Кодування та декодування з попередніми знаннями від SLIM до SPICE - Ma - Основні довідкові роботи - Wiley

Кодування та декодування з попередніми знаннями: від SLIM до SPICE

Університет Іллінойсу в Урбана-Шампейн, Шампейн, Іллінойс, США

попередніми

Університет Іллінойсу в Урбана-Шампейн, Шампейн, Іллінойс, США

Університет Іллінойсу в Урбана-Шампейн, Шампейн, Іллінойс, США

Університет Іллінойсу в Урбана-Шампейн, Шампейн, Іллінойс, США

Університет Іллінойсу в Урбана-Шампейн, Шампейн, Іллінойс, США

Університет Іллінойсу в Урбана-Шампейн, Шампейн, Іллінойс, США

Анотація

Звичайна магнітно-резонансна спектроскопічна візуалізація (MRSI) є методом візуалізації на основі перетворення Фур'є. Під час збору даних отримуються кодування Фур'є або (k, t) -простір даних. Декодування (або реконструкція зображення) часто здійснюється за допомогою усіченої серії Фур'є. Для подолання добре відомої проблеми з обмеженими даними з перетворенням Фур'є MRSI було розроблено кілька обмежених методів MRSI для використання попередніх знань для вдосконалення процесу кодування (збору даних) та декодування (реконструкції зображень). У цій статті розглядаються два з цих обмежених методів MRSI: SLIM (спектральна локалізація методом візуалізації) та SPICE (SPectroscopic Imaging шляхом використання просторово-спектральної кореляції). SLIM - це класичний метод, призначений для використання чіткої граничної інформації, отриманої в результаті анатомічного зображення, для поліпшення спектральної локалізації; SPICE - це сучасний метод, який використовує підпросторову (або низькорангову) структуру просторово-спектральних функцій для ефективного просторово-спектрального кодування та високоякісної реконструкції зображень з рідко вибіркових даних.