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Multifrequency Neural Network-Based Wave Inversion in MR Elastography
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DOI：10.1007/978-3-032-04947-6_40.png)
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摘要
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磁共振弹性成像（MRE）是一种量化软组织刚度的非侵入式成像方法。刚度图的重建基于反问题的求解，这给平衡精度、计算资源和鲁棒性带来了挑战。为了稳定重建过程，许多反演技术以及最近基于神经网络的反演技术探索了多频采集和重建。然而，这些技术通常先执行独立的单频反演，随后进行多频聚合。在本研究中，我们提出了一种完全基于神经网络的多频反演方法，该方法在合成生成数据上进行训练，并直接纳入多频采集之间的关系，假设粘弹性材料模型。我们提出的方法在采集频率方面具有灵活性，确保其在临床和研究环境中的实际适用性。我们使用有限元模拟和活体腹部MRE数据集评估了我们的方法，实现了更高的精度，相比标准重建方法，为基于MRE的组织表征提供了更可靠、更有效的解决方案。
Keyword:
Magnetic resonance elastography
Multifrequency inversion
Deep learning
期刊
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引用论文
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