Publication

Speeding up Magnetic Resonance Image Acquisition by Bayesian Multi-Slice Adaptive Compressed Sensing

Matthias Seeger
2010
Article de conférence

Résumé

We show how to sequentially optimize magnetic resonance imaging measurement designs over stacks of neighbouring image slices, by performing convex variational inference on a large scale non-Gaussian linear dynamical system, tracking dominating directions of posterior covariance without imposing any factorization constraints. Our approach can be scaled up to high-resolution images by reductions to numerical mathematics primitives and parallelization on several levels. In a first study, designs are found that improve significantly on others chosen independently for each slice or drawn at random.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/record/161306?ln=fr

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Variability and reproducibility of multi-echo T2 relaxometry: Insights from multi-site, multi-session and multi-subject MRI acquisitions

3-Dimensional Fluid and White Matter Suppression Magnetic Resonance Imaging Sequence Accelerated With Compressed Sensing Improves Multiple Sclerosis Cervical Spinal Cord Lesion Detection Compared With Standard 2-Dimensional Imaging

Quantitative Microstructural Imaging for Clinical Use

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