Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-268438" >
A feature-based con...
-
Zufiria, BlancaKTH,Skolan för kemi, bioteknologi och hälsa (CBH)
(författare)
A feature-based convolutional neural network for reconstruction of interventional MRI
- Artikel/kapitelEngelska2019
Förlag, utgivningsår, omfång ...
-
2019-12-19
-
John Wiley and Sons Ltd,2019
-
printrdacarrier
Nummerbeteckningar
-
LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:kth-268438
-
https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-268438URI
-
https://doi.org/10.1002/nbm.4231DOI
Kompletterande språkuppgifter
-
Språk:engelska
-
Sammanfattning på:engelska
Ingår i deldatabas
Klassifikation
-
Ämneskategori:ref swepub-contenttype
-
Ämneskategori:art swepub-publicationtype
Anmärkningar
-
QC 20200423
-
Real-time interventional MRI (I-MRI) could help to visualize the position of the interventional feature, thus improving patient outcomes in MR-guided neurosurgery. In particular, in deep brain stimulation, real-time visualization of the intervention procedure using I-MRI could improve the accuracy of the electrode placement. However, the requirements of a high undersampling rate and fast reconstruction speed for real-time imaging pose a great challenge for reconstruction of the interventional images. Based on recent advances in deep learning (DL), we proposed a feature-based convolutional neural network (FbCNN) for reconstructing interventional images from golden-angle radially sampled data. The method was composed of two stages: (a) reconstruction of the interventional feature and (b) feature refinement and postprocessing. With only five radially sampled spokes, the interventional feature was reconstructed with a cascade CNN. The final interventional image was constructed with a refined feature and a fully sampled reference image. With a comparison of traditional reconstruction techniques and recent DL-based methods, it was shown that only FbCNN could reconstruct the interventional feature and the final interventional image. With a reconstruction time of ~ 500 ms per frame and an acceleration factor of ~ 80, it was demonstrated that FbCNN had the potential for application in real-time I-MRI.
Ämnesord och genrebeteckningar
Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)
-
Qiu, S.
(författare)
-
Yan, K.
(författare)
-
Zhao, R.
(författare)
-
Wang, R.
(författare)
-
She, H.
(författare)
-
Zhang, C.
(författare)
-
Sun, B.
(författare)
-
Herman, Pawel,1979-KTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)(Swepub:kth)u19pqm1e
(författare)
-
Du, Y.
(författare)
-
Feng, Y.
(författare)
-
KTHSkolan för kemi, bioteknologi och hälsa (CBH)
(creator_code:org_t)
Sammanhörande titlar
-
Ingår i:NMR in Biomedicine: John Wiley and Sons Ltd0952-34801099-1492
Internetlänk
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Zufiria, Blanca
-
Qiu, S.
-
Yan, K.
-
Zhao, R.
-
Wang, R.
-
She, H.
-
visa fler...
-
Zhang, C.
-
Sun, B.
-
Herman, Pawel, 1 ...
-
Du, Y.
-
Feng, Y.
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
-
TEKNIK OCH TEKNO ...
-
och Elektroteknik oc ...
- Artiklar i publikationen
-
NMR in Biomedici ...
- Av lärosätet
-
Kungliga Tekniska Högskolan