실시간 심장 MRI를 위한 사전 공간-스펙트럼 정보 사용

환자가 호흡하는 동안 수행된 심장 MRI는 일반적으로 호흡 게이팅이 있는 ECG 트리거링과 같은 비실시간 기술을 사용하여 수행됩니다. 그러나 최신 동적 이미징 기술이 이러한 유형의 이미징을 실시간으로 가능하게 하고 있습니다. 이러한 동적 이미징 기술 중 하나는 데이터의 부분 분리 함수(PSF) 모델을 형성하는 데 기반을 두고 있지만, 모델 피팅 과정은 잘린 SVD 규제화가 사용되더라도 민감한 것으로 알려져 있습니다. 그 결과, 측정의 총 수가 제한될 때 동적 이미지에서 생리적으로 의미 없는 아티팩트가 나타날 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 동적 이미징 문제는 PSF 모델을 전방 데이터 모델의 구성 요소로 하는 일반화된 Tikhonov 정규화 문제로 형식화되며, 공간-스펙트럼 사전 정보를 도입하기 위해 패널티 함수가 사용됩니다. 이 새로운 방법은 데이터 수집 요구 사항을 줄이고 심장 MRI에 적용할 때 원래 PSF 기반 방법에 비해 안정성을 개선합니다.