SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(She H. S.)
 

Sökning: WFRF:(She H. S.) > (2015-2019) > 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

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy