A Gauss-Newton trust-region algorithm for undersampled magnetic resonance phase contrast velocity reconstruction
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Date
2018
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Abstract
4d flow es una técnica de adquisición de imágenes por Resonancia Magnética que permite obtener mapas tridimensionales de velocidades en el tiempo. Dada la cantidad de datos requeridos en este tipo de adquisiciones y el movimiento natural de los pacientes durante el examen, se generan distorsiones que reducen la calidad de los resultados. Esto provoca a su vez que la tecnología no esté ampliamente adoptada en el ámbito clínico. Los métodos más utilizados en la actualidad para acelerar los exámenes consisten en técnicas de adquisiciones de imágenes paralelas. Métodos de adquisición submuestreada de Resonancia Magnética han tomado relevancia en los últimos años, inspirados en la técnica de Compressed Sensing. Para este último, la incompresibilidad del flujo escaneado ha sido propuesto como una métrica de raleza de la velocidad, pero dado que el proceso de adquisición en 4d flow es no-lineal en las variables de interés (magnitud y fase compleja), no es posible aplicar directamente los métodos de reconstrucción tradicionales. En este trabajo, proponemos un método para reconstruir imágenes de flujo a partir de datos submuestrados basado en un algoritmo de Gauss-Newton con región de confianza que permite actualizar de forma conjunta todas las variables del problema en cada iteración. Además, proponemos usar Variación Total como métrica de regularización para la fase. Mostramos que este regularizador es capaz de controlar la magnitud de la divergencia del campo de velocidad resultante, reduciendo además grandes cambios en la fase producto de ruido. Los resultados muestran que el método propuesto presenta una mejor convergencia que otros similares, con bajos errores de reconstrucción y controla la divergencia del campo de velocidades reconstruido.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2018