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La cartographie de susceptibilité quantitative (QSM) vise à estimer la distribution de susceptibilité des tissus qui donne lieu à des changements subtils dans le champ magnétique principal, qui sont capturés par la phase de l'image dans une expérience à écho de gradient (GRE). La distribution de susceptibilité sous-jacente est liée à la phase des tissus acquise par un système linéaire mal posé. Pour faciliter son inversion, une régularisation spatiale qui impose des hypothèses de parcimonie ou de douceur peut être utilisée. Cet article se concentre sur des algorithmes efficaces pour la reconstruction QSM régularisée. Des solveurs rapides qui imposent la parcimonie sous des contraintes de Variation Totale (TV) et de Variation Généralisée Totale (TGV) sont développés en utilisant la Méthode des Multiplicateurs Alternés (ADMM). Grâce à une séparation des variables qui permet des itérations en forme fermée, l'efficacité de calcul de ces solveurs est considérablement améliorée. Une approche alternative pour améliorer le conditionnement de l'inversion mal posée consiste à acquérir plusieurs volumes GRE à différentes orientations de la tête par rapport au champ magnétique principal. Les informations de phase provenant d'une telle acquisition multi-orientation peuvent être combinées pour produire des cartes de susceptibilité exquises et éviter la nécessité d'une reconstruction régularisée, bien que cela se traduise par une augmentation du temps d'acquisition des données.
Bilgic̦ et al. (Fri,) ont étudié cette question.