Kernel Principal Component Analysis of Coil Compression in Parallel Imaging
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A phased array with many coil elements has been widely used in parallel MRI for imaging acceleration.
On the other hand, it results in increased memory usage and large computational costs for reconstructing the missing data from such a large number of channels.
A number of techniques have been developed to linearly combine physical channels to produce fewer compressed virtual channels for reconstruction.
A new channel compression technique via kernel principal component analysis (KPCA) is proposed.
The proposed KPCA method uses a nonlinear combination of all physical channels to produce a set of compressed virtual channels.
This method not only reduces the computational time but also improves the reconstruction quality of all channels when used.
Taking the traditional GRAPPA algorithm as an example, it is shown that the proposed KPCA method can achieve better quality than both PCA and all channels, and at the same time the calculation time is almost the same as the existing PCA method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chang, Yuchou& Wang, Haifeng. 2018. Kernel Principal Component Analysis of Coil Compression in Parallel Imaging. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131994
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chang, Yuchou& Wang, Haifeng. Kernel Principal Component Analysis of Coil Compression in Parallel Imaging. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131994
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chang, Yuchou& Wang, Haifeng. Kernel Principal Component Analysis of Coil Compression in Parallel Imaging. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131994
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1131994
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر