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Accelerating whole brain vessel wall imaging of isotropic 0.4 mm3 on 5T by 10-fold using deep learning reconstruction

各向同性 深度学习 人工智能 折叠(高阶函数) 神经影像学 计算机科学 计算机视觉 迭代重建 物理 光学 神经科学 心理学 程序设计语言
作者
Sen Jia,Jiaying Zhao,Lei Zhang,Jing Cheng,Zhuo‐Xu Cui,Li Ye,Xin Liu,Hairong Zheng,Liang Dong
标识
DOI:10.58530/2024/1381
摘要

Motivation: Whole brain vessel wall imaging (VWI) of isotropic 0.4 mm3 on 3T can’t utilize higher than 5-fold acceleration to reduce the scan time due to insufficient signal-to-noise. Goal(s): To achieve 10-fold accelerated whole brain VWI of isotropic 0.4 mm3 on the 5T scanner with a 48-channel transmit receive head coil. Approach: Deep learning (DL) reconstruction equipped with 3D convolution neural network was developed to alleviate the nonuniform noise amplified by SPIRiT reconstruction and the B1 inhomogeneity of 5T scanner. Results: The proposed DL SPIRiT reconstruction achieves 10-fold accelerated intracranial VWI scan on 5T in 6 minutes and give better VWI quality than 3T. Impact: This work develops a 10-fold accelerated whole brain vessel wall imaging of isotropic 0.4 mm3 in 6 minutes using deep learning (DL) unrolled SPIRiT reconstruction on the 5T scanner equipped with a 48-channel transmit receive head coil.

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