Motion compensated cine CMR of the fetal heart using radial undersampling and compressed sensing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To develop and evaluate a reconstruction framework for high resolution time-resolved CMR of the fetal heart in the presence of motion. METHODS: Data were acquired using a golden angle radial trajectory in seven fetal subjects and reconstructed as real-time images to detect fetal movement. Data acquired during through-plane motion were discarded whereas in-plane motion was corrected. A fetal cardiac gating signal was extracted to sort the corrected data by cardiac phase, allowing reconstruction of cine images. The quality of motion corrected images and the effect of data undersampling were quantified using separate expressions for spatial blur and image error. RESULTS: Motion corrected reordered cine reconstructions (127 slices) showed improved image quality relative to both uncorrected cines and corresponding real-time images across a range of root-mean-squared (RMS) displacements (0.3-3.7 mm) and fetal heart rates (119-176 bpm). The relative spatial blur between cines with and without motion correction increased with in-plane RMS displacement leading to an effective decrease in the effective spatial resolution for images without motion correction. Image error between undersampled and reference images was less than 10% for reconstructions using 750 or more spokes, yielding a minimum acceptable scan time of approximately 4 s/slice during quiescent through plane motion. CONCLUSIONS: By rejecting data corrupted by through-plane motion, and correcting data corrupted by in-plane translation, the proposed reconstruction framework accounts for common sources of motion artifact (gross fetal movement, maternal respiration, fetal cardiac contraction) to produce high quality images of the fetal heart.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».