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Structured low-rank approach for high temporal resolution of TWIST imaging = 재구축된 낮은 계수 행렬을 이용한 트위스트 이미징의 시간적 해상도 향상 연구
서명 / 저자 Structured low-rank approach for high temporal resolution of TWIST imaging = 재구축된 낮은 계수 행렬을 이용한 트위스트 이미징의 시간적 해상도 향상 연구 / Eun Ju Cha.
저자명 Cha, Eun Ju ; 차은주
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2017].
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MBIS 17009

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초록정보

Magnetic resonance imaging (MRI) is a widely used modality and dynamic contrast enhanced (DCE) imaging is one of the important methods to diagnose a tumor. In DCE MRI, temporal resolution and spatial resolution are important factors to determine image quality. In particular, time-resolved angiography with interleaved stochastic trajectories (TWIST) contributes wonderful improvement in temporal and spatial resolution. However, the temporal resolution of TWIST is not a true one. This is because the periphery of k-space data from several time frames should be shared to make one image. A conventional method to reconstruct the k-space data is generalized autocalibrating partially parallel acquisitions(GRAPPA) which is one of the popular parallel imaging(PI) algorithms. We proposed the method to improve the temporal resolution of TWIST with comparable spatial resolution. For our purpose, we employ a recently proposed annihilating filter-based low rank Hankel matrix approach (ALOHA). In vivo results showed significantly improved temporal resolution than the standard TWIST reconstruction.

자기 공명 영상은 널리 사용되는 방법이며, 동적 강화 영상은 종양을 진단하는 중요한 방법 중 하나이다. 동적 강화 영상에서 시간적 해상도와 공간적 해상도는 영상의 질을 결정하는 중요한 요소이다. 특히, 트위스트는 시간적 해상도와 공간적 해상도의 놀라운 향상에 기여한 이미징 방법이다. 그러나, 트위스트의 시간적 해상도는 정확하지 않다. 이는 하나의 영상을 만들기 위해 여러 개의 프레임의 k-space 데이터의 주변부를 공유해야하기 때문이다. 이런 k-space를 복원하는 종래의 방법은 병렬 영상 알고리즘 중 하나인 GRAPPA이다. 이 연구에서는 트위스트 영상의 공간적 해상도는 유지시키면서 시간적 해상도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 이 연구의 목적을 위해, 최근 제안 된 소멸 필터 기반의 낮은 계수 행렬 접근법(ALOHA)을 사용하였다. 여러 결과를 통하여, 우리가 제안한 방법이 종래의 방법보다 매우 향상된 시간적 해상도를 제공하는 것을 보였다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MBIS 17009
형태사항 iv, 36 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 차은주
지도교수의 영문표기 : Jong Chul Ye
지도교수의 한글표기 : 예종철
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 바이오및뇌공학과,
서지주기 References : p. 32-34
주제 TWIST imaging
parallel imaging
compressed sensing
structured low-rank matrix
temporal resolution
트위스트 이미징
병렬 영상
압축센싱
재구축된 낮은 계수 행렬
시간적 해상도
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