Compressed-Sensing Technique Combined with Key-Hole Acquisitions for SNR Enhancement


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This study proposes a robust method for signal-to-noise ratio (SNR) enhancement necessary for higher spatial resolution imaging in magnetic resonance imaging (MRI) system. The proposed method combines compressed-sensing (CS) technique with key-hole acquisitions. It uses the average of an image acquired by CS and images obtained by key-hole-based acquisitions. This method is called CS averaging with key-hole acquisitions (CSAK). The feasibility of CSAK was evaluated with anthropomorphic phantom studies at 3.0T MRI. SNR and full-width at half-maximum (FWHM) measured from CSAK were compared to those of other methods, such as CS averaging with multiple acquisitions (CSAM), CS averaging with single acquisition (CSAS), conventional data acquisition, and images obtained using Gaussian-smoothing filters. While CSAS required the least scan time, it showed the poorest SNR. CSAM and CSAK showed higher SNR than the conventional data acquisition method with a full k-space. CSAM and CSAK also had spatial resolution performance comparable to that of full k-space-based image. CSAK required the least sampling points. Therefore, it required less scan time than those for CSAM and conventional single full k-space acquisition without averaging. In this study, we found that signal averaging for higher SNR with higher spatial resolution image without increasing the scan time could be achieved by CS-based averaging with key-hole acquisitions. Therefore, the proposed CSAK method could be used for high spatial resolution imaging required for higher SNR in MRI system.

Об авторах

Chang-Ki Kang

Neuroscience Research Institute, Gachon University; Department of Radiological Science, College of Health Science, Gachon University

Email: dsaint31@gachon.ac.kr
Республика Корея, 1198 Kuwol-dong, Namdong-gu, Incheon, 405-760; Incheon

Hang-Keun Kim

Neuroscience Research Institute, Gachon University; Department of Biomedical Engineering, College of Health Science, Gachon University

Автор, ответственный за переписку.
Email: dsaint31@gachon.ac.kr
Республика Корея, 1198 Kuwol-dong, Namdong-gu, Incheon, 405-760; Incheon

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer-Verlag Wien, 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».