Improved k-t PCA Algorithm Using Artificial Sparsity in Dynamic MRI
المؤلفون المشاركون
Liu, Feng
Wang, Yiran
Chen, Zhifeng
Wang, Jing
Yuan, Lixia
Xia, Ling
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-07-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The k-t principal component analysis (k-t PCA) is an effective approach for high spatiotemporal resolution dynamic magnetic resonance (MR) imaging.
However, it suffers from larger residual aliasing artifacts and noise amplification when the reduction factor goes higher.
To further enhance the performance of this technique, we propose a new method called sparse k-t PCA that combines the k-t PCA algorithm with an artificial sparsity constraint.
It is a self-calibrated procedure that is based on the traditional k-t PCA method by further eliminating the reconstruction error derived from complex subtraction of the sampled k-t space from the original reconstructed k-t space.
The proposed method is tested through both simulations and in vivo datasets with different reduction factors.
Compared to the standard k-t PCA algorithm, the sparse k-t PCA can improve the normalized root-mean-square error performance and the accuracy of temporal resolution.
It is thus useful for rapid dynamic MR imaging.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Yiran& Chen, Zhifeng& Wang, Jing& Yuan, Lixia& Xia, Ling& Liu, Feng. 2017. Improved k-t PCA Algorithm Using Artificial Sparsity in Dynamic MRI. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142130
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Yiran…[et al.]. Improved k-t PCA Algorithm Using Artificial Sparsity in Dynamic MRI. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142130
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Yiran& Chen, Zhifeng& Wang, Jing& Yuan, Lixia& Xia, Ling& Liu, Feng. Improved k-t PCA Algorithm Using Artificial Sparsity in Dynamic MRI. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142130
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142130
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