reconstruction using compressed sensing with low rank and spatially varying edge-preserving constraints for high-resolution MR characterization of myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To enable robust reconstruction for highly accelerated three-dimensional multicontrast late enhancement imaging to provide improved MR characterization of myocardial infarction with isotropic high spatial resolution. THEORY AND METHODS: A new method using compressed sensing with low rank and spatially varying edge-preserving constraints (CS-LASER) is proposed to improve the reconstruction of fine image details from highly undersampled data. CS-LASER leverages the low rank feature of the multicontrast volume series in MR relaxation and integrates spatially varying edge preservation into the explicit low rank constrained compressed sensing framework using weighted total variation. With an orthogonal temporal basis pre-estimated, a multiscale iterative reconstruction framework is proposed to enable the practice of CS-LASER with spatially varying weights of appropriate accuracy. RESULTS: In in vivo pig studies with both retrospective and prospective undersamplings, CS-LASER preserved fine image details better and presented tissue characteristics with a higher degree of consistency with histopathology, particularly in the peri-infarct region, than an alternative technique for different acceleration rates. An isotropic resolution of 1.5 mm was achieved in vivo within a single breath-hold using the proposed techniques. CONCLUSION: Accelerated three-dimensional multicontrast late enhancement with CS-LASER can achieve improved MR characterization of myocardial infarction with high spatial resolution. Magn Reson Med 78:598-610, 2017. © 2016 International Society for Magnetic Resonance in Medicine.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».