[論文レビュー] Technical Report (v1.0)--Pseudo-random Cartesian Sampling for Dynamic MRI

Mihir Joshi, Aaron Pruitt+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2022

Advanced MRI Techniques and Applications被引用数 6

ひとこと要約

この技術報告書では、2次元シネ、3次元ボリュメトリック・シネ、4次元フローイメージングを含む動的MRI向けに設計された5つの擬似ランダムなデカルトサンプリング手法—VISTA、GRO、CAVA、OPRA、PR4D—を提示する。これらの手法は、無理数列（例：黄金比、Fekete点）を活用して、高速なオンザフライ計算とサンプリング密度のパrameter化制御を可能にする非一様密度の不規則なサンプリングパターンを生成し、動的心臓MRIにおける効率的な圧縮センシングを実現する。

ABSTRACT

For an effective application of compressed sensing (CS), which exploits the underlying compressibility of an image, one of the requirements is that the undersampling artifact be incoherent (noise-like) in the sparsifying transform domain. For cardiovascular MRI (CMR), several pseudo-random sampling methods have been proposed that yield a high level of incoherence. In this technical report, we present a collection of five pseudo-random Cartesian sampling methods that can be applied to 2D cine and flow, 3D volumetric cine, and 4D flow imaging. Four out of the five presented methods yield fast computation for on-the-fly generation of the sampling mask, without the need to create and store pre-computed look-up tables. In addition, the sampling distribution is parameterized, providing control over the sampling density. For each sampling method in the report, (i) we briefly describe the methodology, (ii) list default values of the pertinent parameters, and (iii) provide a publicly available MATLAB implementation.

研究の動機と目的

• 動的MRIのための効率的で不規則なサンプリングパターンを開発し、アーチファクトの低減と圧縮センシングの支援を実現すること。
• 事前計算されたルックアップテーブルを必要とせず、リアルタイムでサンプリングマスクを生成できる高速なオンザフライ生成を可能にし、臨床的実用性を向上させること。
• さまざまな動的MRIシーケンスに柔軟に適用可能な、サンプリング密度および時間分解能のパrameter化制御を提供すること。
• 2次元シネ、3次元ボリュメトリック・シネ、4次元フローイメージングを含む、さまざまな動的MRIアプリケーションをサポートし、非一様密度および時間分解能の可変性を実現すること。
• 再現性および研究・臨床ワークフローへの統合を可能にするために、公開可能なMATLAB実装を提供すること。

提案手法

• VISTAは、$k_y$-$t$グリッド上でリーマンエネルギーを最小化するFekete点最適化を用い、不規則性と非一様密度を確保するとともに、k空間のジャンプを制御する。
• GROは、フレーム間で黄金比シフトを用いて$k_y$-$t$ドメインにおける擬似ランダムなサンプリングを生成し、高速なオンザフライマスク生成を実現する。
• CAVAはGROを拡張し、黄金比オフセットサンプリングによる後向き調整が可能な時間分解能の制御を可能にするが、一様性に多少の妥協を伴う。
• OPRAは、黄金角で回転されたL字型リーフェットを用いて$k_y$-$k_z$空間をサンプリングし、非線形ラジアルスケーリングにより非一様密度を実現するとともに、k空間ジャンプを低減する。
• PR4Dは、極座標を用い、2つの無理数（$g_s = \tilde{\theta}$、$2-g$ が半径に使用）を用いて、リーフェット制約なしに$k_y$-$k_z$-$t$空間をサンプリングする。これにより、k空間ジャンプが大きくなるが、より均一なカバーを実現する。
• すべての手法は極座標からデカルト座標に変換可能であり、$s$（密度範囲）、$g_s$（無理数ステップ）、$\theta$（角度ジャンプ）などの変数によるパラメータ制御をサポートし、MATLAB実装が提供されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 事前計算されたルックアップテーブルを必要とせず、リアルタイムで効率的に生成可能な擬似ランダムなデカルトサンプリングパターンを、動的MRIにおける圧縮センシングの不規則性を維持したまま実現できるか？
• RQ2 サンプリングパターンにおけるパラメータ制御可能な非一様密度が、2次元および3次元動的MRIにおける画像再構成品質と時間分解能制御に与える影響は何か？
• RQ3 k空間ジャンプサイズとシーケンス互換性（特にステディステートフリープレセッション（SSFP）シーケンス）のトレードオフは何か？
• RQ4 リーフェットベースのOPRAとフルプレーンのPR4Dといった異なるサンプリング戦略は、カバーの一様性と再構成性能においてどのように比較されるか？
• RQ5 画像品質を損なわずに、時間分解能を後向きに調整できるサンプリングパターンの柔軟性はどの程度まで達成可能か？

主な発見

• GROおよびCAVAは、ルックアップテーブルを必要とせず、高速かつオンザフライでサンプリングマスクを生成でき、リアルタイム臨床応用に適している。
• OPRAは、黄金角で回転されたL字型リーフェットを用いることで、k空間ジャンプを低減し、SSFPシーケンスとの互換性を向上させる。
• PR4DはOPRAよりも$k_y$-$k_z$空間におけるカバーの一様性が優れているが、k空間ジャンプが大きくなるため、SSFPとの併用には制限がある。
• すべての手法は、時間分解能の後向き調整（例：$n$および$F$パラメータを用いて）をサポートしており、CAVAは一様性のわずかな損失を犠牲にしても明確な柔軟性を提供する。
• 無理数（例：黄金比、$\tilde{\theta}$、$\tilde{g}_s$）の使用により、擬似ランダム性と不規則性が保証され、圧縮センシングの成功に不可欠である。
• 統合されたMATLAB実装は、https://github.com/MihirJoe/cmr-sampling で公開されており、main.mがすべての手法のエントリーポイントである。