SPIRiT: Reconstrucción de imágenes paralelas autocalibradas e iterativas desde k-espacio arbitrario

Se presenta un nuevo enfoque para la reconstrucción de imágenes paralelas autocalibradas, de bobina a bobina. Es un marco de reconstrucción generalizado basado en la autoconsistencia. El problema de reconstrucción se formula como una optimización que produce la solución más consistente con los datos de calibración y adquisición. El enfoque es general y puede reconstruir imágenes con precisión a partir de patrones de muestreo de k-espacio arbitrarios. La formulación puede incorporar de manera flexible priors de imagen adicionales, como corrección de desajuste de resonancia y términos de regularización que aparecen en el muestreo comprimido. Se presentan varias estrategias iterativas para resolver el problema de reconstrucción planteado en los dominios de imagen y k-espacio. Estas se basan en una proyección sobre conjuntos convexos y algoritmos de gradiente conjugado. Estudios con fantomas y en vivo demuestran reconstrucciones eficientes a partir de trayectorias cartesianas y espirales submuestreadas. También se demuestran reconstrucciones que incluyen corrección de desajuste de resonancia y regularización no lineal de ondas l(1).